【トヨタ自動車】O-Beyaから未来都市まで！全社AI戦略の全貌を徹底解説

トヨタ自動車のAIとは、AIエージェント「O-Beya」による開発業務の効率化から、全社横断AI推進組織「AI CoE」による製造現場への展開、「GAIA（グローバルAIアクセレレーター）」を軸とした大規模投資、さらには実証都市「Woven City」での基盤AIモデル開発まで、研究・開発・製造・経営の全領域を網羅した日本最大規模の企業AI戦略です。

この取り組みは、電動化・自動運転・コネクティッドといった自動車産業の構造的な変革への対応と、製造業としての「ものづくり」の競争力強化を同時に実現するための最重要施策として位置づけられており、トヨタグループ5社が連携してAI人財育成と技術投資を加速しています。

この記事では、トヨタ自動車AIの導入背景・主要な活用事例・社内推進体制・Woven Cityの最新動向・他社や中小製造業が学べる成功ポイントの順に、AIやDXに関心のある方にもわかりやすく解説します。

「世界のトヨタ」が今、AIにどれほど本気で取り組んでいるかをご存知でしょうか。自動車を「作る」技術の会社というイメージが強いトヨタですが、その内側では製造現場からパワートレイン開発、社内文書検索、人財育成、未来都市の基盤AI開発まで、想像を超える広さと深さでAIが活用されています。

規模は違えど、「熟練者の知見をAIで継承する」「複雑化した業務をAIエージェントで整理する」「社内情報をRAGで検索できるようにする」といった発想は、規模の大小を問わず多くの企業に直接応用できるものばかりです。ぜひ最後までご覧ください。

 

なぜトヨタ自動車はAIに本腰を入れるのか？背景と課題

トヨタ自動車がAIへの投資を急加速させている背景には、自動車産業が経験したことのない「三重の変革圧力」があります。

電動化・自動運転・コネクティッドが「開発の複雑化」を招いている

かつて自動車のパワートレインはエンジンとトランスミッションというシンプルな構成でしたが、電動化の波によってモーター・バッテリー・電力制御ユニットなど多様な要素が加わり、さらに自動運転技術の搭載によって開発領域は飛躍的に拡大しました。

この複雑化は、組織の巨大さとも相まって「社内のどこに専門家がいるかわからない」「必要な設計報告書が見つからない」という情報の断絶を引き起こしています。開発スピードの低下は競争力に直結するため、AIによる情報アクセスの効率化が急務となっています（参考：monoque.jp）。

熟練技能者の高齢化と技術継承問題

製造現場では、熟練技能者の退職による「暗黙知の消滅」が深刻な課題です。

経験豊富な技能者が長年かけて習得した品質判断のノウハウや、経験と勘に基づく不良予測の知識は、従来のマニュアルや研修では十分に継承できないことが多くあります。日本の製造業全体が直面するこの課題に対して、トヨタはAIによるノウハウのデジタル化という新しいアプローチで取り組んでいます（参考：CTC / 伊藤忠テクノソリューションズ プレスリリース）。

世界規模でのAI競争への対応

自動車産業におけるAI活用は世界規模で加速しており、遅れを取ることは即座に競争上の劣位につながります。

日経新聞の調査によると、自動車大手20社のAI対応度ランキングにおいて、トヨタはAI保有特許数で最多を記録し上位に位置しています（参考：日本経済新聞）。しかし技術の多様化・スピードアップに対応するため、特許のみならず実装・活用の面でも継続的な投資が不可欠です。

トヨタのAI推進体制：AI CoEとGAIAとは？

トヨタ自動車のAI推進体制は、全社横断の専門組織「AI CoE」と、グループ全体の投資・育成を加速する「GAIA」という2つの柱で構成されています。

AI CoE（AI Center of Excellence）：全社のAIをつなぐ司令塔

「AI CoE（AI Center of Excellence）」とは、トヨタ自動車のデジタル変革推進部デジタルソリューション開発室に設置された、全社横断のAI推進専門組織です。

製造現場から研究開発部門まで、社内のあらゆるAIプロジェクトを横断的に支援し、技術と現場組織をつなぐ役割を担っています。具体的には、AI活用の戦略立案・PoCから本番導入への橋渡し・社内でのAI活用ナレッジの共有・人材育成といった幅広い業務を行っています（参考：CTC DISCOVER 2025 講演情報）。

