Managed Service Column ＜システム運用コラム＞【第１回】「聞けば分かる」が積み重ねる見えないコスト｜ナレッジ共有が組織の競争力を左右する理由

日々の「探す時間」を削減し、現場の対応力と生産性を引き上げるアプローチ

システム運用の現場では、「困ったら詳しい担当者に聞けばよい」「過去のチャットを検索すれば何とかなる」といった対応が日常化していないでしょうか。

実際、こうした場当たり的な対応でも業務自体は回るケースが少なくありません。しかし、情報を探す時間や確認作業、同じ説明の繰り返しは、日々の業務の中で少しずつ積み重なり、気づかないうちに業務時間や対応品質、組織の成長へ影響を及ぼしている可能性があります。

本記事では、ナレッジが共有されないことで生じる見えないコストを整理するとともに、ナレッジ共有が将来の運用改善や DX・AI 活用を支える基盤となる理由を解説します。

1. 「聞けば分かる」に隠れた見えないコスト

システム運用では、過去の障害対応や設定変更の経緯、判断基準などを確認しながら業務を進める場面が多くあります。必要な情報が整理されていなければ、その都度チャットやチケットを「探す」、詳しい担当者に「聞く」、回答を「待つ」といった作業が発生します。

こうした情報探索や確認、回答待ちによって発生する工数が、本記事でいう「見えないコスト」です。これらは一つひとつが通常の運用業務の中に紛れてしまうため、コストとして認識されにくい点に注意が必要です。

「見えないコスト」が表面化しにくい理由

情報探索や確認に使った時間は「情報を探す」という独立した業務として記録されるわけではありません。多くの場合、「障害対応」「問い合わせ対応」「設定変更」などの作業時間に含まれるため、どれだけの工数が情報探索や確認に費やされているかを把握しにくくなります。

また「検索したら見つかった」「担当者に聞いたら解決した」のであれば、結果として業務自体は完了します。そのため、情報共有そのものに課題があるとは認識されず、「障害対応に時間がかかった」「最近忙しい」といった表面的な問題として片付けられがちです。

つまり「聞けば分かる」状態では、業務が止まらないからこそ情報の探しにくさや担当者への依存が課題として表面化せず、その裏で生じているコストが見過ごされやすくなります。

見えないコストを試算するとどのくらいになるのか

たとえば、 10 人のチームで一人あたり 1 日 3 回、 1 回 5 分の情報探索や確認が発生すると仮定します。これだけでも 1 日あたり 150 分、月 20 営業日では 50 時間となります。

さらに、時給 5,000 円と仮定すれば、月 25 万円、年間 300 万円相当の工数です。しかもこの試算は、情報を探したり確認したりする側の時間しか含んでいません。実際には、質問された担当者が履歴を調べたり回答したりする時間も奪われるため、チーム全体で費やされている工数はさらに膨らむでしょう。

このように、普段は通常業務の中に埋もれている時間も、チーム・月単位で可視化すると無視できない規模になります。こうした見えないコストは、時間の浪費にとどまらず、業務の品質や組織全体の成長にも影響を及ぼします。

2. ナレッジが共有されない組織で起きる3つのロス

前章で紹介した「探す・聞く・待つ」が繰り返される背景には、必要な情報や過去の対応履歴、判断の経緯などのナレッジが組織内に蓄積・共有されていない実態があります。

こうした状態では、日々の障害対応や変更管理において時間・品質・組織という 3 つのロスが発生しやすくなります。ここでは障害対応を例に、それぞれのロスがどのように生じるのかを見ていきましょう。

時間のロス：本来の業務や改善に必要な時間が奪われる

ナレッジが共有されていない環境では、情報を探したり担当者へ確認したりする作業が頻発します。一つひとつは短時間でも、積み重なることで本来取り組むべき業務へ充てる時間が削られていきます。

