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AIを使っても「自社らしさ」が出ない本当の理由――暗黙知を形式知に変える方法

投稿日：2026.05.11

大阪で「A4」1枚アンケート広告作成アドバイザーとして活動している浅野と申します（プロフィール）。現在は独立系の不動産コンサルティング会社を経営しています。 30年以上にわたり、一貫して不動産オーナーの土地の有効活用や賃貸マンション・アパートの入居率改善のお手伝いを行っています。中でも「事業総額80億以上、累計1万室の募集実績」をベースに体系化した「賃貸マンション・アパートの入居率を高める販促プログラム」の提供が得意です。「A4」1枚アンケートやマンダラ広告作成法を使っての「マイソク（募集チラシ）」作成や改善も定評があります。空室に困っているオーナー、入居率を高め戸数拡大を図りたい管理会社を応援していきます。

「AIにチラシの文章を作らせてみたけど、どこか薄い気がする……」

そんな感覚、ありませんか？

きれいな文章は出てくる。それらしいキャッチコピーも出てくる。でも読んでみると「どこかで見たような言葉」で、自分のお店や会社の話をしている感じがしない。

これは、AIの性能が低いからではありません。AIに渡している「材料（自分ならではの1次情報）」が足りていないからです。

なぜAIを使っても「一般的な言葉」しか出てこないのか

先日、ある経営者の方との打ち合わせで、暗黙知を言語化するサポートをしました。

その方は長年の経験から、独自のやり方やこだわりをお持ちでした。でも「それを言葉にしてください」とお伝えすると、なかなか難しい。ご自身だけで言語化しようとすると、真のコツのような本質的な情報がうまく出てこないのです。

ところが、対話を重ねるうちに、徐々に言葉が出てきました。

「なぜそうしているんですか？」「他の人と違うのはどこですか？」

こういった問いかけを積み重ねることで、ご本人も気づいていなかった言葉が引き出されていきました。

これが、暗黙知の正体です。

強みや暗黙知とは、本人だけでは気づけない「自分が当たり前にやっていること」です。

あまりにも自然にやっているから、それが特別なこととは思えない。魚は水の存在に気づかない、あの感覚です。

AIに「うちの強みをキャッチコピーにして」と頼んでも、AIが学習しているのはネット上に存在する一般的な情報です。あなたの現場で積み上げてきた経験、判断、失敗と成功の文脈——それはどこにも存在しません。だから、AIはどうしても一般的な言葉しか出せないのです。

問題はAIではなく、AIに渡す材料が言語化されていないことにあります。

カスタムGPTsと対話で、体系化されたノウハウが生まれた

では、どうすれば暗黙知を言語化できるのか。

先ほどの打ち合わせでは、対話によって言葉が引き出された後、さらにAIを活用しました。

具体的には、カスタムGPTs（ChatGPTのカスタマイズ機能）を使って、暗黙知を顕在化して形式知に変えるプロンプトを設計し、それを実際にやっていただいたのです。

何の業務・行為・判断を言語化したいですか？
例：営業商談、採用面接、クレーム対応、現場指導、企画立案、顧客ヒアリング、施術、接客、見積作成など。

そのスキルを、最終的に誰が再現できるようになればいいですか？
例：新人、若手社員、店長候補、外部パートナー、未経験者、一定経験のある担当者など。

まずは、うまくいった具体的な1事例を教えてください。
直近でも印象に残っている案件でも構いません。
「どんな相手・状況で、何をして、結果どう良くなったか」から教えてください。

結果は、正直なところ、私自身も驚くほどでした。

ただの質問への回答ではなく、体系化されたノウハウが生まれました。断片だったはずの経験が、整理され、つながり、構造を持った知識として言語化されていったのです。※ここでその全体図解をお見せできないのが残念ですが、ノウハウの塊のような内容でした。ただ、同じプロセスを経て暗黙知を引き出せれば、各人のオリジナル体系図解が完成します。

