人材難が必至のフィールドサービス。成長と進化に必要な4つのテクノロジー

テクノロジーに仕事を奪われることを恐れる人もいます。しかし、フィールドサービスの領域ではその逆です。仕事は沢山あるのにそれを担う専門家が足りていないからです。

労働統計局の推計（英語）によると、空調機器の設置やメンテナンス、修理の職種における米国の求人数は、2032年まで毎年約58万2,100人ずつ増加すると予測しています。一方、熟練のスキルが必要な仕事を求める若者の応募は、2020年から2022年にかけて50％近く減少しました。

そこでテクノロジーの出番です。これまでのフィールドサービスを変革している業界のトレンドを見直し、企業がどのように最新のテクノロジーを活用して効率性を向上させ、若い世代の労働者を引きつけ、熟練労働者不足の中で成功しているのか見ていきましょう。

フィールドサービスの未来を握る4つのテクノロジー

現場で何年もかけて蓄積した豊富な情報とスキル、ノウハウは、優秀な従業員の退職と同時に失われてしまいます。この事態を回避する方法は何でしょうか。

その答えは、急速に進化する4つのテクノロジーです。AR、IoT、スマートモバイルソリューション、そして生成AI。これらの技術がフィールドサービスをどのように変えていくか、解説します。

1. AR（拡張現実）

ARは、現実世界にデジタル情報を重ね合わせ、技術者にインサイトとガイダンスを提供します。そしてフィールドサービスの未来を握る大きな影響を生み出します。

例えば、AppleのARKit（英語）はすでにSalesforce Field ServiceモバイルアプリにARのパワーをもたらしています。ARKitを使えば、現場の技術者は、簡単な画像キャプチャを使用して、広いエリアの詳細な3Dレンダリングを簡単に作成。スペースを測定し、必要な情報をマッピングできます。

AR技術のコストが下がり続け、テクノロジーがより進化するにつれて、モバイルワーカーは関連情報や回路図、段階的な手順をすぐに確認できるようになります。これによって、トラブルシューティングを簡素化し、ダウンタイムを短縮し、初回解決率を向上させ、現場の安全性も高めます。

ARにより、リモートでの共同作業も容易になります。経験の浅い技術者は、世界中どこにいても専門家にアドバイスを求めることができ、チャットボットやナビゲーションなどのインタラクティブオーバーレイやガイダンスを通じてスキルを向上させ、学習を継続し、学習曲線を最小限に抑えます。

2. IoT

IoTは、フィールドサービスの将来における主要な役割を果たすようになりました。現在、IoTデバイスは機械や設備のパフォーマンスデータを収集するために広く使用されています。フィールドサービスの専門家は効果的な資産サービス管理を行い、問題が深刻化する前に積極的に対処できます。

IoTセンサーと予測AIを組み合わせることで、機器の健全性を監視し、潜在的な故障を予測し、メンテナンススケジュールを合理化できます。これにより、予定外のダウンタイムと定期メンテナンスを削減し、フィールドサービスチームは運用コストを削減できます。

今後、IoTにはより高度なセンサーとエッジコンピューティング機能が組み込まれ、機器の性能に関するより深いインサイトを提供し、現場での効率をさらに高めるでしょう。IoTには生成AIが組み込まれ、モバイルワーカーにアドバイスや推奨アクションを提供します。

競合他社に先駆けてこれらのツールを統合することで、自社のイノベーションへの取り組みをアピールでき、新しい技術を使いたい若い世代の労働者を惹きつけることができます。さらに、IoTによって強化されたプロアクティブなサービスは、競合他社と差別化する競争優位性につながるでしょう。

3. モバイルソリューション

モバイルソリューションはフィールドサービスに不可欠で、技術者は重要な情報や作業割り当てツール、コミュニケーションツールにいつでもアクセスできるようになりました。

例えば、Salesforce Field ServiceのiOSウィジェットは、フィールドサービス技術者に、今後の予定や作業指示の詳細、作業現場の案内などの重要なアカウント情報をiPhoneのホーム画面に直接表示し、クリック数と貴重な時間を節約します。

AI主導のチャットボットがモバイルプラットフォームに統合され、これによりコミュニケーションが効率化され、現場の技術者に情報とサポートを瞬時に提供できます。データ入力と検索は音声技術によって可能になり、フィールドサービスの専門職にさらなるスピードや安全性、正確性をもたらします。

4. 生成AI

フィールドサービスにおけるAIの現状を振り返ってみましょう。予測AIは、履歴を分析してパターンと傾向を特定する貴重な手段です。フィールドサービスの専門家は機器の故障を事前に予測し、メンテナンスを計画します。これにより、ダウンタイムを短縮でき、資産の寿命も延びます。

AI主導のルート最適化により、技術者が効率的に目的地に到着できるため、移動時間を最小限に抑え、コストカットできます。

生成AIの登場で、よりクリエイティブな要素が加わります。生成AIは、既存システムからデータを受け取り、修理や設置のアイデアや、新製品の開発アイデアを提案します。
今後、フィールドサービスAIは、継続的に精度と効率を向上させる機械学習アルゴリズムを取り入れながら、プロセスを改善するためにモバイルワーカーの知識を取り込み、より洗練されていくでしょう。膨大な量のデータを短時間で処理する能力により、フィールドサービスの専門家はより迅速な意思決定が可能になり、より良い顧客体験と顧客満足度向上に貢献します。

今後の展望：フィールドサービスの進化は始まったばかり

フィールドサービスの未来は始まったばかりですが、今日の進歩は序章にすぎません。今回取り上げた4つのテクノロジーは、今後、ARはより直感的になり、IoTはより深いインサイトを提供し、モバイルソリューションはより多くの人々を多様な方法でつなぎ、生成AIはより迅速でスマートな意思決定を支援するでしょう。

これは、フィールドサービスの専門家にとって、メンテナンスが事後対応的ではなく予測的になり、コミュニケーションがシームレスになり、無駄な時間がほとんどなくなる未来を意味します。多くの企業が、利益を生み出し、コスト削減し、新しい製品やサービスを提案し、顧客体験を大幅に向上させるフィールドサービスの力に気付くでしょう。  

これらの革新には非常に期待が膨らみますが、技術革新にはその変化を受け入れ適応するための取り組みが必要です。すでにこうしたテクノロジーの価値を理解して採用したアジャイルな企業は、フィールドサービスの未来を再構築し恩恵を受け始めています。

※本記事は米国で公開された “The Future of Field Service Is All About These 4 Technologies” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。