製造業ならではの「データ準備の難しさ」「現場との連携の複雑さ」「PoCから本番への壁」といった課題に対して、AI CoEが技術・組織の両面から取り組む構造が、トヨタのAI活用を組織全体に浸透させる基盤となっています。

GAIA（グローバルAIアクセレレーター）：グループ全体のAI投資を加速

「GAIA（グローバルAIアクセレレーター）」は、2025年5月22日にトヨタ自動車が始動した、AI研究・開発への投資を大幅に拡大するための全社的なイニシアチブです。

GAIAは「誰かの仕事を楽にしたいというニンベンのついた『自働化』の考え方」に根ざしており、チームメンバーの生産性向上と新しいAI対応製品の創出を目指しています。グローバルに11カテゴリーでのAI活用に注力し、今後カテゴリーの拡大も予定されています（参考：トヨタ自動車 グローバルニュースルーム）。

開発領域のAI活用①：AIエージェント「O-Beya」の全貌

トヨタ自動車のAI活用事例の中でも最も注目を集めているのが、パワートレイン開発部門に導入されたマルチエージェントAIシステム「O-Beya（オービーヤ）」です。

O-Beyaとは、トヨタとマイクロソフトが共同で構築した、複数のAIエージェントが協調して動作するシステムです。2024年11月のMicrosoft Ignite 2024での発表後、2025年1月にパワートレーン開発部門へ本格導入され、約800名のエンジニアにアクセスが開放されました（参考：ProofX、monoque.jp）。

「仮想の大部屋」でベテラン専門家の知見を24時間活用

O-Beyaの名称は、トヨタが伝統的に重んじてきた「大部屋活動（関連部署の専門家が一堂に集まり議論する文化）」に由来しています。

電動化・自動運転技術の複雑化により、専門家を必要なときに素早く集めることが難しくなった現代のトヨタにおいて、O-Beyaはその「仮想版」として機能します。振動の専門家・燃費の専門家など、2024年11月時点で9つのAIエージェントが実装されており、エンジニアはどのエージェントに聞けばよいかを意識することなく自然言語で質問するだけで、最適な専門家AIが回答を生成します（参考：monoque.jp）。

知識ベースはベテランの手書き文書まで含む

O-Beyaの強みは、知識ベースの充実度にあります。

Microsoft Azureの各種システムを活用して構築されたO-Beyaの知識ベースには、過去の設計報告書・最新の法規制情報・ベテランエンジニアの手書き文書まで含まれています。これにより、「社内のどこかにあるはずの情報」へのアクセスが劇的に改善され、導入後の初期アンケートでも「開発速度が向上した」という声が多く寄せられています（参考：ProofX）。

今後はトヨタ社内で「消費者の声エージェント」など、エージェントの種類をさらに拡大することも構想されています（参考：monoque.jp）。

開発領域のAI活用②：業務特化型RAGによる社内知識検索

O-Beyaと並行して、トヨタは社内に蓄積した膨大なドキュメントを生成AIで即座に検索・活用できる仕組み、業務特化型RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築にも取り組んでいます。

技術仕様・過去の案件対応記録・部品構成・設計指示など、車両の開発から販売・アフターサービスまでの全業務に散在する情報を一元的に検索できるSaaSとして、Amazon Bedrock・OpenSearch・Amazon Cognitoなどを組み合わせたRAG基盤が社内で整備されています（参考：ITmedia エンタープライズ）。

ハルシネーション対策：「無批判に信じさせない」設計

RAG導入において特に重視されたのが、生成AIの誤情報（ハルシネーション）への対策です。

車両開発や顧客対応のような業務では、誤情報に基づく判断が許されません。そのため、トヨタはRAGシステムの設計段階から「AIのアウトプットをユーザーが無批判に信じることを防ぐ」工夫を組み込んでいます。回答の根拠となる文書を明示する仕組みや、信頼度スコアの提示などが代表的な対策です（参考：ITmedia エンタープライズ）。

社内クラウドプラットフォーム「TORO」で高速展開

RAG基盤の構築は、トヨタの社内CCoE（Cloud Center of Excellence）が提供するクラウドプラットフォーム「TORO（Toyota Reliable Observatory/Orchestration）」を通じて行われています。

