アフターサービスとは？ 製造業における課題と収益拡大の成功ポイント

耐久消費財

耐久消費財のアフターサービスでは、製品の耐用期間中の安定的使用をサポートするために、定期的なメンテナンスや消耗品提供が中心となります。製品の性能維持や寿命延長を図り、顧客満足度を高めることを目的とします。

生産財

生産財の場合、主に業務の効率化や生産性向上を目指した専門的なサポートに重点を置きます。これには迅速な問題解決、予防保守、またはシステム全体の最適化が含まれます。生産活動への影響を最小限に抑えつつ、顧客の業務パフォーマンスを最大化することを目的とします。

以下の表では、耐久消費財と生産財の特性やアフターサービス内容を比較しました。

ストックビジネスとフロービジネスの違い

アフターサービスビジネスは、ストック型ビジネスとして顧客満足度を向上させることでリピート契約を実現し、安定した収益基盤を構築することで、継続的な顧客関係の維持が収益の安定性と予測性を高めます。

一方、フロー型ビジネスである製品販売は、製品のQ（品質）、C（コスト）、D（納期）や営業力を強化することで短期的な収益拡大を目指しますが、収益の安定性に欠ける傾向があります。

当たり前サービスを基盤に

「当たり前」を確実に実行することはアフターサービスにおける最重要事項です。トラブル対応や基本的なサポートを迅速に提供することで、顧客との信頼を構築します。この安心感が、期待を超えるサービスを展開するための土台となります。

期待を超えるサービスの提供が鍵

アフターサービスにおいて、顧客の期待を超えるアフターサービスを提供することは、顧客満足度向上の重要な要素です。例えば、IoTを活用した予防保守や、独自の付加価値を創出するサービスにより顧客ニーズを先取りし、競合他社との差別化を実現します。

企業収益への貢献

顧客満足度が向上することで、契約の長期化や製品の再購入が促進され、企業収益の安定化につながります。さらにこれによりブランド価値が高まり、企業の持続的な成長が可能となります。

ハードディスク（HDD）交換の簡素化

従来のハードディスク交換作業では細々とした複雑な操作が必要でしたが、スロット挿入タイプに変更することで大幅に改善されます。この仕組みにより、交換作業の効率が向上すると共に、操作ミスやトラブルのリスクが軽減され、顧客に対して安定したサポートが提供可能となります。

ファン交換の簡素化

ファンの交換作業では、ネジを使用しない設計を採用することで迅速な作業が可能となり、メンテナンス時間の短縮、稼働率の向上につながります。さらにこのような効率化されたサービスを「当たり前のサービス」として基準化することで、「期待を超えるアフターサービス」の価値がより際立つ結果となります。

また、交換作業の簡素化は単なる技術的な改善にとどまりません。顧客満足度が向上することで、契約の長期化や製品の再購入を促進し、企業の収益安定化や競争優位性の確立にも直接的に貢献します。こうした作業性改善が、期待を超えるアフターサービスの実現における鍵となっています。

品質の個人差

アフターサービスの品質はエンジニア個人のスキルに依存する傾向があります。そのため、技術力や対応力における差がサービスの一貫性を妨げる要因となり、顧客満足度に影響を及ぼす可能性があります。

育成とノウハウの継承

高スキルのエンジニアを確保することや、効率的に育成することは重要な課題です。技術やノウハウの体系化が不十分だと、次世代への継承が難しくなり、アフターサービスの安定性を損なう可能性があります。

アフターサービス市場の変化

技術の進化に伴い、アフターサービスは従来の単純な修理対応から、システム全体の効率化やデータ活用を含む包括的なソリューションへと移行しています。この進化により、サービス内容が単純かつ平易な対応から、より複雑で高度な技術対応へと変化していることが課題となっています。

特にエンジニアに求められるスキルセットは大幅に拡張されています。システム全体の運用最適化、IoTやAIを活用した新技術への対応能力といった幅広く高度なスキルが不可欠です。こうした要求は従来の手法では対応が難しく、迅速かつカスタマイズされた対応が標準となりつつある点が課題として挙げられます。

