はじめに
デジタル技術の進化と普及によりコミュニケーションの変革が継続的におきている．電話に代わりメールがビジネスの主要なコミュニケーション手段になったのは1990年代からであり，2000年代にはSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）の普及が進んだ．Twitter(現X)がサービスの提供を始めたのは2006年であり，その後世界中に広がった．ただし，2010年時点の日本では，SNSは個人間のコミュニケーションツールであり，ビジネスの現場では本格的に使われてはいなかった．そのような時期に，筆者らは病院のリスクマネジメントの研究の一環で，ある病院の看護師の方と打ち合わせをする機会があった．その際に，病棟の様々な場所を移動する看護スタッフ間のコミュニケーションツールとして，電話では重要なことしか伝えられないので，ちょっとした連絡や気づきをSNSのような軽いメディアで共有できれば便利だという話になり，これがビジネスSNSである「音声つぶやきシステム」の研究のきっかけとなった．インカムもあったが，当時は音声をテキスト化して記録に残す機能はなかった．
筆者らは，看護・介護サービスの現場で使う「音声つぶやきシステム」のコンセプトを実現するために，科学技術振興機構（JST）「問題解決型サービス科学研究開発」プログラムに応募し，「音声つぶやきによる医療・介護サービス空間のコミュニケーション革新」プロジェクトとして採択された．プロジェクトメンバーは，東芝，北陸先端科学技術大学院大学（JAIST），清水建設，岡山大学などであり，2010年10月から3年間取り組んだ(内平 2014)．このプロジェクトでは，医療・介護サービスの現場が対象であったが，プロジェクト終了後には，農業，生産現場，保守・点検などに適用対象が広がり現在に至っている．これらの適用対象は，机に座ってPCを操作するデスクワークではなく，現場で作業や移動しながら知的な仕事を行う状況適応・行動型サービス（Physical and Adaptive Intelligent Service）である．ここでは，情報の入力手段としてキーボード入力よりハンズフリーの「音声」が便利である．2010年当時は，音声認識の精度も今のように高くないので苦労したが，現在の音声認識精度は実用上まったく問題ないレベルになった．さらに，大規模言語モデル及び生成AIの革命的な進化と普及により，現場における音声SNSとしての「音声つぶやきシステム」の活用の更なる普及・発展が期待できる．
本稿では，コミュニケーションツールおよびナレッジマネジメントツールの視点から，「音声つぶやきシステム」の位置づけとこれまでの適用事例を紹介し，今後の発展の可能性を述べる．
音声つぶやきシステム
音声つぶやきシステムは，スマートフォンやタブレットから音声で入力したメッセージ（音声つぶやき）を組織内で記録・共有・分析・活用するシステムである（図1，図2）．音声メッセージは，音声認識でテキスト化されて記録・共有される．また，通常のSNSと同じように，音声に加えて写真や動画も記録できる．以下の説明では，「音声メッセージ」には音声に紐づいた写真や動画も含むとする．音声メッセージを記録・共有するコミュニケーションツールは2010年時点では利用できるものがなく，筆者らがシステムを独自に開発したが，現在では同様の機能を持つ商用ツールがいくつか登場し，様々な現場で使われるようになってきている．この点では，我々の研究開発が先駆的であったと認識している．
一方，音声メッセージの分析・活用は，ナレッジマネジメントの領域であり，ツールだけでなく，人間系も含む仕組みのデザインが求められる．ここに関しては更なる研究が必要であり，筆者らも最近は音声ビジネスSNSによる現場のナレッジマネジメントの視点で研究を進めている．
現場知識のマネジメント
音声つぶやきシステムの最大の特徴は，現場で気づいたこと，行ったこと，考えたこと，思い出したことなどを，忘れないうちに生々しく記録できる点である．この特徴は「現場知識」のナレッジマネジメントツールとして有効に機能する．
