分断された知識に潜む見えないコスト

最も重要な意思決定は、おそらくWikiの中には存在しません。それは、数ヶ月前のSlackのスレッドや先週の（文字起こししなかった）あの会議、あるいは埋もれてしまったJiraのコメントなど、Wiki以外のあらゆる場所で生まれているはずです。

この課題は、より大きな問題の表れです。仕事があまりにも分散しすぎているのです。多くのチームが知識管理に使用しているシステムは、意図的にではなく、分断されているために活用されていないことが多くあります。実際に参照して行動に移すべき知識は埋もれたままである一方、社内Wikiには、その時点で人々が記録しておこうと思った情報だけが書かれています。

本当の問題は、情報をどう整理するかではありません。その情報を行動と実際の仕事から切り離したということなのです。

多くのチームは、課題を解決するために目的別に作られたツールを、何層にも重ねて使っています。プロジェクト管理ツール、タスクマネージャー、コミュニケーションツールは、誰もが使っています。そこに、社内ナレッジ管理ツールやいくつかの特定のAIツール、CRMなどが加わると、すでに扱いきれないほど多くのツールを抱えることになります。

企業は、仕事を進めるために、考えられるあらゆるツールについて、ユーザー数分の費用を支払う必要があることをすでに受け入れています。しかし実際には、そうしたライセンス費用とは別に、生産性を静かに蝕む3つの見えないコストを支払っているのです。

切り替えコスト

これらすべてのツール間のコンテキスト切り替えのコストです。知識がプロジェクトやタスク、コラボレーションから切り離されていると、最も基本的なタスクをこなすだけでも、必要な情報をすべて探し出すために多大な認知的労力と時間を要することになります。

タブジャンプやアプリの切り替えのたびに、このコストがかかります。平均的な従業員は1日に何百回もアプリとウェブサイトを切り替えており、そのために集中力を妨げられています。OpenAIでは、Notionにレポート作成システムを構築し、作業を1か所に集約して、切り替えのコストをなくすだけで、毎週1時間以上の準備時間を削減しました。

目に見えない導入コスト

ここで見過ごされがちな重要な問題があります。企業は、従業員が実際には使っていないツールにも費用を支払っているのです。重要な決定と一般的な知識を別のツールで記録する必要がある場合、これは面倒な作業になります。人々がツールを確実に更新しなければ、それらの情報はすべて古くなり、チームは貢献しなくなっていきます。すると、それらはすべてまったく使われなくなります。

結果として、未使用のライセンスに無駄なコストがかかり、仕事は別の場所で行われるだけになります。多くの場合、スレッドや会議、コメントの中に埋もれ、誰にも使われないまま失われていくことになります。たとえば、Rampでは、古いツールスタックからNotionにワークフローを統合することで、従業員1人あたりの生産性ツールコストを70%削減しました。

目に見えないイノベーションコスト

企業は、残り2つの課題を解決するために、AIツール後付けで導入することがよくあります。しかし、会話、決定、プロジェクトのステータス、タスクといった、AIが本当に必要とするコンテキストは、AIがアクセスできない他のツールにあります。つまり、AIの助けを借りて実現できるはずの真のイノベーションが失われているということです。

Faireでは、AI戦略を構築する中で、長年の構造化された企業知識をNotionでつなげることで、AIに必要なすべてのコンテキストが得られることに気づき、その結果、従業員の71%がNotion AIを最も価値のあるツールと評価し、ROIは推定8倍になりました。

こうした目に見えないコストは複合的に積み重なり、かつでは時々摩擦を引き起こす程度だったツールの乱立問題が、今やビジネスに影響を与える現実的なコストとなっています。ツールが使われなくなり、知識が古く古くなってしまうため、AIが役に立たなくなり、チームはそれを補うツールを買い足さざるを得なくなります。

これは悪循環です。

では、この問題はどうすれば解決するのでしょうか？

幸いなことに、プロセスを完璧にしなくて解決できます。現代の先進企業は、ナレッジマネジメントツールがどうあるべきかさえも完全に再考しています。変更のポイントは、すべてを1か所にまとめることで、会社の知識と行動の距離を縮めることです。Slack、Figma、GitHubといった業務に欠かせないツールは依然として使われていますが、AIによって相互に接続され、検索できるようになっています。

実際にはどのような状態になるのでしょうか？文書化は、後からではなく、作業と同時に行われます。会社の知識は、時代遅れの資料ではなく、生きた存在になります。

たとえば、Rampでは、散在していたドキュメントやプロジェクト作業を、相互に接続された単一のワークスペースに統合しました。そこでは、エンジニアリング仕様がプロダクトのロードマップと並んで管理され、OKRがそれを前進させるプロジェクトと直接結びついています。新しいエンジニアがチームに加わっても、すべてがつながり、1つのツールからアクセスできるため、何が行われているかを理解するために複数のツールを見て回る必要がありません。

Cursorは、最初からこの原則に基づいてオペレーション全体を構築することで、さらに一歩前進しました。製品仕様、技術文書、プロジェクト追跡のすべてがシームレスに流れています。エンジニアはコンテキストを切り替えることなく、知識と行動が切り離せない場所で仕事をします。その結果、リリースのスピードが上がり、エンジニアのオンボーディングも数週間ではなく数日で完了し、十分なコンテキストがあることでAIも本当の意味で役立つ存在となります。

これらの企業に共通しているのは、ナレッジマネジメントを実際の業務とは別に存在する個別のワークフローとして捉えることをやめたことです。こうすることで、さらに連携が高まり、これまで以上に速く行動できるようになっています。

ナレッジマネジメントと言いながら、プロジェクト管理、タスク管理、コラボレーション、AIのためにそれぞれ別々のツールを使い、場合によっては同じ用途向けにツールを複数抱えているとしたら、それは本当にナレッジマネジメントツールと呼べるでしょうか？それとも、一見整理されているようで、実際には混乱しているのでしょうか？

以下のフレームワークを使って、現在の状況（断片化している状態/集約が進んでいる状態/統合されている状態）と、近い将来に目指したい姿を評価してみましょう。

1項目でも「断片化している状態」に該当するのなら、余分なコストを支払っている可能性があります。すべての項目が「統合された状態」に近づくほど、知識の連携が高まり、コストも下がります。

そのため、問題はおそらくWikiそのものではなく、Wikiが単なるWikiでしかないということかもしれません。動きの速い企業は、知識と行動の距離を縮めることができるよう、柔軟で接続性が高く、インテリジェントなツールを中心にワークフローを構築しています。

知識が相互につながった状態が実際にどのようなものか見たくありませんか？インタラクティブデモで、Ramp、OpenAI、Faireなどの大手企業がナレッジマネジメントをどのように再考しているかをご覧ください。