これらの変化に適応するためには、エンジニアのスキルアップや新たなソリューションの導入が欠かせず、従来の枠を超えた柔軟な体制の構築が急務となっています。

技術は単純から複雑へ

市場の変化と顧客要求の高まりにより、アフターサービスで対応すべき技術が大きく進化しています。初期にはハードウェア中心の対応が主流で、例えばHDDの交換など、単一部品の交換に焦点を当てていました。しかし現在では、ソフトウェアやシステム全体を含む複雑な対応が求められるようになっています。具体的には、システム全体の効率化やデータ運用の最適化を実現する対応が必要となっています。

また、製品の使用環境が高度化する中で、ハードウェアとソフトウェアを統合した一体的な支援が不可欠となっています。これにより、顧客はデータ運用の最適化や作業時間の短縮、製品効率の継続的な向上といったメリットを享受することができます。

しかし、こうした支援を実現するには、技術の複雑化に対応する体制整備やスキル向上が求められる点が課題となっています。

対応技術は平易から難解へ

技術の進化に伴い、例えば、不具合解析においては、従来の平易な集積回路（TTLレベル IC）の対応から高度で複雑なカスタムLSI技術への対応が求められるようになっています。具体的には、基本的な修理作業にとどまらず、自社で開発した高度な製品や汎用（はんよう）PKG（パッケージ製品）への対応が必要となり、その複雑性が著しく増しています。

さらに汎用PKGは広範囲の用途に適用できる反面、製品ごとの独自ニーズに応じたカスタマイズが欠かせません。このため、特殊な技術や状況に対応するための柔軟性と専門性を兼ね備えた高度なエンジニアリングスキルが不可欠です。

こうした技術対応の複雑化は、顧客にとって製品寿命の延長や業務効率の向上といった大きな利益をもたらしますが、企業にとっては人財育成や体制整備といった新たな課題を生み出しています。

【Step 0】各個人が知識や技術を獲得できるようにする

個々のエンジニアが専門的な知識と技術を効率よく身につけるために、以下の取り組みを進めます。

個別スキルの向上

エンジニアには、幅広い専門知識を体系的に学ぶ機会を提供します。

ナレッジ共有

組織内で情報共有を効率化し、技術ノウハウを活用できる体制を整備します。

実践的な技術習得

実地研修や模擬環境を活用し、エンジニアが実務に直結する技術を磨く実践的な学習機会を提供します。

【Step 1】人to人：サポートセンターとフィールドの連携による遠隔支援

次に必要なのは、サポートセンターと現場エンジニアの連携を強化し、遠隔支援を最大限に活用できる体制を築くことです。

具体的なステップは以下のとおりです。

サポート体制の強化

サポートセンターが現場エンジニアをリアルタイムで支援できる仕組みを整備します。
複雑なトラブルにも対応が可能となり、顧客への迅速なサービス提供が実現します。

連携の効率化

サポートセンターとフィールドエンジニアの間で、情報共有と連携を効率化することで現場対応力を向上させます。
問題解決の速度と精度が向上します。

リモート技術活用

AR（拡張現実）技術などのリモート支援システムを導入し、遠隔地からでも的確な支援が行える環境を構築します。
現場エンジニアとエキスパートエンジニアの負担を軽減し、効率的な対応が可能となります。

【Step 2】人toツール：IoTによる常時データ収集で分析

次に取り組むべきは、IoTを活用したデータの常時収集と分析による価値創出です。具体的なステップは以下のとおりです。

IoT活用によるデータ収集

製品にセンサーを搭載し、稼働状況や異常兆候を継続的にモニタリングします。
現場状況をリアルタイムで把握することで、迅速な対応が可能となります。

データ分析による価値創出

収集されたデータを分析し、製品の状態を評価することで、課題解決の糸口を見つけます。

予防的対応の強化

分析結果を基に、トラブル発生前に予防的な対応を取ることで、設備稼働率の向上と製品の信頼性を高めます。このプロアクティブなアプローチは、顧客満足度と企業競争力の向上につながります。

