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ダイキン、AIでエアコン修理を「一発完了」

修理効率化と部品在庫削減の一石二鳥を狙う

2018年4月20日(金)

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エアコンの出番である夏が近づいてきた。使用頻度が高まるのと比例して、修理依頼も増えていく。空調事業で世界シェア首位(金額ベース)のダイキン工業は、1回の訪問で修理が完了するように部品をAI(人工知能)が選定する試みを始めている。

エアコンの稼働率が高まる夏場は修理依頼が殺到する

「一発完了率」を上昇

 「エアコン修理における『一発完了率』を上げたい」。ダイキン工業の福井康浩フィールドサービス担当部長は、AI活用の狙いをこう話す。同社は、エンジニアが1度訪問しただけで修理を完了できた比率を「一発完了率」としている。比率を高めるポイントは、必要な部品を適切に選び、現場に持参できるかどうか。多くの現場を経験したエンジニアの知恵がカギを握るが、ダイキンはこの「部品選定」プロセスで、今夏からAIの活用を本格化させる。

 ダイキンは全国約50カ所に保守サービス拠点を設け、エンジニアを配置している。エアコン使用率が高まる6~8月には、1日平均で1000件以上の修理依頼が殺到するという。サービス拠点で修理の相談を受けると、聞き取った故障の内容を過去の事例と突き合わせたり、全国で共有している部品の出荷実績情報などを活用したりして、必要となりそうな部品を選定。前日までに部品を手配し、修理に向かうという段取りだ。

 昨夏、ダイキンはベンチャーのABEJA(アベジャ、東京都港区)と提携して独自のAIを開発。エンジニアが携行した部品の情報を含む、過去3年40万件の「一発完了事例」を教師データとしてAIに学習させ、実際に運用した。

 結果は良好。AIが提案した部品を携行した場合の「一発完了率は人間並みで、はじめてのトライにしては悪くなかった」と福井部長は振り返る。今夏に向けて教師データを改良。優秀なエンジニアが手掛けた修理事例に限定したうえで、過去10年分のデータをAIに読み込ませることにした。加えて、AIが選定した部品が現場で実際に役立ったかどうかも学習させ、AIをさらに賢く進化させる。

コメント1件コメント/レビュー

これってナレッジベースを上手く活用してるだけではないでしょうかね。(2018/04/20 18:00)

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「ダイキン、AIでエアコン修理を「一発完了」」の著者

庄司 容子

庄司 容子(しょうじ・ようこ)

日経ビジネス記者

日本経済新聞社に入社し、社会部、横浜支局を経て企業報道部へ。化学、医療、精密業界、環境などを担当。2017年4月から日経ビジネス記者。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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これってナレッジベースを上手く活用してるだけではないでしょうかね。(2018/04/20 18:00)

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