毎年、暑くなると増えるエアコンの訪問修理。難しいのは何が壊れたのかが分からないなか、交換部品を間違わずに持って行くことだという。最大手のダイキン工業は部品を選ぶ作業を人工知能（ＡＩ）に任せ、作業効率の大幅アップに取り組んでいる。同社によると、修理サービスの現場でＡＩを本格活用する例は全国的にも珍しいという。

大阪市中央区の同社のコールセンター。夏が近づくと家庭用、業務用を問わず、「冷えない」「におう」といった修理依頼の電話がひっきりなしにかかってくる。これを受け、各地のサービス拠点が必要な交換部品を手配し、修理担当者を出動させる。

ただ、１台のエアコンには平均約２千点の部品が組み込まれ、実際にどれが壊れたのかを事前に特定するのは難しい。経験を頼りに持って行くものの、現場で部品が足りないことに気づくケースも多い。訪問先ごとに機種も違い、すべての交換部品を持ち運ぶのも非現実的だ。

実際、ダイキンが昨夏受けた部品が必要な修理のうち、１回の訪問で直せたのは５３％。この「ミス」を減らすため、同社は東京のベンチャー企業「ＡＢＥＪＡ」のＡＩ技術を導入。１０年分の修理データをＡＩに学ばせ、昨夏に受けた修理依頼をこなす実験をしたところ、６４％の割合で正しく選定できた。

学習を進めればさらなる精度の向上も見込め、ダイキンは今月から選定作業をすべてＡＩに任せることにした。不要な部品を倉庫に戻す費用は１点あたり約７００円かかるといい、ミスが減らせれば作業の効率化に加えてコストの削減も見込める。

将来は、修理担当者のスキルに応じた仕事の割り振りまでＡＩに任せる方針という。山本仁史・サービス本部企画部長は「ＡＩの活用が叫ばれている一方で、どう使えばいいかノウハウを持っている製造業の現場は少ない。部品の選定や技術者のスキルをＡＩが学ぶ例はまだ珍しく、今後も業界をリードしていきたい」と意気込む。（福山亜希）