本パートは、参加者の成田氏が「SECIモデルは弁証法に非常に近いのではないか」と問いかけたことから始まった。マイキー氏は、仮説（正）、反証（反）、新しい理論（合）という大枠は似ていると認めたうえで、決定的な違いを指摘した。弁証法を組織で回す場合、アンチテーゼは相手から出てくるものであり、相手に依存する。パワーバランスが崩れた瞬間、たとえばワンマン経営者の下では反が生まれず、循環そのものが止まる。
マイキー氏によれば、日本の組織では「相手を否定してはいけない」「ネガティブな情報を言ってはいけない」という文化があり、「問題点はありますか」と聞くと「ない」と答える人が非常に多い。マニュアルが何年も変わらない企業は、その典型である。完璧なマニュアルなど存在しないのだから、疑問が出ないこと自体が組織のリスクだという。
議論はAIに広がった。AIの回答は多くの場合人間より倫理的であり、倫理的なコミュニケーションはAIに任せられる。すると人間の価値は、面白さ、逸脱、間違いといった部分に移り、人間同士の会話は「嗜好品」になる。一方、ジェボンズのパラドックスが示すとおり、AIによる効率化はむしろ仕事量を増やしており、人間のコミュニケーションはこれまで以上に必要になる。SECIの循環をどれだけ高速で回せるかが、組織の格差を生むというのがマイキー氏の見立てである。
後半は「マニュアルが手順書になっていて、なぜそうするのかが書かれていない」という参加者の問題提起を受け、否定から入って改善案を出す姿勢、リーダーシップ理論の使い分け、AIが倫理の線引きで答えられない領域について議論が続いた。
組織の知識創造は、否定（アンチテーゼ）と改善案が出てこなければ一周も回らない。AIが循環を加速させる時代だからこそ、人間同士が批判し合い、問い合える場を組織の仕組みとして持っているかどうかが差になる。
議論の途中でマイキー氏は、クラブに新しく加わった二人を紹介した。渡氏は、NVIDIAやアクセンチュアでディレクターを務めた経歴を持つとされ、10月3日の会合にも参加予定である。宮氏は医療分野の研究者で、以前はロンドンのキングス・カレッジ・ロンドンに所属していた。本人の説明では、肝臓に関わる栄養の研究を続けてきており、4年に1度開かれる世界消化器病学会の学術大会で銀賞を受けた経験があるという。
要確認両氏の経歴は勉強会での紹介・自己紹介に基づく。文字起こし上は「NBIDIAとアクセンチュアのNPのディレクター」と聞き取れる箇所があり、正確な役職名は確認できなかった。「世界消化器病学会」は、世界消化器病学会（WGO）が関与する世界消化器病会議（World Congress of Gastroenterology）を指すと考えられるが、受賞の詳細は公開情報で確認していない。
成田氏の理解はこうである。弁証法は、自分の考えと逆の考えをすり合わせてより高いものに作り替えることで、個人でも実践できる。一方SECIモデルは、先輩後輩のような関係の中で組織として回していくもので、そのぶん目指すものがはっきりする。どちらも物事をブラッシュアップしていく方法として近いのではないか。
マイキー氏は、マクロ的に見れば似ている部分は確かにあると応じた。テーゼがあり、アンチテーゼがあり、ジンテーゼ（新しい理論）を作り出す構造は共通している。ただし、組織論として考えたとき、弁証法は相手に依存しなければならない理論でもある。自分がテーゼを言い、相手がアンチテーゼを言ってすり合わせるとき、両者のパワーバランスが崩れた瞬間にすべてが成り立たなくなる。
マイキー氏は、日本の労働環境ではずっと同じことをやらされる状態が多く、疑問が生まれにくい同質化・硬直化した組織体制になっていると指摘した。SECIモデルは簡単に言えば、意見と質問を出し合って知識を知恵に変える流れだが、質問のない人は知恵までたどり着かず、知識か情報の段階で止まる。前田氏も、SECIモデルは会話とコミュニケーションをベースに成り立っているので、会話を生み出せなければモデル自体が生まれないと同意した。
SECIモデルは、野中郁次郎氏（一橋大学名誉教授）が竹内弘高氏とともに体系化した組織的知識創造理論で、英語版の主著は1995年刊の『The Knowledge-Creating Company』（邦訳『知識創造企業』）である。野中氏は2025年1月に死去し、各誌で追悼特集が組まれた。講義中の「日本人ができなくて死んでいった」という表現は、理論が国内より海外企業で活用されたというマイキー氏の評価を指している。
