自動運転車の拡大は、スクリーン背後の人々に依存する

自動運転車（AV）ロボタクシーは、米国を中心に複数の主要市場で浸透し、新しいハブが次々と登場している。AV企業には、車両自体、基礎となる技術、地元の規制など、多くの変数を考慮する必要がある。紙上ではすべてが完璧に見えても、市場で競争力を示すにはそれだけでは不十分である。

では、どのような要素が必要なのか。どのようなXファクターが必要なのか。驚くことに、それは技術ではない。主要なAVブランドの背後にある技術には大きな違いがあるが、結局のところ、すべての企業が利用できる最も高度な技術を使用している。しかし、それでも微調整と監視が必要である。

競争上の差別化要因は、AVが完璧に動作しない場合に企業がどのように対応するかである。舞台裏では、人間がループ内にいる（「テレオペレーター」）チームが、リモートでAVを監視し、活発な旅、予定時間、介入が必要なインシデントを把握している。乗客がシートベルトを忘れた場合、または、交通渋滞のために車のシステムが混乱した場合など、テレオペレーターはいつでも介入して問題を解決し、乗客を安全に保つために準備ができている。

このサービスの品質と機敏性が、AVの成功を決定づける。乗客の安全と乗客の経験に直接影響し、組織の準備と介入のレベルを反映する。乗客を置き去りにするのではなく、迅速に対応する能力の差である。適切な戦略とAIツールを使用して、AV企業は人間の労働力を競争上の優位性に変えることができる。ここでは、その方法を説明する。

最悪の場合に備えて最も優れた人材を雇用する

まず、AV企業はテレオペレーターの役割に適した人材を雇用する必要がある。テレオペレーターであることは、高いストレスと高いリスクを伴う仕事である。誰かが車が動かないという通知を受け取った場合、それはドアが完全に閉じていないなどのごく普通のことかもしれない。あるいは、乗客が深刻な医療上の事象を経験しているかもしれない。最初は、オペレーターが知っていることは、乗客が助けを必要としていることだけである。

このような状況では、適切な人材を配置することが重要である。テレオペレーターは、無動于衷でなければならないが、同時に行動を起こすことができる。状況を進める必要があるかもしれない。緊急サービスを呼んだり、状況を冷静に説明したり、乗客を安心させたりする必要がある。

候補者を事前にスクリーニングすることで、AVのリーダーはテレオペレーターの役割に適した人材を見つけることができる。効果的なスクリーニングツールは、候補者のさまざまな特性を評価し、回復力と相関関係または逆相関関係にある特性をスキャンする。テレオペレーターには、高い感情的規制、明確な目的意識、低い神経症のレベルが必要である。これらの人々は、自然に圧力下で冷静にいられる。高圧的な状況では迅速に動く。インシデントが解決されると、他の車両を監視するために呼吸をして、続行することができる。これらの人々は、ロボタクシーで何かが間違った場合に助けてくれる人材である。

これらの固有の特性をスクリーニングすることは、AV企業が最高の潜在能力を持つ候補者を特定するのに役立つ。ただし、トレーニングが潜在能力を実現する鍵である。AVテレオペレーターは、役割を効果的に果たすために、強力な安全性フレームワークとカリキュラムをサポートする必要がある。これらのプログラムは、新しい人材が可能な限りすべてに対応できるサポートシステムになるのを助ける。

強力なテレオペレーターチームは、乗客の安全、信頼、忠誠心を直接サポートする。企業は、最も予想外の状況にも対処できることを示し、公共の信頼を築くのに役立つ。ただし、適切なテレオペレーターを雇用し、トレーニングすることは、最初のステップにすぎない。次に、これらの人々をサポートして、毎日パフォーマンスを維持できるようにする必要がある。

AIはサポートチームをサポートする

どのようなミッションクリティカルな資産でも、AVテレオペレーターには、必要なリソースと注目を与える必要がある。これは、AIが組織を支援する役割を果たす場所である。AIは、企業がテレオペレーターの幸福を評価し、サポートするのを助ける。

AVテレオペレーターは、仕事中は高い警戒性を維持する必要がある。数時間の活発な監視の後、テレオペレーターは疲労を感じる可能性がある。緊急事態では、1秒でも重要となる。AV企業は、テレオペレーターの疲労を監視し、パフォーマンスが低下し始めたときに、デスクから離れることを奨励する必要がある。

AIツールは、テレオペレータープラットフォームに組み込まれており、テレオペレーターの行動データを分析して、疲労と認知的過負荷を検出することができる。テレオペレーターは、シフトの開始時に迅速で直接的なマウスの動きで作業を開始するが、数時間後には動きが遅くなる可能性がある。AIは、このパターンをリアルタイムで認識し、テレオペレーターとそのマネージャーに、休憩を取ってリフレッシュする必要があることをアラートすることができる。そうでない場合、テレオペレーターの幸福と乗客の幸福が危険にさらされる。

AIは、製品とエンジニアリングチームに対するデータ駆動型の推奨事項を提供することで、テレオペレーターをより集中できるようにすることもできる。テレオペレーターが必要とするのは、AVを監視し、リアルタイムで問題を特定し、必要に応じて介入することを容易にするための、シンプルで直感的なシステムである。AIは、テレオペレーターがどれくらいの頻度でスクロールする必要があるか、どれくらいの距離マウスを移動する必要があるか、どれくらいの頻度でアプリケーションを切り替える必要があるかを監視することができる。これらのデータは、AVモニタリングシステムをよりシンプルで効率的なものにするための改善点を明らかにすることができる。

AIをサポートツールとして使用することで、AV企業はテレオペレーターのパフォーマンス、幸福、留任率を長期的に最適化し、組織全体の成功を促進することができる。

完璧さではなく準備が重要

自動運転車業界にとって、興奮するべき時期である。技術は毎日向上しており、センサーはより賢くなり、車両はより幅広い運転条件に対応できる。ただし、人間がループ内にいることは常に必要であり、舞台裏で働く人々が競争上の差別化要因となる。

ロボタクシーマーケットが米国全土で浸透するにつれ、公共の信頼は、企業が完璧な乗車体験を提供することよりも、企業が不完全な状況に対応する能力によって形成される。AV企業が拡大を成功させるには、車両技術だけでなく、AIと高性能な人材を備えたスマートで機敏なサポートシステムに焦点を当てる必要がある。企業は、成長するこの業界を推進する人間的要素から目を離してはならない。