自動車業界では、生成AIをどんな業務に活用できますか？

図面・仕様書など技術文書の検索・照合・下書きの自動化と、サプライチェーンの定型業務へのAIエージェント実装が中心です。基礎講義と実践をセットにした研修も拠点や職種を問わず展開します。

品質基準を守りながら導入できますか？

できます。品質基準への適合を確認しながら、試行から本運用への道筋を設計します。検証手順と責任分担を文書化し、品質保証の枠組みに乗せます。

既存の基幹システムとの連携はできますか？

できます。既存の基幹・業務システムと連携する前提で設計し、求められる設計品質とセキュリティを満たした上で組み込みます。システムの置き換えを迫る提案はしません。

Industries / AUTOMOTIVE & MOBILITY

自動車・モビリティ

人材育成から設計・調達業務へのAI実装まで、効果の出る領域から段階的に進めます。

ガラスもタイヤも付いていない自動車のホワイトボディが、治具に載せられているモノクロの模型

品質基準は世界最高水準を求められ、製品の開発サイクルは年単位。一方でAIが前提を書き換える速さは、月単位で進んでいく。

スパイクスタジオは、その速度差を埋める進め方を設計します。人材育成から業務の再設計、設計・技術業務の自動化、サプライチェーン業務への実装まで。必要な領域から着手し、適用範囲を段階的に広げられる形で進めます。

2〜3年
中国新興OEMの車両開発期間。日本のOEMは3〜4年
出典: 経済産業省『モビリティDX戦略』2025年版
5.1万人
2030年に不足するSDV開発のソフトウェア人材の推計
出典: 経済産業省資料（NRI推計、2025年）

人材育成から設計・調達の実装まで、必要な領域から着手する

こんな状態は、ありませんかスパイクスタジオの打ち手

課題
社員のAIリテラシーに差があり、活用が一部にとどまる
打ち手
全社規模で、使える人材を育てる
基礎講義と実践の場をセットにした研修を、拠点や職種を問わず展開します。学んだ技術をその場で業務に試すため、翌日から使えるスキルとして定着します。満足度95%を実現した研修実績があります。
AI人材育成
課題
AIを入れたい業務はあるが、どこから手を付けるか決めきれない
打ち手
開発・生産・調達の業務を、再設計する
BPRの手法で対象業務を棚卸しし、AIが効く工程と人が守る工程を切り分けます。効果とリスクの見立てを添えて、着手順を設計します。全社構想ではなく、動き出せる計画に落とします。
BPRコンサルティング
課題
図面や仕様書の読み解きに、技術者の時間が奪われている
打ち手
設計・技術文書の業務を、AIが引き受ける
図面・仕様書のような非構造の技術文書を、AIが読み解ける形にします。検索・照合・下書きの工程を自動化し、技術者は判断に集中できます。設計品質の基準はそのまま維持します。
Spike AI Agent Studio ZUNO
課題
調達・生産管理・物流の定型業務が、多層のまま人手で回っている
打ち手
サプライチェーンの業務に、AIエージェントを実装
多層にまたがる定型業務を起点に、AIエージェントを構築します。関係先の多い業務でも、判断基準をルール化して安定運用させます。1つの業務で効果を確認してから、隣の業務へ広げます。
Spike AI Agent Studio
課題
基幹システムが複雑で、新しい仕組みを繋ぎ込めない
打ち手
既存システムと連携する、実装力
既存の基幹・業務システムと連携する前提で設計します。求められる設計品質とセキュリティを満たした上で組み込みます。システムの置き換えを迫る提案はしません。
Spike AI Agent Studio AIモダナイゼーション
課題
試行はできたが、品質保証の枠組みに乗せられず止まっている
打ち手
品質基準を守りながら、定着まで伴走
品質基準への適合を確認しながら、試行から本運用への道筋を設計します。検証手順と責任分担を文書化し、品質保証の枠組みに乗せます。現場に定着するまで並走します。
BPRコンサルティング

3つ以上当てはまる場合は、効果が出やすい業務の見極めから始めるのが有効です。

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