必要な情報が見つからず、対応の着手が遅れる

サーバー障害が発生した際、過去の対応履歴や設定変更の経緯がまとまっていなければ、チャットやチケット、構成図など複数の情報を確認しながら原因を調査しなければなりません。その結果、復旧作業そのものよりも情報収集に多くの時間を取られてしまいます。

担当者への質問や確認で複数人の作業が止まる

リリース作業や設定変更を行う際、「この設定で問題ないか」「以前も同様の変更を行っていないか」と担当者へ確認する場面は少なくありません。回答する側も作業を中断して内容を確認する必要があるため、 1 つの問い合わせに対して複数人の工数が消費されます。

同じ調査や確認が繰り返され改善・開発へ使える時間が減る

対応履歴や調査結果が再利用できる形で残っていなければ、類似の障害や問い合わせが発生するたびに、同じ情報探索や確認を繰り返すことになります。こうした作業が積み重なると、監視ルールの見直しや手順書の更新、自動化の検討などが後回しになり、非効率な運用から抜け出せなくなります。

品質のロス：対応する人によって結果がばらつく

ナレッジが共有されていない場合、同じ事象に対しても担当者によって対応や判断が分かれてしまいます。その結果、運用品質が安定せず、 SLA・SLO で定めた品質基準の維持や、可用性管理・キャパシティ管理の徹底が難しくなるだけでなく、過去のトラブルから得た知見も現場に活かされません。

初動や確認項目が統一されず、対応品質にばらつきが生じる

同じアラートが発生しても、担当者によって確認項目や対応手順が異なるケースがあります。たとえば夜間障害の際、担当者Aはサービスの即時再起動を選び、担当者Bはログ採取を優先したというように、明確な判断基準がなければ対応にばらつきが生じかねません。

判断基準を再現できず、対応の過不足が生じる

「このアラートは定期メンテナンス時のみ発生するため対応不要」といった結論だけが残り、どのような条件や根拠で判断したのかが共有されていないと、類似した事象が発生した際に正しい判断を下せません。結果として、本来は対応不要なアラートに時間を割いたり、逆に対応が必要な事象を見逃したりするリスクが生じます。

暫定対応で終わり、根本原因の解消や再発防止につながらない

バッチ処理エラーが発生するたびに再実行して復旧させていても、原因や対応履歴が共有されていなければ、過去の傾向を踏まえた分析ができません。その結果、目の前の復旧だけで対応が完了してしまい、根本原因の解消や再発防止策の検討まで至らないことがあります。

組織・成長のロス：人材育成や引き継ぎが進まず、組織としての対応力が高まりにくい

ナレッジが個人にとどまる状態では、知識や経験が組織の資産として蓄積されません。人材育成や引き継ぎに多くの時間を要するだけでなく、継続的な改善活動も進みにくくなります。

新人や異動者の立ち上がりに時間がかかり、教育する側の負担も増える

障害発生時の判断基準やエスカレーションルールが整理されていないと、新人や異動者は担当者に質問しながら業務を覚えることになります。必要な情報を自分で参照して学ぶことが難しいため、独力で対応できるようになるまで時間がかかり、教育する側の負担も増えます。

異動・退職によって、対応できない業務が生じる

特定のシステムだけ特殊な監視設定になっている理由や、障害発生時の暫定対応を担当者しか把握していないケースがあります。こうした状態で担当者が異動・退職してしまうと、アラート発生時に何を確認すべきか分からず、現場の対応が止まってしまうおそれがあります。

組織に知見が蓄積されず、組織としての対応力が高まらない

障害対応や問い合わせ対応で得られた知見が担当者個人の経験にとどまると、ほかのメンバーがその知見を学び、次の対応に活かすことが難しくなります。経験を重ねた担当者個人の対応力は高まっても、その経験が組織全体へ共有されなければ、チームとしての対応範囲は広がらないでしょう。

