木目調のパネルが貼られ、フロントガラスにひびが入り、ドアミラーにカメラ設置のための切り欠きがある、傷だらけのグランドチェロキーが、ステランティスのハンズフリー運転システムのテスト車両として使われている。この切り欠きにカメラが取り付けられると、ジョイディプ・サハ氏がハンドルを握りながら説明する。

サハ氏は、ステランティスのL2++/ハンズフリー door-to-door 監視付き自動運転システムのオーナーを務めるグローバルエンジニアリングマネージャーで、この車を「最もボロボロの車」と呼ぶ。ダッシュボード上の黄色いボックスが、業界標準の「キルスイッチ」を通じて人間の安全ドライバーに制御を許す。このスイッチは先進運転支援システム（ADAS）モジュールへの電源を遮断し、車両の制御を防ぐ。以降、ドライバーが完全に制御する。

車両に組み込まれたSTLA AutoDrive L2++システムは、サハ氏の介入が必要になると警報音を鳴らし、スマートカラーをつけた犬のようだ。ミシガン州オーバーヒルズ郊外のクライスラー・テクノロジー・センター内でのテスト中、複雑な駐車場の移動でシステムは混乱し、サハ氏がハンドルを握ることになった。

このキャンパスは、1980年代にクライスラーを率いた元Fortuneのポスター・ボーイ、リー・アイアコッカ氏によって建設された。500エーカーの敷地で1986年に着工され、1991年に会社によると約10億ドルの費用をかけて完成した。1996年に本社タワーが追加され、複合施設は540万平方フィートを誇り、床面積ではペンタゴンに次ぐ米国第2位の建物となっている。

ステランティスは今もアイアコッカ氏の建物から北米のエンジニアリング業務を運営しており、従業員はこの状況を「すべて一つの屋根の下」と表現し続けている。内装は1990年代前半のデザインを色濃く残し、細いエスカレーターが八角形の天窓を囲み、特徴的でかつ移動が難しいダイヤモンド型の立体駐車場がある。

オーバーヒルズの郊外の道路はテストに適している。サハ氏の開発車両は、2人のミシガンのドライバーが数秒のうちに相次いで違法な車線変更を行った交差点を滑らかに通過した。

サハ氏は同僚のほとんどより長く自動運転システムに取り組んできた。ウェイモのアリゾナ州での最初のロボタクシーにステランティスが提供したクライスラー・パシフィカの開発に携わり、その後、AuroraやLyftなどのパートナーとレベル4自律走行を統合するチームを管理した。顧客が直面する問題はすべて自分の責任だと考えるため、今も自らすべての新ソフトウェアビルドを、週2回になることもあるが、テストドライブしている。

サハ氏のチームは、AIツールの助けを借りて6週間でチェロキーのハンズフリーシステムを構築したと語る。同様の作業にはかつて1年、場合によっては18か月を要した。それでも彼はエンジニアのAI利用に制限を課している。

「AIにアーキテクチャ設計をさせることは許さない。そうするとデバッグの方法を忘れてしまうからだ」とサハ氏は言う。安全が重要な業界において、エンジニアは構築するシステムについてあらゆる質問に答えられなければならない、と彼は付け加える。

技術センターでの2日間のインタビューで、ステランティスのエンジニアらはFortuneに対し、AIによって一部の年単位のプロジェクトが数週間に、一部の一夜のシミュレーションが数分に短縮されたと語った。同社はこの速度を活かし、STLA BrainコンピューティングプラットフォームとSTLA SmartCockpitソフトウェアの開発を短縮しようとしている。さらに広く、ステランティスは2027年の2車種から始めて、車両開発期間を4年から24か月に短縮することを目指している。

作業の高速化を語ったエンジニアのほぼ全員が、機械の出力を検証する必要性を強調した。ステランティスの課題は開発速度にとどまらない。同社には14のブランドがあり、欧州事業は赤字で、第2四半期の調整後営業利益率は1.8%だった。アントニオ・フィローザCEOは2030年までに利益率7%という目標を設定している。