このプラットフォームにより、申請から約2日でセキュリティ要件を満たした本番環境を構築できる体制が整っており、各部門が迅速にRAGシステムを導入できる仕組みが標準化されています（参考：ITmedia エンタープライズ）。

製造現場のAI活用：熟練技能のデジタル継承へ

トヨタのAIは、開発部門だけでなく製造現場の「技能継承」という長年の課題にも深く切り込んでいます。

トヨタ車体（ミニバン・商用車・SUVを生産するトヨタグループの製造会社）は2025年10月より、伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）と共同で、熟練技能者のノウハウを再現するAIエージェントの研究を開始しました（参考：CTC プレスリリース）。

「品質予測AIエージェント」と「ナレッジ検索AIエージェント」の連携

この研究で開発されるのは、2種類のAIエージェントが協調して動作するシステムです。

「品質予測AIエージェント」は、製造ラインで取得される温度・圧力・振動などのセンサーデータや外観検査の画像・動画を解析し、品質不良の発生を事前に予測します。「ナレッジ検索AIエージェント」は、過去の製造記録や熟練技能者の対処履歴を参照し、問題解決の方法を提示します。この2つのAIエージェントが「A2A（Agent to Agent）」プロトコルで互いに情報をやり取りしながら連動することで、熟練者の複合的な判断を再現することを目指しています（参考：CTC プレスリリース）。

マルチモーダル対応：画像・動画・センサーデータ・文書を横断して活用

このAIエージェントシステムの技術的な特徴が「マルチモーダル対応」です。

従来のAIシステムが特定の形式のデータのみを扱うのに対し、このシステムは画像・動画・センサー数値・記録文書など多様な形式のデータを横断的に組み合わせて分析できます。人間の熟練者が「目で見て・数字を読んで・過去の事例を思い出して」総合的に判断するのと近い処理が、AIで実現されようとしています。

この取り組みで得られた知見は、自動車産業だけでなく精密機器・電機・素材など日本のものづくり全体への応用が期待されています（参考：CTC プレスリリース）。

AI人財育成：「トヨタソフトウェアアカデミー」の発足

トヨタのAI戦略において、技術導入と並んで重要な柱が「人財育成」です。

2025年5月22日、アイシン・デンソー・豊田通商・トヨタ自動車・ウーブン・バイ・トヨタの5社（トヨタグループ5社）は、AI・ソフトウェア人財の育成を強化する「トヨタソフトウェアアカデミー」を共同で発足しました（参考：トヨタ自動車 グローバルニュースルーム）。

「クルマ屋らしいAI人財」を育てる約100種類の研修講座

トヨタソフトウェアアカデミーの特徴は、ソフトウェア・AIの知識だけでなく、ハードウェアも理解した「クルマ屋らしいAI・ソフトウェア人財」の育成を目指している点です。

現地現物で学べる約100種類の研修講座が用意されており、世界中のAI・ソフトウェア人財が集う機会の創出とキャリア形成の支援も行われます。グループ5社が連携することで、特定の会社だけでは実現できない規模とコンテンツの充実が図られています（参考：AI Smiley）。

AI活用の成否を左右するのは最終的には「人」であるという認識のもと、ツールの導入と人財育成を両輪で進めているトヨタの姿勢は、AI導入を検討する企業全般に示唆を与えています。

未来都市「Woven City」と基盤AIモデル「WAVE」

トヨタのAI活用において、最も先進的かつ野心的な取り組みが、静岡県裾野市の富士山麓に建設された実証都市「Toyota Woven City（ウーブン・シティ）」です。

Woven Cityは2025年9月に正式オープンし、Phase 1では最終的に約300名が居住する予定の生活実証都市として、AI・自動運転・ロボット・スマートエネルギーなどの最先端技術を実際の生活環境でテストする拠点となっています（参考：innovatopia.jp）。

世界トップ水準の視覚言語AIモデル「WAVE」を公開

2026年4月22日、トヨタおよびウーブン・バイ・トヨタはWoven City内の「Inventor Garage」において、基盤AIモデル「Woven City AI Vision Engine（WAVE）」を公開しました。

WAVEは、視覚（映像・画像）と言語を統合的に扱うVLM（Vision Language Model）であり、街・車・人の動きを「映像→言語」で理解することに特化したマルチモーダル基盤モデルです。MVBench Leaderboardで世界トップレベルの性能（73.81%）を記録しており、Woven City内の各種AIシステムと連携して活用されています（参考：AI革命株式会社メディア、innovatopia.jp）。

