自動車業界の検証チームや現場品質管理チームが抱えているのは、データの問題ではなく、インテリジェンスの問題である。 『The Agentic Loop』の中で、Sonatus のShashank Kodedhala氏は、車両データを継続的かつ複合的な知見へと変える新たなアーキテクチャ――「検出（Detect）→収集（Collect）→推論（Reason）→実行（Act）→学習（Learn）」――を提示しています。断片的なデータ収集が、なぜOEMメーカーに再走行を強いたり、生産スケジュールを危険にさらしたり、現場での対応を遅らせたりしているのか、そしてクローズドループ型の代替案が実際にはどのようなものなのかを、ぜひご覧ください。