2020年フィールドサービスを形作る4つの予測

フィールドサービスは近年飛躍的に進化し、テクノロジーと顧客期待は今後も同様に急速に進化し続けます。

20年前、フィールドサービスは故障修理中心だったかもしれませんが、現在の方向性は、顧客にとってより満足度が高く、サービスプロバイダーにとってより収益性の高い長期的な契約形態に向かっています。

トランスフォーメーショナルテクノロジーは、サービス組織を顧客とより粘着的かつ密接にし、より多くの価値を生み出す、まったく新しい収益モデルを可能にします。主要サービス組織がどう適応しているか、4つの予測を示します。

成果ベースサービスが定着

年間メンテナンス契約を販売する企業が増えるでしょう。これらの契約は、フィールドサービス組織に予測可能な収益と需要を与え、高マージンを実現できるため魅力的です。

数十年にわたり、製品中心ビジネスは販売するものをサービス化へ移行してきました。最初は保証追加とアフターマーケット部品の提供。次にリアクティブなフィールドサービスやデポ修理。2018年時点で、IFSデータではメーカーの62%が何らかのアフターマーケット収益を追求していました。しかし、メーカーは今、より高度なアフターマーケットサービスを採用しており、回答者の16%が特定のサービスレベル合意（SLA）付きメンテナンス契約を提供しています。

現代の顧客はより良いサービス体験だけでなく、包括的な成果を要求します。特定の問題が解決されるだけでなく、ポジティブな気持ちで帰ってもらうことを期待します。テクノロジーはこの変化を実装するメカニズムですが、人的要素も決して見過ごせません。

サービス契約に関わるメーカーのシェアは、2018年の16%から2020年には25〜30%に上昇すると予測します。

サービス化への移行は、多くの場合製品販売に付加価値収益をもたらします。消費者にとって魅力的な場合、製品が完全にサービス化され、エンドユーザーがリアルタイムで取得されるメーター使用量や他の指標で支払う形態もあります。2018年IFSデータでは、医療機器、金属加工、石油・ガス業界を含め、メーカーのわずか4%が完全サービス化されていました。

ベンダーに企業リスクを転嫁したい顧客にとって、サービス化は魅力的な購入形態です。しかし、これらの契約で実際に利益を出すことは、重大な管理とエンタープライズソフトウェアの問題を提起します。サービス契約が売れると、企業は数年間利益も損失も出る可能性のある契約を履行することになります。経営幹部は、競争力ある見積もりを最小リスクで出せるよう、適切なホワットイフシナリオ計画能力を確保する必要があります。

企業はデータを戦略的ツールに変え、サービス販売を促進しながら顧客体験を改善できます。このシフトを成功させるには、いくつかの基盤技術を整える必要がありました。IFSとFuture of Field ServiceがStrategies for Growthのビル・ポロック氏と共同で行った調査では、成果ベースサービスオペレーションが、サービス管理プラットフォーム、ERP、予知保全、特にIoTの基盤に依存していることが示されています。

回答者の半数以上が、コアサービストランザクションビジネスを処理する何らかのエンタープライズ記録システムを運用していました。54%が「専用サービス管理プラットフォーム」（FSMやエンタープライズ資産管理、ERPの50.8%をわずかに上回る）でサービスビジネスを運営。47.6%が予知保全ソフトウェアを使用し、42.8%がIoTデータを活用しています。

これらのツールが整えば、完全サービス化への注力が増し、2020年にはサブスクリプションまたは従量制で製品を販売するメーカーの割合が、2018年の4%から10%を超えると予測します。

デジタル変革：楽になる前に難しくなる

「デジタル変革」という用語はあらゆるテクノロジーを売るために使われますが、ここで扱うのは購入できるテクノロジーではなく、根本的に異なるビジネスのやり方です。真実は、それを適切に行うには、サイロ化された運用、レガシーツール、時代遅れのビジネスプロセスから脱却する、サービス組織にとって複雑な旅が必要だということです。この変化を取り巻くチェンジマネジメントの障壁は多く、古いやり方が心地よいと感じる個人がいる限り、競争相手がビジネスを追い抜いても変化は困難です。