ここで，「現場知識」とは，現場で生まれる知識であり，現場で仕事する人間が現場の対象をどのように捉え，思考し，行動するかに関する知識と定義する．現場知識には，科学的な思考だけでなく，「野生の思考」も含まれる．この現場知識は，形式知，潜在知，暗黙知の3層からなり，これらの階層の境界は明確ではなく連続的である（図3）(Uchihira et al. 2023)．また，ほとんどの場合，現場知識の大部分は形式知化（マニュアル化）しにくい潜在知または暗黙知である．
- 形式知： 明示的に意識され，まとまって（完備的に）言語化（マニュアル化）できる知識．
- 潜在知： 普段は意識されないが，現場にいるとき，あるいは他者から尋ねられたときに，断片的に言語化できる知識．
- 暗黙知： 無意識に存在し，本質的に言語で表現できない知識．暗黙知の代表例として，体得された知識（職人技などの身体知）がある．
音声つぶやきシステムでは，完備的あるいは断片的に言語化された形式知および潜在知を対象とする．特に，マニュアル化できるほど完備な知識ではないが，現場で気づいたこと，考えたこと，思い出したことなどを断片的でも良いのでその場で音声メッセージとして記録する．筆者らは，これまでの様々な対象への適用を通じて，音声メッセージを表1の8つの型に分類した(Uchihira et al. 2023)．
| 表1 音声メッセージの型 | |
| 型 | 説明と農業現場における例 |
| 観察 | 現場で観察したこと．例：農作物の生育状況や病害虫の状況． |
| 行動 | 現場で行ったこと．例：肥料や農薬の散布内容の記録． |
| やること | 現場で今後行いたいと思ったこと．例：来年の同時期の農作業で気を付けたいこと． |
| 工夫 | 現場で工夫したこと．例：天候の変化を考慮したハウス内の温度調整． |
| 思考 | 現場で考えたこと．例：前回の農薬散布がどのように効果があったのかの考察． |
| 回顧 | 現場で思い出したこと．例：過去の同様な自然災害の際に経験した失敗の記憶． |
| 心配 疑問 | 現場で心配なこと．例：新人が自分の作業の妥当性に関して先輩に確認したいこと． |
| 伝達 | 現場で伝えたいと思ったこと．例：同じ圃場を担当する他のメンバーへの注意喚起． |
これらの音声メッセージは，現場の状況に依存しており，メッセージ単体では完備な「知識」ではないが「情報」ではある．また，場合によっては誤解や矛盾を含んでいるかもしれない．しかし，これらの音声メッセージは，マニュアルには書かれていない（形式知化されていない）貴重な情報であり，この情報を活用した現場のナレッジマネジメントには，従来の形式知を対象とするナレッジマネジメントにはない大きな可能性がある．すなわち，音声メッセージは，そのままでは「知識」としては不完備であるが，知識を構成する断片（現場知識フラグメントと呼ぶ）である．音声つぶやきシステムを活用する現場知識マネジメントでは，音声つぶやきシステムにより現場知識フラグメントを表出化し，蓄積された現場知識フラグメントを用いて内面化を行う（図4）．この内面化は，個人でもできる（現場で残した音声メッセージをオフィスに帰ってから確認して整理する）が，組織メンバーによるワークショップで議論して内面化することが有効である．この現場知識マネジメントの特徴は，完全な形式知化をすることなく，潜在的な知識を含めて共有する点である．現場知識は，状況に大きく依存するので，完備な形式知化を行おうとすると膨大な労力を要する．ここで，表1の8つの型の音声メッセージの型で，コミュニケーションに使われる「伝達」も，ワークショップの議論で使われることもあるので，音声メッセージの型の全てを現場知識フラグメントとする．
適用事例
2010年から現在に至るまで，筆者らは様々な現場で音声つぶやきシステムを適用してきた．ここでは，現場知識マネジメントの例として4つの業務での適用事例を紹介する．
看護・介護サービス
