ミドル・アップダウンとは？DX時代のナレッジマネジメントと中間管理職の役割

カテゴリ：DX, ナレッジマネジメント

更新日：2026年5月25日

DXや生成AIの活用を進めているものの、なかなか成果につながらない。
そのように感じている企業の管理職の方は少なくないのではないでしょうか。
ツールを導入しても、現場の知見が共有されない。
会議や1on1を行っていても、そこで得られた気づきが組織全体に活かされない。
部門を越えた情報共有が進まず、同じような課題が何度も繰り返される。

こうした課題の背景には、単なるITツールの不足ではなく、現場の知識を組織の知識へと変えていく仕組みの不足があります。
そこで重要になるのが、ナレッジマネジメントの考え方です。

特に、知識創造理論で提唱されている「ミドル・アップダウン」というマネジメントモデル[1]は、DXやAI活用を成果につなげるうえで、今あらためて注目したい考え方です。
ミドル・アップダウンでは、中間管理職が経営層と現場をつなぎ、現場で生まれる知識を組織全体で活かせる形にしていきます。

本稿では、ミドル・アップダウンの基本的な考え方を紹介しながら、現代の企業において中間管理職に求められる役割、そしてAIがどのようにナレッジ活用を支援できるのかを考えます。

DXやAI活用が成果につながらない理由

多くの企業で、DXや生成AIの導入が進んでいます。社内検索、チャットボット、生成AIツール、ナレッジ共有ツールなど、業務を支援する仕組みは増えています。

一方で、ツールを導入しただけでは、現場の知識が自然に共有されるわけではありません。
たとえば、次のような状態が起きていないでしょうか。

• 特定の人にしか分からない業務が残っている
• 会議で出た気づきが、その場限りで終わっている
• 1on1で聞いた課題が、組織改善に活かされていない
• 部門ごとに情報が分断され、似たような取り組みが重複している
• 生成AIを使っているが、社内の実情に合った回答にならない

これらは、個人が持つ経験や気づきを、組織で使える知識に変えるプロセスが十分に設計されていないことが原因の一つです。

DXやAI活用を成果につなげるためには、ツールの導入だけでなく、現場の知識を集め、整理し、再利用できる状態にすることが欠かせません。

ミドル・アップダウンとは

ミドル・アップダウンとは、知識創造理論で提唱されているマネジメントモデルです。
従来のマネジメントモデルには、主にトップダウンとボトムアップがあります。

トップダウンは、経営層が方針を決め、現場に展開していく方法です。方針を明確に伝えやすい一方で、現場の実情や細かな知見が反映されにくい面があります。

ボトムアップは、現場から生まれるアイデアや改善提案を起点にする方法です。現場の実態に合った知恵が生まれやすい一方で、組織全体の方向性と結びつかないまま、個別の取り組みで終わってしまうことがあります。

これに対して、ミドル・アップダウンでは、中間管理職が経営層と現場の間に立ちます。経営層が描くビジョンと、現場で生まれる具体的な知識や気づきをつなぎ、組織として活用できる形にしていくのです。

トップダウン、ボトムアップ、ミドル・アップダウンの比較を表に示します。

トップ・ミドル・ボトムの役割

ミドル・アップダウンでは、トップ、ミドル、ボトムがそれぞれ異なる役割を担います。

各役割の関係を図に示します。

トップの役割

経営層であるトップは、組織が目指す方向性やビジョンを示します。

どのような価値を生み出したいのか。
どのような顧客課題を解決したいのか。
どのような会社でありたいのか。

こうした大きな方向性を示すことが、トップの重要な役割です。

そして、経営層が考える経営課題は、現場の考えの延長線上にあるとは限リません。あるべき理想から出てくる現場への要請は、まったく新しい発想や夢の実現を期待する内容になる場合もあります。

ボトムの役割

現場の第一線で働く社員は、顧客、業務、製品、サービス、市場の実情に日々向き合っています。
そこには、現場でしか得られない知識があります。
顧客からの何気ない一言、業務上の小さな違和感、既存の仕組みでは対応しきれない課題などです。