弁証法の「正・反・合」の三段階は、ヘーゲル哲学の説明として広く流布しているが、ヘーゲル自身はこの三つの用語をほとんど使っておらず、フィヒテ由来の図式を後世が当てはめたものとされる。講義のように「正・反・合」を思考法として用いること自体は一般的である。
マイキー氏は議論の途中で、参加者にあえて極論をぶつけた。「今後はAIがマーケティングもマネジメントも給与計算も顧客対応もウェルビーイングも全部やってくれる。だから努力もSECIモデルもいらない。これに反論してください」。参加者からは次の反論が出た。
| 反論者 | 反論の要旨 |
|---|---|
| 参加者 | 売り込みが画一化され、差別化が図れなくなる。 |
| 参加者（花屋経営） | アレンジや花束はAIには作れず、夜中まで作り込んでいる。むしろ早く奪ってほしいぐらいだ。 |
| 渡氏 | AIには責任能力も主体性もない。AIに任せたとき誰が責任を取るのかという問題が生じる。 |
この演習は、「否定してください」と言われたときに反論を出せるかどうか自体を確かめる場になっていた。マイキー氏は、自分も100％正しいことは言えないのだから、間違っていれば質問して突っ込めばよいと述べている。
マイキー氏は、今後「人間の会話が嗜好品になる」と予測した。参加者に「AIと人間はどちらが倫理観があるか、回答だけで言えば」と問うと、AIだという答えが返った。倫理的なコミュニケーションがAIに任せられるなら、人間の価値は、面白いかどうか、頭が壊れているかどうか、間違えるかどうかに移る。それがむしろ会話を嗜好品にするという考え方である。
そのうえでマイキー氏は、AIが出てきても現実の世界を変えるのは人間の行動だと強調した。インターネットもメタバースもAIも、リアルの世界をどう改善し効率化するかのためにある。そして前回の講義で述べたとおり、「AIを使い始めて仕事量が減った人は無能である」という。根拠として挙げたのがジェボンズのパラドックスである。
マイキー氏が挙げた例は次のとおりである。石炭のコストが下がると誰もが使えるようになり、産業以外の用途にも広がって消費量が大きく増えた。照明がLEDになり効率が上がると、電気の使用量はかえって増えた。ハイブリッド車で遠くまで行けるようになると、一人当たりの走行距離が延びてガソリン消費が増えた。そして今、アメリカのAIスタートアップで起きているのは、AIを使いまくることで新しい課題が増え、人が寝られないほど作業時間が伸びている現象だという。
| 対象 | 効率化 | 結果（講義での説明） |
|---|---|---|
| 石炭 | コスト低下で誰でも使えるように | 産業以外にも用途が広がり、消費量が3倍に |
| 照明 | LED化で電力効率が向上 | 電気の使用量がかえって増えた |
| 自動車 | ハイブリッド化で燃費が向上 | 一人当たり走行距離が延び、ガソリン消費が増えた |
| AI | 作業の自動化・高速化 | 新しい課題が増え、米スタートアップで作業時間が急増 |
英国の経済学者ウィリアム・スタンレー・ジェボンズが1865年の著書『The Coal Question（石炭問題）』で指摘した現象で、蒸気機関の石炭効率が改善すると、石炭の総消費量はむしろ増えたとした。効率化で実質コストが下がり、需要と用途が拡大するためである。エネルギー経済学では「リバウンド効果」として研究が続き、効果の大きさは分野によって異なる。
要確認講義中の「石炭の量が3倍になった」という数値の出典は示されておらず、どの期間・地域の比較かは確認できなかった。また、米AIスタートアップで長時間労働（いわゆる「996」型の働き方）が広がっているという報道は2025年以降見られるが、業界全体の統計として作業時間が増えたと示すデータは確認していない。
AI同士が大量にコミュニケーションを取るようになったとき、人間がやるべきことは意思決定かと問われたマイキー氏は、「いや、人間のコミュニケーションを増やさなければいけない。これまで以上に」と答えた。前田氏も、会話が嗜好品になるということは、会話をちゃんと生み出せる人の希少性が高くなり、二極化しやすくなるという考え方ができると補足した。
参加者から「SECIモデルはAIにも使えるように聞こえたが、人間用なのか」という質問が出た。マイキー氏は、人間対人間がSECIモデル、人間対AIに近いのが「グライモデル」だと説明し、脳の学習効率に合わせてAIを作った例として中国系のスタートアップ、サピエント・インテリジェンスの推論モデルを挙げた。