ウォール街は待ってくれない。ステランティスは、デトロイトのビッグスリーの中で欧州への露出が最も大きく、2025年の売上の約38%を欧州が占めた。ゼネラルモーターズ（GM）は2017年、欧州ブランドのオペルとボクスホールを、後のステランティス設立合併の一翼を担ったPSAに売却した。

欧州は米国よりも電気自動車（EV）への移行が速い。欧州自動車工業会（ACEA）によれば、昨年のEU新車登録に占めるバッテリーEVの割合は17.4%で、Cox Automotiveによれば米国販売では7.8%だった。EUはまた、2035年を域内で販売される新車がテールパイプでゼロエミッションでなければならない時点と定めており、この規則は域内で販売するすべての自動車メーカーに適用される。

ステランティスは北米でもEVに大きく賭けていた。2025年9月30日に7,500ドルの連邦EV税額控除が終了した後、デトロイトの自動車メーカーの中で最大の打撃を受けた。2月、ステランティスは約222億ユーロ（約265億ドル）の減損を計上した。これは12月のフォードの195億ドル、GMが2回の計上で記録した76億ドルを上回った。

ステランティス株は当日25%下落し、その影響は同社に重くのしかかり続けている。株価は年初来で約60%下落している。

ステランティスの北米インフォテインメント担当ディレクター、メル・ロバーツ氏は、5年から8年先の車両機能を計画している。彼女は、過去数年で最大の驚きはAIではなかったと言う。

「予想できなかったのは、電動化の野心が完全に崩壊したことで、それが将来の計画すべてに本当に影響したことです」とロバーツ氏は言う。「それはすべてに波及しました」。

デトロイトの欧州自動車メーカー

ステランティスは、デトロイトのビッグスリーの中で唯一、オランダに法的に本社を置く企業である。同社は2021年、パンデミック期にフィアット・クライスラーとPSAグループが合併して誕生し、プジョーやシトロエンといった欧州の象徴的ブランドをフィアット、ジープ、ラムとともに傘下に収めた。

同社の国際的性質は、Fortuneのインタビューでも明らかだった。フランス、メキシコ、バングラデシュ出身の幹部たちが数分のうちに現れ、数年間パリに駐在していたミシガン出身の従業員もいた。

合併はまた、委員会方式で作られた車両開発体制という遺産も残した。ソフトウェアエンジニアリングマネージャーのベン・ザウォドニ氏は、何百もの電子制御ユニットをSTLA Brainと呼ばれる中央コンピューティングシステムに統合する作業を進めている。各電子制御ユニットは特定の機能を持つ小型コンピュータだ。これらを中央プラットフォームへ統合することは、車の機能の多くが専用ハードウェアではなくコードとして存在する「ソフトウェア定義車両」への、業界全体の移行を反映している。

何十年にもわたり車両のアーキテクチャはサプライチェーンを反映するように進化してきた、とザウォドニ氏は言う。「私たちは機能をボルトで取り付けていたんです」。

ステランティスのプラットフォームチームを率いるアマンダ・フレンチ氏は、別の層で同様の問題に取り組んでいる。同社は歴史的に、それぞれ固定サイズの独立した車両プラットフォームを構築してきた。新しいSTLA Oneプラットフォームは、小型のBセグメント車から中型のDセグメント車まで対応するよう設計されている。

ステランティスによれば、STLA Oneは30以上のモデルを支援し、2035年までに200万台超を目標とするメガプラットフォームへと成長する構想だ。レゴブロックを組み立てる感覚かと問われると、フレンチ氏は「ええ、ただはるかに多くの人と感情が関わりますが」と答えた。

「まだそこまで到達していない」

ステランティスのチーフ・エンジニアリング・アンド・テクノロジー・オフィサー、ネッド・クリック氏は、自分を「激しい」と描写する一方、話好きで温かい幹部だ。マイクロソフトとトヨタでの勤務を経て、アマゾンからステランティスに加わった。

