IoTエッジ予測・「フィールドサービス」最適化AI【コンピューター機器メーカー】 
出荷済みのサーバーやネットワーク機器の稼働ログ（温度、負荷、ファンの回転数等）をエッジAIで常時監視し、故障の予兆を検知した瞬間に保守パーツの手配と技術者の派遣を自動予約するシステムです。「壊れる前に直す（CBM）」を実現し、BtoB顧客のダウンタイムをゼロにします。経営企画として、保守業務を「コストセンター」から「高付加価値なサービス収益源」へ転換。社内SEは、クラウドとデバイス間をセキュアに結ぶデータ連携基盤を構築し、過去の故障パターンを学習したAIモデルを実装します。技術者の移動ルート最適化とも連携させ、人手不足の中での保守効率を最大化。圧倒的な「可用性」というブランド価値を確立します。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
収益最大化 顧客満足度向上 |
| 業界② |
コンピューター機器メーカー |  対象 |
アフターサービス |
 費用 |
500〜6000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- デバイスからのテレメトリデータ収集基盤（MQTT等）構築
- 故障予兆検知AIモデルの構築とアラート精度の検証
- 保守パーツ在庫およびサービスエンジニア派遣システムの統合
期待できる効果
顧客のダウンタイムゼロ化。保守費用の適正化。強固なリテンション（解約防止）。
躓くところ
大容量ログデータの通信・蓄積コスト。顧客側ネットワーク（ファイアウォール）の制限。
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