本事例では，東京都内の介護施設で音声つぶやきシステムを試行評価した(Torii et al. 2014)．この事例では，合計9日間で785個の音声メッセージを収集した．その結果，音声つぶやきシステムは，介護現場における「連携の質の向上」と「記録の質の向上」に有効であることを確認した．「連携の質の向上」に関しては，SNSのような敷居の低いメディアでリーダーや他のスタッフと気軽にコミュニケーションをとることの有効性をインタビューで確認した．「記録の質の向上」に関しては，記録された音声メッセージを分析した結果，介護記録には記載されていない情報も数多く記録されていた．ここで，興味深いのは，ベテラン介護士が重要だと判定した音声メッセージの情報の約7割は介護記録に残されていなかった点である．この理由は，（1）忙しくて介護記録に書かなかった，（2）重要な情報ではないと勝手に思い込んだ，などであった．音声つぶやきシステムは，このような漏れてしまいがちな重要な情報を捕捉できる点で，「記録の質の向上」に有効である．また，音声メッセージとその発話者の位置情報の解析により，業務分析・改善につながることも確認できた（平林ほか 2013）．
農業
本事例では，北海道のハウス農業と石川県の稲作の圃場で音声つぶやきシステムを適用した(Uchihira and Yoshida 2018, 髙道ほか 2021, 遠矢ほか 2023)．
北海道のピーマンやトマトを含む野菜の栽培を行っているハウス農業では，約3か月間音声つぶやきシステムを試行し，200個の音声メッセージと物理センサデータ（温度，照度，CO2濃度など）を収集した(Uchihira and Yoshida 2018)．ここでは，農業者が観察した内容および実施内容の記録だけでなく，それに関して考察したことを音声メッセージとして残している点（音声メッセージの「思考」型）が発見であった．また，音声メッセージと温度や湿度などの物理センサーデータと組み合わせることで，有用な知識を抽出できることがわかった．
石川県の稲作の圃場では，約4か月間で農業者の現場での観察内容や気づきを449の音声メッセージとして記録し，それを用いてワークショップを実施した（髙道ほか 2021）．その結果，（1）連絡・記録の情報量の増加，（2）判断や意図の表出化，（3）知識のギャップの可視化などの有効性が具体的に確認できた．特に，（3）の農業者（特に初心者）が認識・考えていることをベテラン農業者が確認することで，初心者とベテランの知識ギャップを相互に認識することができ，教育・指導（音声つぶやきシステムを用いた仮想OJT）に有効であることを確認した点は，発見事項である．
工場の加工・組み立て業務
本事例では，愛知県の製造業の現場で音声つぶやきシステムを適用した(丸山・内平 2023)．この企業は，受注生産かつ多品種少量生産であるため，大量生産の現場と異なり，作業内容やノウハウを全てマニュアルとして整備（形式知化）することは現実的でない．この製造現場で音声つぶやきシステムを試行してもらい，4カ月で690 個の音声メッセージを収集した．それを用いて2回の振り返りワークショップを実施して現場知識共有を行った．その結果，製造現場において，製造時に注意すべき対象（部品や機械）やノウハウを音声や写真で現場に記録することで，製造現場での知識共有を促進できることを確認した．具体的には，（1）連絡・記録としての有効性，（2）判断や意図の表出化としての有効性，（3）部門内との共有としての有効性，（4）部門外との共有の有効性，が確認できたが，特に（4）の生産部門や設計部門など異なる部門を横断した知識共有に有効であることが確認できた点が新しい発見であった．
保守・点検業務
保守・点検に関しては2つの適用事例がある．1つ目の事例は，遠洋漁船の機関保守への適用である（井上・内平 2023）．遠洋漁船では，長期間の航海のあとに入港時にあわせて修繕を行う．ただ，航海時の機関の状況を機関士から入港時に修繕を担当する工務監督に詳細に伝えるのは簡単ではなく，効率的なナレッジマネジメントの手法が求められている．本事例では，航海時（66日間）の機関の状況を音声つぶやきシステムを用いて随時記録し，記録された385個の音声メッセージ（写真を含む）を入港時に工務監督を含めたワークショップで共有することで，修繕に役立つ知識共有の有効性を確認した．
