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フォード、ベテラン技術者350人を再雇用。AI品質管理の失敗を認める
自動車の品質を守ってきたのは、設計要件書でもアルゴリズムでもなかった。何十年もラインに立ち、不具合の予兆を体で覚えた技術者だった。フォードがその事実を認めるまでに、リコールの山と数十億ドルの損失が必要だった。 AIだけで品質は作れなかった フォードのチャールズ・プーン（Charles Poon）車両ハードウェアエンジニアリング担当副社長は現地時間6月25日、報道関係者へのブリーフィングでこう述べた。「AIを導入して設計要件を取り込めば、それだけで高品質な製品が生まれると考えていた。それは間違いだった」。 過去3年間で、フォードはベテラン技術者350人を採用し直した。元社員の復帰、サプライヤーからの引き抜き、社内の昇格を合わせた数字だ。クマール・ガルホトラ（Kumar Galhotra）最高執行責任者（COO）は、彼らが「品質改善の中核にいる」と説明した。この350人は、部品が工場のラインに届く前に故障の原因を潰す作業を主導し、若手の指導とAIツールの再訓練を担っている。 問題の本質は、AIそのものの欠陥ではない。フォードが自動化を進める過程で、経験豊富な技術者が退職したことに
