ハイブリッド・サービス・モデル：顧客体験の未来

AIとオートメーションの活用が、人間スタッフのスキル開発の阻害要因になってはなりません。

株式取引やコールセンターアシスタントなど、多くの伝統的な仕事がますます自動化されつつあることは、社会が受け入れています。第4次産業革命の到来で人間の雇用が機械に奪われたり、ロボットが世界を支配したりするという初期の懸念は、もちろん根拠のないものでした。

世界経済フォーラムによれば、オートメーションが2025年までに約8,500万の雇用を代替する一方で、未来のテクノロジー主導経済では9,700万の新しい雇用が創出されます。現在は機械が全タスクの約30%を担っていますが、2025年には人間と機械が50対50のバランスになると予測されています。

現実には、作業タスクはますます「人間と機械のミックス」を必要とするようになります。機械がこれまで人間が行ってきたタスクをより多く担うようになる中、私たち人間は対人スキルと分析スキルを強化する必要があります。これらが雇用主から最も評価されるスキルになるからです。

これは業界を問わず繰り返されるテーマです。フィールドサービスとメンテナンスでは、すでに変化が起きています。センサー導入の拡大により、データ分析とIoTネットワーク経由のデバイス遠隔管理が増加しました。これは職務役割とスキルに波及効果をもたらしました。企業は結果として、より設備中心になり、自動化されたデータを中心に顧客知識と機械パフォーマンスを構築するようになりました。

フィールドサービスとプラントベースのメンテナンスチームは適応を迫られ、組織内での重点がシフトしたことは彼らにとって有利に働きました。サービスはもはやビジネスへのコストと見なされません。製品と顧客に関するインテリジェンスを提供し、多くの場合ビジネスの最前線となることで、サービスは戦略的に重要になりました。

しかし多くの企業にとって、これは雇用の問題を引き起こしています。特に労働力の高齢化が進む中で。ナレッジの喪失はますます一般的な問題になっています。Service Councilによれば、サービス組織の70%が、今後5〜10年で退職する労働力のナレッジ喪失によって負担を強いられると答え、50%が現在、サービス需要に適切に対応するリソース不足に直面していると主張しています。オートメーションは素晴らしいですが、どこまで役立つかには限界があります。

興味深いことに、TSIAの最近の調査では、フィールドサービス組織の半分が、フィールドサービスエンジニアのための正式なキャリアパスを持っていません。これは私の見解では、不要な商業リスクの大きな要因です。これらの組織は、過去のどの世代よりもデジタル技術と機械と密接に働かなければならない若手サービス技術者を、ミックスド・リアリティの未来に向けて十分に準備していません。それは偶然には起こりません。

設備の「メンテナンス時の状態」に関する正確なデータを取得する、不可欠な「記録システム」が確かに必要です。現在の設備の様子を示すこの種のデータベースがあれば、サービス技術者は設備データが伝えている内容の文脈を理解できます。オートメーションは問題や潜在的問題へのアラートを生成できますが、サービステックはそれらの問題をいかに迅速かつ効率的に解決するかを知る必要があります。

データを正しく読み取り、問題の修正方法、部品の調達、顧客期待の管理を理解するという基礎は、それほど新しいものではありません。しかし、機械がより多くの組み込み自動化とデータ駆動型分析と共に進化するにつれ、企業がオートメーションに過度に依存し、人間の診断能力を衰退させる危険があります。

最近まで、テクノロジーは主に繰り返しや骨の折れるタスクの自動化に使われてきました。しかし、AIと機械学習の進歩により、機械がこなせるタスクの範囲は、過去のどの世代のテクノロジーよりもはるかに広くなりました。

新世代が労働市場に入る中、最も価値のあるスキルは対人スキル（コミュニケーション、共感、紛争管理、リーダーシップ、傾聴、協調性、好奇心、レジリエンス）と認知スキル（分析、評価、統合、判断、意思決定、創造性）です。米国と英国の両方で、対人スキル、高次の認知スキル、システムスキルへの強い重視がすでに見られます。

専門スキルと深い製品知識の有効期限は、テクノロジーの急速な進歩と、知識が移動中でもアクセス可能になることで、短くなっています。専門スキルの半減期はわずか5年と推定され、5年ごとにそのスキルの価値は半分になり、20年後には事実上陳腐化します。

未来の労働者は、テクノロジーがビジネスの運営方法をさらに進化させる中で、職場が求める新しいスキルを学び、アンラーンし、リラーンする能力と意欲を持たなければなりません。これは現役労働者にとっても同様に重要で、第4次産業革命の職場が要求する新スキルへの適応と学習能力に焦点を当てる必要があります。

人間は自動化された機械と同じ言語を話せる必要がありますが、これらの機械がスキル開発を阻害してはなりません。サービスメンテナンスの観点から言えば、AIとオートメーションは人間の代替ではなく、決してそう見なされるべきではありません。むしろ、業界を切り開き、ハイブリッド・サービス・オポチュニティという全く新しい分野を創造しています。