通信市場における AI - グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソリューションとサービス)、テクノロジー別 (機械学習とディープラーニング、自然言語処理)、アプリケーション別 (顧客分析、ネットワーク セキュリティ、自己診断、ネットワーク最適化、仮想アシスタンスなど)、展開タイプ別 (クラウドとオンプレミス)、地域と競合状況別、2019-2029F

市場概要

世界の通信市場における AI は、2023 年に 16 億 7,000 万米ドルと評価され、予測期間を通じて 15.22% の CAGR で成長し、2029 年には 39 億 4,000 万米ドルに達すると予想されています。

通信市場における AI とは、人工知能技術を通信分野に統合することを指します。この市場には、AI を活用して通信サービスのパフォーマンス、効率、機能を強化するさまざまなアプリケーションが含まれます。通信分野における AI 応用の主な分野には、ネットワーク最適化、予知保全、顧客サービスの自動化、不正検出、パーソナライズされたマーケティングなどがあります。

AI 主導のソリューションにより、通信会社は膨大な量のデータをリアルタイムで分析できるため、よりスマートな意思決定とサービス提供の改善につながります。たとえば、AI はネットワーク トラフィックを動的に管理して輻輳を防ぎ、最適なパフォーマンスを確保するのに役立ちます。AI アルゴリズムを活用した予知保全により、機器の潜在的な故障を予測し、プロアクティブな修理を促して、ダウンタイムと運用コストを削減できます。さらに、AI チャットボットと仮想アシスタントは、問い合わせに対して即座に正確な応答を提供することで、顧客サービスを向上させます。

高速インターネットの需要の高まり、接続デバイスの急増、5G テクノロジーの登場は、通信市場における AI の大きな推進力となっています。複雑なプロセスを自動化し、実用的な洞察を提供することで、AI は運用効率を高めるだけでなく、通信業界に新たなイノベーションの機会を生み出します。

主要な市場推進要因

接続デバイスと IoT の急増

接続デバイスとモノのインターネット (IoT) の急増は、通信市場における AI の重要な推進要因です。接続デバイスの数が指数関数的に増加し続けるにつれて、通信ネットワークは生成される膨大な量のデータを処理するためのプレッシャーに直面しています。スマート家電、ウェアラブル、産業用センサーなどの IoT デバイスは、高度な管理と最適化を必要とする複雑で動的なエコシステムを作成します。

AI は、これらのデバイスから大量に流入するデータを管理する上で重要な役割を果たします。機械学習アルゴリズムは、データをリアルタイムで分析してパターンを識別し、傾向を予測し、ネットワーク パフォーマンスを最適化できます。たとえば、AI は、スムーズで中断のない接続を確保するためにリソースを動的に割り当てることで、ネットワーク トラフィックの管理に役立ちます。これは、複数のデバイスが帯域幅を奪い合っているシナリオでは特に重要です。

AI は、通信会社がパーソナライズされたサービスを提供する能力を高めます。接続されたデバイスからのデータを分析することで、AI はユーザーの行動や好みに関する洞察を提供し、カスタマイズされたサービス提供と顧客体験の向上を可能にします。たとえば、AI 主導の分析により、通信プロバイダーは顧客がデバイスやサービスをどのように使用しているかを理解し、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンやパーソナライズされた推奨事項を開発できます。

ネットワーク パフォーマンスと顧客体験の向上に加えて、AI は IoT エコシステムのセキュリティにも貢献します。接続されたデバイスの数が増えると、サイバー脅威のリスクが高まります。AI を活用したセキュリティ ソリューションは、潜在的な脅威をリアルタイムで検出して軽減し、ネットワークと接続されたデバイスの整合性と安全性を確保できます。機械学習アルゴリズムは、セキュリティ侵害の兆候となる可能性のある異常な行動パターンを識別し、攻撃を防ぐためにプロアクティブに対応できます。

接続されたデバイスと IoT の急増は、通信業界にとって課題と機会の両方をもたらします。AI テクノロジーは、この相互接続された世界で複雑さを管理し、パフォーマンスを最適化し、セキュリティを強化するために必要なツールを提供します。 IoT 市場が拡大し続ける中、通信分野における AI の統合は、成長を維持し、消費者と企業の進化する需要を満たすために不可欠です。

