「この資料、どこにあったっけ?」
「〇〇さんがいないと分からない……」
そんな“属人化”した情報共有の悩み、あなたの職場でも起きていませんか?
中小企業では、業務ノウハウや過去のナレッジが一部の社員に依存してしまい、情報が組織内にうまく共有されないケースが少なくありません。特にベテラン社員の退職や異動時には、重要な知見がごっそり抜け落ちてしまうリスクも。
このような課題に対して、今注目を集めているのが生成AIなどを活用した「情報共有の自動化」です。議事録やチャット、業務マニュアルなど、散在する非構造データを整理し、誰でもすぐにアクセスできる“ナレッジ基盤”をAIの力で構築する——これはすでに多くの中小企業が取り組み始めている領域です。
本記事では、
- 中小企業における情報共有の属人化がなぜ起こるのか
- それを生成AIでどう解決できるのか
- おすすめのツールや活用の具体例
- 成功させるための研修や運用ポイント
など、実務目線で分かりやすく解説していきます。
このまま読み進めていただくことで、「あの人に聞かないと分からない」を卒業するための第一歩が見えてくるはずです。
中小企業における情報共有の「属人化」とは?
「この作業、〇〇さんにしかできない」
「前にもやったはずだけど、記録がどこにも残っていない」
こうした“属人化”の状態は、中小企業において非常に起こりやすい情報共有の課題です。
属人化が発生しやすい理由
中小企業では、組織構造がコンパクトなぶん、業務が個人に集中しやすくなります。以下のような状況が、属人化を招く典型例です:
- 業務マニュアルが存在せず、ノウハウが口頭で伝えられている
- ドキュメントやデータが整理されておらず、どこに何があるのか分からない
- 過去のやり取りや資料が個人のローカル環境に保存されている
- 業務の引き継ぎが“感覚ベース”で行われ、ナレッジが形式知化されていない
このように、明文化されていない情報(暗黙知)が蓄積することで、属人化はより深刻になっていきます。
属人化がもたらす経営・業務上のリスク
情報共有の属人化が進むと、日々の業務や組織運営にさまざまなリスクを引き起こします。
- 引き継ぎに時間がかかる/引き継ぎができない
→ 担当者の退職や休職で業務が一時停止 - 同じ質問・作業が繰り返される
→ 生産性の低下・無駄なコミュニケーションコストの増加 - チーム間の知識の断絶
→ 社内に蓄積されるべきナレッジが循環せず、組織の学習力が落ちる - 新人教育の非効率化
→ ベテラン頼みのOJTで教育コストが高騰
特に中小企業では、少数精鋭の体制ゆえに「一人の退職が大きな痛手」になりやすく、情報が人に紐づいている状態=“業務のブラックボックス化”を放置するのは致命的です。
情報共有の属人化はAIで解決できるのか?
結論から言えば、生成AIは情報共有の属人化解消に大きく貢献できます。従来、人にしかできないと考えられていた「情報の整理」「ナレッジの検索」「質問への回答」などの業務を、AIが補助・代替できるようになってきているからです。
生成AIの強み:非構造情報を「使える知識」に変える
属人化の大きな原因は、情報が人の頭の中や、散らばったメモ・チャット・ファイルの中に埋もれてしまっていることにあります。こうした非構造データは検索や整理がしづらく、形式知化されないまま、担当者個人に依存する状態が続いてしまいます。
ここで生成AIの出番です。AIは、文脈を理解して情報を構造化し、要点を自動的に抽出したり、似たような情報をグルーピングしたりすることが得意です。たとえば長文の議事録やSlackのやり取りをAIが要約し、「決定事項」「ToDo」「議論の争点」などを整理することで、誰でも“後から使える情報”としてアクセスできる状態を作ることができます。
ナレッジBotの導入で「聞かないと分からない」からの脱却
もう一つ注目したいのが、社内のドキュメントやマニュアルと生成AIを連携させることで実現できる「ナレッジ検索Bot」です。たとえば社員が、「経費精算の上限は?」「見積書のテンプレートはどこにある?」といった質問を自然言語で投げかけると、AIが即座に関連情報を提示してくれます。