2つ目の事例は，北陸3県（富山，石川，福井）の電気設備の保守点検の現場での音声つぶやきシステムの適用である(千代島・内平 2024)．点検作業自体は定型的な作業であるが，点検対象の設備が様々な場所・環境にあり，状況依存性が高く，マニュアルではカバーできない現場知識がたくさんある．この事例では，2年間にわたり北陸3県の様々な職場において合計7回の音声つぶやきの収集とワークショップを行った．収集した音声メッセージは2200個以上になる．現場では一人作業が多いため，あるメンバーにとっては当たり前の点検の視点や整備動作が，他のメンバーにとっては有益であることが多い．こうした現場知識は，ワークショップにおいて各メンバーが抽出した「気になる音声メッセージ」をきっかけとした情報共有と議論により，現場知識の顕在化と共感を伴なう内面化が進んだ．ワークショップでは，単に音声メッセージをメンバー間で共有するだけでは得られない効果がある．これは，通常個人で行っている「経験学習」を，職場全体で行っていることを意味する．
これら4業務の適用事例から，音声つぶやきシステムによって取り込まれた現場知識のナレッジマネジメントの有効性が確認できた．一方，試行評価の後の現場での定着化には課題があった．具体的には，ワークショップなどの準備に要する手間（工数）やワークショップの成否がファシリテータの属人的なスキルに依存する点などが課題であった．しかし，近年の革命的に進化している大規模言語モデルや生成AIの活用により，これらの課題を解消できる可能性が高まっている．それらの課題解決を含めた現場知識のマネジメントシステムとして，筆者らは「デジタルナレッジツイン」(Uchihira et al. 2024)を提唱している．
デジタルナレッジツイン
IoTやAIなどのデジタル技術の革新的な進化と普及によりフィジカル空間の情報をサイバー空間で分析・最適化し，その結果をフィジカル空間で活用するデジタルツインが注目されている．しかし，現状のデジタルツインでは前述の現場知識が扱えていない．特に，看護・介護，農業，製造，保守点検などの「現場」では，IoTで収集できる物理的なデータは，フィジカル空間のごく一部の側面でしかない．サイバー空間上で蓄積・分析・活用できている「現場知識」はごく一部であり，人間の持つ膨大な「現場知識」がフィジカル空間だけに留まっている現実がある．すなわち，フィジカル空間とサイバー空間には依然として大きなギャップが存在する．筆者らは，音声つぶやきシステムも1つの構成要素とする「デジタルナレッジツイン」の実現を目指す研究を進めている．ここで，「デジタルナレッジツイン」とは，筆者らの造語であるが，物理的なIoTデータだけでなく潜在的な現場知識を含むデジタルツインを意図している．
図5は，デジタルナレッジツインの概念モデルを示しており，「抽出」，「緩やかな体系化」，「活用」の三つのステップから構成される(Uchihira et al. 2024)．
(1) 抽出：現場（フィジカル空間）におけるIoTセンサの情報および人間の気づきをサイバー空間に送り蓄積する．ここで，人間の気づきは，人間が現場において音声つぶやきシステムにより音声・テキスト・写真・動画として意図的に記録する．定点カメラ等でも動画を記録できるが，これは人間の意図が入っていないのでIoTセンサと位置付ける．関連する複数の音声メッセージとIoTセンサ情報を1つのまとまり（現場知識フラグメント）に集約する作業は，従来人間が行っていたが，この作業はAIの活用などで半自動化・効率化が可能である．
(2) 緩やかな体系化：サイバー空間に蓄積された情報（IoTセンサーデータ，人間の気づきを記録したテキスト・音声・写真・動画）は，必ずしも構造化されているわけではなく断片的であるが，非構造化データとしてナレッジグラフシステムなどを用いて緩やかに体系化される．また，既に職場で形式知化されているマニュアルや業務プロセスとの紐づけも行う（伊集院ほか 2022）．ここでも，AIの活用による半自動化が可能である．
(3) 活用：サイバー空間に蓄積され緩やかに体系化された情報（現場知識フラグメント）を，フィジカル空間（現場）の人間（ファシリテータ）が検索・抽出し，その情報をトリガーとして，ワークショップのようなコミュニケーションの場を通じて，現場知識の共有・活用を行う．ここで，ワークショップを行うことで，抽出した情報が完全な形式知ではなくても，その情報とワークショップ参加者の経験知から現場知識の再解釈と再構築を行う点がポイントである．ここで，ワークショップのファシリテータの準備作業を軽減し，また議論を活性化するための適切な情報提供を行うためにAIが活用できる．
