【完全ガイド】ベテラン社員のノウハウを業務に活かす！ワークフロー型AIエージェントによるナレッジ継承術

多くの企業で共通する悩みとして挙げられるのが、ベテラン社員のノウハウが属人化し、退職や異動によって失われてしまうことです。特に、言語化されていない知見（暗黙知）は後輩にうまく引き継げず、組織の生産性や品質維持に支障をきたすことがあります。

そこで今、注目されているのが、AIを活用したナレッジ継承の仕組み化です。
本記事では、ワークフロー型AIエージェントと検索拡張生成（RAG）を活用し、ベテラン社員の知見を業務フローに埋め込み、再利用可能な「資産」にするための実践的な方法を紹介します。

ノウハウをAIで再利用可能な形にするには、以下の3段階のプロセス（器）で構造化することが重要です。

第1の器：構造化されたファイルによるナレッジストック（検索・管理しやすい状態）

最初のステップは、ベテラン社員のノウハウをOfficeファイル、PDF、図解、短尺動画などに落とし込むことです。これは、AIで扱えるナレッジを作る基礎であり、ナレッジマネジメントの起点でもあります。

第2の器：RAGベースのAIで「根拠提示型ナレッジ検索」を実現

「AIに学習させた」だけではブラックボックス化し、業務では使いづらいことが多々あります。そこで推奨されるのが、RAG（検索拡張生成）の活用です。

RAGは、AIが構造化された文書を検索し、その根拠とともに回答を生成するアプローチであり、透明性・再現性のあるAI活用を実現します。

第3の器：ワークフロー型AIエージェントで業務にノウハウを埋め込む

蓄積されたナレッジとAI検索が揃ったら、最後の仕上げは業務フローにAIエージェントを組み込むことです。

業務プロセスをノード（作業単位）に分解し、判断が必要な工程のみをAIに委任する設計とすることで、実践的かつ安定的な自動化が可能になります。

抽出技術：手順よりも「判断基準」と「例外対応」を優先

• ベテランの「暗黙知」は、ルールよりも経験ベースで動いている
• 「よくある失敗」「判断が揺れるケース」などに注目

表現形式：テキスト＋図解＋動画＋チェックリスト

• 情報の再現性を上げるために、複数の表現形式を組み合わせる
• 1コンテンツ1分以内の動画なども効果的

運用設計：KPIで回すナレッジ運用ループ

• 一次解決率：AIが人手介入なく問題解決した割合
• 参照率：AIが回答時に根拠を提示できた割合
• 更新滞留数：期限を過ぎたナレッジ更新タスク数

属人的なノウハウや経験知は、ただAIに置き換えるだけでは十分ではありません。
構造化→検索→業務への埋め込みという3層構造で整備することで、生成AIは単なる業務補助を超え、知の資産化と業務の自律化を同時に実現します。

AIを活用したノウハウ継承の3ステップ

ステップ	目的	使用技術
① ナレッジストック	組織の知識を形式知化・保存	Office/PDF/動画＋テンプレート
② RAG型検索	必要な情報を根拠付きで取得	ChatGPT＋検索拡張生成
③ ワークフロー組込み	実務にナレッジを反映	ワークフロー型AIエージェント

このサイクルを整備し、フィードバックループを回し続けることが、ベテランの「経験知」を組織の持続的な競争力に変えるカギです。

この記事が、あなたの組織におけるナレッジ活用のヒントになれば幸いです。