【Step 3】ツールtoツール：IoTによる常時データ収集から診断予測

次はIoTデバイス間でのデータ共有を進化させ、診断や対策の自動化を図ります。具体的なステップは以下のとおりです。

自動化の進化

IoTデバイス間で直接的にデータを共有することで、問題が検出され次第、自動的に解決プロセスが開始されるようにします。
スピードと正確性が向上します。

診断予測の精度向上

機械学習を活用すると、未来のトラブルやメンテナンスの必要性を正確に予測できるようになります。

自律型サービスの提供

ツール同士の連携を深めることで、エンジニアの介入を最小限に抑えた自律型のソリューションを構築。顧客の利便性を大幅に向上できます。

【Step 0】（現状）販売促進のためのアフターサービス

この段階でのアフターサービスの位置づけは、あくまで補助的な活動にとどまっています。具体的には、製品購入後に以下のような基本的な顧客フォローを行っています。

【Step 1】アフターサービスビジネスの確立

次の段階は、アフターサービスを単なる補助活動から収益を生むビジネスモデルへと進化させることです。

【Step 2】期待を超えるアフターサービスの展開

最終ステップでは、顧客の期待を超えるサービスの提供により、より高い価値を創出することを目指します。

【顧客ロイヤルティの向上例】

顧客との信頼関係を深め、長期的な関係を築くには、顧客満足度向上を目的とした具体的な施策が不可欠です。ここでは、実践的な取り組み例をご紹介します。

【Step 1】各種データを記録する

最初のステップは、アフターサービス業務に関連するデータを記録し、共有可能な形で蓄積することです。

具体的な取り組み

部品在庫の可視化や問い合わせ対応記録、作業記録の充実化を図ることで、正確な情報に基づいた迅速な対応が可能になります。

【Step 2】各種データを活用する

次のステップでは、記録したデータを活用して、アフターサービスの価値をさらに高めます。

具体的な活用例

点検や部品交換の提案を行い、突発作業から計画作業への移行を推進し、顧客の設備稼働率向上や保守契約率の向上を図ります。

【Step 3】アフターサービスビジネスを伸長させる

最終ステップでは、記録および分析したデータを基に新たなアフターサービス提案を行い、収益化につなげます。

具体的な提案

新しい付加価値サービスの開発や、顧客のニーズに合ったアフターサービスメニューの展開。

人財育成について

アフターサービスの収益拡大に向けた重要な三要素の人財・スキルの面では、人財育成と組織全体での知識共有が不可欠です。これを達成するためのアプローチを以下にご紹介します。これらのアプローチを組み合わせることで、エンジニアの作業品質が均一化し、高い顧客満足度を目指すことが可能となります

1．技能伝承

技術者同士での情報共有を促進し、ベテラン技術者の実務経験やノウハウを次世代に継承します。

2．集合教育

計画的なトレーニングを実施し、各エンジニアのスキルレベルに応じた体系的な教育を提供します。

3．eラーニング

柔軟な学習環境を整え、インターネットを利用した自己学習ツールを活用することで、時間や場所の制約を超えてスキルアップを促します。

4．各種制度の設立

スキルマップを作成し、各エンジニアのスキルセットを可視化することで必要な技術や知識を明確化します。

アフターサービスを含めた人財育成の事例紹介

アフターサービスの作業品質を維持し、収益拡大を実現するために重要なエンジニアのスキル向上には、資格管理体制の整備も重要です。以下では、横河ソリューションサービス株式会社が実際に導入している具体的な取り組みをご紹介します。

スキル向上のための資格認定制度

エンジニアの技術レベル向上のために横河ソリューションサービス株式会社が導入している資格認定制度は、主に3段階にわかれています。

この制度により、明確なキャリアパスを設け、計画的なスキル向上を支援しています。

スキル管理と資格管理

エンジニアのスキル状況を適切に管理することで、アフターサービスの作業品質維持と効率的な人員配置を実現しています。

スキルマップの作成

製品区分ごとに必要な技術スキルを一覧化し、各エンジニアの得意分野や認定状況を可視化しています。このマップを活用することで、効率的なリソース配分と組織全体でのスキル活用を推進しています。

