AIが変えるクルマ開発と組織の未来：ダイハツ、ホンダ、テラデータが示す変革のロードマップ

開催背景とウェビナーの目的

AI技術の進化により、自動車開発におけるデータとAIの重要性は高まっています。しかし、「データはあるものの活用が進まない」「AIを導入しても組織変革に至らない」といった課題が多くの現場で存在しています。

現在、自動車メーカー各社では、開発現場の改善にとどまらず、AIとデータを前提とした企業全体の組織や業務、意思決定の再設計が加速しています。マルチモーダル化によるペタバイト規模のデータ環境において、従来のプロセスを見直し、新たな知見を生み出すための変革をどのように進めるかが重要なテーマです。

本ウェビナーでは、自動車業界およびテクノロジー業界の専門家が登壇し、現在の取り組みを紹介するとともに、今後求められる戦略やアプローチを提示します。AIエージェントを含む実践的なAI活用のあり方にも焦点を当て、企業がどのように新たな価値創造に取り組み、競争力を高めていくかについて議論が展開されます。

登壇者と講演内容

ダイハツ工業株式会社 太古 無限 氏

ダイハツ工業株式会社 DX推進室 デジタル変革グループ長の太古 無限氏からは、「AI・データ活用のために必要な体制づくり：DX推進、人材育成、現場への浸透施策」と題した講演が行われます。同氏は2007年にダイハツ工業に入社後、データサイエンス領域へと転身。現在は全社のDX・AI活用を推進しており、滋賀大学データサイエンス学部インダストリーアドバイザーも務めています。Forbes JAPAN CIO Award 2024-25およびCIO 30 Awards JAPAN 2025を受賞するなど、その手腕が評価されています。

株式会社本田技術研究所 伊藤 修 氏

株式会社本田技術研究所 四輪研究開発センター AIドリブンエンジニアリングチェーン改革室 CAEアプリケーション技術推進ブロック チーフエンジニアの伊藤 修氏からは、「AIを活用した車両開発プロセスの変革への取組み：部門横断で実施した開発プロジェクトの事例と社内体制づくりから」というテーマで講演が行われます。同氏は2005年に本田技術研究所に入社し、バイオメカニクス研究や安全領域におけるAI技術研究に従事。現在は生成AIを中心としたAI技術の研究開発と、四輪車開発プロセスへのAI応用研究に取り組んでいます。

日本テラデータ株式会社 小俵 友之 氏

日本テラデータ株式会社 AI インダストリー アナリティクス シニアマネージャーの小俵 友之氏からは、「SDV時代におけるR&Dのパラダイムシフト：AIエージェントによるプロセス大変革～データの砂漠から『最適解』を導き出すためのAI活用・データ基盤・組織改革～」と題した講演が行われます。同氏は国内自動車OEMでのxEV開発やMBD/MBSEによる開発プロセス改善を経て、Teradataに移籍。現在は製造業におけるAI活用推進を支援しています。

ウェビナー開催概要

• 名称: 第50回ReVisionウェビナー 『AIはクルマの開発をどう変え、組織はどう変わるのか－マルチモーダルAI時代のR&D現場改革と全社プロセス変革－』

• 日時: 2026年9月2日（水）13:30〜15:20

• 形式: オンラインライブ配信（Zoomウェビナー）

• 対象: 自動車メーカー、部品メーカー、車載機器メーカー、ソフトウェア開発、IT・テクノロジー企業、半導体、通信関連会社、クラウド技術・サービス、大学・研究機関・行政機関、調査・コンサルティング・シンクタンクなど

• 備考: 事前登録（無料）するとアーカイブ動画が期間限定で公開されます。

• 主催: ReVision Auto&Mobility（株式会社InBridges運営）

• 共催: 日本テラデータ株式会社

詳細および事前登録は以下のリンクから行えます。

• 詳細と事前登録（無料）はこちら

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のウェビナーは、自動車業界におけるAI活用の最前線を学ぶ絶好の機会を提供します。ダイハツ、ホンダといった大手自動車メーカーと、データ分析基盤のリーディングカンパニーであるテラデータが連携し、AIがR&Dプロセスや組織全体にどのような変革をもたらすか具体的な事例を通じて示されることは、多くの企業にとってビジネス活用の大きな示唆となるでしょう。特に、マルチモーダルAI時代のペタバイト規模のデータ環境において、いかに「データの砂漠」から「最適解」を導き出すかという課題は、業界を問わずデータドリブン経営を目指す企業にとって共通のテーマです。本ウェビナーで提示される戦略やアプローチは、製品開発の効率化だけでなく、新たなビジネスモデル創出にも繋がる可能性を秘めていると分析しています。企業はこれらの知見を自社のDX推進に活かし、競争優位性を確立できるはずです。

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