【企業の属人化に関する実態調査】従来型の技術継承、84%が「ある程度有効」と回答するも、“勘”や“コツ”といった「暗黙知」の完全な継承には限界も。

2025年9月24日

出典元：PR TIMES

形骸化するOJT、読まれないマニュアル… 「伝えたつもり」が招く、スキル損失リスクが浮き彫りに。

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AIを活用した業務改善コンサルティングやシステム開発を提供する株式会社taiziii（本社：東京都渋谷区、代表取締役：加藤晃寿郎）は、一般企業の管理職200名を対象に、「企業の属人化・技術継承に関する実態調査」を実施しました。

マニュアル作成やOJTといった従来の対策が、ベテランの持つ「経験則」や「勘・コツ」といった“暗黙知”の継承に有効かを尋ねたところ、合計84.38%が「有効（「非常に有効」「ある程度有効」）」、多くの管理職が、従来手法の効果を認めつつも、その限界を感じている実態が明らかになりました。

※本記事のデータを引用する場合には、出典の明記をお願いいたします。
URL： https://taiziii.com/news/zokujinka6/
出典：【企業の属人化に関する実態調査】従来型の技術継承、8割以上が「ある程度有効」と回答。

調査サマリー

マニュアル作成やOJTといった従来型の対策について、84.38%が暗黙知の継承に「有効（「非常に有効」「ある程度有効」）」と回答。
しかし、内訳は「ある程度有効」が58.75%と最も多く、手放しで効果を実感しているわけではない、という管理職の複雑な心境がうかがえる。
一方で、15.63%は「あまり有効ではない」「まったく有効ではない」と回答し、従来手法の限界を明確に認識している層も一定数存在。
この結果は、多くの企業が対策を講じているものの、最も価値のある「言語化しにくいノウハウ」の継承に課題を抱えていることを示唆している。

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調査概要

調査主体：株式会社taiziii
調査期間： 2025年8月14日〜8月18日
調査方法：インターネット調査
調査対象：管理職(課長以上)
有効回答数： 200

調査結果詳細

従来手法は「ある程度」有効？暗黙知の継承に潜む課題

「マニュアルやOJTなどの対策は、ベテランが持つ“暗黙知”の継承にどの程度有効だと感じますか」という質問に対し、「ある程度有効」という回答が58.75%と最も多くなりました。「非常に有効」（25.63%）と合わせると8割以上が効果を感じている一方で、その大半が限定的な評価に留まっています。これは、多くの現場で「やらないよりはまし」というレベルで対策が行われ、本質的な課題解決には至っていない状況を示唆しています。

Q. 従来対策は、“暗黙知”の継承にどの程度有効だと感じますか。(SA)

総括・考察

今回の調査で明らかになったのは、多くの企業が直面する「技術継承のジレンマ」です。8割以上が「有効」と答えながらも、その実態は「完全ではない」と感じている。これは、多くの現場で技術継承が形骸化していることの現れではないでしょうか。

マニュアルは作られたものの、本当に知りたいトラブル対応の判断基準は書かれていない。OJTは実施されたものの、教える側の忙しさから表面的な操作方法しか伝えられていない。こうした「伝えたつもり」の継承が、いざという時に機能しないリスクを多くの管理職が肌で感じています。

この問題の根源は、従来の手法が「教える側」の多大な負担を前提としている点にあります。多忙なベテラン社員に、言語化しにくい“暗黙知”まで資料にまとめることを要求するのは酷です。結果として、継承される情報は形式的なものに留まり、企業の競争力の源泉であるはずの貴重なノウハウは、日々失われ続けています。

教える側の負担を激減させる、新しい技術承継のかたち『スキルリレー』

「マニュアルを作らせたが、期待した内容は上がってこなかった…」
「OJT担当者の負担が大きすぎて、現場から不満の声が出ている…」
「『ある程度』は引き継げていると思うが、正直、不安が残る…」

こうした“教える側”を気遣うがゆえに進まない技術承継の課題を解決するのが、AIエージェント『スキルリレー』です。

『スキルリレー』は、AIがインタビュアー役となってベテラン社員と対話します。教える側は、まとまった時間を確保したり、深夜までマニュアルを作ったりする必要はもうありません。AIとの雑談のように、空き時間で少しずつ話すだけで、AIが自動的にノウハウを整理・体系化。人間同士では聞き忘れてしまうような細かい確認事項もAIが網羅的にヒアリングするため、引き継ぎの漏れや抜けが劇的に減少します。

その結果、社内にはベテラン社員の“分身”とも言えるAIチャットボットが誕生。引き継ぎを受ける側が24時間いつでも質問できるのはもちろん、何より引き継ぎをする側の負担を最小限に抑えながら、極めて質の高い知識の継承を実現します。

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