これは、いわば“誰でも社内情報にアクセスできる窓口”を設置するようなもので、ナレッジの属人化を組織全体で解消するための有効な手段になります。
業務FAQやマニュアルの自動生成も実現可能に
また、生成AIは過去のやり取りや問い合わせ履歴をもとに、よくある質問を自動でまとめることもできます。蓄積された情報をもとにFAQを整備したり、社内マニュアルのドラフトをAIが作成することで、ドキュメント整備にかかる負担を大幅に軽減できます。
こうした仕組みは、新人教育や業務の引き継ぎでも大きな力を発揮します。「経験者が手取り足取り教えなければならない」という状況を減らし、知識を“共有される資産”として残せるようになります。
実務での活用イメージ:中小企業でも導入可能な事例
実際に、こうした生成AIを活用して属人化の課題を解決している中小企業も増えてきました。
たとえば営業部門では、提案書の書き方や過去案件の知見が個人に依存していた状態から、AIにそのナレッジを蓄積させ、新人でもすぐにベストプラクティスを引き出せる環境を構築したケースがあります。
また、管理部門では、バラバラに保管されていた契約書や業務手順書をAIで自動で分類・整理することで、誰でもすぐに必要な情報にたどり着けるようになりました。
さらに情報システム部門では、「ネットが遅い」「アカウント設定方法が分からない」といった定型的な社内問い合わせに対し、AIが一次対応する体制を整備。対応時間の大幅削減と、担当者の負担軽減につながっています。
このように、生成AIは「人に聞かないと分からない」「探しても見つからない」といった日常業務の非効率を解消し、組織内のナレッジを形式化・共有可能な状態に変えていく力を持っています。人に依存するのではなく、AIという共通の“知識基盤”を持つことで、中小企業でも持続可能な情報共有体制を構築することが可能になるのです。
中小企業におすすめの情報共有×AIツール
情報共有の属人化を解消するには、「仕組み化」と「使いやすさ」を両立したツールの導入が欠かせません。ここでは、中小企業でも導入しやすく、生成AIによるナレッジ整理・検索を支援してくれる注目ツールを4つ紹介します。
Notion AI|ドキュメントとAIが一体化したナレッジ基盤
情報を集約し、文書化・共有する上で非常に高い柔軟性を持つのが「Notion」です。さらにAI機能を組み合わせることで、会議メモの要約、文章のリライト、アイデア出しなど、ナレッジの“整形”を自動化できます。
NotionはシンプルなUIで導入障壁が低く、小規模なチームでもすぐに運用を始められるのが魅力です。社内のドキュメントをAIが読み解いてくれる感覚で使えるため、日々の情報共有に自然とAIが組み込まれていく感覚が得られます。
Kibela|チームで育てる“社内Wiki”として活用可能
Kibelaは、ナレッジ共有に特化した日本発の社内Wikiツールです。誰が何を書いたか、どの情報が読まれているかをチームで可視化できるため、組織としての学習が進みやすくなります。
Slackなどの外部ツールとも連携できるため、日常的な情報のやりとりをそのままナレッジとして蓄積可能です。「書きやすく、探しやすい」環境が整っていることが、情報共有の定着に直結します。
👉 Kibela
ChatGPT+社内ドキュメント連携|社内専用のナレッジBotを構築
OpenAIのChatGPTを、自社ドキュメントと連携させて活用することで、社内専用のナレッジBotを構築することも可能です。たとえば、ファイルサーバやGoogleドライブ、Slackの過去ログなどを読み込ませることで、社内情報を“聞けば答えてくれる”状態にできます。
初期設定にはある程度の技術的な知識が必要ですが、一度構築すれば「情報の窓口」としての価値は非常に高いです。FAQ対応やマニュアル検索、履歴のトレースなど、属人化しがちな業務に横串を通すことができます。
👉 ChatGPT
Google NotebookLM|資料やPDFを読み込み、要点を抽出
Googleが開発するNotebookLMは、ドキュメントやPDFファイルをアップロードするだけで、その内容をAIが理解し、要約や質問への回答に活用できるツールです。
