AI品質管理が不十分だったフォード、熟練技術者350人を再雇用

フォードは、人工知能では数十年にわたるエンジニアリングの判断力を代替できないことを突き付けられ、品質システム改善のために350人の経験豊富な専門家を再雇用せざるを得なくなった。

自動車メーカーのフォードは、人工知能（AI）が熟練技術者の経験値を代替できるという前提が裏目に出た結果、自動化された品質システムが欠陥を見逃したことを受け、350人の経験豊富な技術スペシャリストを再雇用した。同社幹部によると、フォードは誤って、AIに設計要件を取り込ませるだけで高品質な製品を生み出せると考えていたという。

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・プーン氏は記者団に対し、「誤って、人工知能を導入し、これまでに保有していた設計要件を取り込ませるだけで、高品質な製品が生み出せると考えていた」と述べた。

再雇用された350人のエンジニアは、一部は元社員、一部はサプライヤーからの採用で、現在は若手社員の指導、設計レビューの主導、そして彼らに取って代わるはずだったAIツールの再トレーニングを担当している。最高執行責任者（COO）のクマール・ガルホトラ氏は、フォードは2023年に品質改革を開始して以来、技術スペシャリストの数を2倍以上に増やしたと述べた。スペシャリストらは「部品が工場の現場に届く前に、故障の兆候を探し出す」と同氏は付け加えた。

この認める発言は、フォードがJDパワーの初期品質調査で過去最高となるメインブランド中1位（車両100台あたり152件の問題）を達成した一方で、2026年に入りこれまでに51件のリコールを発行し、米国自動車メーカーの中でリコール件数が最多となっている時期になされた。この一件は、AIへの置き換えを急ぐ企業にとって警告となるデータを示しており、フォードは今回の再雇用が今年のコスト削減額10億ドル（約1500億円）に貢献すると見込んでいる。

フォードが生み出した知識ギャップ

フォードは2020年の従業員数をピークに、約5300人の管理職を削減してきた。これはデトロイトの自動車メーカー全体で2万人以上のホワイトカラー職が削減された動きの一環である。最高経営責任者（CEO）のジム・ファーリー氏はAIが「米国のホワイトカラー労働者の文字通り半数を置き換えることになる」と公に述べており、今回の品質危機により、その予測は複雑なものとなっている。

プーン氏は、フォードは過去数年にわたり、最も経験豊富なエンジニアの知識を保持するための十分な対策を講じておらず、その専門知識が完全に会社のシステムに統合される前に退職する者もいたと述べた。品質問題は、設計、製造、ソフトウェア、ハードウェアが衝突する部門間の境界でしばしば発生するという。

品質での勝利、リコールの後遺症

JDパワーの調査は、購入後90日以内に所有者が報告した問題を測定するものだ。フォードは車両100台あたり152件の問題を記録し、日産やビュイックを上回った。F-150、マスタング、スーパーデューティはそれぞれ、2年連続でセグメント最高賞を獲得した。

しかし、品質面での勝利が、より厳しい実績を消し去るわけではない。フォードは2025年に152件のリコールを発行し、2014年にゼネラル・モーターズ（GM）が記録した77件の安全性勧告をほぼ倍増させた。今週時点で、フォードは2026年に51件のリコールを発行し、1100万台以上の車両が対象となっており、クライスラーの19件を大きく上回る。フォードの幹部は、継続するリコール問題の多くは2013年から2020年の間に設計された車両に関連しており、リコールは「遅行指標」であると述べた。

フォードはまた、40人からなる専任のソフトウェア品質保証チームを設置し、10万件以上のAI搭載自動テストを追加して、開発後期のエッジケースを捕捉し、ソフトウェア変更を再検証している。同社はこれまでに、車両が工場を出荷される前に組立品質を検証するため、2024年に投入した2つの専用AI拡張スキャンツール「AiTriz」と「MAIVs」を開発している。

投資家にとって、この一件は製造業におけるAI主導の自動化のタイムラインとコストに関する疑問を提起する。フォード株はフォワード・ベースで株価収益率（PER）約7倍で取引されており、市場全体に比べて割安で推移している。これは、市場が進行中の品質関連コストと移行コストを織り込んでいるためだ。品質改革による10億ドルのコスト削減見込みは、その効果が確かであることを示唆するものの、フォードが当初は飛ばそうとしていた人的投資が必要であったことも示している。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。