しかし、現場で生まれた気づきは、そのままでは組織全体に伝わりにくいことがあります。
本人にとっては当たり前すぎて言語化されなかったり、重要性をうまく説明できなかったりするためです。

ミドルの役割

そこで重要になるのが、中間管理職であるミドルの役割です。
ミドルは、トップが示すビジョンと、現場が持つ具体的な知識をつなぐ「橋」の役割を担います。
経営層の方針を、現場が理解しやすい具体的なテーマに翻訳する。
現場の気づきを拾い上げ、組織として検討すべき課題に整理する。
部門やチームを越えて、知識が活かされる場をつくる。

このように、ミドルは単に上からの指示を伝える存在ではありません。
現場の知識を経営に接続し、経営の方向性を現場の行動に落とし込む存在を期待されます。

ミドル・アップダウンが現場の知識を活かす理由

ミドル・アップダウンの特徴は、経営層と現場の間で知識が一方通行にならないことです。

トップダウンだけでは、現場の知見が十分に反映されない可能性があります。
ボトムアップだけでは、現場のアイデアが組織全体の戦略に結びつかない可能性があります。

ミドル・アップダウンでは、中間管理職が両者をつなぐことで、現場の知識を組織全体の価値創造に活かしていきます。
たとえば、現場で次のような気づきがあったとします。

• 顧客から同じ質問が何度も寄せられている
• 社内の資料が探しにくく、対応に時間がかかっている
• ベテラン社員の判断基準が若手に共有されていない
• 部門ごとに似たような資料を作っている
• 生成AIに質問しても、自社の文脈に合った回答が得られない

これらの気づきは、単なる現場の不満ではありません。

業務改善、ナレッジ整備、AI活用、顧客体験向上につながる重要な知識です。

ミドルの役割は、こうした気づきを拾い上げ、整理し、組織として扱えるテーマに変えていくことです。

現代企業でミドル・アップダウンが重要になる背景

知識創造理論が提唱された時代と比べると、現在の働き方は大きく変化しています[2]。

リモートワークの普及により、偶然の雑談は減りました。
喫煙室や飲み会のような非公式な接点も、以前ほど自然には生まれません。

一方で、チャット、オンライン会議、ドキュメント共有、生成AIなど、デジタル上のコミュニケーション手段は増えています。

つまり、知識を共有する手段は増えた一方で、何気ない相談や違和感の共有は起きにくくなっているのです。

そのため、現代の企業では「場」を意識的に設計する必要があると考えています。
ここでいう「場」とは、単なる会議体のことではありません。
立場を越えて対話できる場、本音を相談できる場、小さな気づきや違和感を共有できる場のことです。
このような場があることで、個人の中にある暗黙知が言葉になり、チームで共有され、組織の知識として活かされやすくなります。

中間管理職に求められる役割

ミドル・アップダウンにおいて、中間管理職には多くの役割が求められます。

野中ら[1]の知識創造理論では、中間管理職にはプロジェクトを調整・管理する力、新しいコンセプトをつくる仮説設定力、対話を促すコミュニケーション力、信頼関係を醸成する力などが求められるとされています。

これらを現在の管理職の業務に引き寄せると、次のように言い換えられます。

• 経営方針を現場が動きやすいテーマに翻訳する
• メンバーの気づきや違和感を拾い上げる
• 会議や1on1を、単なる報告の場ではなく学びの場にする
• チーム内外で知識が共有される仕組みをつくる
• メンバーが安心して発言できる関係性を整える
• 現場の知見を、組織全体で再利用できる形にする