特に「過去資料はあるが、誰も内容を把握していない」といった状況では、非常に有効です。過去資産の“死蔵化”を防ぎ、再利用可能な知識として蘇らせる役割を果たしてくれます。直感的に使えるUIとGoogleアカウントとの連携のしやすさも、中小企業にとって導入のハードルを下げるポイントです。
なお、さらに多くの生成AIツールを比較・検討したい方は、以下の記事も参考になります。
👉 中小企業におすすめの生成AIツール完全ガイド|業務別・目的別に解説
ツールだけでは定着しない?AI情報共有を成功させる3つのカギ
情報共有にAIツールを導入するだけでは、属人化の課題は完全には解決できません。なぜなら、ツールは“仕組み”を整える手段にすぎず、最も重要なのは「どのように使いこなすか」だからです。
ここでは、AIを使った情報共有を社内に根付かせ、継続的に成果を出すための3つのポイントをご紹介します。
① 共有ルールと文化の設計
まず重要なのが、「何を」「どこに」「どう残すか」というナレッジ共有の基本ルールを明確にすることです。AIがいくら情報を整えてくれても、社員が情報を出し入れしなければナレッジは蓄積されません。
情報の粒度や保存場所、タグ付けの方法などを事前に決めておくことで、情報の一元管理と検索性が大きく改善します。また、「ノウハウは共有される前提」「情報は会社の資産」という意識をチーム全体で持つことが、文化としての定着につながります。
属人化を防ぐためには、情報共有を“個人の努力”ではなく“チームの習慣”にすることが不可欠です。
② 部門横断での運用責任者の設置
AIツールを導入しても、各部門やチームが独自運用をしていては、全社レベルでのナレッジ共有にはつながりません。特に中小企業では、ツールが導入されたものの「結局使われないまま終わってしまった」というケースも少なくありません。
そこで必要になるのが、部門を横断してナレッジの流通をモニタリングし、情報の偏りや活用状況を把握する“運用責任者”の設置です。全社的な情報の流れを俯瞰できる立場の人材が、定期的に情報整理や活用のフィードバックを行うことで、活用度合いのばらつきを抑えることができます。
「誰かが管理する」状態から「みんなで運用する」状態への橋渡し役が、定着の成否を分けます。
③ 生成AIの活用研修・リテラシー教育
最後に重要なのが、「生成AIを使いこなすスキル」を社内に根付かせることです。とくにChatGPTのような対話型AIツールは、入力の仕方や質問の仕方によってアウトプットの質が大きく左右されます。
AIに頼りすぎてしまうリスクを避けるためにも、適切な活用ルールを設け、「どこまでAIに任せてよいのか」「どの情報は人が確認すべきか」を明確にしておく必要があります。そのうえで、社員全体に共通の“使い方の型”を提供し、活用の定着を促進していきます。
社内における生成AIの研修は、「ただの使い方説明」ではなく、業務定着を支えるリテラシー教育としての位置づけが重要です。
\ 組織に定着する生成AI導入の進め方を資料で見る /

導入ステップ|スモールスタートで始めるAIナレッジ共有
生成AIを活用して情報共有の属人化を解消したい──そう考えたとき、「まず何から手をつければいいのか分からない」という声は少なくありません。ここでは、特別な技術がなくても中小企業が実践できる導入ステップを、4段階に分けてご紹介します。
ステップ1:属人化している情報の棚卸し
最初のステップは、社内でどの情報が属人化しているかを洗い出すことです。たとえば「この手順は〇〇さんしか知らない」「過去の見積もりはどこにあるか分からない」といった状態が放置されている箇所は、AI活用の優先対象になり得ます。
具体的には、業務マニュアル、FAQ、提案書、会議メモなどを対象に、どれだけ形式知として残っているかを確認します。“何が共有されていないか”を見える化することで、情報共有改革の起点を明確にできます。
ステップ2:対象ツールと形式の選定
次に行うのが、目的に合ったツールの選定と、情報の残し方(形式)の設計です。たとえば「議事録の要約を自動化したい」ならNotion AIやNotebookLMが有効ですし、「社内のQ&Aを自動回答させたい」のであればChatGPTのナレッジBot構築が適しています。