これまで見られたのは、エッジでのトランスフォーメーショナルテクノロジーのロールアウトです。IoTでフィールド技術者の位置を追跡し、AIでスケジューリングし、AIチャットボットでオンライン問い合わせ対応し、在庫管理プロセスにAI機能を持たせるなど。AIとIoTを用いたポイントソリューションは続きます。次に向かうのは、特にAIをフロントオフィスと管理プロセスへ導入することです。

ガートナーの「2020年トップ予測」報告では：「2021年まで、大規模伝統企業のデジタル変革イニシアチブは、平均して予想の2倍の時間とコストを要する。大規模組織は技術近代化の課題と運用相互依存の簡素化コストを認識し、デジタルイノベーションに苦戦する。対照的に、より小規模でアジャイルな組織は、大規模組織が当面のメリットに乏しい中、先行して市場投入する機会を得る。」

歴史は、必要な変化ができなかった企業の墓場です：デジタル写真の前にコダック、サービス化・ダウンロード可能メディアの前にブロックバスタービデオなど。今日、破壊的テクノロジーは前向きなサービス組織の矛先の先端に埋め込まれています。IoTセンサーが状態ベースメンテナンス情報を取得し、AIアルゴリズムが常に変化する条件に基づきリアルタイムでフィールドサービススケジュールを調整します。

2020年には、より多くの企業がこれらの破壊的テクノロジーを顧客向け・サービス向け設定で採用するでしょう。しかし、エンタープライズソフトウェアベンダーが、サービス財務、在庫管理、ホワットイフシナリオ計画、顧客対応など、フロントオフィス領域でのAI駆動自動化にさらに進むことも信じています。市販ソリューションの一部としてAIを採用する企業が、独自開発アプローチを取る企業に勝つでしょう。

IoTが成熟し、データの山が残る

資産、ドライバー、部品について何らかのリモート接続を持つ組織が増えるにつれ、IoTは今や主流です。大量のデータを収集し、分析を開発・適用できるようになりました。

Strategies for Growthとの共同調査で、全業界横断での最大実装関心領域は予知・処方保全でした。接続資産は物語の始まりであり目的地ではありません。データ収集と蓄積が目的化すれば、「ガベージイン、ガベージアウト」の古い格言が適用されることを顧客は理解し始めています。

好例は多国籍通信大手テレフォニカ。資産（自動販売機等）からデータを収集するスマートテクノロジーを提供し、データを既存分析に投入して意思決定を支援。分析の力は十分大きいため、顧客のプライバシーとデータ権利を尊重することを保証することも重要です。グーグルは2019年Fitbit買収後、エンドユーザーデータの利用・収益化懸念で論争に直面しました。

2020年には、企業は更なるデータ収集方法より、既に収集しているデータを有意義に活用することに注力すると予測します。

AIと人間体験のバランスを取る企業

高度なAIがサービス組織で広く採用されるにつれ、企業はAIの効率性と、顧客や他のステークホルダーが渇望する人間との接触との均衡を求めるでしょう。一方で、AIの更なる活用はコスト削減だけでなく、労働力不足に直面するセクターでリソースをより良く活用可能にします。AIは特定の成果物をより良く果たし、多くの反復タスクを自動化します。これによりスタッフがより顧客対応業務に解放されるでしょうか？

様々なサービス現場で、それはまさにAIがすでにやってきたことです。AI駆動スケジュール最適化により、単一ディスパッチャーがより多くのフィールドサービス技術者をサポートし、例外管理を行い、顧客が人間のタッチポイントを必要とする時により多くの時間を割けるようになります。

Field Services Online記事で、サービスインテリジェンスベンダーAquantは、2016年の『フォーチュン』警告（仕事の48%がAIとロボットで失われる）を認めつつ、真の未来は人間とAIのハイブリッドにあると述べています。デロイトのレポート「スマートフィールドサービス：顧客、資産、従業員をつなぐ」で指摘される通り、「デジタル世界では、感情的なつながりが、満足な体験と、顧客を喜ばせ強固な長期顧客関係を築く体験の違いを生む」のです。

私たちの今の仕事は、AIを使ってシームレスで満足度の高い自動化プロセスをビジネスに組み込むことです。人間との接触を排除することなく。

サラ・ニカストロ氏はIFSのフィールドサービスエバンジェリストです。