人が辞めても困らない職場へ - AIでノウハウがたまる仕組み、文化を作る実践術

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人が辞めても困らない職場へ AIでノウハウがたまる仕組み、文化を作る実践術変わる情シス～自力で何とかする中堅・中小企業のための課題解決ガイド～ | 2025-06-12 NOT A HOTEL株式会社 | 梶原成親 / kajinari https://kajinari.kreis-works.com/

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自己紹介 NOT A HOTEL , Business Accelerator Lead 合同会社Kreis Works 代表社員梶原成親楽天、リクルート、PLAIDなどで情報システム部門を担当する。プロセスを改善し、自動化を推進して、メンバーが圧倒的なパフォーマンスを出せる環境構築と、クラウド時代に適応した「モダンな情シス」を構築する外部CIOとして、環境構築を推進しています。アジャイルコーチ、スクラムアライアンス認定プロダクトオーナー。主な書籍『SCRUM MASTER THE BOOK』翻訳梶原成親 / kajinari

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NOT A HOTELは「世界中にあなたの家を」をコンセプトに、これまでにないあたらしい暮らしを生み出す企業です自宅や別荘のように資産として保有でき、相互利用可能な物件を年 10日単位からシェア購入できるプラットフォームを提供しています

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ソフトウェアエンジニア、建築士、シェフやソムリエもビジョンの実現に向かうひとつのチーム

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ノウハウ・ナレッジの蓄積   このような問題はありますか？  

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● 長年1人で運用していたシステムの管理者が退職し、触れないシステムがある ● 担当者の経験・スキル任せになってる ● 過去の経緯が伝わっておらず、また一から調べた ● 情報がバラバラな場所に散在している ● 過去の議事録やFAQが埋もれており誰も使っていない  よくある問題の例

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● チームでノウハウが共有されており、属人的な業務が限りなく少ない。 ● 過去の経緯は調べれば分かる状態になっている。 ● なにかを探す必要があるときは、すぐに取り出せる状態 ● FAQが整備されており、主担当に確認せずとも自律的に確認できる  理想的な状態とは？

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ノウハウ・ナレッジの蓄積   どのような実践していますか？  

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GitLabでは ● 情報を一元化し、透明性とアクセシビリティを重視 ● 会社の公式情報はハンドブックのみに集約するというルールを定めています。「信頼できる唯一の情報源（SSoT：Single Source of Truth）」と呼ばれています ● 「すべては下書きである」という行動原則があります。全員でドキュメントを育てる文化作りまずは、テキスト化を行うことが重要です。

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GitLabの原則に基づいて、情報を整理することが必要次の３つのステップで導入をオススメします 1. 社内Wikiの導入 2. ビジネスチャットツールの導入 3. AIとの連携

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社内Wikiの導入  

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なぜ、社内 Wikiが必要なのか？ ● 暗黙知（経験や感覚）は属人的で再利用が困難です。他方で社内Wiki はその暗黙知を文章・図表・リンクとして構造化し、誰もが読める形で残せ、知識が生きた状態で保たれる ● オフィスドキュメントに比べて更新が容易、履歴管理も自動的に行える ● 全文検索が可能。ナレッジの再利用が可能になる ● 誰もが編集、コメントできて、全社員でドキュメントをレビューできる

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問い合わせ対応 FAQの例

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チーム内マニュアルの例

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社内Wikiがあることで、知識を再利用できる ● ”作って終わり ”ではなく、“みんなで育てるナレッジ ”になる ● チームでメモを持ち寄ることで、個人の思考が組織のナレッジへ昇華 ● マニュアルを元にペアワークを行うことで、個人の知識を横展開できる。 ● 「Wikiを調べる」→「無い」→「記事化する」を繰り返すことで、網羅されていく。 ● Wikiがあることで頼みやすい。書く方も再利用されるのが想像付くので書きやすい

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NOT A HOTELにおける社内Wikiの活用事例の紹介  

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全社ポータル、チームポータル  

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ミーティング関係  

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タスクマネジメント  

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オペレーションマニュアル  

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チームビルディング  

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会社の「OS」にNotionを選んだ  

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会社のOSってどういうこと？「業務に必要な情報・意思決定・ドキュメントがすべて蓄積される基盤」としてNotionを選択しました。  ● 複数のツールがサイロ化していた（Slack, Googleドライブ, Jira, GitHub）   ● 情報を貯める仕組みを全社で共通にしたかった   ● 「OSにしたことで“情報迷子”が激減」  

