GLOBAL FIELD SERVICE ATLAS
大型産業設備の
フィールド診断にAI活用。
出張前の事前判別精度が3倍に
業種
重工業（大型産業設備）
導入対象
アフターサービス・フィールドエンジニア部門
導入期間
PoC 10週間 → 段階展開 9ヶ月
FIELD DIAGNOSTIC MAP
過去30年分の保守記録をAIに集約し、フィールド診断の精度を構造的に高めた。
北米
欧州
東南アジア
全社横断検索
BACKGROUND
保守記録を、世界中の現場で使える診断資産へ
K社の主力事業は大型産業設備のアフターサービス。
設備トラブル時の出張対応コストが膨大で、「行ってみたら部品違い」「行ってみたら現地で対処可能だった」というケースが少なくなかった。
アフターサービス事業は会社全体の利益貢献度が高く、利益率改善が長年の経営課題となっていた。
CLAVI Miningで過去30年分の保守記録をAIに集約し、フィールド診断の精度を構造的に高めた。
BEFORE
導入前の課題
FIELD BOTTLENECK 01
顧客からのトラブル連絡を受けてから、必要な部品・工具・出張人員を確定するまでに平均1.5日を要し、その間に被害が拡大することも多かった。顧客の生産設備が止まる時間そのものが、賠償・信用毀損リスクに直結していた。
FIELD BOTTLENECK 02
過去の保守記録は地域・拠点ごとに別システムで管理され、「同じ症状の事例」を全社横断で検索することが事実上できなかった。結果として、北米拠点で蓄積された知見が東南アジア拠点に届かず、同じ症状のトラブルを別拠点が独立に解決する非効率が常態化していた。
FIELD BOTTLENECK 03
ベテランのフィールドエンジニアが世界各地に分散しており、知見の共有が進まず、「あの人にしか分からない」状態が複数生まれていた。ベテラン本人の出張頻度も常識を超え、健康面・家族面での影響も看過できない水準に達していた。
WHY CLAVI
選定理由
KNOWLEDGE LAYER
30年分の保守記録を、機種別・世代別に活用する。
SELECTION FACTOR 01
K社が選定で重視したのは「過去30年分の保守記録」を整理しなくてもそのまま学習できること、そして「設備機種違いの誤回答」を抑止できることだった。汎用AIでは機種を混同する例があり、安全上のリスクと判断された。
SELECTION FACTOR 02
CLAVI Miningは特許技術によるハルシネーション抑止と、機種別・世代別の検索精度の高さで選定された。PoC段階では北米・欧州・東南アジアの3拠点で同時並行で検証を行い、いずれの拠点でも事前診断精度が大幅に向上したことから、本格展開の判断が早期に下された。
SELECTION FACTOR 03
また、海外拠点での法令対応（GDPR、各国データ保護法）に標準対応していた点も、グローバル展開を前提とする選定で大きなプラスとなった。
AFTER
導入後の効果
FIELD RESULT 01
3倍
出張前の事前診断精度
【出張前の事前診断精度】判別精度が3倍に向上。「行ってみたら違った」案件が72％減。事前準備の質が劇的に向上した。
FIELD RESULT 02
4時間
部品手配のリードタイム
【部品手配のリードタイム】平均1.5日→4時間。事前手配の精度向上で顧客ダウンタイムを大幅短縮。顧客側の生産機会損失も大幅に低減した。
FIELD RESULT 03
約3.2億円削減
出張コスト
【出張コスト】年間約3.2億円削減。アフターサービス事業の利益率は4.1ポイント改善した。
FIELD RESULT 04
72％
単独対応比率
【フィールドエンジニアの独立度】中堅エンジニアが単独対応できる比率が38％→72％に上昇。ベテランエンジニアの出張頻度が大幅に低下し、家族との時間や次世代育成に充てる余裕が生まれた。
EXECUTIVE COMMENT
アフターサービス本部長コメント：「30年分の保守記録は最大の資産だったが、活用できていなかった。CLAVIで初めて『資産』として動いた。今後は予知保全データとの連携にも展開していく計画。」
FIELD ENGINEER VALUE
AIは人材戦略の重要要素
また、保守事業に従事するフィールドエンジニアの「やりがい」も向上した。「過去の事例を踏まえて顧客の問題を解決できる」体験が日常化したことで、若手エンジニアの定着率が業界平均を超える水準まで改善している。AIは人材戦略の重要要素にもなった。
INSIGHTS / NEXT
本事例から得られる示唆と、今後の展開
SERVICE STRATEGY 01
K社の事例は、「保守記録は最大の経営資産であるが、活用されなければ価値はゼロ」という現実を再確認させる。重工業に限らず、長期保守を伴う製造業にとって、過去の保守ナレッジをAIで活用可能にすることは、アフターサービス事業の利益率と顧客満足度を同時に変革する戦略的施策である。
SERVICE STRATEGY 02
K社では、世界各地のフィールドエンジニア組織でのCLAVI Mining活用を起点に、顧客向け「AIアシスト型保守契約」という新サービスの開発を進めている。AI診断によるダウンタイム短縮を契約上のSLAに組み込み、保守サービスの付加価値を高める戦略である。
SERVICE STRATEGY 03
また、設備設計部門への保守ナレッジのフィードバックループ構築により、「市場品質を設計に反映する」一気通貫の体制が整備されつつある。次世代設備の信頼性向上に直結する取り組み。保守AIは、製造業のサービス化戦略の中核技術になっている。