24社のInventorsと「カケザン」でイノベーションを加速

Woven Cityの重要な特徴の一つが、「Inventors（インベンターズ）」と呼ばれるパートナー企業との共創体制です。

2026年4月時点でAIロボット協会・第一興商・Joby Aviation・トヨタファイナンシャルサービスなど計24の企業・団体がInventorsに加わっており、異業種連携による「カケザン（掛け算）」でイノベーションを加速する構造が整っています（参考：トヨタ自動車 グローバルニュースルーム）。

自動運転・TRI：シリコンバレー発の先端AI研究

トヨタの自動運転AI研究の中核を担っているのが、米国シリコンバレーのパロアルトに拠点を置く「TRI（Toyota Research Institute：トヨタ・リサーチ・インスティテュート）」です。

TRIは2016年1月に設立され、設立当初から5年間で10億ドルを投資してきた先端AI研究機関です。現在は自動運転のアーキテクチャ開発から、人間の行動理解・高齢化社会への対応・気候変動対策まで幅広いテーマで研究を進めています（参考：Car Watch）。

「ドリフト走行AI」で安全性能を高める研究

TRIの研究テーマの一つに、AIによる「自動ドリフト走行」があります。

これは「ドリフト走行そのものを目的とした研究」ではなく、雨・雪・砂利など摩擦係数の変化する路面での車両挙動制御能力を高めることが真の目的です。人間のドライバーが困難な限界領域での操縦技術をAIに学習させることで、緊急回避などの安全性能向上につなげようとしています（参考：トヨタイムズ）。

ウーブン・バイ・トヨタの自動運転AI：7工程循環で性能向上

自動運転AIの開発実装を担うウーブン・バイ・トヨタ（旧TRI-AD）では、7工程の循環的なプロセスで自動運転AIの性能を継続的に向上させる手法を採用しています。

この循環型アプローチは、実車テスト・シミュレーション・データ収集・モデル改善という各工程が有機的につながり、自律的に精度が高まる仕組みです（参考：日本経済新聞）。TRIとウーブン・バイ・トヨタが研究段階と実装段階でそれぞれの役割を担い、シームレスに連携する体制がトヨタの自動運転開発を支えています。

トヨタシステムズのAI活用：レガシーシステム刷新ツール「TG4X」

トヨタグループの情報システム会社であるトヨタシステムズは、グループ内のレガシーシステム（古い基幹システム）を刷新するための生成AIツール「TG4X」を開発・活用しています。

TG4Xは、IBM watsonxの大規模言語モデルにトヨタグループ独自の開発標準を追加学習させた特化型AIで、①仕様書→コードの自動生成、②コード→仕様書の自動作成という双方向の変換機能を持っています（参考：VOIX AI）。

有識者の関与を30%以上低減・若手だけで改修完結も

TG4Xの実証段階では、有識者（ベテランエンジニア）の関与率を30%以上低減できることが確認されています。

さらに「若手メンバーのみで改修を完結できた案件も報告されている」という実績は、TG4Xが単なる作業効率化にとどまらず、若手の育成加速と組織のレジリエンス向上にも貢献していることを示しています。「レビューに携わる若手が2倍に増えたため、育成スピードも上がった」という現場の声も報告されています（参考：VOIX AI）。

セキュリティ面では、社外秘コードを扱うため閉域ネットワークで運用し、プロンプトとログをローカル暗号化する体制が整えられています。

トヨタAI活用から学ぶ：製造業が今すぐ実践できる3つのヒント

トヨタのAI活用事例は、大企業だけの話ではありません。製造業・中小企業が自社のAI導入を検討する際に直接応用できる考え方が複数含まれています。

ヒント①：まず「社内の情報が見つからない」問題をRAGで解決する

トヨタのRAG導入が示すように、「社内のどこかにあるはずの情報を素早く探せない」という問題はあらゆる規模の企業に共通する課題です。

規模の大小を問わず、社内のドキュメント・マニュアル・過去の対応事例をAIで検索できる仕組みを作ることが、最初のAI活用として取り組みやすく効果を実感しやすいステップです。Amazon BedrockやAzure OpenAI Serviceを活用したRAG構築は、中小企業でも数十万円程度のコストから始められるケースが増えています。