クリック氏は、ステランティスはまだ目指す地点に達していないと言う。一部のチームは「驚異的な成功」を収めているものの、「組織全体としては、まだそこまで到達していない」と彼は言う。

彼は自動車業界が積み重ねてきた複雑さに苛立ちを示す。現代の車には「5つのスクリーン、デジタルノイズのような、350もの機能」があるとクリック氏は言い、自動車メーカーは歴史的に、顧客が実際にどう使うかを測定せずに機能を「とことんチェックリスト化してきた」という。

トヨタで学んだのは「車に持っていない部品こそ、車の中で最高品質の部品だ」という教訓だと彼は言う。ステランティスのドライバー調査では、ほとんどの人がスクリーン上のボタンより機械式のレバーを好むことが分かった、と彼は言う。

アマゾン時代、クリック氏はジェフ・ベゾスから顧客の苦情を転送する悪名高いメールを受け取っていた。各メールの本文は疑問符1個だけだった。

「ストレスだと思ったことは一度もありません」とクリック氏は言う。「一度も」。

1人の幹部が問題の責任を担い、他の幹部がそれぞれ数段落の支援文を書いたのだと彼は説明する。

クリック氏はまた、アマゾンの「ピザ2枚ルール」に基づく少人数チームや、各システムに単一のオーナーを置く仕組みなど、アマゾンとトヨタの考え方をステランティスに持ち込んだ。目的は、問題が起きたときに別々のグループのエンジニアが互いに責任を転嫁できないようにすることだ。

「何かが間違っていると気づいたら、自分で引き受けます」と彼は言う。「私が持ちます」。

彼が推進する最も難しい考えは、「自分のキャリアのために最善を尽くす方法は、自分を冗長にすることだ」というものだ。クリック氏は、チームを良い状態に整え、離れ、新しいことを始めることで、自ら何度もそれを実行してきたという。

このアプローチが機能するには、従業員に常に新しい機会があることをステランティスが保証しなければならず、リーダーには成熟度と自信が必要だと彼は言う。デトロイトの長い苦難の時期が変化への防御的な姿勢を生んでいないかと問われると、恐れは常に少しあるものの、変化はますます受け入れられ「実際に求められるようになっている」とクリック氏は答えた。

エンジニアに自らを冗長にするよう促すその幹部は、同時に採用も行っている。10月のパリモーターショーで、クリック氏はBloombergに対し、ステランティスが今年、欧州と米国で「数百人規模」のエンジニアを追加採用すると語った。

発砲されたスターターガン

圧力はザウォドニ氏やフレンチ氏のようなエンジニアにかかる。両者は車両配線の簡素化と製造工程の整合性向上によってステランティスの利益率問題に取り組み、コスト削減と利益改善を目指している。

「AIは新しいプラットフォームがどうあるべきかを教えてはくれません」とザウォドニ氏は言う。

彼はCOVID-19パンデミック中、ステランティス車両の中央コンピューティング統合に取り組み始めた。エンジニアは完全にリモートになり、同社はインド、ポーランド、北米にどこからでもアクセスできる研究所を設置した。

車両のコンピュータ内部のソフトウェアを監視するグローバル・オブザーバビリティ・プラットフォームの概念実証には1週間かかった。エージェント型コーディングツール以前なら、同様の作業に約6か月かかっていたとザウォドニ氏は記憶している。修正に2〜3週間かかっていた不具合は、2〜3日に短縮された。

「時間の使い方を根本的に再考しなければならないと分かっていました」とザウォドニ氏は言う。それは怖くないのかという問いに、彼は「ワクワクするでしょう？」と答えた。

インディアナ州南部出身のエンジニア、フレンチ氏はAIに熱意を示したが、ザウォドニ氏より慎重な見方をした。人間の判断は「置き換えられない」と彼女は言う。ステランティスは「複数の異なる企業から成り立っている」ため、相互通信を想定していない地域別システムに保存された要求仕様や部品表を、AIがまとめ上げるのに役立っているという。