前田氏はここで誤解のないよう補足した。知識は人に帰属するものであり、SECIモデルは基本的にAIでは成り立たないというのが大前提である。知識には経験やノウハウなど言語化できないものも含まれる。ただし今のAIは、質問の仕方によって返答が変わり、学習もするので、疑似的にSECIができているように見える部分がある。マイキー氏は、経験と感覚こそAIに再現できない人間の強みであり、会話の循環を回していなければその経験と感覚は積めない、仮に積めても薄っぺらいと述べた。海外旅行に一度も行ったことがない人の「これは危ない」という意見は信用できない、という例えが示された。
Sapient Intelligenceは2025年7月、人間の脳の階層的・多時間スケールの処理に着想を得た「Hierarchical Reasoning Model（HRM）」をオープンソースで公開した。パラメータ数は約2,700万と小規模ながら、数独や迷路、ARC-AGIといった推論ベンチマークで大規模言語モデルを上回る結果を示したとして注目された。同社はシンガポールを拠点とし、清華大学出身の研究者が関わっていると報じられている。講義中の「清華大学からのスタートアップ」という説明はこれと整合するが、「中国の会社」と言い切れるかは拠点の扱いによる。
要確認「グライモデル」という名称の人間対AIの学習モデルは、公開情報で特定できなかった。聞き取りの誤りの可能性がある。
マイキー氏は、SECIの循環をマニュアル更新のプロセスに当てはめて説明した。出発点は連結化である。連結化は情報と情報を組み合わせた状態、つまりマニュアルであり、客観的なデータをテーブルに乗せて認識のずれをなくし、感情や主観を抜きにファクトで議論する場である。ここは各自が持つ客観情報を棚卸しする場所でもある。
マニュアル通りにやろうとしても、人は同じようにはできない。プレゼンのマニュアルを作っても、誰もが同じことをできるわけではない。だから「なぜ外れたのか」を考える必要があり、それが個人の知識に変わる（内面化）。ここで「なぜできなかったのか」という質問が必要になり、批判的な視点がなければこの段階まで来られない。
次に、言葉にできていない直感や違和感、空気感を出し合って共通認識にする（共同化）。マイキー氏が例に挙げたのは、自身が関わったプレゼンテーションの研修である。「説明をするな」というルールを入れていたが、大阪の聴衆は説明を求める人たちだったため、あえて説明を入れたところ相手が食いついた。これはマニュアルから外れた無意識の状況判断であり、なぜそう動いたのかを捉えてまとめることで、「相手によってやり方を変える」というテクニックが言語化される。それを検証し、うまくいけばマニュアルに組み込む。そのマニュアルもまた完璧ではないので、繰り返すことでマニュアルは進化していく。
野中氏のSECIモデルは通常、共同化（Socialization：暗黙知→暗黙知）、表出化（Externalization：暗黙知→形式知）、連結化（Combination：形式知→形式知）、内面化（Internalization：形式知→暗黙知）の順で説明される。講義はマニュアル（連結化）を起点に一周を描いているが、螺旋として循環するモデルなので起点の置き方は説明上の選択であり、構造としては整合している。
マイキー氏は最後に、このサイクルを作る仕組みが社内に、チームに、さらに役員同士の間にあるかを問うた。外資系企業では喋らない人は外されるので議論が回るが、日本では喋らないほうが評価される面がある。それで改善につながるかといえば、答えはノーだという。
参加者の一人が、日本のマニュアルは手順書の役割が多く、判断の理由、つまり「なぜそれをするのか」が含まれていないから考えようがないのではないか、と問題提起した。マイキー氏は、なぜやるのかを考えつかないのは、なぜやるのかを聞いていない本人の問題だと返した。自身は20代半ばで商社に入ったとき、貿易事務から発注まで手順書になっていたものを、効率がよいと分かったので全部書き換えたという。
マイキー氏の主張は「人間は性格が悪くなれ」である。プロセスの問題点を見つけて改善するには、相手の欠点やシステムの欠点を言いまくるのが一番早い。ただし欠点を言うだけでは意味がなく、文句を言うなら改善案を持ってこいという。ほとんどの人は、自分にとって使いやすいか都合が悪いかでしか考えておらず、そういう意見は聞けない。否定するなら改善案を出す。そうして初めて仮説が始まる。
