AIに頼ったフォード、品質が自動で直らないと悟ってエンジニアを呼び戻す

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フォードは、不具合が大量リコールに発展する前に車両品質を立て直すため、約350人の経験豊富なエンジニアを呼び戻している。同社はこれまで人工知能と自動化に大きく頼ってきたが、アルゴリズムだけでは足りないことを思い知らされた。

最高執行責任者クマール・ガルホトラ氏が率いるチームは、若手社員の教育、設計レビューへの参加、自動検査システムの再調整を担う。狙いはAIを捨てることではなく、設計と生産の段階で欠陥を早期に見抜けるよう«訓練»することにある。オーナーからの苦情が出てからでは遅い、というわけだ。

フォードの車両ハードウェアエンジニアリング担当バイスプレジデント、チャールズ・プーン氏は問題を率直に語った。«人工知能は素晴らしいツールだが、訓練に使う情報の質を超えることはできない»。同社は設計要件をシステムに流し込めば自動的に高品質な製品が出てくる、と誤って思い込んでいたという。

フォードはこの考え方に高い代償を払った。同ブランドは米国で最もリコールされる存在となり、1年で150件を超えるサービスキャンペーンを発表し、約1,300万台を対象に呼び戻しを実施した。2026年に入ってからも、すでに51件のリコールが積み上がっている。問題の多くは2013年から2020年にかけて開発されたプラットフォームと車種に関わるもので、一部の不具合はソフトウェアアップデートで遠隔修正できる。

逆説的なのは、リコールが続く一方で新型車の評価は高いことだ。フォードはJ.D. Power U.S. Initial Quality Studyでマスマーケット部門の首位に立ち、2023年の15位から一気にトップへ上り詰めた—16年ぶりの首位である。新しいプロセスはすでに効いているが、過去の設計判断の尻尾がいまも統計を引き下げている。

購入者にとってはデジタル生産を謳う美辞麗句よりこちらの方が重い。リコール作業は無料でも、時間を奪い、信頼を損ね、下取り価格に響く。F-150、エクスプローラー、ブロンコ、エスケープ、マスタング・マッハEといった人気車種では、ひとつの不具合がすぐに大規模キャンペーンに化ける。

フォードの一件が示しているのはシンプルな事実だ。AIはパターンを見つけられるが、悪路と粗悪な燃料で3度の冬を越したあと構造のどこから先に壊れ始めるかを経験で知っているエンジニアの代わりにはなれない。