XPeng Group 初の AI オープンコンテストで、サプライチェーンの現場担当者が Qoder を使ってリスク管理プラットフォーム「Baize」を構築し、リスク選別の効率を96倍に高めて優勝しました。
2026年6月30日、XPeng Group 初の AI オープンコンテストが閉幕しました。5月に始まった本コンテストには3つのトラックが設けられ、社内従業員、従業員の家族、全国の大学生が、専門的な経歴を問わず参加しました。応募者は合計21,000人を超え、200組の従業員家族チームと440組以上の大学生チームが参加しました。Alibaba の AI 製品である Qoder は、主要パートナーとして技術支援と AI 能力の提供を行いました。
コンテスト後、XPeng Group 会長兼 CEO の He Xiaopeng 氏が会場で挨拶しました。同氏は、XPeng が AI による組織効率の向上を進めており、AI はもはや研究開発部門だけのものではなく、あらゆる職種とプロセスに浸透していると述べました。「将来、AI による効率向上の効果は、年間数億元規模から数十億元規模、さらにそれ以上へと段階的に拡大するでしょう。」同氏は、AI は従業員を置き換えるのではなく、「従業員を増幅する」役割を担うべきだと考えています。テクノロジーを平等に利用できるようにするには、技術的な障壁を取り除き、「誰もがテクノロジーの創造者であり受益者になれる」ようにすることが重要です。
注目すべき数字として、本コンテスト参加者の50%以上が非技術職でした。調達、サプライチェーン、財務、マーケティング、品質管理など、これまでコードを書いたことのない職種の人々が、初めて AI 製品の創造者として XPeng の技術舞台に立ちました。
決勝で特に注目された作品の一つが、トラック3「Efficiency Leap」で優勝した「Baize」です。XPeng のサプライチェーン現場の従業員が Qoder を使って構築しました。制作者は従来型の技術職ではなく、現場の業務を深く理解するサプライチェーン担当者です。
Baize は、サプライチェーンのリスクを包括的に管理するプラットフォームです。信用リスク、企業経営、ニュースと世論、災害リスク、生産能力と納期、品質、関連設備という7つの大分類にわたる77のリスク要因を内蔵し、戦略調達とスポット調達という2つの調達体系の13の主要分類をカバーしています。Agent オーケストレーション、大規模モデルによる推論、RAG による知識強化、時系列予測アルゴリズムを組み合わせ、サプライヤーの動向を24時間365日、自動的に監視します。
リスク対応のレイヤーでは、Baize は累計10万件以上のリスクイベントを処理しました。組み込みのリスク対応生成 Agent は、イベント発生後に内容を自動的に要約し、中心的な対立点を抽出し、対応方針を提示して担当者を割り当てます。従来はサプライチェーン、調達、品質の各チームが1日かけて連携していた作業について、AI が初期分析と対応案を短時間で生成し、業務担当者が確認、改善できるようになりました。リスク予測のレイヤーでは、EWMA モデルに大規模モデルの AI 能力を重ね、車種とサプライヤーの2軸によるリスク予測ランキングを作成します。導入後、リスク選別の効率は96倍、月次レポートの効率は120倍になり、リスク警告への応答は5分以内に短縮され、ROI は35倍を超えました。
Baize プロジェクトは XPeng のサプライチェーン業務担当者が主導して構築し、一部の業務シナリオでは Qoder が AI 能力を提供しました。
第一に、業務の言葉をそのまま AI への指示に変換しました。「何を異常とみなすか」「どのようなサプライヤーに警告が必要か」を最もよく理解しているのはサプライチェーン担当者です。Qoder は、その業務経験を再利用可能な AI アプリケーション能力へすばやく変換できるよう支援します。Baize によるニュースや世論のリスクの自動識別、信用異常の自動関連付け、生産能力のボトルネックの自動推定では、担当者が長年蓄積した業務経験を Qoder によって、より効率的なアプリケーションワークフローへ変換しました。
第二に、アイデアから利用可能な製品までをエンドツーエンドでつなぎました。Baize には、ログインページ、ダッシュボード、モデル管理、データ管理、イベント管理、Agent 対応レポート、リスク予測モジュールがそろっており、現在も関連する業務シナリオで使用されています。Qoder はプロジェクト開発中に AI Coding 能力を提供し、業務システムの開発効率を高めました。「業務側が課題を提示し、AI が支援し、技術側が支える」という協業モデルにより、開発期間をさらに短縮しました。
第三に、企業のドメイン知識を再利用可能な AI 能力として蓄積しました。Baize に組み込まれた77のリスク要因と7つの主要リスクテンプレートは、本質的には XPeng のサプライチェーンが長年蓄積した業務経験です。それらを Qoder によって構造化して蓄積し、異なる業務シナリオでも再利用できるようにしました。
XPeng と Alibaba Cloud は長期にわたって協業を深めてきました。自動運転分野では、XPeng の第2世代 VLA モデルが Alibaba Cloud のフルスタック AI 能力を使用して学習され、クラスターの稼働効率は年間を通じて90%以上を維持しています。XPeng は720億パラメーターの基盤モデルをクラウドにデプロイし、5日ごとにモデルのフルチェーンのイテレーションを完了しています。グローバル事業では、Alibaba Cloud のグローバルクラウドインフラストラクチャが XPeng の海外展開を支え、海外事業のデプロイ効率を全面的に高めています。
フルスタック AI の協業からグローバル事業の展開、そして今回の AI オープンコンテストで Qoder 製品群が支援した業務イノベーションの実践まで、Alibaba Cloud と XPeng は AI 分野で包括的に連携しています。AI を研究開発から全従業員へ、ツールから生産性へと広げるイノベーションの道を、ともに切り開いています。
ビジネス部門が Qoder で AI 活用イノベーションを実践
決勝で特に注目された作品の一つが、トラック3「Efficiency Leap」で優勝した「Baize」です。XPeng のサプライチェーン現場の従業員が Qoder を使って構築しました。制作者は従来型の技術職ではなく、現場の業務を深く理解するサプライチェーン担当者です。