こうしたロスは日々の業務の中では見えにくいものの、積み重なることで運用改善やサービス成長を妨げる要因となり得ます。そのため、組織全体で知見を蓄積・活用し、継続的に改善できる運用体制を構築することが重要です。

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3. ナレッジ共有は将来の競争力を支える基盤になる

2 章で紹介したロスを抑えるには、特定の担当者が持つ知識や判断基準を、ほかの担当者も参照・活用できる形で組織に残すことが重要です。

ナレッジを組織で共有できる状態を整えることは、目の前の業務を効率化するだけでなく、運用の標準化や自動化を進める土台にもなります。さらに、蓄積された情報を活用できる状態にしておけば、将来的な AI 活用にもつながるでしょう。

ここでは、ナレッジ共有が運用の高度化や将来の AI 活用を支え、組織の競争力につながる理由を整理します。

運用の標準化・自動化につながる

運用手順や判断基準、運用方針が担当者の経験や記憶に依存している状態では、同じ作業でも進め方や判断が変わりやすく、自動化することも困難です。まずは「どの条件で」「何を確認し」「どのように対応するのか」を整理し、誰もが参照できる状態にしましょう。

たとえば、サーバー構築の設定内容や作業手順が標準化されると、 IaC （ Infrastructure as Code ）によってインフラ構成をコードとして管理・再現しやすくなります。また、リリース時の検証項目や手順が明確になれば、 CI/CD によるテストやデプロイの自動化にもつなげやすくなります。

このように、ナレッジ共有は単に「情報を共有する」ための取り組みではありません。属人的な運用を共通の手順や判断基準へ落とし込み、標準化・自動化へ発展させることで、より効率的で再現性の高い運用体制を構築する土台となります。

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将来のAI活用にもつながる

RAG （ Retrieval-Augmented Generation ）などを用いた生成AIによるナレッジ検索を活用する場合も、 AI が参照する情報が組織内に蓄積され、利用できる状態になっていることが重要です。運用手順や対応履歴、判断基準などが担当者の記憶や個別のチャットにとどまっていれば、 AI が参照できる情報そのものが不足します。

IPA の「 DX 動向 2026 」では、全社戦略に基づき全社的に DX へ取り組んでいる企業の 70.8 ％ がAIを導入しており、「 DX への取組が進んでいる企業ほど AI の導入も進んでいる」と分析されています。この結果は、ナレッジ共有によって AI 導入が進むという因果関係を直接示すものではありませんが、 AI 活用が DX と切り離された取り組みではなく、既存の業務や情報基盤を整備していく先にある取り組みとして捉えられるでしょう。

システム運用においても、日頃から運用手順や対応履歴、判断基準などを整理・蓄積し、組織として活用できる状態にしておくことが重要です。こうした基盤を整えることが、目の前の運用改善だけでなく、将来的な AI 活用やさらなる運用高度化へ発展させるための準備となります。

※参考：DX動向2026｜IPA

4. まとめ

システム運用では「困ったら担当者に聞く」「過去のチャットを検索する」といった対応でも、日々の業務は回っているように見えるケースが少なくありません。

しかし、その裏では情報探索や確認作業、同じ障害の調査などが繰り返され、時間や品質、組織の成長に関わる見えないコストが積み重なっている可能性があります。そのため、必要な情報や対応履歴、判断基準が組織全体で蓄積・活用される仕組みになっているか、一度見直してみることが重要です。

ナレッジ共有は、属人化を解消するためだけではなく、継続的な運用改善や将来的な DX 内製化・AI 活用を支える基盤にもなります。

アールワークスが提供する「 OPS-AID Works 」は、エンジニアが培った知見や経験を活かし、現状課題の特定から判断支援、成果につながる運用改革までを伴走しながら支援するサービスです。

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また、自社の運用体制に関する課題や、具体的な改善方法について相談したい方は、アールワークスへお気軽にお問い合わせください。

Tag： OPS-AID Works

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