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Notionを会社の「 OS」にすることで ● 共通のタスク管理方法をインストール   ○ プロジェクトの透明性が向上（全体の進捗・背景を誰でも追える）   ● ポータルサイト、チームポータルを運用   ○ ドキュメント文化の浸透 → ノウハウの蓄積と再利用   ● 複数部署がチームマニュアルをNotionので管理し、AIで再利用を促す   ○ 「属人化の排除」と「自律的な情報探索」の促進     🚀 複数部署で共通の業務基盤として Notionを活用してます  

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チャットツールを導入する  

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ビジネスチャットツールの特徴   ● 文字での会話  ● 話題毎のチャンネル  ● 全員が同じ情報に触れれる  ● 公開チャンネルとプライ  ベートのチャンネル  ● ダイレクトメッセージ  ● Web会議機能  ● 他のクラウドサービスとの接続 

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話題ごとのチャンネル   ● チャンネルと呼ばれる専用の場所で会話を整理します。  ○ ＃ask-会社生活、#ask-人事労務などの問合せチャンネル   ○ #team-セールス、#team-製造などの部署系チャンネル   ○ 会社アナウンス、雑談チャンネルが作成されます。   ● チャンネル名を見ると、話題の背景が分かるようになっている。  ● 後から会話を見つけるのに役立ちます。  ● トピックについて継続的に会話する内容だったら、チャンネルを作成する。  ○ 定例会議と同じ様なニュアンス 

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会話ログがとても大事なんです。   ● テーマごとに別れた会議室のようなものを作れる  ● 職員全員に開かれている。特定メンバーだけのものでもない  ● 「ひとつの質問」が、「大勢の社員の疑問」を解消することができる  ● 一対一ではなく大勢で情報を共有することでチーム力を高め、共通認識のもとで効率的に仕事を進められます。  ● 多くの人の目があると誤った情報や改善すべき点が見つかりやすく、作業ミスの防止にも役立ちます 

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なぜ、チャットツールが必要なのか？日々の雑談、質問、議論、意思決定プロセスなどの非構造化コミュニケーションが自然に蓄積される ● 意図的に記録を取らなくても、自然と経緯や判断の背景が残る文書化されていない暗黙知の可視化が進む ● 特定メンバーに依存していた知識やノウハウをチーム全体で継承可能にたとえば「このバグって前にもあったよね？」といった場面でも、チャットを検索すれば当時の状況・解決方法・議論が確認できます。

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なぜ、チャットツールが必要なのか？検索可能なナレッジベースになる検索機能とチャンネル構造により、過去の会話を効率的に掘り起こせる仕組みがあります。 ● 「#tech-qa」「#design-review」などトピックごとのチャンネルにナレッジを集約 ● 検索により「誰が何をどう解決したか」が明確になる ● 特にテキストコミュニケーション中心の組織では、 Slack自体が「ナレッジWiki」代わりになることもチャット活用を通じて、知識は「点」ではなく「流れ」として記録され、前後の文脈ごと把握できます。

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なぜ、チャットツールが必要なのか？暗黙知から形式知への変換の中継点になる「ドキュメントにはまとめないけどSlackでは話していた」というような、埋もれがちな知識がSlackには多く存在します。 ● チャットのやりとりをもとに、より構造化された社内 Wikiに転記する ● リアルタイムのSlackと、永続的なドキュメントを接続するハブ的存在 GitLabなどのリモートネイティブな組織でも、Slackの会話を定期的にドキュメント化して「Handbook」に取り込むプロセスがあります。

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ただし、これらのツールには弱点があります。  

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社内Wikiだけでは不十分な点単なるWikiの存在や体裁だけで満足してしまうと、次のような問題が生じ、情報が「死蔵資産」化してしまう恐れがあります。   ● 書く工数が捻出できない、更新できない   ● 必要な情報にたどり着けない（検索性・構造化の不備）   結果として、ユーザーは「どうせWikiにあっても見つからない」と認識して使わなくなる  

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チャットだけでは不十分な点ただし、チャットにすべてのナレッジを依存するのは限界があります。 ● 情報が流れていくため、埋もれやすい ● 複数スレッドで議論が分散し、発見性が低下するそのため、Slackは「ナレッジの一次発生地」として活用しつつ、重要な知見は社内Wikiへ構造化して転記する運用が理想的です。

