現場フィールドサービス型 / Demo
現場フィールドサービス型
設備工事・修繕・訪問サービス・保守など、現場で作業する業種
よくある課題
現場フィールドサービス型 で、こんなことに困っていませんか?
工事台帳 Excel と訪問管理 SaaS が別で、進捗が一覧できない
平均工事日数の悪化に気づくのが月末になる
緊急対応 SLA の遵守状況がリアルタイムで見えない
再訪率が把握できず、現場品質の改善打ち手が遅れる
Autopilot でできること
業務タイプに合わせて、5 つの動きを支援します
数字を業務フローに沿って整理する
Excel / CSV / 既存 SaaS のデータを、業務フロー (商談 → 受注 → 完了 など) に並べて表示します。
異常や変化に早く気づく
予実差・前月比・前年比・連続日数の異常を自動検知し、見落としを減らします。
AI が確認すべき論点を整理する
発生した異常について、原因仮説・確認観点・関連 KPI を AI が整理します (断定はしません)。
必要に応じて指示化する
確認した論点を「指示」として担当者に渡し、完了 / 結果フィードバックまで追えます。
月次レビューにつなげる
日次の気づきと指示の積み上げを月次レビューに自動で集約し、次月計画に橋渡しします。
Autopilot で見える数字
この業務タイプで、毎日見える KPI
- 受注件数
- 訪問完了率
- 平均工事日数
- 再訪率
- 緊急対応 SLA
サンプルデータ例
普段使っているデータをそのまま取り込めます
Excel / CSV / 既存 SaaS のエクスポートをそのまま Autopilot に流し込めます。
- 工事台帳 Excel
- 訪問管理 SaaS
- 顧客 CRM (CSV)
Connector mapping example
列名やフォーマットの違いを、Autopilot が吸収します
バラバラな列名や Excel 項目を、Autopilot の共通 KPI モデルに変換します。 このサンプル CSV の列は、Connector Gateway によって Autopilot の 共通 KPI へ変換されます。
サンプル CSV
現場フィールドサービス型 のサンプル CSV をダウンロード
demo-field-service-sample.csv ・ 6 行 × 4 列
| 元データの列 | Autopilot KPI | 表示名 / 意味 |
|---|---|---|
受注件数 | orders | 受注件数 |
訪問完了数 | shipments | 訪問完了数 |
平均工事日数 | fulfillment_days | 平均工事日数 |
再訪率 | repeat_rate | 再訪率 |
サンプル列 → KPI 変換プレビュー
| 元データの列 | サンプル値 | Autopilot KPI | 信頼度 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
平均工事日数 | 7.2 | fulfillment_days平均工事日数 | 高 | 異常検知例で使う KPI (平均工事日数)。受注 → 引渡までの平均稼働日数 |
受注件数 | 23 | orders受注件数 | 高 | Connector Gateway が Autopilot の共通 KPI に変換します。 |
訪問完了数 | 181 | shipments訪問完了数 | 高 | 予定された訪問のうち、完了した件数 |
※ これは Public 上の静的プレビューです。実際の取り込みは Connector Gateway 経由で行います。
STEP 01 — 数字が見える
毎朝、主要 KPI が Cockpit に表示されます
受注 / 訪問完了率 / 工事日数が日次で見える
STEP 02 — 問題が見える
異常や予実差を、Autopilot が自動で見つけます
工事日数の異常上昇と現場 A の負荷を特定
平均工事日数が前月比 +30%
工程ボトルネックが現場 A に集中しています
STEP 03 — 次の一手が決まる
AI が「処方箋」を提案します
「担当再配分」処方箋を承認し案件を再配分
担当再配分提案
現場 A の 3 案件を現場 B / C に再配分し、負荷を平準化しましょう
最初の改善アクションまで
3 ステップで「動ける」状態になる
- 01
数字が見える
受注 / 訪問完了率 / 工事日数が日次で見える
- 02
問題が見える
工事日数の異常上昇と現場 A の負荷を特定
- 03
次の一手が決まる
「担当再配分」処方箋を承認し案件を再配分
Productivity Intelligence
この demo で見られる改善サイクル
Autopilot を使い続けると、KPI が見えるだけでなく、改善が積み上がっているか・何が効いたかが分かります。
生産性改善指数
今月、自社がどれだけ改善しているかを 100 基準の指数で確認できます。
改善実行 / 改善成果 / 品質影響の内訳
改善指数を 3 つに分解し、何が指数を押し上げ・押し下げているかを参照できます。
改善要因 top3
今月の改善に最も寄与した変化を、KPI と紐づけて並べます。
次に効きそうな改善策
既存の異常 / 計画 / 接続から、次に取り組むべき改善アクションを 3 件まで提示します。
月次推移
snapshot を月次で蓄積し、改善が続いているか / 横ばいかを compact なグラフで確認できます。
施策寄与
完了した施策と KPI 変化の関係を、因果効果ではなく参考メモとして表示します。
結果フィードバック
完了済みの施策に「改善した / 変化なし / 悪化」を記録し、次回の判断に活かせます。
関連 KPI 紐づけ
施策と関連する KPI を後付けで訂正でき、寄与メモの精度を上げられます。
同業比較（参考）
匿名化された cohort に基づく補助表示です。偏差値・順位・ランキングは表示しません。
※ Productivity Intelligence は Autopilot Core に内包される改善可視化レイヤーです。施策寄与は参考メモであり因果効果を断定するものではありません。同業比較は匿名化された cohort に基づく補助情報で、個社の優劣を断定するものではありません。
利用開始まで
現場フィールドサービス型での 4 ステップ導入
- STEP 01業務タイプを選ぶ
「現場フィールドサービス型」を選ぶ
- STEP 02必要なデータをつなぐ
工事台帳 Excel / 訪問管理 SaaS / 顧客 CRM をつなぐ
- STEP 03初期データを入れる
過去 3 ヶ月分の工事 / 訪問データを取り込む
- STEP 04チームで確認する
保守グループ全員で Cockpit を確認し、運用に乗せる
現場フィールドサービス型で、Autopilot を動かしてみる準備ができました。
相談・料金・補助金の活用は、いずれもデモ確認後でも、確認前でも ご相談いただけます。