セールスフォース、フィールドサービス向け「Einstein GPT」を発表

顧客などの情報を管理するアプリケーション大手のSalesforceがEinstein GPTとData Cloudを、フィールドサービスアプリでベータ版が提供しており、フィールドサービス従事者は、リアルタイムデータ、自動化、要約などの人工知能機能を利用することができます。

フィールドサービス従事者とは

参考までにフィールドサービス従事者とは自社製品に関わる作業を、自社ではなく顧客先で行うこと人たちのこと。製造業、ハイテク、医療技術などの分野で広く普及しているフィールドサービスは、通常、従業員や請負業者を特定の場所に派遣し、機器やシステムの設置、修理を行います。

Einstein GPT具体的にはどのような使いかたをするのか？

Salesforceは、Einstein GPTをField Serviceアプリに追加することで、作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、メモを取る時間を短縮し、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事者は、訪問看護師、技術者、請負業者、公共部門、製造業などの労働者が対象だがそれに限らないともいう。例えば、アインシュタインGPTは、訪問看護師が自宅訪問後にメモを書き上げるプロセスを自動化するのに役立ちます。

セールスフォースは、OpenAI、Cohere、Anthropicなど、さまざまなLLMパートナーと提携したと、Salesforce Field Serviceの執行副社長兼ゼネラルマネージャーであるTaksina Eammano氏はTechRepublicの取材で述べている。

フィールドサービスアプリEinstein GPTのメリット

このAIは、フィールドサービスアプリが持つ、フィールドワーカーのタスク管理、資産や機器の管理、出張のスケジュールと最適化、カスタマーエクスペリエンスの向上といった機能を補完すると、Eammanoは述べています。AI機能はパートタイム契約者を念頭に置いて作られており、コンタクトセンターは、特定のタスクしか行わない契約者や限られた時間しか働かない契約者がいつ利用できるかを確認することができます。

問題の集中的改善

Field Service Mobile with Einstein GPTは、Slackで顧客の問題や作業指示を「サービススワーミング」することを可能にします。サービススワーミングとは、作業員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Salesforceサポートモデルです。また、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にある事前構築済みの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などのタスクに対してカスタムモバイル体験を構築できます。

フィールドサービスアプリのEinstein GPTによる効率化機能

フィールドサービスアプリのEinstein GPTは、OJTや作業者間のコミュニケーションに利用できます。Einstein GPTは、作業前の要約を提供し、技術者がその現場を訪れる前の作業者が遭遇したこと、行ったことについて、準備と十分な情報を得ることができるようにします。

Eammanoは、これは顧客がより多くの価値をSalesforceのサービスを使って享受するという全体的な哲学の一部であると述べています。例えば、AIを搭載したアプリは、技術者が行った直近の仕事内容から、お客様が興味を持ちそうな他の製品をおすすめすることもあります。

Eammano氏は、「なぜこれが面白いかというと、私たちは顧客から、販売やサービス、マーケティング、商取引に関するデータの集めており、それを有効には使えてないんじゃないかという話を聞いたからです」と述べていた。

チュートリアルとガイド

フィールドサービスアプリにAIが追加されたもう一つの方法は、Einstein GPTによって作業者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ることができるようになったことです。これらは、一般的な知識やSalesforceと共有された内部情報に基づいているといわれている。

AIの旅はまだ始まったばかり

Eammanoは、フィールドサービスがAI製品の恩恵を受けやすいのは、多くの中小企業がまだデジタル化への対応に取り組んでいるためだと指摘した。

"これらの企業は、まだデジタルトランスフォーメーションを進めています。"とEammanoは述べています。"オペレーションは、自動化を推進できるようになるにはまだ遠い。"

現在、フィールドサービスを利用している企業の中には、"どんなデータが欲しいのか、どんなデータが得られるのか "を考えているところもあります。とEammanoは言います。彼女は、これはSalesforceにとってチャンスで顧客からのすべてのデータを集めると同時、顧客が求めているデータについても考えていく必要がある。

Salesforceは、フィールドサービス事業者はAIによって安全性を高めることができ、リアルタイムに監視することで、技術者が期待通りに出勤し帰宅できることを確認できると主張しています。

Eammanoは、AIはフィールドサービスの仕事を置き換えるのではなく、補強するものだと考えています。フィールドサービスの仕事の中には、コンタクトセンターの近くに移動するものもあるかもしれない、と彼女は予測しています。さらに将来的には、顧客が自分で機器を修理する頻度が高くなると考えています。さらに将来的には、人間の技術者が自分の仕事を補うためにボットを訓練する「自律的な見習い」モデルの混合を予測しています。

つまり、いわゆる会社に出社しなくてもEinstein GPTを使って、今日の仕事のまとめ、あるいは問題などのリアルタイムでの解決、さらにはbots の育成により一人一人の生産性もあげられるかもしれないということで、必ずしも人間とAIを入れ替えるのではなく、仕事の仕方などを補強していく形でのAI活用、100パーセント頼るのではなくあくまで人間がまだコントロールするという点では安全なほうなのではないか