では、資料が残っているにもかかわらず、従業員はなぜ必要な情報を見つけられないのか。調査から見えてきたのは、単なる「情報の所在」ではなく、「なぜそうなったのか」という過去の経緯や判断理由、つまり「文脈（コンテキスト）」が失われているという問題だ。

　調査では、情報が見つからない理由を尋ねた。その結果、「資料はあるが分かりにくい・使いにくい」が29.6％、「資料が整理されていない・更新されていない」が29.0％と上位に挙がった。

　つまり、必要な資料そのものが存在しないとは限らない。ファイルが残っていても、どれが最新なのか分からない、内容を読み解きにくい、現在のルールに至った背景が分からないといった状態では、業務に必要な知識として十分に活用できない。

　特に問題になるのが、「何を決めたか」は残っていても、「なぜそう決めたのか」が残っていないケースだ。例えば、社内ルールの文書を見つけても、そのルールを設けた理由や当時検討した選択肢が分からなければ、例外的なケースが起きた際に判断しにくい。過去の議事録でも、結論だけしか残っていなければ、後任者が同じ検討を一からやり直すことになりかねない。

　こうした「文脈の欠落」が、繰り返される「調べ直し」の一因になっていると考えられる。

　調査では、調べ直している内容についても尋ねた。その結果最も多かったのは「社内規定・ルールや申請方法の確認」で34.8％だった。次いで「議事録などの過去の決定事項・経緯を調べ直す」が33.0％、「業務の進め方・業務フローを調べ直す」が31.7％と続いた。

　ヌーラボの試算では、こうした「調べ直し」による経済的損失は、ビジネスパーソン1人当たり年間平均20万1545円に上る。役職別では一般社員が11万1206円だったのに対し、管理職は29万1884円と約2.6倍だった。

　今後のナレッジ共有システムに求める機能を尋ねた質問では、「欲しい情報がすぐに検索できる仕組み」が38.2％で最多となった。「資料や情報が自動的に整理・更新される仕組み」も34.2％に上った。

　さらに31.7％は、「AIに質問すれば必要な情報や過去の経緯が分かる仕組み」を求めていると回答した。単にファイルを探し出すだけでなく、「なぜこのルールになったのか」「以前どのような議論があったのか」といった背景まで確認したいというニーズがあるようだ。

　ただし、AIを導入すれば自動的に文脈が取り戻せるわけではない。そもそも意思決定の理由や議論の経緯が記録されていなければ、AIが参照できる情報も存在しない。

　企業には、資料を「保存する」だけでなく、判断に至った経緯や理由まで組織のナレッジとして残し、後から検索・参照できる状態にすることが求められそうだ。

本稿は、ヌーラボが2026年8月24日に公開したプレスリリースを基に作成しました。