さらに、そこにSECIモデル（経営学者野中郁次郎氏提唱）を活用して精度を上げました。

SECIモデルとは、知識マネジメントの考え方です。

S（共同化）：体験を共有する
E（表出化）：暗黙知を言葉にする
C（連結化）：言語化された知識を組み合わせる
I（内面化）：新しい知識を実践に落とし込む

SECIモデルは、一言でいうと「人の経験や勘を、組織で使える知識に変えて、また現場で磨いていく循環」

SECIモデルとは
SECIモデルは、知識が次の4段階で循環するという考え方です。

共同化 Socialization暗黙知から暗黙知へ。現場で一緒に働く、会話する、観察することで、言葉になっていない知恵が伝わる段階です。例：
接客中のお客様の反応を見る。
商談で相手が不安そうな表情をした瞬間に気づく。
ベテラン社員の判断の勘を近くで学ぶ。
表出化 Externalization暗黙知から形式知へ。感覚や経験を、言葉・図・マニュアル・アンケート回答などに変える段階です。例：
「お客様は価格より安心感を求めている」と言語化する。
「A4」1枚アンケートで、お客様の悩み・不安・決め手を書いてもらう。
連結化 Combination形式知から形式知へ。言葉やデータになった知識を組み合わせ、体系化する段階です。例：
アンケート回答を分類する。
よく出る悩みを整理する。
マンダラ広告作成法で、広告の設計図に落とし込む。
AIに要約・分類・見出し案を作らせる。
内面化 Internalization形式知から暗黙知へ。整理された知識を実際に使い、経験として身につける段階です。例：
作った広告を出して反応を見る。
商談で使ってみる。
お客様の反応から「この言い方は刺さる」「これはズレている」と体感する。

そして、その体感がまた新しい暗黙知になります。

AI時代にSECIモデルが重要な理由

1. AIは形式知を扱うのが得意だが、暗黙知はそのまま扱えない

AIは、文章・表・データ・画像など、形になった情報を処理するのが得意です。

でも、現場で感じる違和感、空気感、お客様の表情、営業担当者の勘、経営者の経験値は、そのままではAIに渡せません。

つまり、AIを使いこなすには、まず人間側が暗黙知を形式知に変える必要があります。

ここでSECIモデルの「表出化」が重要になります。

2. 一般論はAIがすぐ作れるので、差別化の源泉は暗黙知になる

AIに聞けば、一般的な広告文、ブログ記事、営業資料はすぐに作れます。

しかし、それだけではどの会社も似たような内容になります。

これから価値が出るのは、

自社のお客様が実際に言った言葉
現場でしかわからない悩み
競合ではなく自社を選んだ理由
経営者が経験からつかんでいる判断基準

のような、独自の暗黙知です。

AI時代ほど、「人間しか持っていない現場知」をどう言語化するかが重要になります。

3大AIが拮抗する今、差がつくのは「人間の経験値」

ここで少し視点を引いてみます。

ChatGPT、Claude、Gemini——今や3大AIといえるこれらのモデルは、時期的な差はあれ、非常に高度なレベルで拮抗しています。学習している知識量も、もはや限界に近いように感じます。

つまり、どのAIを使っても、出てくる答えの質は大きく変わらなくなってきているということです。

ではこれから、何で差がつくのか。

私たち人間が持つ、現場の経験値と暗黙知です。

言語化されていない知識は、AIには渡せません。渡せない情報は、AIには使えません。

逆にいえば、現場のノウハウを言語化さえすれば、AIを一気に強力な武器として使えるようになります。

「A4」1枚アンケートやマンダラ広告作成法で、顧客の潜在意識を言語化する

同じことが、顧客との関係でも起きています。

「なぜお客様が来てくれるのか」「なぜリピートしてくれるのか」——経営者はその感覚を持っています。でも感覚のままでは、広告の言葉には使えません。

「うちはお客様との距離が近い」「うちの強みは対応力」——これはお店側の言葉です。お客様の言葉ではありません。

ここで必要なのが、「A4」1枚アンケートです。

すでに来店・購入・利用してくれたお客様に、こう聞きます。

Q1 「（商品名）を購入する前にどんなことで悩んでいましたか？」

→ 欲求発生段階。顧客が抱えていた課題・痛みを把握する

Q2 「何がきっかけで、この（商品名）を知りましたか？」

→ 情報収集段階。有効な集客チャネルを特定する

Q3 「（商品名）を知ってすぐに購入しましたか？しなかったとしたらなぜですか？」

→ 購入不安段階。購入障壁・躊躇理由を把握する

Q4 「いろいろな商品がある中で、何が決め手となってこの商品を購入しましたか？」

→ 購入実行段階。自社の強み・差別化要因を発見する

Q5 「実際に使ってみていかがですか？」

→ 購入評価段階。使用後ベネフィット・満足度を把握する

お客様は、ご自身の言葉で答えてくれます。きれいな文章でなくていい。短くていい。そのままの言葉の中に、経営者も気づいていなかった「選ばれた本当の理由」が隠れています。

その言葉をAIに整理・分類させると、埋もれていたパターンが見えてくる。そして初めて、「自社らしい言葉」で広告が書けるようになります。

「A4」1枚アンケートは、顧客の潜在意識・本音を言語化するための道具です。