日本テラデータは9月2日、ReVision Auto&Mobilityとの共催ウェビナー「AIはクルマの開発をどう変え、組織はどう変わるのか」を開催した。ダイハツ工業と本田技術研究所がAI活用事例を紹介したほか、日本テラデータはマルチモーダルAI時代に求められるデータ基盤のあり方について解説した。
 
　日本テラデータの小俵友之・シニアマネージャーは、生成AIやAIエージェントへの注目が高まる一方で、「導入したが成果が出ない」という課題が顕在化していると指摘。AIツールへの投資に偏り、データ品質やガバナンスなどの基盤整備が十分に進んでいないと分析した。

　また、自動車開発では、実験や車両から得られる時系列データなどの構造化データに加え、実験報告書や制御仕様書、動画、音声といった非構造化データが存在すると説明。こうしたデータを統合して活用する「マルチモーダル化」が重要になるとし、そのためにはAIが業務上の意味や関係性を理解できる「ナレッジ層」の整備が不可欠だとした。

　小俵シニアマネージャーは、AI実行基盤「Teradata Autonomous Knowledge Platform」について、構造化データと非構造化データを統合し、業務文脈を保持したままAIが利用できる環境を提供すると紹介。「AIの理解しやすいデータ構造こそが、経営能力としてのAI活用を可能にする」と強調した。

　本田技術研究所は車両デザインや解析業務へのAI活用、ダイハツ工業はDX人材育成や現場への浸透施策を紹介。パネルディスカッションでは、AI導入だけでなく、人材育成やデータ基盤整備を含めた取り組みの重要性が議論された。
（山本浩資）