フォードは、人工知能だけに依存しても製造品質を確保するには不十分であることが判明したため、元従業員やサプライヤーからの労働者を含む350人のベテラン技術者を再雇用した。
この動きは、複雑な物理的製造におけるAIの限界を示す具体的な事例である。フォードの車両ハードウェアエンジニアリング担当副社長チャールズ・プーン氏はTechCrunchに対し、「人工知能を導入し、設計要件を取り込むだけで高品質な製品が生まれると誤解していた」と語った。
フォードの自動品質システムは期待外れの結果を生んでいたと、COOのクマール・ガルホトラ氏は述べている。同社はこれに対応し、「テクニカル・スペシャリスト」：部品が工場に届く前に車両設計の欠陥箇所を特定する、経験豊富な「グレイ・ビアード」とも呼ばれる技術者たち：を呼び戻した。
再雇用された技術者たちはAIを置き換えるのではなく、補完する立場にある。彼らは若手スタッフを指導し、品質管理システムを再プログラムし、自動化ツールには欠けていた数十年の実践的経験を活かす。フォードは現在も設計・製造プロセス全体でAIを活用しているが、同社は今やドメイン専門知識を必要な補完要素として捉えており、代替手段とは見なしていない。
この戦略は財務面でも効果を上げつつある。フォードは今年、米国で10億ドル（約810億ポンド）のコスト削減を見込んでいる。また、今週のJDパワー初期品質調査で、主流ブランドの中でトップの座を獲得した。
業界全体への教訓は明らかだ。AIはパターン認識とスケールに優れているが、いかなるトレーニングデータセットも完全には捉え切れない実世界の条件下での部品の挙動を理解することに依存する品質管理において、深いドメイン知識を代替することはできない。
出典: Ford rehires ‘gray beard’ engineers after AI falls short (TechCrunch、2026年6月28日)
雅子 訳