フィールドサービス事業で所有する車両台数について考えてみましょう。毎日平均何人の顧客にサービスを提供していますか？そして、現地作業者が悪天候や交通渋滞の中で路上で過ごす時間はどれくらいでしょうか。。燃料消費量、CO2排出量、インフラの損耗……。これはすべて、フィールドサービスの持続可能性に影響します。
フィールドサービスのリーダーとして、環境保護はあなたにとっても顧客にとっても重要です。FY.comの調査（英語）によると、消費者の40%は、より持続可能な未来を支援するためなら購買決定すると回答し、また消費者の32%はより持続可能な商品やサービスには高い金額を支払うことを望んでいることがわかりました。
フィールドサービスの持続可能性とは、リソースを効率的に使用し、コストと環境フットプリントを同時に削減することです。適切なフィールドサービス管理ソフトウェアを使えば、地球環境に変化をもたらすことができます。この記事では、ルート最適化、AIを活用した資産管理、視覚的なリモートアシスタンスによって、どのように成功に導くことができるかを見ていきましょう。
フィールドサービス業務におけるAIとデータ活用ガイド
パフォーマンスの高いフィールドサービス組織はどのようにAIとデータを活用し、利益を拡大、持続可能なビジネス推進をしているのかを紹介します。
目次
フィールドサービスの持続可能性とは
フィールドサービスの持続可能性とは、簡単に言えば、リソースを効率的に管理し、環境に与える影響を減らすことを意味します。これは、うれしいことにコスト削減にもつながります。今日では、AIと自動化によって、リソースをより費用対効果の高い方法で活用できるようになりました。
フィールドサービスの持続可能性の重要性
地球温暖化から異常気象（英語）まで、世界が環境危機に奮闘する中、私たちは地球への影響を減らすために果たすべき役割を担っています。
視覚的な遠隔支援で対処できる仕事もあれば、直接会って解決しなければならない仕事もあります。フィールドサービスには、トラックの走行、燃料消費、CO2排出が伴うため、今こそ、環境に対する影響を最小限に抑えるために、業界全体での努力が必要といえるかもしれません。
フィールドサービスの持続可能性をテクノロジーで向上させる方法
幸い、フィールドサービス管理テクノロジーの進歩により、リソースをより簡単かつ効果的に管理できるようになりました。ここでは3つの方法をご紹介します。
1. ルート最適化
燃料消費は、フィールドサービスの持続可能性にとって最大の課題のひとつです。結局のところ、現地作業者は、さまざまな顧客拠点でサービスを実施するために、移動にかなりの時間を費やしています。エネルギー効率の高い車両に投資することは正しい方向への一歩ですが、それはできることのひとつにすぎません。
ルート最適化とは、現地作業者が1か所目の予定地から次の予定地に移動するための最速かつ最も費用対効果の高い方法を計画するプロセスであり、フィールドサービスの持続可能性を向上させる素晴らしい方法です。
ルート最適化により、適切なスキルとパーツを備えた従業員や請負サービス会社は、常に最も効率的なルートを通ります。これにより、ガソリンを節約し、排気ガスを削減し、道路への影響を制限します。さらに、時間通りに完全なサービスを提供することで、顧客満足度を高めることができます。
2. AIによるインテリジェントな資産管理
資産サービス管理は、フィールドサービスの重要なコンポーネントであり、メンテナンス、修理、点検を必要とする設備、機械、車両、工具などの物理的資産を管理するシステムです。AIの進歩により、事後対応型からプロアクティブでインテリジェントな資産サービス管理を可能にします。
十分なデータ量があれば、AIはパターンを使って将来を予測できます。AIは、資産の修理が必要な時期を検知したり、故障しそうな時期を予測することもできます。
また、故障が起こらないように、予防保守や機器の交換を推奨できます。つまり、リソースをより効果的に管理し、資産の耐用年数を延ばすことにもつながります。当社の調査によると、製造業者の71％が資産の稼働時間を最も重要なKPIとして評価しています。
AIはプロセスも合理化し、技術者がメンテナンスを行う際のフィールドサービスの持続可能性をサポートします。
移動時間やサービス時間、必要な部品の見積もりを誤ると、1日のスケジュールが狂い、追加のアポイントメントが発生する可能性があります。こうした非効率は、時間の経過とともに積み重なり、CO2排出量を増加させる。これは環境に取り返しのつかない影響を与えます。
AIは距離や交通パターン、天候などを考慮し、現地作業者が車両で現場に向かうために必要な時間を予測します。また、過去の類似タスクの履歴に基づいて、作業時間を推定します。生成AIは、作業に必要と思われる工具や部品を予測できるため、余計な移動の必要性を減らします。
多くの企業が効率化のためにAIを活用しています。大手物流・運送会社であるライダーシステム社（英語）もそのひとつです。
「AIを活用し、チームの生産性を変革するチャンスを模索しています。予約時間の短縮、意思決定の強化、オペレーショナルエクセレンスの新たな実現など、効率化を推進する能力を強化しています」と、ライダーシステム社の最高技術責任者兼新製品担当副社長、ロブ・プルタ氏は述べています。
3. Visual Remote Assistance（ビジュアルリモートアシスタンス）
すべてのサービスリクエストに現地訪問が必要なわけではありません。このような場合、代理店、現地作業者および専門家は、Visual Remote Assistanceを使用して、どこからでもリアルタイムで問題を解決できるように顧客を導くことができます。
視覚的な遠隔支援により、路上での作業時間が削減・解消されます。トラックの出動回数が減るということは、排気ガスや道路の損耗が減るということです。トラックの出動をほんのわずかでも減らすことは、環境とインフラを保護することに大きく貢献します。
私たちの調査によると、流通業者やメーカーに勤務するフィールド・サービスの専門家の間では、資産の可用性、信頼性、および性能に関する可視性の向上が優先事項であることがわかりました。資産中心の8つの機能の中で比較すると、フィールドサービス担当の44％がこの機能を最も重視していることがわかりました。
手の届きにくい場所にある資産の可視性を高めるために、一部の企業ではドローンを使って遠隔検査を行っています。
例えば、ドローンは各資産の何千枚もの写真を撮影することで、風力タービンを検査することができる。AIはドローンの画像から問題を認識することを学習し、修理案を提供します。現場の技術者は、メンテナンスが必要な資産のみを訪問すればよく、出張の手間が省けます。
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フィールドサービスで「グリーン化」する方法
フィールドサービスマネジメントでビジネスの持続可能性を向上させようとするなら、今こそ利害関係者の賛同を得るときです。企業が持続可能性の目標を設定すると、その目標を達成するための支援をパートナーに求めるケースが増えています。
実際、IDC1リサーチによると、2026年までに大企業の60％が企業テクノロジーの調達やRFPの標準的な要素として、カーボンニュートラル戦略を義務付けることになります。
世界では、消費者の64％（英語）が持続可能性に高い関心を持っています。顧客は、ネットゼロカーボンフットプリントに向けて取り組んでいる企業とつながりたいと考えています。「地球にとってもビジネスにとっても良いことだから」。フィールドサービスの持続可能性は、正しい未来への一歩なのです。
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※本記事は米国で公開された “3 Ways to Improve Your Field Service Sustainability Now” 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。
