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あらゆるビジネスシーンで活用が進むAI。自動車業界においても、AI活用は大きな広がりを見せている。中でも、ダイハツ工業は「現場主導のAI活用」が全社的な取り組みに発展し、数多くの大きな成果を成し遂げた。そこで今回は、現場主導の中心的人物で、ダイハツ工業 DX推進室 DX戦略グループ長兼東京LABO シニアデータサイエンティストの太古 無限氏に、同社のAI活用について、取り組みの内容や成功の秘訣など“全貌”を聞いた。
「わずか3人」でスタート、きっかけは「強い危機感」
ダイハツのDXをけん引する太古氏は2017年、機械学習の知識習得に向けて独学をスタート。それと並行して、社内に機械学習WG（ワーキンググループ）を発足。当初はわずか3人で、業務後に小さく活動をスタートさせた。機械学習WGを立ち上げた背景にあったのは「強い危機感」だ。
「当時、『国内大手企業の8割超がすでにAI活用している』などのデータを目にして、AIを駆使しないと生き残れない時代になったと感じました」（太古氏）
このころより、「CASE」（Connected/Autonomous/Shared/Electric）を背景に、「自動車業界は100年に一度の大変革期」とも言われるようになった。しかし社内のAI活用は進んでおらず、危機感は一層強まったという。変化に気付かなければ手遅れになる、との思いから、「まずは自分自身で機械学習を学び、社内にも広めたいと考えた」と太古氏は語る。
当時の社内では、AI活用について十分に理解されなかった。それでも太古氏は「データとAI、そしてアイデアがあれば、ダイハツらしさを出しつつ何かできるはずだ」「今から変われば、まだ間に合う」という強い信念を持ち、活動を続けてきた。ここからは、ボトムアップから始まったAI活用の成功の秘訣と具体的な取り組みについて紹介する。
「当時、『国内大手企業の8割超がすでにAI活用している』などのデータを目にして、AIを駆使しないと生き残れない時代になったと感じました」（太古氏）
このころより、「CASE」（Connected/Autonomous/Shared/Electric）を背景に、「自動車業界は100年に一度の大変革期」とも言われるようになった。しかし社内のAI活用は進んでおらず、危機感は一層強まったという。変化に気付かなければ手遅れになる、との思いから、「まずは自分自身で機械学習を学び、社内にも広めたいと考えた」と太古氏は語る。
当時の社内では、AI活用について十分に理解されなかった。それでも太古氏は「データとAI、そしてアイデアがあれば、ダイハツらしさを出しつつ何かできるはずだ」「今から変われば、まだ間に合う」という強い信念を持ち、活動を続けてきた。ここからは、ボトムアップから始まったAI活用の成功の秘訣と具体的な取り組みについて紹介する。
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・3人から全社展開へ、AI活用「大成功」の秘訣
・実務部隊が掲げた「3つのビジョン」と「3つのミッション」
・現場発AI活用の「3つの中身と特大成果」
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