これらは、単にAIやITツールを導入すれば実現できるものではありません。

特に、信頼関係をつくること、問いを立てること、相手の言葉になっていない思いをくみ取ることは、人が担うべき重要な役割です。

一方で、管理職がすべてを一人で抱え込む必要もありません。
AIやデジタルツールは、ミドルの役割を支援する手段として活用できます。

AIは中間管理職をどう支援できるか

AIは、中間管理職の役割を代替するものではありません。

しかし、現場の知識を整理し、共有し、再利用するプロセスを支援することはできます。

たとえば、次のような活用が考えられます。

定例会議や1on1の活用

会議や1on1では、多くの気づきや課題が出てきます。

大切なのは、会議や1on1で出てきた問題や悩みを課題に言い換え、課題から解決策を考えて、具体的なアクションのタスクを作ることです。

AIを活用すれば、重要な論点を整理したり、課題と対応策の壁打ちをすることができます。

管理職はレポート作成に追われる時間を減らし、対話や意思決定に集中しやすくなります。

現場の気づきをナレッジとして蓄積する

日々の業務で生まれる気づきは、そのままにしておくと個人の中に留まりがちです。

AIや社内検索を活用することで、会議メモ、問い合わせ履歴、提案資料、マニュアルなどを横断的に探しやすくなります。

現場の知識が蓄積され、必要なときに見つけられる状態になれば、同じ失敗や重複作業を減らすことができます。

問いや仮説づくりを支援する

ミドルに求められる重要な役割の一つに、仮説を立てることがあります。

AIは、現場から集まった情報をもとに、論点の整理や仮説のたたき台づくりを支援できます。

たとえば、チームの振り返り内容をもとに、

• テーマ毎に整理
• うまくいっていること・うまくいっていないことを分けて整理

といった観点で整理することができます。

最終的に何を重視し、どのように行動するかを決めるのは人ですが、メンバーの日報や週報をまとめてレポート作る作業は必要なくなります。

AIは、管理職がより良い問いを考えるためとして活用できます。

当社におけるミドル・アップダウン実現の試み

当社では、ナレッジマネジメントの実践として、「知的貢献が自発的に起こり、それが活かされる組織」を目指した取り組みを行っています。

具体的には、次のような取り組みです。

• チームメンバーとの1on1[3]
• 定例会議の進め方の工夫[4]
• 効果的なチーム環境がつくられているかを確認する調査[3]
• チームごとのランチ会
• アイデアを発散・収束するワークショップ
• 感謝を伝える仕組み

これらは、いずれも現場の知識や気づきが表に出やすくなるための取り組みです。

たとえば、1on1では、メンバーが率直に本音を話せる場を重視しています。人事施策として形式的に行うのではなく、メンバーのアイデア、悩み、違和感を聞く場として時間を確保し、傾聴することを大切にしています。

また、定例会議では、オンラインホワイトボードツールを使って、メンバーの成果や学びを集めています。日報や週報を個別に提出してもらうのではなく、会議の中で振り返りを付箋に書き出し、参加者全員で課題や解決策を検討します。さらに、AIを活用することで、ホワイトボード上の内容を整理し、週次レポートの作成にも活かしています。

このように、対話の場とデジタルツールを組み合わせることで、現場の知識を集め、整理し、次のアクションにつなげやすくしています。

感謝がナレッジ共有を促し、リーダーシップの発揮につながる

ナレッジ共有を進めるうえで、当社が大切にしていることの一つが「感謝」です。

誰かの知識やスキルに助けられたとき、それをきちんと伝える。
小さな貢献を見逃さず、チームの中で認め合う。
このような行動が増えると、メンバーは自分の知識を共有しやすくなります。

知識やスキルは、持っているだけでは組織の力になりません。
それが誰かの役に立ち、感謝され、また共有したいと思える関係性があってこそ、チームの力になります。

当社では、この考え方を「自利利他」という言葉で大切にしています。
他者への貢献が、結果として自分や組織の成長にもつながるという考え方です。
ナレッジマネジメントは、単に情報を蓄積する活動ではありません。
人と人との信頼関係を土台に、知識が活かされる状態をつくる取り組みです。

そして、誰もが安心して自分のスキルや知識を共有し、失敗を恐れずにチャレンジできる環境が整うと、メンバーは「リーダーシップ」を発揮しやすくなります。
メンバーが、各自の得意な分野やスキルを活かして主体的に行動し、周囲に良い影響を与える。