彼女はAIを、学生時代に望んでいた対話型のCliffs Notes（学習要約本）のようなものだと例えた。

ザウォドニ氏のチームの反応は一様ではなかった、と彼は言う。「スターターガンがあり、それが発砲されたと思います。聞いた人もいれば、聞いていない人もいました」。

彼自身のチームのエンジニアの反応はまちまちだという。「エンジニアは、自分のコアスキルを失うことを本当に恐れています」。プログラミング言語のセミコロンがなぜそのように動くのかを知りたがる人もいる。ザウォドニ氏はそれを「正当な好奇心」と呼びつつ、それだけではステランティスの目標達成にはつながらないと主張する。彼はエンジニアにアーキテクトになり、最終的にはチーフアーキテクトになってほしいと考えている。

ツールはザウォドニ氏自身の負担を軽減していない。「エージェント型ツールは私たちの仕事をずっと楽にしてくれました。それなのに、なぜこんなに忙しくなったのか？」。

彼は以前の少なくとも2倍働いていると見積もる。「計り知れない切迫感を感じています。私たちが責任を持って移行できることを、特に私たちの人材について、心から願っています」。

取るべき戦いの選択

ステランティスの約400人の技術研究グループを率いるフランス人エンジニア、アンヌ・ラリロン氏は、COVID以降オフィスを手放し、チームがいつでも自分を見つけられるようにしている。彼女の役割には、同社がどの大型投資を行うべきかの決定が含まれる。

ステランティスにすべてを追求する余裕はない、とラリロン氏は言う。同社は一部の電池セルを社内で設計し、それ以外はスタートアップと提携する。

「すべてを受け入れようとすれば、 effort が分散するリスクを負うことになります」と彼女は言う。

提携により、ステランティスは内部能力を超えた技術を追求できる。同社は、ハンズフリー運転の知覚ソフトウェアで英国スタートアップのWayve、ナトリウムイオン電池でフランスのスタートアップTiamat、リチウム硫黄電池でZeta Energyと協力している。どちらの化学体系も、現在市場のEVのほとんどを動かしているリチウムイオン電池に代わる選択肢だ。さらに、中国EVメーカーLeapmotorの株式を保有し、合弁会社Leapmotor Internationalを通じて中国国外で同社車両を販売している。

提携はステランティスに深く根付いており、他の自動車メーカーではあまり一般的ではない、とラリロン氏は言う。クリック氏は「自社で発明されなくてもよい」という文化を求めており、Leapmotorとの関係は双方向の学びだと彼は言う。「私たちは多くを学び…彼らにも多くを教えました」。電池も同様のアプローチだとラリロン氏は言う。社内で設計し、スタートアップと提携し、量産はギガファクトリーパートナーに任せる。

同社最大の賭けの一つが近くのステージに置かれている。マサチューセッツ州のスタートアップFactorial製の全固体電池を搭載した電動Dodge Chargerのプロトタイプだ。同社は2021年からステランティスと協力している。全固体電池は、従来のリチウムイオン電池内部の液体電解質を固体材料に置き換えるもので、自動車業界の多くが追求している技術だ。

両社は一つのチームとして運営している。Factorialの共同創業者シウ・フアン（Siyu Huang）氏によれば、同スタートアップは2億5000万ドルの資金でこの技術を開発した。一部の競合他社の支出のごく一部だ。車両は初めてキーを回したときから動作したという。

それでもフアン氏は、この技術が自動車量産まで3〜5年かかると見ている。ラリロン氏は、結果が出なかったプロジェクトの約10%を毎年打ち切っている。

「いつだってつらいことです」と彼女は言う。

それでも1日1台のまま

AIによる速度向上は現実のものだが、ステランティスのより広範な課題に比べればまだ小さい。アルトゥーロ・グスマン氏は約5年前、ある会議の傍らでの会話でスタートアップが技術を説明しあぐねいていたのを機に、同社の空力学業務にAIを導入した最初の社員の一人となった。