ヒント②：熟練者の知見をデジタル化して「継承できる状態」にする

トヨタ車体のAIエージェント研究が示すように、熟練者の暗黙知をAIにデジタル化して残すアプローチは、日本の製造業に広く応用できます。

すべてを一度に実装しようとするのではなく、「最もリタイアリスクの高い熟練者が持つノウハウ1つを特定し、そのデータを収集してAIに学習させる」という小さなPoCから始めることが重要です。成功体験を積み重ねることで、組織全体への展開が自然に進みやすくなります。

ヒント③：「AI担当者」を置くのではなく「全員でAIを使う文化」を作る

トヨタのAI CoEとトヨタソフトウェアアカデミーが示すのは、AI活用を特定の担当者に依存しない組織づくりの重要性です。

中小企業では、まず経営者自身がAIを使い、その体験を社員に共有することから始めると効果的です。AIを「コスト」ではなく「全員の生産性向上ツール」として位置づけ、小さな成功事例を社内で共有し続けることが、組織全体のAI活用文化の醸成につながります。

トヨタ自動車AI活用 主要取り組み比較表

トヨタ自動車グループが展開している主要なAI活用取り組みを、以下の表にまとめます。

取り組み・システム名	対象領域	主な内容・効果	時期
O-Beya（AIエージェント）	パワートレイン開発	9種類のAI専門家エージェントが協調。約800名のエンジニアが活用。24時間アクセス可能な「仮想大部屋」を実現	2025年1月 本格導入
業務特化型RAG（TORO基盤）	全社情報検索	技術仕様・設計書・過去案件などを自然言語検索。申請から約2日で本番環境を構築できる仕組みを整備	2024〜2025年 展開
AI CoE	全社横断	デジタル変革推進部に設置した全社AI推進専門組織。PoCから本番導入・人材育成・ナレッジ共有を担当	継続運営
GAIA（グローバルAIアクセレレーター）	全社・グループ	AI研究開発への大幅投資拡大。グローバル11カテゴリーでのAI活用推進。ニンベンの「自働化」思想に基づく	2025年5月 始動
トヨタソフトウェアアカデミー	グループ人財育成	グループ5社が共同設立。約100種類の研修講座を展開。「クルマ屋らしいAI人財」の育成を目指す	2025年5月 発足
品質管理AIエージェント（トヨタ車体）	製造品質管理	熟練技能者のノウハウをマルチモーダルAIエージェントに組み込み。品質予測と知識検索の2エージェントがA2A連携	2025年10月 研究開始
TG4X（トヨタシステムズ）	IT・システム開発	レガシーシステム向け生成AI。有識者関与率30%以上低減。若手だけで改修完結できた案件も達成	2024〜2025年 展開
Woven City／WAVE	未来都市実証	静岡県裾野市に2025年9月正式オープン。視覚言語AI基盤モデル「WAVE」をMVBench世界トップ水準で公開	2025年9月 正式開業
TRI（トヨタ・リサーチ・インスティテュート）	自動運転・先端AI研究	シリコンバレー拠点で自動運転・ロボット・人間行動理解の先端AI研究を推進。設立来10億ドルを投資	2016年設立、継続

 

よくある質問

Q. トヨタ自動車のAI活用で最もインパクトが大きい取り組みはどれですか？

A. 直近で最も注目されているのが、AIエージェント「O-Beya」です。複雑化したパワートレイン開発において約800名のエンジニアが活用しており、24時間いつでも専門家AIに相談できる体制を実現しています。またGAIAやトヨタソフトウェアアカデミーの始動（2025年5月）も、グループ全体のAI投資・人財育成を体系化するという意味で中長期的なインパクトが大きい取り組みです。

Q. O-Beyaはどのような技術で構築されていますか？

A. O-Beyaはトヨタとマイクロソフトが共同で構築したマルチエージェントAIシステムで、Microsoft Azureの各種サービスを活用して開発されています。複数のAIエージェントがそれぞれ異なる専門分野の知識ベースを持ち、ユーザーの質問に対して最適なエージェントが自律的に回答を生成する仕組みになっています。知識ベースにはベテランエンジニアの手書き文書や最新の法規制情報まで幅広く含まれています。

