可用性を実現する製品サービスシステム（PSS）のコストを見積もる際の不確実性への対応。エピステモロジーとオントロジー

可用性を実現する製品サービスシステム（PSS）のコストを見積もる際の不確実性への対応。エピステモロジーとオントロジー

製品サービスシステム（PSS）は、単に製品を提供するのではなく、製品とサービスを組み合わせた包括的な価値提供を行うビジネスモデルとなる。PSSを提供する企業は、製品の提供だけでなく、製品の設計、製造、販売、保守、修理などのサービスも提供することで、顧客との長期的な関係を築き、製品のライフサイクル全体にわたる付加価値を提供することができる。

オントロジーは、ある特定の領域における概念や関係性を形式的に定義したものであり、その領域における知識共有や情報の統合に役立つものであり、PSSの設計や実装に役立つツールの1つとなる。PSSには、製品やサービス、およびそれらを提供するプロセスに関する情報が含まれ、これらの情報を統一的な用語や概念で表現することにより、PSSの設計や実装に関わる複数のステークホルダー間での共通理解を促進することができるようになる。これは例えば、PSSにおける製品やサービスについての用語や概念をオントロジーによって定義することで、設計や開発フェーズでのコミュニケーションや情報共有をスムーズにすることができるものにあたる。

また、PSSには膨大な情報が含まれているため、オントロジーを使用することで、製品やサービスに関するデータの構造化や分類が可能になる。これにより、PSSに関連する情報の検索やアクセスが容易になり、顧客満足度やサービス品質の向上などに役立つ洞察を得ることができる。

ここでは、このPSSとオントロジーに関して「Ontology Modeling in Physical Asset Management」第7章「可用性を実現する製品-サービス-システムのコストを見積もる際の不確実性への対応。エピステモロジーとオントロジー」をベースに述べる。

クラウドERPポータルの記事より。製品サービスシステム（PSS）とはProduct Service Systemの略で、持続可能な消費の実現に向けた手法のことで、従来の製造業では製品販売を中心としたビジネスモデルが主流だったが、製品サービスシステムでは、「モノを販売するのではなくサービスを販売する」という考えのもと、顧客にサービスを提供するものとなる。欧米をはじめとする世界中の企業は、製品販売から製品サービスシステムに移行しており、環境負荷の軽減や効率よくEPR（拡大生産者責任）を果たすことを目的としている企業もある。

ここで、製品サービスシステムを考えるために、プロダクトとサービスの違いについて述べる。プロダクトとは、購入してからある程度時間が経過しても商品の価値が変わらないもので、家電や自動車をはじめとしたハードウェア製品が挙げられる。一方、サービスとは購入時に価値がはっきりとしているものではなく、使用し続けることで顧客に価値をもたらすものとなる。

例えばスマホは、購入時から価値のあるプロダクトに見えるが、アプリの使用や友人とのやり取り、スマホ内に残る写真など、長く使えば使うほどユーザーにとって価値が高まる。その意味で、スマホはプロダクトではなくサービスに該当する。

製品サービスシステムには、大きく分けて「活用型PSS」と「寿命延長型PSS」がある。活動型PSSとは、企業や個人が使用する1つの製品を、複数のユーザーでシェアできる製品サービスとなる。

バッグをはじめとしたファッションアイテムなどトレンドに左右される製品や、自動車・家庭用工具といった使用機会が少なくても所有される製品、赤ちゃん用品など一時的に必要とされる製品、住宅や太陽光パネルといった初期・維持コストが高い製品などが、活用型PSSとして挙げられる。

活用型PSSは、普及しつつあるカーシェアリングや、映画そのものも活動型PSSですが、1本の映画コンテンツを複数のユーザーが視聴できる上に、1つのサービスでさまざまなコンテンツを楽しめるという、“映画を観る”以外のサービスを受けられる点も、活動型PSSの大きな特徴と言える。

寿命延長型PSSとは、メンテナンスや修理、またはアップグレードをして製品の寿命を延ばすことで、買い替えや廃棄を減らすことを目的とした製品となる。航空機や電子機器といった高価であり修理に特殊技術を要する製品や、家具など見た目を維持するために定期的なメンテナンスが必要な製品が挙げられる。

製品サービスシステム（PSS）では、製品に付属するサービスに価値を生み出すことが求められる。価値を生み出すためには、サービスの特徴を知ることが重要となる。ここでは、サービスに価値を生み出す4つの本質についてのべる。

