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長らく日本経済をけん引してきた製造業は、現在、デジタル化の遅れが指摘されている。そんな中、ダイハツでは一足早く、2017年にAI活用を開始した。メンバー3人のワーキングチームから始まった取り組みが、今では全社に広がり、DXやAI推進が全社活動となっている。そこで、ダイハツにおけるDX推進やAI活用事例、教育ワークフローについてダイハツ工業 DX推進室データサイエンスグループ 兼 東京LABOデータサイエンスグループ グループ長の太古 無限氏に話を聞いた。
成功率は“10％”DXやAI推進の本質的な難しさ
ダイハツは1907年に大阪で設立し、国内軽自動車シェアは2006年以降、17年連続1位となっている。インドネシア、マレーシアでのシェアも高い存在感を誇り、お客様に寄り添い、暮らしを豊かにするビジョンのもと、クルマづくりを行っている。
太古氏は、2007年にダイハツに入社し、組み込みエンジニアとして活躍。2017年から独学でAIの勉強を始め、非公式のワーキングチームを立ち上げた。
徐々にAIの活動の場を広げ、全社にAIを浸透させた。そして、DataRobotによる「AIヒーロー」に日本の製造業界の第1号として選出されるまでに至った。これまでの活動について、太古氏は次のように語る。
「DXやAIの推進は本当に難しいもので、なかなかうまく進みませんでした」（太古氏）
日本企業のDX成功率は約10%と極めて低い。その失敗の要因は「トップマネジメント層の不理解」「デジタルテクノロジーの理解不足」「人材や実行組織の不足・不備」の3つが挙げられる。
また、現状で十分だと思っている人たちに、DXやAIを新たに取り入れてもらうことは容易ではないという。そのため、「現在困っていることを解決する『課題解決型』の取り組みではなく、数年後をより良くしたい『ビジョン駆動型』として進めるべきです」と太古氏は説明する。
次章以降では、ダイハツにおけるDXの取り組みやAI活用事例、社内外における仲間づくりと伴走支援について詳しく紹介する。
太古氏は、2007年にダイハツに入社し、組み込みエンジニアとして活躍。2017年から独学でAIの勉強を始め、非公式のワーキングチームを立ち上げた。
徐々にAIの活動の場を広げ、全社にAIを浸透させた。そして、DataRobotによる「AIヒーロー」に日本の製造業界の第1号として選出されるまでに至った。これまでの活動について、太古氏は次のように語る。
「DXやAIの推進は本当に難しいもので、なかなかうまく進みませんでした」（太古氏）
日本企業のDX成功率は約10%と極めて低い。その失敗の要因は「トップマネジメント層の不理解」「デジタルテクノロジーの理解不足」「人材や実行組織の不足・不備」の3つが挙げられる。
また、現状で十分だと思っている人たちに、DXやAIを新たに取り入れてもらうことは容易ではないという。そのため、「現在困っていることを解決する『課題解決型』の取り組みではなく、数年後をより良くしたい『ビジョン駆動型』として進めるべきです」と太古氏は説明する。
次章以降では、ダイハツにおけるDXの取り組みやAI活用事例、社内外における仲間づくりと伴走支援について詳しく紹介する。
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・ダイハツにおける「DXビジョン」とは
・「データとAIの民主化」を実現する3つのミッション
・社内外での仲間づくりと伴走支援
・短期間での人材育成「AIブートキャンプ」
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