人工知能は製品のサービスとサポートの方法を変える

私は、IoT を活用して現場サービスと顧客サポートの効率性を向上させることを目指す機器メーカーのクライアントと 15 年以上にわたって協力してきました。これらの組織の運営方法は、過去 50 年以上にわたって基本的に変わっていません。

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顧客には問題がある

• 彼らは支援を求めた
• サポートスタッフが長い質問をする
• 問題は解決済みまたは専門家にエスカレーション済み
• 専門家が問題を解決できない場合は、フィールドサービス技術者が派遣されます。
• フィールドサービス技術者:
• 修正された問題
• 問題が見つかりましたが、部品のサポートが必要なため待機中です
• 技術者が助けを求める

当然のことながら、複雑なデバイスの場合、このプロセスは長く、イライラすることになります。一方、機器のダウンタイムは時間と費用の浪費となり、顧客体験を損ないます。

IoT テクノロジーは長い間、「プロアクティブなサポート」を提供することでこれを実現すると主張してきましたが、一部のデバイス メーカーは一定の成功を収めているものの、ほとんどのメーカーは依然としてこれらのソリューションの真の価値を見つけるのに苦労しています。

人工知能（AI）の登場により、人々をトラブルから救い出す方法や、機器の故障を事前に予測する技術を開発した企業が登場しています。多くの場合、数秒以内に、デバイスの初回の修正が、提案された修正の長いリストとしてではなく、実際の障害点に対する単一の効果的な修正として決定されます。

このワークフローが変更されるのは、ここ数十年で初めてかもしれません。次のようになります:

• 顧客には問題がある
• AIにアクセスして修正する
• AIが問題を特定できない場合は、専門家に直接連絡する
• 専門家が修理の提案をし、それが正しければAIは次回それを学習する
• フィールド サービス技術者を派遣する必要がある場合は、修理に必要な部品と情報を携えて出向きます。

ここでの違いは、手順は似ていますが、AI を使用すると修復時間が大幅に短縮されることです。そして、この技術を使用している企業は、問題を数時間や数日ではなく、数秒や数分で解決できると主張しています。 (出典: IoT ホーム ネットワーク) これは、顧客体験はもちろんのこと、フィールド サービスやコール センターの担当者にも大きな影響を及ぼします。

実際、コールセンターのリソースの大部分や、先ほど述べた IoT テクノロジーの一部を AI で置き換えている企業もあると聞きます。

この刺激的な分野で人々がさらなる発展の機会を見つけられることを願っています。