まず一つ目がIntangibility（無形性）、これは目に見える姿や形がないことを指す。カーシェアリングでは、車というモノは目に見え、触ることができるが、「カーシェアリング＝複数のユーザーと車をシェアできる」というサービスは目に見えない。そのため、サービスは無形性があるものと言える。

次に、Heterogeneity（異質性）、サービスは標準化することができず、同じ内容のサービスが複数存在していたとしても、提供者によってサービスの提供方法は異なり、すべて同じ形で提供されることはほとんどない。すべてが機械的で単一なサービスでは顧客のニーズには応えられず、サービスとしての質を高められない。

サービス内容と提供方法が同じだったとしても、顧客によって受け取り方は違う。顧客によって感じ方が異なり、サービスの良し悪しはそれに左右されるため、サービスに個性が生まれて「異質性」を持つ。

3つ目は、Inseparability（同時性）、これは提供と消費が同時に行われることを指す。サービスは一般的な製品と違って、長期的に保有することはできない。例えば、カーシェアリングにおける「複数のユーザーと1台の車を共有する」というサービスは、カーシェアリングを利用している時間のみ提供されるものとなる。つまり、カーシェアリングというサービスの提供と、その消費は同時になる。

最後の要素がPerishability（消滅性）となる。サービスには無形性と同時性があるため、提供されたと同時に消滅する。例えばカーシェアリングでは、車を使用している時間のみ「複数のユーザーと車をシェアできる」というサービスが発生するが、利用が終わると同時にそのサービスは消滅する。

この論文ではこのPSSのコストを見積もるために、オントロジーを活用したアプローチについて述べている。

<以下内容>

「ロールスロイス社は、過去50年にわたり、エンジンのオーバーホールと修理サービスを提供している。OEMとして、サービスを提供することで、付加的な収入を得るとともに、製品がどのように使用されるかについて、知識と専門性を得ることができるのである。ロールスロイスのサポートサービスといえば、「Power by the Hour®」という言葉がよく知られているが、この言葉が使われるようになってから数年が経過している。ロールスロイスがこの商標を登録したのは1965年11月であり、製品サービスの提供が新しい現象でないことがわかる。The Economist（2011）によれば、ロールスロイスのサービス業への進出は、英国の他の産業にとって教訓となる可能性があるという。しかし、この現象は、まだ十分に理解されていない。
この不十分な理解は、この分野の研究が、200年以上にわたってこの問題を解決しようと試みてきたにもかかわらず、製品とは異なるサービスを構成し、定義するものが明確に定義されていないことによって複雑になっている文献によって支援されていません（Parry et al.2011）。Harker（1995）は、サービスを “足の上に落とせないもの “としてユーモラスに表現しています。彼の研究は、一般的に使用されているIHIPのサービスの特徴をサポートしています：無形-サービスの提供は物理的なオブジェクトを必要とするかもしれませんが、サービスは他のものとの関連でのみ存在します。IHIP の定義は有用ですが、例外として、高価値の投資財の製造とサポートに典型的に関与する複雑なネット ワーク化された産業基盤に具体的に言及しているものがあります。Aurich ら（2006）は、前者の機能遂行が後者によってサポートされ、製品関連の機能に対する顧客の要求を満たす限り、製品とサービスはもはや「孤立した人工物」と見なすべきではないと提案しています。

近年、製造業において、製品をサポートするサービス・パッケージを提供する企業が増えている。Vandermerwe and Rada (1988)は、製品に付随するサービス提供を通じてより大きな価値を獲得しようとする企業のこの動きを説明するために、servitizationという用語を用いている。企業による製品およびサービス提供のポートフォリオは、学術文献で研究されており、しばしば「製品サービスシステム」（PSS）と呼ばれる。
Baines and Lightfoot（2013）は、サービタイゼーションの特殊なケースとして、成果主義、業績主義、利用可能性契約などのインセンティブを伴う契約メカニズムと結びついたプロダクト・サービス・システムによる「高度なサービス」の提供を指摘している。Meier et al. (2010)は、PSSのようなデリバリーシステムは、もともと知識集約的な社会技術システムであることを強調している。しかし、本章の目的は、PSS の広範なレビューを提供することではありません。Tukker（2014）は、現在の製品サービスに関する文献の分析を行っている。PSSの概念化と用語、および設計方法論に関するTukkersの知見（15-16頁）は、PSSを分析する際の課題のいくつかを明確に洞察している。特に、「…ツールがまだ不足しており、PSS設計を推進すべき要件や、共創プロセスをいかに組織化するかが重視されていない可能性がある」「しかし、ケーススタディから定量的データを分析する定量的研究手法がまだほとんど適用されていないことが印象的である。今後、このような研究が望まれる…” と述べている。

