SECIモデル、CVDDと生成AI活用との関係
- 価値創造_室橋雅彦
- 11月9日
- 読了時間: 3分
以前のブログ記事では、SECIモデルとCVDDを結びつけることで、
知識創造と顧客価値創造を同じ流れでとらえられることを紹介しました。
今回はその延長として、近年急速に普及している「生成AI（ChatGPTなど）」を、
この枠組みとどう結びつけられるかについて考えてみたいと思います。
生成AIは、文章の自動生成や要約、アイデア出し、翻訳など、
多様な場面で活用できる技術です。
単なる作業効率化のツールとして捉えられがちですが、
知識マネジメントや顧客価値創造の観点で整理すると、
より戦略的に使えるようになります。
SECIモデルの4つのステップ・サイクル
（共同化-->表出化-->連結化-->内面化-->共同化...）に
沿って見ていくと、その役割がよく理解できます。
まず「共同化」の段階では、経験や気づきを共有する場面があります。
ここで生成AIを活用すれば、会議の議事録を自動でまとめたり、
口頭でのやり取りを整理したりすることが容易になります。
暗黙知の断片を拾い上げる手助けになるのです。
次に「表出化」では、経験を言語化・可視化する必要があります。
ここで生成AIは強みを発揮します。
例えば、現場での体験談を文章に変換し、
読み手にわかりやすい形に整えることができます。
普段は言語化しにくい暗黙知を、自然な説明に変換してくれるのです。
「連結化」の段階では、
バラバラの知識や情報を統合して新しい意味づけを行います。
ここでも生成AIは、社内資料や外部データを横断的にまとめる力を持っています。
複数の要件や条件を整理し、パターンを抽出することで、
次の一手を考える材料を提供できます。
最後に「内面化」では、
得られた知識を実際の行動や技能として身につけていきます。
この段階においても、AIをトレーナーのように使い、自分の理解を確認したり、
練習問題を生成させて習熟を助けたりすることが可能です。
ただし、AIが直接「価値」を判断するわけではありません。
ここで重要なのがCVDDの考え方です。
生成AIは知識の加工や整理には優れていますが、
「どの知識を選び、どの方向へ活かすか」を決めるのは人間です。
その判断基準が顧客価値になります。
AIが提示する無数の可能性を、CVDDの軸を持って篩（ふるい）にかければ、
知識が顧客価値につながる方向へと活かされます。
たとえば、AIが提案した改善案を「顧客にとって本当に便利か」
「コストを下げても顧客価値を損なわないか」という基準で見極めれば、
知識は単なる情報の山ではなく、価値を生む原材料になります。
つまり、SECIモデルが知識を循環させる仕組みを示し、
生成AIがその加速装置となり、CVDDが価値の方向性を定める。
三者が組み合わさることで、
知識創造と価値創造のサイクルは飛躍的に強化されるのです。
AIは知識を速く広く扱うのが得意ですが、
顧客にとっての本当の価値を理解するのは人間の感性や現場経験に基づきます。
この二つを切り離さずに融合させることが、今後の競争力強化に直結します。
生成AIを「便利なツール」としてだけでなく、
知識創造と顧客価値創造をつなぐ仕組みの中に位置づけることができれば、
企業の取り組みは次のステージへ進むことができます。
ミームテック技術士事務所では、
SECIモデルとCVDDの理論に基づき、
生成AIを組み込んだ知識活用の仕組みづくりを支援しています。
AIを単なる効率化の道具にとどめず、
顧客価値創造の推進力として活用したいとお考えの方は、
ぜひ一度ミームテック技術士事務所にお問い合せください。
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