彼は今、副社長たちに謎を取り除くことから説明を始める。「奇跡はありません。魔法もありません。エンジニアである私たちにとって、これはすべてPythonコードです」。

彼のチームのモデルを使えば、Ramピックアップのフロントスプリッターの設計変更による空気抵抗の推定値が約3分で返ってくる。従来の完全シミュレーションには14〜24時間かかっていた。

グスマン氏はこのシステムをインターンに例える。若いエンジニアには別の例えを使う。『スター・ウォーズ』のR2-D2だ。「タスクを与えて、後で何をしたかを見に来ればいい」。

チームが節約した時間は他の業務に充てられている、とグスマン氏は言う。グループは新しいガイドラインを作成し、全社からの要求に対応し、シミュレーションデータから特許になりそうなものを探している。

「今は『データを送ってください』と言うだけです」と彼は言う。

風洞そのものは高速化していない。設備は依然として概ね「1日1台」をテストしている、と1992年にクライスラーに入社し、約10年間風洞を監督してきたミシガン出身のスティーブ・クビアック氏は言う。

プロセスが変わったのかと問われると、クビアック氏は「いいえ、ずっと同じです」と答えた。

物理テストが変わらなくても、分析は速くなっている。クビアック氏の同僚トッド・ラウンズベリー氏は、過去20回のテスト実行のデータをAIに与え、何が見えるかを尋ねる。

風洞のマネージャーになる方法を問われると、クビアック氏は「まず風洞を手に入れることです」と答えた。

他のエンジニアたちはAIを厳しく管理している。オンタリオ州ウィンザーの自動車研究開発センター（Automotive Research & Development Centre）でステランティスの運転シミュレーターを担当するモハメド・マリク氏は、自分のチームは「箱の中に収めている」と言う。それでも技術は彼の仕事を変えた。

マリク氏のシミュレーターは、キャラクターが車とコースを選び障害物を避けてゴールを目指す任天堂のレーシングゲーム『マリオカート』を実物大で没入型にしたものに似ている。彼の仕事はAIよりもシミュレーターによって変革された。

以前のエンジニアはコンピュータ上で車両を調整し、プロトタイプを作って初めてその感触を知った。今は物理的な車両が存在する前にドライバーがコンピュータモデルを体験でき、マリク氏はテスト中にスプリングを交換できる。1時間に10本のタイヤをテストできるが、これはプロトタイプでは不可能だ。

彼のチームはサーキットから一般道まで約20の道路を10センチ角でスキャンした。車を海を越えて輸送する代わりに、ブラジルやイタリアの同僚と道路モデルを交換している。

マリク氏は、車輪のない実物大のステランティス車体の動画を見せてくれた。機械的なクモの脚のように見える支持装置で吊り下げられ、コースを映し出す巨大なテレビスクリーンの前で上下左右に揺れていた。

『マリオカート』をプレイしたことがあるかと問われると、マリク氏は学生が自分用に作ってくれたコースがあると言った。「よかったらレインボーロードを走ってください」と、豊かな口ひげの奥から輝くような笑顔で彼は言った。

現在のAIの役割はより限定的だ。シミュレーターの1回の実行で何千ものデータチャネルが生成される。車両が段差を超えて「少し揺れる」と、マリク氏はAIにどのチャネルを見るべきか尋ねる。

彼の大きな野望は、各地域のテストドライバー全員のスコアカードをエージェントに与え、「ジープを作るには何が必要か」を問い、答えが正しいと感じられるまでシミュレーター自体を運転させることだ。

現時点で、ステランティスは非常にゆっくりと進んでおり、何らかのコントロールを維持したいと考えている、と彼は言う。「今やりたいことの一部は、今日すでにできます。そしてやりたいことの一部は、まだできません」。