また、文章・表・音声など、残す情報の形式をあらかじめ定めておくことで、AIによる処理や検索の精度も向上します。最初から完璧を目指さず、“今ある情報を活かせるツール”から始めるのが成功のコツです。
ステップ3:試験導入とAI活用研修の実施
導入するツールや運用ルールが決まったら、まずは1部署や1業務に絞ったスモールスタートを行いましょう。同時に、その部門の関係者に対して、生成AIの基本的な使い方や注意点を伝える研修を実施することが重要です。
この段階では「AIが正しく答えるための入力のコツ」や「人が確認すべきポイント」など、実践的な知識を伝えることで、利用への心理的ハードルを下げられます。現場に“使える実感”を与えることが、社内展開の加速につながります。
ステップ4:定着ルールと効果測定の仕組み化
最後に、継続的に運用するためのルールと評価軸を整えます。具体的には、「どの頻度でナレッジを更新するか」「どの指標で活用効果を測るか(検索回数・Bot回答率など)」といった観点を明文化しておくと、PDCAを回しやすくなります。
運用の評価を数値化できれば、他部門への展開や経営層への説得材料としても活用できます。“定着させる設計”ができていれば、情報共有はツール導入で終わらず、確実に成果につながります。
まとめ|情報共有は「人から仕組み」へ
中小企業における情報共有の属人化は、放置すればするほど業務の非効率や組織のリスクを高める深刻な課題です。「あの人がいないと分からない」「引き継ぎに時間がかかる」といった状態が慢性化すると、組織全体の生産性や再現性は確実に低下していきます。
その一方で、こうした問題は“仕組み”で改善することができます。特に、生成AIを活用すれば、これまで埋もれていたノウハウや情報を形式知化し、必要なときに誰でも引き出せる「ナレッジの共有基盤」を構築することが可能になります。
本記事では、属人化の背景とリスクから、AIを活用した解決アプローチ、実践ツール、導入のステップまでを一貫してご紹介してきました。
ここで重要なのは、「ツールを入れたら終わり」ではなく、「どう運用し、どう定着させるか」まで設計することです。共有ルールの明確化やリテラシー研修といった人的サポートも含めて取り組むことで、AIを単なる便利ツールから“組織の資産を活かす仕組み”へと昇華させることができます。
まずは、自社のどこに属人化があるのかを棚卸しし、小さく試すところから始めてみましょう。そして、AIを正しく活用するための環境づくりとして、社員へのリテラシー教育・研修の導入もあわせて検討してみてください。
✅ 属人化からの脱却を本気で進めたい方へ
生成AIを活用した情報共有・ナレッジ活用に特化した研修プログラムをご用意しています。
詳細資料はこちらから無料でダウンロードいただけます。
👉 生成AI研修プログラム資料ダウンロードは以下より
\ 組織に定着する生成AI導入の進め方を資料で見る /
よくある質問(FAQ)
Q1. 情報共有の属人化にAIを使うメリットは何ですか?
生成AIを活用する最大のメリットは、「人に依存していたナレッジ」を社内全体で活用できるようにすることです。会議メモや業務マニュアル、チャット履歴など、社内に散在する情報を整理・要約し、誰でも引き出せるようになります。特定の社員に頼らずに業務を遂行できるようになり、引き継ぎや新人教育も効率化されます。
Q2. 中小企業でもAIツールは無理なく使えますか?
はい、最近では中小企業でも導入しやすい低コスト・低難易度のツールが多数登場しています。Notion AIやKibelaなどは、ITリテラシーが高くなくてもスムーズに使える設計になっており、スモールスタートにも適しています。社内の情報資産をうまく活用することで、コスト以上の価値が見込めるのもAIの特徴です。
Q3. まず何から始めればいいですか?
まずは、社内のどこに“情報の属人化”が起きているのかを棚卸しすることから始めましょう。特定の人しか把握していない業務や、共有されていないマニュアルが存在する箇所は、AI活用の効果が出やすいポイントです。そのうえで、小規模な範囲でAIツールを試験導入し、運用方法を整備していくのが現実的かつ効果的です。