Q. トヨタ自動車のAI推進体制はどのような組織構造ですか？

A. トヨタのAI推進体制の中核は、デジタル変革推進部に設置された全社横断組織「AI CoE（AI Center of Excellence）」です。製造現場から研究開発まで社内のAIプロジェクトを支援し、技術と現場をつなぐ役割を担っています。2025年5月にはグループ全体のAI投資を大幅拡大する「GAIA（グローバルAIアクセレレーター）」も始動し、トヨタグループ5社が連携するAI人財育成の仕組みも整えられています。

Q. Woven Cityとはどのような場所ですか？

A. Woven Cityは静岡県裾野市の富士山麓に建設されたトヨタの実証都市で、2025年9月に正式オープンしました。AI・自動運転・ロボット・スマートエネルギーなどの先端技術を実際の生活環境でテストするための場所です。2026年4月時点でInventors（パートナー企業・団体）は24社に達し、視覚言語AI基盤モデル「WAVE」の公開など、世界トップ水準のAI技術が集積する実証拠点として進化を続けています。

Q. トヨタのAI活用事例は中小製造業にも参考になりますか？

A. はい、特に「社内情報のRAG化」「熟練技能者のノウハウデジタル化」という2つのアプローチは、中小製造業にも直接応用できる考え方です。トヨタのシステムはエンタープライズ規模ですが、その根本にある「情報を探すコストを削減する」「属人化した知識を組織の資産にする」という発想は、規模に関係なく価値があります。まず小さなPoCから始め、成功体験を積み重ねることが中小企業でのAI導入成功のカギです。

Q. トヨタの自動運転AIはレベルいくつに対応していますか？

A. 市販車においてはレベル2（運転支援）の「アドバンストドライブ」が現在の主力で、高速道路など特定条件下でのハンズオフ走行が可能です。一方、ウーブン・バイ・トヨタが開発を進める自動運転AIシステムはより高いレベルを目指しており、Woven Cityでの実証実験を通じて技術成熟を進めています。TRI（トヨタ・リサーチ・インスティテュート）では、安全性向上のための先端AI研究も継続しています。

Q. トヨタのAI活用でセキュリティはどう担保されていますか？

A. トヨタは複数の層でセキュリティを確保しています。RAG基盤は社内クラウドプラットフォーム「TORO」上に構築されセキュリティ要件が標準化されています。TG4XはトヨタシステムズのIT系AIで、社外秘コードを扱うため閉域ネットワークで運用しプロンプトとログをローカル暗号化しています。また生成AIのハルシネーション対策として、回答根拠の文書を明示する設計も組み込まれています。

まとめ：トヨタ自動車 AIが示す「製造業DXの最前線」

この記事では、トヨタ自動車のAI活用について、背景・主要事例・推進体制・未来都市・自動運転・他社への示唆まで詳しく解説しました。要点を以下にまとめます。

• AIエージェント「O-Beya」が約800名のエンジニアに24時間アクセスを開放。電動化・自動運転対応で複雑化した開発現場において、仮想の「大部屋活動」をAIで再現する画期的なシステムが本格稼働しています。
• 全社横断の「AI CoE」と2025年始動の「GAIA」でグループ全体のAI投資を加速。トヨタグループ5社による「トヨタソフトウェアアカデミー」も発足し、約100種類の研修講座でAI人財育成を推進しています。
• 業務特化型RAGと社内クラウド「TORO」で、社内情報へのアクセスを大幅改善。ハルシネーション対策も組み込んだ安全設計で、製造・販売・アフターサービスの全業務をカバーしています。
• Woven Cityが2025年9月正式オープン。世界トップ水準の視覚言語AI「WAVE」も公開。24社のInventorsとの産業横断連携で、モビリティの未来を実証する拠点が動き始めています。
• 熟練技能者のノウハウをマルチモーダルAIエージェントでデジタル継承する取り組みは、日本製造業全体への波及が期待される先進事例です。「属人化した知識を組織の資産にする」アプローチは、規模を問わず応用できます。

トヨタのAI活用が示すのは、製造業のAI導入は「特定のシステムを入れれば終わり」ではなく、組織・人材・プロセス・文化すべてを変えていく継続的な取り組みだということです。

「O-Beyaのような大規模システムは無理でも、社内文書を検索できるRAGなら自社でも始められる」——そんな一歩から始めることが、日本の製造業のAI活用を広げる第一歩になるはずです。

最新情報はトヨタ自動車の公式グローバルニュースルーム（global.toyota/jp/newsroom/）でご確認いただけます。