より大きな驚きは、変化への適応意愿が人によって異なったことだった。物理的プロトタイプに10年、20年を費やしたベテランのテストドライバーはシミュレーターへの移行に時間がかかった。地下室にレーシングセットアップを持つ若いエンジニアはすぐに受け入れた。

ラリロン氏も同様のパターンを目にしている。経験豊富なエンジニアは過去の失敗の記憶を抱えており、時に「頭がドアを閉ざしてしまう」のだと彼女は言う。

より良いが必ずしも速くない仕事を受け入れた社員もいる。ロバーツ氏のAIリサーチツールは10〜15の情報源を返し、彼女はすべて確認しなければならない。「時間の節約にはなっていないと思います」と彼女は言う。ただし、仕事はより「堅牢」になっているという。

もう一つのライフサイクル

ステランティスの中大型SUV担当チーフ・ビークル・エンジニア、アリソン・ラーム氏は、技術的変化をこれまでに経験している。彼女はパリから2年間同社の欧州乗用車ラインアップを管理した後、ミシガンに戻るところだ。1997年のスタッフミーティングで、上司が「email」という新しいものが使えるようになると告げたのを覚えている。「全員が完全にパニックになりました」。それでも彼らは席に戻り、試してみた。

AIは現在、かつて人間が手作業で行っていたチェックを実行している、とラーム氏は言う。例えば約1,000項目のエンジニアリング設計慣行リストの見直しなどだ。それによりエンジニアは、ルール自体が正しいかを問う時間を得られる。

ラーム氏は、技術を二重チェックし続ける準備ができている。仮想衝突テスト導入後も長年、エンジニアは仮想シナリオが正しいことを自分に納得させるため、実際に車を壁にぶつけ続けた、と彼女は指摘する。

AIを同じように信頼するまでにどれくらいかかるのかと問われると、ラーム氏は間を置いた。

「仮定が正しかったと自分自身に証明するために、もう一つのライフサイクルが必要だと思います」。異なる製品には異なるライフサイクルがあると注意した上で、彼女はさらに考えた。「4年と言いたいところです」。

それは2030年、フィローザ氏が7%の利益率を約束する年にあたる。

サハ氏はアイアコッカ氏の駐車場へ戻り、ダイヤモンド型の駐車構造が迫るなか、再びチェロキーのハンドルを握る。ロボットは帰宅にも導く手を必要としているのだ。

滑らかな駐車を終えながら、サハ氏はAIの行方がはっきりする時期について語る。彼は『ゲーム・オブ・スローンズ』のファンで、お気に入りのキャラクターはロブ・スタークだと明かす。仕事は論理に基づいているが、ファンタジーが好きなのは、脳の反対側で「少し哲学的になる」必要があると感じるからだという。

「創造性は非常に重要です」とサハ氏は言う。

人類は創造的な解決策を見出すことで適応し繁栄してきた、と彼は言う。「私たちは世界で最も強い動物ではありませんでした」と、彼は『ゲーム・オブ・スローンズ』の作者ジョージ・R・R・マーティン風の語り口で少し身振りを交えながら言った。

数百年の工業化により、人はプロセス指向の思考に慣れてしまったことがある、と彼は示唆する。「私の理解では、AIが助けてくれるおかげで、プロセス指向の世界からは手放すことになるでしょう。そして私の個人的な信念では、それは実際に良いことです」。

「損失も出るでしょう」とサハ氏は言う。あらゆる技術的変化と同様だ。しかし人類は創造性によって自然世界に何度も適応してきたと彼は指摘する。

「人々はAIを手なずける方法もきっと見つけます」と彼は言った。

このレポートは、ネッド・クリック氏（Chief Engineering & Technology Officer）とジョイディプ・サハ氏（L2++/ハンズフリー door-to-door 監視付き自動運転システムのオーナー）の役職をより明確にするため更新されました。

最初の掲載：Fortune.com: https://fortune.com/2026/11/01/stellantis-detroit-ai-best-thing-make-yourself-redundant-chrysler/