Salesforce の Einstein GPT と Data Cloud が Field Service アプリでベータ版として利用可能になり、フィールド サービス ワーカーはリアルタイム データ、自動化、要約などの人工知能機能にアクセスできるようになります。
ジャンプ先:
- Einstein GPT for Field Service は誰を対象にしていますか?
- フィールドサービスアプリ向けEinstein GPTのメリット
- フィールドサービスはAIの旅を始めたばかりです
- AIがフィールドサービス管理をどう変えるのか
- データクラウドとフレックスワーカー管理の機能強化
Einstein GPT for Field Service は誰を対象にしていますか?
Salesforceは、Field ServiceアプリにEinstein GPTを追加することで、従業員がコンタクトセンターとのコミュニケーションをより効率的に行い、メモを取る時間を節約し、サービスレポートを作成できるようになると述べています。フィールドサービス従業員には、訪問看護師、技術者、請負業者、公共部門の従業員、製造業の従業員などが含まれます。例えば、Einstein GPTは、訪問看護師が訪問後にメモを作成するプロセスを自動化するのに役立ちます。
SalesforceはOpenAI、Cohere、AnthropicなどさまざまなLLMパートナーと提携していると、Salesforce Field Serviceのエグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるTaksina Eammano氏はTechRepublicとのインタビューで語った。
フィールドサービスアプリ向けEinstein GPTのメリット
エアマノ氏によると、このAIは、フィールドサービスアプリのフィールドワーカーのタスク管理、資産と機器の管理、移動のスケジュール設定と最適化、そして顧客体験の向上といった機能を補完する。このAI機能はパートタイムの契約社員を念頭に置いて設計されており、コンタクトセンターは特定のタスクのみを担当したり、勤務時間が限られている契約社員がいつ対応可能かを把握できる。
「サービス群集」
Einstein GPTを搭載したField Service Mobileにより、チームはSlack上で顧客からの問題や作業指示を「サービススウォーミング」で処理できるようになります。サービススウォーミングとは、Salesforceのサポートモデルの一種で、担当者が組織全体のチームメンバーを会話に参加させることができるものです。Field Serviceモバイルユーザーは、Salesforceのコンポーネントライブラリから事前に構築されたソリューションを使用して、近くのスペアパーツの検索やタイムシートの管理といったタスク向けのカスタムモバイルエクスペリエンスを構築することもできます。
参照: Salesforce は 3 月に Einstein GPT に関して OpenAI とのコラボレーションを発表しました。
フィールドサービスアプリのEinstein GPTによる効率化機能
Field ServiceアプリのEinstein GPTは、OJTや作業員間のコミュニケーションに活用できます。Einstein GPTは作業前の要約機能を備えているため、技術者は現場を訪れた前の作業員がどのような状況に遭遇し、どのような行動をとったかを把握し、準備万端で作業を進めることができます。
エアマノ氏によると、これは各現場訪問からより多くの価値を引き出すという全体的な理念の一環であるという。例えば、AI搭載アプリは、技術者が顧客のために行った最新の作業に基づいて、顧客が興味を持ちそうな他の製品を推奨する可能性がある。
「これが非常に興味深いのは、お客様から、私たちが彼らの販売、サービス、マーケティング、コマースのデータを保有していると聞いているからです」とエアマノ氏は述べた。「それらを統合し、お客様に信頼していただく方法を確立することが、私たちにとって非常に重要なのです。」
チュートリアルとガイド
Field ServiceアプリにAIが追加されたもう一つの方法は、Einstein GPTによって、作業員がステップバイステップのガイドを検索したり、特定のタスクに合わせた指示を見つけたりできるようになることです。これらのガイドは、公開されている情報やSalesforceと共有されている社内情報に基づいている場合があります。
「データがお客様のCRMデータから取得されていることを信頼できるかどうかも確認したいと考えています」とエアマノ氏は述べた。「データコーパスはお客様の環境内に存在し、公開データの代替または追加として機能します。これには天気、地図、データ、外部製品に関する知識などが含まれる可能性があります。」
フィールドサービスはAIの旅を始めたばかりです
エアマノ氏は、多くの中小企業がまだデジタル化のスピードに追いつこうと努力しているため、フィールドサービスは AI 製品の恩恵を受けるのに有利な立場にあると指摘しました。
「これらの企業はまだデジタル変革の途上にある」とエアマノ氏は述べた。「オペレーションは、自動化を推進できるまでにまだ追いついていない」
現在Field Serviceを利用している企業の中には、「どのようなデータが必要なのか、そしてどのようなデータが得られるのか」と疑問を抱いている企業もあると、エアマノ氏は言います。彼女は、従業員から得られるすべてのデータを同じサービス、つまりSalesforceとその関連アプリに集約することで、こうした意思決定を行えるようになると考えています。
Salesforce は、AI によって安全性が向上することで現場サービス オペレーターのメリットが得られると主張し、企業はリアルタイムの監視によって技術者が予定通りに職場に到着し、帰宅できることを確認できるという。
エアマノ氏は、AIはフィールドサービスにおける仕事を置き換えるのではなく、補完するものだと考えている。フィールドサービス業務の一部はコンタクトセンターに近い場所に移る可能性があると彼女は予測している。さらに将来を見据えると、顧客はより頻繁に自社の機器のメンテナンスを行えるようになると彼女は見ている。さらに将来的には、人間の技術者がボットを訓練して自らの業務を補完する、いわゆる「自律型見習い」モデルが生まれると彼女は予測している。
AIがフィールドサービス管理をどう変えるのか
技術者チームが人間と、その人間が訓練したボットの両方から構成される世界では、マネージャーは成功の異なる指標を探すかもしれません。
「私が非常にワクワクしている分野の一つは、エンタープライズソフトウェアが本当に測定したい成果とは何かを考えることです」とエアマノ氏は述べた。「皆さんのサービスの成果はどうですか？成功をどのように測定しますか？今は顧客満足度やNPSがありますが、将来はテクノロジープロバイダーがどのようにしてその成果をより多く示し、協力してその成果をうまく生み出していくかが課題です。」
Eammano 氏は、CRM、データ、AI が企業の業務の未来、そして Salesforce がそれをどのようにサポートできるかを考えています。
Salesforce は、会話レイヤー、アプリ内要約、コンテンツ生成などの一部の AI 機能が両方で利用できるように、Field Service モバイル アプリと Salesforce モバイル アプリの機能を統合する取り組みを進めています。
データクラウドとフレックスワーカー管理の機能強化
Salesforceのその他のニュースとして、Data Cloud for Asset Service Managementがリアルタイムデータと予測的な使用状況ベースのメンテナンス機能により強化されました。これにより、重機やインフラを監視する現場技術者やその他の作業員が、実際に故障する前に機械の故障を防ぐことができるようになります。
管理者向けには、Flex Worker Management が AI で強化され、現場作業員のスキル、作業現場からの距離、利用可能なツールに基づいて、いつどこに現場作業員を派遣するのが最適かを分析できるようになりました。
