COVID-19が世界に衝撃を与える前から、フィールドサービスへのコンピュータビジョンの導入は業界を変革し始めていました。団塊の世代の熟練したフィールドサービス技術者が急速に定年を迎え、世代間のギャップが生じています。これらの年配の技術者が退職してしまうと、貴重な業界知識も次世代の技術者に継承できなくなってしまいます。
実際、フィールドサービス・ニュースによると、73%の組織が高齢化した労働力をフィールドサービス業務の潜在的な脅威として認識していると報告されています。「知識の流出」に直面しているフィールドサービス組織は、その知識の確保と保存に苦労してきました。
フィールドサービスにおけるコンピュータビジョン - CXの新しい世界
他の多くの産業と同様に、フィールドサービス部門でもユーザーエクスペリエンスの向上にますます力を入れています。ある調査報告書によると、フィールドサービス組織の65%が顧客満足度を業務効率よりも重要度が高いか、同等であると認識していることが示されています。顧客の期待に確実に応えるために、組織はKPIを変更し、より迅速な解決とフォローアップ訪問の削減を求める顧客の要求に応えようと努力しています。
世界がニューノーマルに適応していく中で、フィールドサービス組織は、労働力の高齢化、知識格差の拡大、顧客体験の向上に対する需要の増加といった課題に対応するソリューションを見つけなければなりません。
フィールドサービスでコンピュータビジョンが実現できること
コンピュータビジョンAIは、物理的な世界を見て、認識し、理解するように機械に教える技術です。Amazon Goのレジなしショッピングを可能にし、自動運転車が他の車両や歩行者、潜在的な危険を認識できるようにする技術として、コンピュータビジョンは現在、さまざまな技術的な問題を特定して解決する上で、重要な位置付けとなっています。
コンピュータビジョンを使えば、企業は技術者に「スマート・アイ」を与えることができます。技術者は、修理が必要な項目にスマートデバイスを向けるだけで、技術が引き継がれます。それは、下記のように様々なデバイスを認識することが可能となります。
l A/Cユニット
l 食器洗浄機
l 3Dプリンター
l 医療技術
l 産業機械
コンピュータビジョンを搭載したシステムは、以下のような特定の部品を認識することもできます。
l ワイヤー
l ケーブル
l パイプ
また、微細な亀裂や部品のズレ、接続された機器やその状態に関わる問題を認識することができます。
完璧な作業の完了を確実にする
根本的な原因が特定されると、システムは会社のナレッジベースから解決方法をステップバイステップで視覚的にガイダンスします。また、作業が適切に完了したことを自動的に確認することで、初回修理率を高めることができます。
コンピュータビジョンは、特に技術者のための自律的な支援や遠隔地の専門家のための意思決定サポートの分野で、フィールドサービス能力の新時代を切り開いた画期的な技術です。
現場技術者のための自律的な支援
フィールドサービスの技術者が仕事中にサポートを必要とすることはよくあることです。それが新品のデバイスであれ、慣れない問題であれ、専門家に連絡を取るのは当然のことです。しかし、労働力の高齢化により専門家の数が減少したり、感染症の流行など公衆衛生上の危機により組織が人手不足に陥ったりすると、そのような専門家が常に利用できるとは限りません。最終的には、ワークフローのボトルネックに悩まされ、解決までにかかる時間が増加することになります。
フィールドサービスにおけるコンピュータビジョンは、技術者がスマートフォンやタブレットのカメラで問題の画像を撮影することで、システムがナレッジベース内の類似画像を検索し、適切な解決策を特定し、注釈付き画像の形で技術者に提供することを可能にします。これにより、技術者は専門家のサポートを必要とせずに問題を解決することができます。
遠隔地にいるエキスパートのための意思決定支援
技術者が遠隔地の専門家の助けを必要とする場合、コンピュータビジョンベースのシステムは、これらの専門家に同じメリットを提供します。技術者が問題を画像で表示することで、システムが正しい解決策を見つけ、遠隔地の専門家に提案します。これにより、専門家は解決策を承認して技術者に送信するだけでよいので、貴重な時間を節約できます。
コンピュータビジョンは、フィールドサービス組織にとって重要な問題を克服するのに役立っています。
これらの能力を備えたコンピュータビジョンAIは、組織の主な課題を解決することで、フィールドサービスの提供を変革していきます。
労働力の高齢化
デバイスを自動的に認識して問題を特定する機能は、熟練した技術者の手が回らなくなってきたときに、初心者の技術者が作業中に学習できるようにするのに大いに役立ちます。また、遠隔で専門家による支援を提供することで、ベテラン技術者と若手技術者がバックオフィスで共同作業を行うことができ、コストのかかる技術者の訪問を回避しながらトレーニングを加速させることができます。
フィールドサービスにおける知識のギャップ
フィールドサービス組織は、作業員が関わるあらゆる視覚的な相互作用から収集した画像をシステムのトレーニングに活用することができます。これには、顧客との遠隔視覚セッション、現場での記録、専門家との対話などが含まれます。ディープラーニングを使用することで、実生活の状況下での対象物の認識において、高レベルの精度を迅速に達成することができます。視覚的な知識ベースは、ベテラン技術者がすでに遭遇して解決した類似のケースをジュニア技術者が見ることができるため、テキスト記事よりもはるかに効果的でユーザーフレンドリーです。
顧客体験の向上
技術者がより良いサポートを受けることで、お客様は解決までの時間が短縮され、フォローアップのための技術者の訪問が少なくて済むというメリットがあります。また、技術者が訪問する必要があるのは一度だけなので、顧客の安全性も優先されます。パンデミック時のサービス提供に対する期待に関する最近の調査結果によると、回答者の 68% が技術者の訪問を可能な限り短くすることを企業に期待しており、63% が技術者の訪問を 1 回だけ許可していることがわかりました。
フィールドサービスにおけるコンピュータビジョン – まとめ
コンピュータビジョンは、遠隔地の専門家の意思決定支援や現場技術者の自律的な支援を可能にすることで、フィールドサービス業界を次のレベルに引き上げています。この技術は、フィールドサービス組織が最も差し迫った課題に取り組むのを支援する力を持っています。つまり、退職していく従業員が残した知識のギャップを埋め、技術者の能力向上を促進し、顧客満足度を向上させるのです。
原文：https://techsee.me/blog/computer-vision-in-field-service/ By Andrew Mort Aug 26, 2020
