自動車業界は、技能継承と電動化・ソフト化による開発の複雑化という課題に直面しており、AIの活用が進んでいます。設計データの機密性が高いことが前提です。ここでは自動車のAI活用を実例とともに整理し、osFoundry の使いどころを、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

自動車で進むAI活用

  • 設計・開発支援 — マルチエージェント、CAEの高速化
  • AI画像品質検査・技能継承 — 検査と暗黙知の形式知化
  • 需要予測・在庫最適化 — 部品需給の調整
  • 生産計画・SCM — コントロールタワー

公開事例として、トヨタ自動車とMicrosoftによる開発支援「O-Beya」（複数のエージェントをAzure OpenAI上で構成、パワートレイン開発の約800名規模と公表）などがあります。なお自動運転・ADASは別の規制領域です。

前提：設計データと知財の保護

設計データや知財は機密性が高く、クローズドな自社環境での運用が前提になりやすい領域です。AI事業者ガイドラインへの配慮や、検査記録のトレーサビリティも求められます。

osFoundryの適性

osFoundry はモデル非依存で、自己ホストや社内推論に対応するため、設計データを社内に保ちながら、開発支援の補助・品質検査のナレッジ化・社内問い合わせをまとめられます。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、設計データを守る構成の設計から実装・定着までを支援します。