マイキー氏は、既存のものが100だとして101や102の改善案を出しても受け入れられないと述べた。変える意義がないからである。100を否定するなら200の改善案を出せ、という。自身がJ.エイブラムス氏の講演会に登壇した際も、冒頭で聴衆が聞きに来た理論を古いと否定し、テイラー主義からメアリー・パーカー・フォレット、ティール組織へと続く流れを示して「皆さんが行くべきはここ、ティール組織でいえばオレンジからグリーンだ」と提案したという。コンサルタントとして活動する渡辺氏も、肯定から入るとそのスケールでしか話が進まず、既存の枠を壊せないので、否定から入ってさらに上のものを示すのは自分もよくやると同意した。
テイラー主義は、フレデリック・W・テイラーが1911年の『科学的管理法の原理』で体系化した作業の標準化・効率化の考え方である。メアリー・パーカー・フォレットは1920年代に、命令ではなく状況の法則に基づく統合や「パワー・ウィズ（共に持つ力）」を説いた経営思想家。ティール組織は、フレデリック・ラルーが2014年の『Reinventing Organizations』で示した組織の発達段階論で、達成型（オレンジ）、多元型（グリーン）、進化型（ティール）などを色で区別する。
前田氏は、今の最大の問題はほとんどの会話が同意や同調を目的にしていることだと述べた。同調や同意は何も生み出さない。どう変えるかの視点を提示してこそ、発展させるための共有になる。参加者からは、マニュアルを更新するのは誰の仕事かという話になりがちで、それが会社のシステムとして組み込まれていないことが欠点だという意見も出た。マイキー氏は、経営戦略も同じで、戦略そのものが間違っている可能性や見落としがある可能性を常に置いておくべきだとし、SECIモデルは「問題発見機」だとまとめた。
マイキー氏は、リーダーシップ理論をAIと壁打ちした経験を紹介した。リーダーシップ理論には戦後から続く歴史がある。最初はリーダーは生まれながらの資質であるという考え方から始まり、次に場面や業界、ポジションによって適した人が変わるというコンティンジェンシー理論が出てきた。家族の前でだけマウントを取る人は、ある意味でこれに当たるという。
| 系譜 | 考え方 | 講義での説明 |
|---|---|---|
| 特性理論 | リーダーは生まれ持った資質で決まる | リーダーシップ論の出発点 |
| コンティンジェンシー理論 | 状況によって有効なリーダーが変わる | 場面によってリーダーシップを張れる人と張れない人がいる |
| サーバント・リーダーシップ | 部下を支援し奉仕する | 部下をサポートする流れを作る |
| LMX理論 | リーダーと個々の部下との関係の質に差が生まれる | 優秀な人を優遇し無能な人と差をつける。場合によって生産性が上がる |
| 変革型リーダーシップ | ビジョンやミッションで組織を変える | 最近の潮流 |
マイキー氏自身は、理想のリーダーシップは場面によって変わると答える。ところがAIに聞くと、サーバントやオーセンティックといった理論ばかりを挙げ、相手を依怙贔屓する手法について尋ねると「倫理的にだめだ」と返してくる。しかし現実には、イーロン・マスク氏やアマゾンのアンディ・ジャシー氏の経営スタイルのように、倫理観だけでは説明できないリーダーシップも成果を出している、という指摘である。
コンティンジェンシー理論はフレッド・フィードラーが1960年代に提唱したモデルが代表的である。サーバント・リーダーシップはロバート・K・グリーンリーフが1970年に提唱。LMX（Leader-Member Exchange）理論は1970年代にジョージ・グレーンらが発展させたもので、リーダーと部下の関係に「内集団」「外集団」が生じることを記述した理論である。研究上は、関係の質が高い部下ほど成果や満足度が高いことが示される一方、LMXの「差別化」そのものを推奨する理論ではなく、差が大きすぎるとチームの公平感を損なうという知見も多い。講義の「依怙贔屓で生産性が上がる」という解釈は、理論の一側面を強調したものと見るのが妥当である。
変革型リーダーシップはジェームズ・M・バーンズ（1978年）が提唱し、バーナード・バスが発展させた。オーセンティック・リーダーシップは2000年代に広まった概念である。