本章では、可用性を実現するPSSのコストを見積もるという文脈で、不確実性に対処するための課題を解決するアプローチを提供することを目的としています。Cavalieri and Pezzotta (2012)は、PSSを「システム」として包括的に扱い、その動的挙動を時間軸で捉え、性能指標の適切な定義を提供できるアプローチが存在しないことを強調している。Hypkoら（2010）は、高度なサービスの提供に注力するメーカーは、経済発展に関する結果の不確実性に直面し、不確実な収益に対処する可能性が高く、一方、機器とサポートのみを提供するメーカーは、不確実なメンテナンスコストに対処する可能性が高いことを強調している。したがって、先進的なサービス提供者が他の潜在的な提供者に対して競争優位を獲得するためには、顧客とその中核的なビジネスプロセスに関する優れた知識を吸収することが極めて重要である。このため、Erkoyuncu et al. (2011a)は、PSSによる高度なサービスの提供に関わる経済主体間の相互連関の理解を支援する枠組みが、そうしたサービスの提供で行われる活動の観点から不足していることを強調する。この観点では、特にコストの不確実性のモデリングを目的として、サービスの供給と需要の動的な性質を捉え、可視化することが優先される。Thenentら（2014）は、PSSを関係者間で共通理解することの理論的・実際的な難しさを指摘している。このような困難は、先進的なサービスのコストを見積もる目的で、先進的なサービスがどのように提供されるかを定義する際に、特に陰湿で誤解を招きかねない。我々は、不確実性の存在下での認識論と存在論の相互作用に焦点を当て、将来の研究への示唆をもって結論とする。」

7.1 Introduction 
　　　　　　　　(序文)
7.2 Why Is Uncertainty Important in Modelling a PSS?
    (PSSのモデリングにおいて、なぜ不確実性が重要なのか？)
7.3 Systems-Based Approach to Cost Modelling for PSS
    (PSSのコストモデリングに対するシステムベースのアプローチ)
7.4 Uncertainty in Classic Service Cost Estimation
    (古典的なサービスコスト見積もりにおける不確実性)
7.5 Uncertainty in a System-Based Model
    (システムベースモデルにおける不確定性)
7.6 Addressing Uncertainty in PSS
    (PSSにおける不確実性への対応)
　　　　7.6.1 Are We Measuring the Right Things?
        (私たちは正しいものを測っているのか？)
　　　　7.6.2 Towards an Ontology for PSS
        (PSSのためのオントロジーに向けて)
7.7 Conclusions
    (結論)

製品サービスシステムへのAI技術の適用について

製品サービスシステム(Product-Service System, PSS)では、AI技術の適用がさまざまな側面で可能となる。以下に、PSSへのAI技術の適用事例について述べる。

• 顧客ニーズの把握と予測: AI技術を使用して、顧客の行動データや嗜好情報を分析し、顧客のニーズや要求を把握することが可能となる。機械学習やデータマイニングの手法を用いて、顧客の嗜好や傾向を予測し、個別にカスタマイズされた製品とサービスの提供を可能にする。
• 製品の予知保全とメンテナンス: センサーデータや異常検知アルゴリズムを活用して、製品の状態をリアルタイムに監視し、潜在的な故障や問題を予知する。これにより、予防保全やタイムリーなメンテナンスを実施し、製品の可用性と信頼性を向上させることができる。
• リアルタイムサポートとトラブルシューティング: AI技術を活用して、製品使用時に発生する問題や障害の解決をサポートする。これは、自然言語処理やチャットボット技術を組み合わせた仕組みにより、顧客との対話を通じてトラブルシューティングを行い、リアルタイムでサポートを提供するものとなる。
• 製品デザインと最適化: AI技術を使用して、製品の設計と最適化を行う。これは、生成モデルや“進化的アルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べている進化的アルゴリズムを活用して、製品の設計パラメータや機能を自動的に最適化し、顧客の要求や制約を満たす最適な製品を提供するものとなる。
• 予測分析と需要予測: AI技術を使用して、市場の需要予測やトレンド分析を行う。これは時系列データやマーケットデータを解析し、需要予測モデルを構築することで、製品の需要予測と生産計画の最適化を支援するものとなる。

これらのAI技術の適用により、PSSはより効果的な顧客満足度やビジネスパフォーマンスを実現できるようになり、データ駆動型の意思決定や効率的なリソース活用にも貢献することができる。