AIが最適化、調整業務の大幅軽減見込む
オプティマインドは2月6日、顧客からの業務依頼・発注時点で、移動効率とスタッフ分担効率・作業時間予測まで考えて、即座に最適な日時・スタッフをAIが自動計算する新システム「ScaLe（スケール）」の提供を開始すると発表した。
同社がこれまでメーンとしてきた物流とは異なる分野にも進出する。取り付け工事など人がサービス提供しに出向く産業に対し、最適な訪問計画を提示することで、スタッフの余剰稼働を減らしたり、稼働効率を上げたりできると見込む。
顧客訪問の日時確定までのリードタイムも大幅に短縮できることから、離脱率の低下や顧客満足度の向上にもつながると想定している。
今後、業務用機器メーカー（設置納品・保守点検）、ガス販売（訪問）、出張買取、ハウスクリーニング、集配クリーニング、インフラ工事（インターネット・電気・水道など）、産業廃棄物回収、家具・家電設置といった業界へ積極的に利用を働き掛ける。
フィールドサービス産業に従事している人を対象に、インターネット調査をした結果、75%以上が現時点でも「人手不足である」と回答。日々業務を遂行する際、困っていることや課題について質問した結果、「人の頭で最適な日時やスタッフを割り当てることが限界」と答えた人が50%近くに達した。
■調査概要・対象：フィールドサービス産業に従事する方への課題実態調査
調査方法：インターネット調査
有効回答数：412名
調査時期：2025年2月
一方、フィールルドサービスを過去に利用したことのある方を対象に、インターネット調査をした結果、依頼後に訪問日時が確定せずに待たされた結果「キャンセルした経験がある」と回答した人は31.3%に上った。「経験はないが、今後キャンセルする可能性がある」も32.3%に達した。
その経験で「ストレスを感じたことがある」と回答した人は64.9%だった。
■調査概要・対象：フィールドサービス利用経験者への実態調査
調査方法：インターネット調査
有効回答数：499名
調査時期：2025年2月
実際に訪問日時・スタッフ確定までの調整時間を70〜80%削減できたり、1日当たりの訪問・受注件数を1.2〜1.5倍に拡大できたりしているという。
（藤原秀行）※いずれもオプティマインド提供