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AIを組み合わせることが重要  

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AIツールは認知負荷を劇的に下げる力を持っています。認知負荷とは、「人が同時に処理できる情報量の限界に近づくときに感じる負担」のことです。これが高いと、ミスや疲労、情報の抜け落ちが起きます。認知負荷を生む主な要素 ● 情報が散らばっている（探索的負荷） ● 前提や背景を覚えておく必要がある（記憶的負荷） ● 文章化・説明が必要（表出的負荷） ● 判断に複数の変数が絡む（思考的負荷）

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AIツールは認知負荷を劇的に下げる力を持っています。探索的負荷を軽減する： AIは「探す」ではなく「聞ける」 ○ 過去のやり取りや手順を検索せず、「 ○○って何だっけ？」と聞けば出てくる ○ 自然言語で社内ナレッジを検索（例：社内 GPT） 💡 従来： 5分間フォルダを探す 💡 AI活用： 5秒で聞いて答えが返る

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例えば NotebookLMに製品マニュアルを追加して質問する

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AIツールは認知負荷を劇的に下げる力を持っています。記憶的負荷を軽減する： AIが“思い出させてくれる ” ○ 会話履歴やコンテキストを保持し、「あのときの判断」や「関連するルール」を引き出せる ○ 「前回こう言ってましたが、同様ですか？」のようなリマインド機能 💡 結果：複雑な条件や履歴を頭に保持しなくて済む

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AIツールと社内 Wikiの組み合わせによって解決すること AIはWikiを生成・更新・検索でサポートできる ● チャットや議事録からAIが“たたき台”のページを自動作成 ● 「○○のやり方ってある？」と自然文で検索→AIが適切なページへ案内 AIの導入による効果 ● “Wikiを書く・探す・維持する”負担を大幅に軽減 ● 情報の鮮度と使いやすさが両立され、活用率が上がる

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AIツールとチャットの組み合わせによって解決すること AIは「フロー情報」をキャッチして要約・整理できる ● スレッドやチャンネルの内容をAIが自動で要約・タグ付け ● 「○○についての会話、結論は何だった？」→ AIが一瞬で回答 ✅ AIの効果 ● 「書こうとしなくても、勝手に要約される」 ● チャットが“流れるだけの場所”から“蓄積される知の源泉”に変わる

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https://kajinari.kreis-works.com/17f2a185f35080979995fba97cad0403

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AIを活用することで、ノウハウ管理の体験を激変しました  

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フロー情報をストック情報に変化させることができる ● AIを使うことで、フロー情報（議事録メモ、Slackのログ）をすばやく要約・構造化 → ストック情報化できる  ● 誰でも自然言語で検索・抽出できる環境が、ストック情報の再利用性を飛躍的に高める  ● 結果的に「ストックされるからなるべくテキストで残すようになる」という好循環が生まれる 

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どんなリテラシーな人も利用が可能 ● 検索と同じUIなため、誰でも利用が可能です   ● 当社のような様々なバックグラウンドを持っていても利用可能   ● まずは使ってみる。使い方もAIに聞く。ということができます。  

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AI は非同期で自己解決を促す ● 質問する側・される側、双方の時間を守れる   ● 「ちょっと聞いてもいいですか？」の積み重ねによる生産性の低下を防ぐ   ● 特にフルリモートや多拠点で働くチームにおいては、即時対応の前提をなくすことが心理的安全性にも寄与    質問する側の心理的ハードルを著しく下げることができる。   

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自己解決を促すとビジネス速度を加速させる ● 待ち時間や確認作業が減るため、意思決定やアウトプットが高速化する   ● 「何をどこで調べればいいか」が明確になることで、自律的に動ける人が増える   ● 過去の経緯を簡単に調べることができ、オンボーディングの時間が削減される       🚀 自己解決力が上がることで、仕事のスピードが上がる  

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🔁 質問を通じて情報が洗練され、さらに AIの精度が上がる Notion AIで解決する Notionに蓄積するモチベになるさらにNotion AIを活用する AIが読みやすい形でNotion を整える

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まとめ 

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まとめナレッジツールに AIを組み合わせて活用することは単なる時短ではなく、組織に “情報の自立性”をもたらします。その結果、メンバーは自律的に判断できるようになり、ビジネスの加速につながります。

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まとめ情シスがこうした仕組みを整えることで、ビジネスを加速させる “アクセラレーター ”になれるのです。