これらの取り組みにより、エンジニアのスキル向上が体系的に進み、アフターサービスの作業品質と収益の向上を実現しています。

1．アフターサービス業務支援システムの構築

効率的な業務支援システムを導入することで、トラブルや問い合わせへの迅速対応が可能になります。

2．運用のフローを変える

既存のプロセスを見直し、より効率的で迅速な対応を可能にする運用フローを構築します。

3．製品品質向上：設計部門とサービス拠点の連携

製品の品質向上を目指し、設計部門とサービス拠点の効率的な情報共有を推進します。

4．S-BOMの最新化（サービスビジネスの起点）

S-BOM（サービス用部品表）の最新化とは、製品のライフサイクル全体を通じたデータを統合・管理することを通して、効率的な計画策定と迅速なサービス提供を可能にすることです。以下に具体的な戦略をご紹介します。

ライフサイクル情報の統合

機器の導入、増設、改造、点検、部品交換、廃棄に至るまでの最新の稼働情報を一元的に管理します。製品の稼働状況を正確に把握し、保守作業や部品交換の計画に活用できる基盤が整います。

戦略立案の基盤

集約されたデータを基に効率的な保守計画や部品の改廃計画を立案します。例えば、製品使用状況や過去のトラブル傾向を活用し、予防保守の計画や適切な部品在庫の管理が実現します。

リアルタイム更新

各ライフサイクルステージで発生するデータをリアルタイムで更新することで、常に最新の情報を基にした対応が可能となります。

最適なサービス提供

データに基づいてトラブル防止策や予防保守の提案を強化し、顧客満足度と収益性の向上を目指します。

部品在庫の最適化の例

部品在庫管理を効率化することで、不要在庫の削減や収益性の向上を図れます。以下に具体的な取り組みをご紹介します。

上記の取り組みにより、製品の信頼性向上と顧客満足度の向上を同時に実現できることから、顧客との関係を強化し、長期的なサービス収益の確保につなげていくことができます。

アフターサービスメニュー充実・収益率向上

アフターサービスの競争力を高め、収益率を向上させるには、データ分析を活用した点検整備の最適化が不可欠です。以下に蓄積されたデータと保守に関する知識を活用して、効果的な点検整備を実現する方法をご紹介します。

点検周期・部品交換周期の見直しによる故障削減

一過性の故障や部品寿命に起因する故障は、適切なアフターサービス対応により削減が可能です。具体的な取り組みを以下にご紹介します。

アフターサービスと営業の一体オペレーション

アフターサービス部門と営業部門が密接に連携したオペレーションを構築することで、ビジネスボリュームの拡大が目指せます。以下に具体的な取り組みをご紹介します。

点検対象の確実な捕捉

点検の抜け漏れを防ぐために、戦略会議を定期的に開催し、対応策を具体的に決定します。これにより、顧客の期待を超えるアフターサービスを提供する基盤を整備します。

情報の流れ

特徴的な機能

成果

サービス機能

フィールドサービス（出張修理）やメンテナンスサービス（点検整備）に加え、保守契約の管理、作業計画の策定、作業報告など、現場でのサービス業務を包括的にサポートします。

基幹系機能

在庫管理、販売管理、購買管理など、バックオフィス業務を支援する機能を備え、サービス業務全体を円滑に運営します。

ServAir 進化の歴史

ServAirは、1970年代後半に横河ソリューションサービス株式会社での交代制勤務を支援するシステムとしてリリースされ、進化を重ねた結果、2016年に「ServAir」として大きく変革しました。過去のシステム「ESCORT」の機能を引き継ぎつつ、画面の操作性や業務効率を大幅に向上させることで、ユーザーの利便性を飛躍的に高めることに成功しています。