その積み重ねが、チーム全体の成長と成果につながっていきます。
特別な役職や立場がなくても、一人ひとりが知識を共有し、仲間を支え、感謝を伝えることで、自然とリーダーシップは育まれていきます。

ミドル・アップダウンを実現するために必要なこと

ミドル・アップダウンを現代の企業で実践するには、次の3つが重要です。

1. 現場の知識を拾い上げる場をつくる

会議、1on1、ワークショップ、チャットなど、形式はさまざまです。

大切なのは、現場の気づきや違和感が言葉になる機会をつくることです。

2. 知識を整理し、再利用できる状態にする

出てきた知識をその場限りにせず、検索できる、共有できる、次の判断に使える状態にする必要があります。

ここでは、社内検索、ナレッジベース、生成AI、RAGなどの技術が役立ちます。

3. 管理職が一人で抱え込まない仕組みにする

中間管理職には多くの役割が求められます。

だからこそ、すべてを個人の努力に頼るのではなく、ツールや仕組みで支えることが重要です。

AIは、会議内容の整理、情報検索、論点抽出、レポート作成などを支援できます。
その分、管理職は対話、判断、信頼関係づくりといった、人が担うべき役割に集中しやすくなります。

まとめ

DXや生成AIの活用を成果につなげるには、ツールの導入だけでは不十分です。
重要なのは、現場で生まれる知識を拾い上げ、整理し、組織全体で活かせる状態にすることです。

ミドル・アップダウンは、そのための有効なマネジメントモデルです。
中間管理職が経営層と現場をつなぎ、現場の知識を組織の知識へと変えていくことで、DXやAI活用はより実践的なものになります。

AIは、中間管理職の役割を代替するものではありません。
しかし、現場の知識を整理し、共有し、再利用するプロセスを支援することはできます。

これからのナレッジマネジメントでは、人による対話や信頼関係づくりと、AIによる情報整理・検索・活用支援を組み合わせることが重要です。
管理職が一人で抱え込むのではなく、組織として知識が活かされる仕組みをつくる。

それが、DXを成果につなげるための第一歩になります。

ナレッジ活用に関するご相談はこちら

次のような課題をお持ちの場合は、ぜひご相談ください。

• 自社にはどのようなAI活用が合うのか知りたい
• 生成AIを導入したが、業務成果につながっていない
• 社内の情報共有やナレッジ管理を見直したい
• RAGや意味検索と、既存の全文検索をどう使い分けるべきか知りたい
• Microsoft Copilotなどの生成AIツールと、社内情報基盤をどう連携すべきか検討したい/li>
• 管理職の負担を減らしながら、現場の知識を活かす仕組みをつくりたい

当社では、ナレッジマネジメントの考え方を踏まえながら、企業の知識活用と情報基盤整備をご支援しています。

理論の説明だけでなく、現場で機能する仕組みづくりまで含めてご相談いただけます。

まだ具体的な要件が固まっていない段階でも構いません。

「何から整理すべきか」を一緒に確認するところからご支援します。

参考文献／関連記事

[1] 野中郁次郎・竹内弘高(1996). 知識創造企業（新装版）. 東洋経済新報社
[2] ナレッジマネジメントに学ぶ組織風土改革：DXが進まない“本当の理由”と管理職の打ち手
[3] DX推進のための「本音が言える場」の作り方：人的資本経営で見直す1on1の効用
[4] 全員参加でナレッジ共有する会議改革：DXのための”場”の作り方
[5] ナレッジ共有を成果につなげるには？ 管理職が整えたい「気づき」が生まれる組織のつくり方

著者

柳澤政夫
NeuronES事業開発室 室長
Neuronのマーケティング、インサイドセールス、パートナーデベロップメント、新規事業を担当し、伴走支援者としてお客様対応も行う。化学企業、日本マイクロソフト、アマゾンウェブサービスジャパンなどに勤務。オンラインセミナー「はじめての生成AI」「生成AIで革新するナレッジマネジメント」を主宰。MBA（Finance）、中小企業診断士、日本ナレッジ・マネジメント学会会員

< DXの記事一覧へ戻る

< ナレッジマネジメントの記事一覧へ戻る