ナレッジマネジメントとは、主に暗黙知を明示知に変換することにより、知識の共有化、明確化を図り、作業の効率化や新発見を容易にしようとする企業マネジメント上の手法。

マイケル・ポラニーの著書『暗黙知の次元』に一つの端を発するアイデアだが、IT技術の進展、特にインターネットと人工知能技術の発展によって、情報工学や経営学の対象となった。

Table of contents

1 具体的な手法 1.1 データマイニング(w:Data mining) 1.2 データウェアハウス(w:Data warehousing) 1.3 知識共有化(knowledge sharing) 1.4 可視化(visualization)

具体的な手法

主に以下の手法があるが、それぞれ独立したものでなく、相互依存的なものである。

データマイニング(w:Data mining)

人工知能や統計学を利用してデータから知識を取り出そうとする試み。主に共起現象を探り、セールスに結びつけようとしている。

• 例1：スーパーでビデオとガムテープが共に売れる → 両者を同じ場所に置く。
• 例2：本Ａを買う人は、後に本Ｂを買うことが多い → 購入者に本Ｂを薦めるダイレクトメールを送る。
• 従来の統計学と大差ないが、POSやオンラインショッピングによる大量のITデータの中から法則性を見つけ出すことに主眼が置かれている。

データを多次元的に処理することにより、通常では察知しにくい傾向性を発見する技法。多次元データベースなど、幾つもの次元によって処理が可能なソフトウェアが開発されている。

• 例：時間、空間、取り扱い物によって販売量が明示される → 時系列や地域、取り扱い物の傾向が分かる。

電子掲示板やメーリングリスト、知識ベース、オンラインコラボレーションなどを使って、一部の人の資産であった知識の、集団全体への共有を図るもの。基本的には文字や印刷といったメディアの問題であるが、電子通信技術の一新によって、電子メール・電子掲示板に代表されるような新しい共有化のあり方が模索されている。

可視化(visualization)

人間における視覚の優位性を利用し、多次元、多要素で理解しにくい情報を、見える形で表現し、理解しやすくさせるもの。原理的にはグラフや図画であるが、ナレッジマネジメントではCGを利用した立体的で動的な画像を使って表現するケースが多い。