「デジタルナレッジツイン」は構想段階であるが，その要素技術の研究開発を現在行っている．具体的には，大規模言語モデルを用いたワークショップの準備段階の支援（音声メッセージの半自動分類）やワークショップの実施段階の支援（議論を活性化するための類似音声メッセージの検索・提示）技術の開発・評価を行っている(Ogawa et al. 2024)．
まとめ
生成AIの登場により，言語化された形式知のマネジメントは革命的に進化すると思われる．一方，形式知化が難しい現場の暗黙的で潜在的な知識のマネジメントは，今後ますます重要な課題になってくるであろう．そのためには，現場の気づきや考えたことを音声メッセージとして記録・共有・分析・活用する音声つぶやきシステムのような仕組みとそれを組み込んだデジタルナレッジツインの実現が有望であると考えている．すなわち，デジタルナレッジツインは，AIが得意とする記号化された形式知としては扱いきれなかった「現場知識」のマネジメントを，人間を主体としつつも人間を支援する形でAIを活用することで効果的・効率的に実現するアプローチであり，拡張現場知識マネジメント（Augmented Gen-Ba Knowledge Management）と呼べるものである．
筆者らはデジタルナレッジツインに対するニーズと可能性に関して，音声つぶやきシステムに限らず様々な視点から企業のメンバーと議論する「デジタルナレッジツイン研究会」を2023年度から運営している（内平ほか 2024）．最新のAI技術を最大限活用しつつ人間系のナレッジマネジメントの仕組みを整備し，デジタルナレッジツインの研究開発および社会実装を行っていきたい．
最後に，2010年から現在に至るまで，音声つぶやきシステム関連の研究開発を一緒に行ってくれた共同研究者および研究室の大学院生，そして現場での適用にご協力・ご支援いただいた多くの皆様に心から感謝する．
参考文献
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Torii, K., Uchihira, N., Hirabayashi, H., Chino, T., Yamamoto, T., and Tsuru, S. (2014). Improvement of Sharing of Observations and Awareness in Nursing and Caregiving by Voice Tweets. In: Maeno, T., Sawatani, Y., Hara, T. (eds) Serviceology for Designing the Future. ICServ 2014. Springer, Tokyo.
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Uchihira, N., Nishimura, T., and Ijuin, K. (2023). Human-Centric Digital Twin Focused on “Gen-Ba” Knowledge: Conceptual Model and Examples by Smart Voice Messaging System, 2023 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET), 1-7.
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遠矢健太, 井上杜太郎, 佛田利弘, 内平直志 (2023). スマート農業における物理センサと農業者の気づきを活用した知識継承支援, 日本農業普及学会 令和4年度春季大会.
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著者紹介
内平 直志
北陸先端科学技術大学院大学 トランスフォーマティブ知識経営研究領域 教授．1982年東京工業大学理学部情報科学科卒．（株）東芝 研究開発センター 次長，技監を経て，2013年より現職．専門は，技術経営，知識経営，デジタルトランスフォーメーション．博士（工学，知識科学）．
