IFSラボ:革新的なエンタープライズビジネスソフトウェアソリューション

IFSラボでは、失敗が許されます。革新的なソリューションがすべて製品になるとは限りません。中には1か月経っても上手くいかないケースもあります。エドワードランドがかつて言ったように、「創造性の本質は失敗を恐れないこと」です。

IFSラボのプロジェクトから多くの新機能が生まれました。以下に例を示します。

• IFS Aurena Botは、IFS World Conference 2018で発表されました。2015年、IFSラボは、IFS Applications搭載のチャットボットの人工知能(AI)機能の最初のバージョンを紹介しました。IFS Aurena Botは、多数の反復や技術の試行錯誤の末に誕生しました。IFS Aurenaだけでなく、Skypeなどのサードパーティチャネルからアクセスすることができ、会話型の新しいユーザーインターフェイスによってユーザーエクスペリエンスが向上します。
• IFS IoT ビジネス・コネクターは、IFS World Conference 2016で発表されました。IoTアプリケーションは、ノルウェーのオスロにある都市交通事業者であるSporveienの概念実証(PoC)プロジェクトで初めて使われました。同社の列車にはサービスニーズに関する大量のデータを取り込むセンサーが搭載されており、柔軟な予知保全、コスト削減が可能で、より多くの列車を稼働させることにつながります。
• IFS Business Appsは、Android、iOS、およびMicrosoft Windows Phone向けのスマートフォンアプリです。各アプリは、経費や購入の承認、顧客関係管理、時間報告などの特定のタスクに焦点を当てています。

デジタルツインは、物理的な資産を仮想的に表現したものです。通常、デジタルツインはIoTに関連した場面で使われます。IFSラボでは、デジタルツインがビジネスアプリケーションに与える影響や、この状況で果たすべき役割を見極めようとしています。私たちは、デジタルツインアプリケーションがお客様の設備資産とIFS製品とを連携することで、以下のような潜在的な可能性があると考えています。

• デジタルツインでは、関連データに簡単にアクセスできます。設備資産の場合、IoTセンサーのライブデータだけでなく、設備資産管理(EAM)やERP、サービスアプリケーションによく見られる保守データ、健康と安全の記録、リスクとコンプライアンスのデータ、調達データなども漏らさず含めることができます。
• デジタルツインの状態を視覚化し、その視覚化によって構造やデータをナビゲートできます。視覚化には、分解立体図、2D図面、3Dモデル、さらに時間を4つ目の次元とする4Dモデルなどがあります。
• 過去、現在、未来に対応―つまり、ステータスを表示し、過去を振り返ってある時点にどうだったかを確認、そして今後何が起こるかをシミュレートまたは推定します。

ウェアラブル技術のビジネスアプリケーションとは何でしょうか。答えは非常にシンプルで、時間や場所を問わず、IFSのビジネスソフトウェアと通信できるということです。ラップトップやタブレット、スマートフォンすら使用する必要はありません。拡張現実(AR)と組み合わせることで、時間や場所を問わず、現実世界とやり取りしながら情報を入手できます。

IFSラボは、ウェアラブル市場の新しい技術を常にウォッチしています。拡張現実(AR)を使用してIFS製品から取得したビジネスデータをユーザーが現実の世界に重ね合わせて見ることができる、スマートグラスなどのヘッドマウントデバイスのソリューションに特に注目しています。

スマートグラスを使用して現場で割り当てられた作業に関連するデータを仮想オーバーレイとして見ながら作業を行うるフィールドサービス技術者を想像してください。IFSラボは、マイクロソフトやZebraなどの主要なテクノロジープロバイダーと連携して、拡張現実や複合現実のビジネスアプリケーションを最大限に高める方法を模索しています。

IFSは先日、IFS Applicationsと連携して、「病欠の電話をする」や「CRMアクティビティを更新」などのシンプルで効果的なダイアログを表示するチャットボット、IFS Aurena Botを発表しました。

では、次にくるのは何でしょうか。人々はなぜチャットボットや他の形式の会話ユーザーインターフェイスを「インテリジェント」とみなすのでしょうか。同時に、一般的なインテリジェンスのようなものはまだ存在していません。IFSラボでは、機械学習アルゴリズムやデータ、コンテキストなどの十分な機能をボットに提供することで、チャットボットをインテリジェントと認識し、ユーザーエクスペリエンスや価値を高めることができると考えています。

そのため、IFSラボでは会話型ユーザーエクスペリエンスの次のステップを引き続き調査していきます。

人工知能(AI)については、多くのことが書かれてきました。AIは、長年IFSにとって通常のソフトウェア開発の一部に過ぎませんでした。たとえば、IFS最適化スケジューリング(IFS PSO)は、過去12年間、ニューラルネットワークなどのAI機能を使用して、現場の作業員に最適なスケジュールを作成してきました。

AIは、私たちが思いついたことのないビジネスソフトウェアに多くの可能性をもたらします。IFSラボでは、どのタイミングで製品の機能を改善または追加するべきかを見極めるために、さまざまなユースケースを調査してプロトタイプを作成しています。