強化された顧客体験の需要

強化された顧客体験の需要は、通信分野における AI 市場の強力な推進力です。競争が激化する環境において、通信会社は優れた顧客サービスとパーソナライズされた体験を提供することで差別化を図っています。AI テクノロジーは、これらの期待に応え、顧客満足度を向上させる革新的なソリューションを提供します。

AI が顧客体験を強化する主な方法の 1 つは、顧客サービスの自動化です。AI を搭載したチャットボットと仮想アシスタントは、幅広い顧客からの問い合わせに対応し、迅速かつ正確な応答を提供します。これらの AI 主導のソリューションは、請求の問い合わせ、サービスのトラブルシューティング、アカウント管理などの日常的なタスクを管理できるため、人間のエージェントはより複雑な問題に集中できます。これにより、解決時間が短縮され、顧客満足度が向上します。

AI により、通信会社は顧客データと行動を分析してパーソナライズされた体験を提供できます。機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータを処理して、個人の好みやパターンを識別できます。これにより、通信事業者はサービスやマーケティング活動をカスタマイズして、各顧客の固有のニーズを満たすことができます。たとえば、AI はユーザーの消費パターンに基づいてデータ プランを推奨したり、ユーザーの興味に合った新しいサービスを提案したりできます。

予測分析は、AI が顧客体験を大幅に向上させるもう 1 つの領域です。履歴データと機械学習モデルを活用することで、AI は顧客のニーズを予測し、潜在的な問題に積極的に対処できます。たとえば、予測メンテナンスにより、顧客に影響を与える前にネットワークの問題を特定できるため、通信会社は先手を打ってサービスの中断を最小限に抑えることができます。このプロアクティブなアプローチは、高いレベルの顧客満足度とロイヤルティを維持するのに役立ちます。

AI は、顧客フィードバック分析でも重要な役割を果たします。自然言語処理 (NLP) アルゴリズムは、ソーシャル メディア、アンケート、コール センターのトランスクリプトなど、さまざまなソースからの顧客フィードバックを分析して、顧客の感情や好みに関する洞察を得ることができます。この貴重な情報は、通信会社が顧客をより深く理解し、情報に基づいた決定を下してサービスや製品を改善するのに役立ちます。

AI 主導のソリューションは、パーソナライズされたメッセージで適切なオーディエンスをターゲットにすることで、マーケティング キャンペーンの効率を高めることができます。顧客データを分析することで、AI はマーケティング活動に最も効果的なチャネルとタイミングを特定し、コンバージョンと顧客エンゲージメントの可能性を高めることができます。

主要な市場の課題

データ プライバシーとセキュリティの懸念

データ プライバシーとセキュリティの懸念は、世界の通信市場における AI が直面している大きな課題です。AI テクノロジーが通信システムにますます統合されるにつれて、膨大な量のデータが生成、収集、分析されます。このデータには、個人情報、通信パターン、使用行動など、ユーザーに関する機密情報が含まれることがよくあります。このデータのプライバシーとセキュリティを確保することは最も重要であり、この文脈ではいくつかの課題が生じます。

主な懸念事項の 1 つは、データ侵害の可能性です。サイバー攻撃の高度化が進むにつれて、通信ネットワークは悪意のある攻撃者の標的になるリスクが常にあります。AI システムは、ネットワーク機能を強化する一方で、新しい脆弱性ももたらします。ハッカーは AI アルゴリズムを悪用して機密データに不正アクセスしたり、ネットワーク操作を妨害したりする可能性があります。たとえば、敵対的な攻撃者は、誤解を招くデータを AI モデルに与えて AI モデルを操作し、AI が誤った決定を下すように仕向けることができます。これは、ユーザー データの侵害からネットワーク停止まで、深刻な影響を及ぼす可能性があります。

AI 駆動型システムでのデータの集中化は、サイバー犯罪者にとって魅力的なターゲットになる可能性があります。通信事業者は、転送中、保存中、処理中のデータを含むすべての段階でデータを保護するために、強力なセキュリティ対策を実装する必要があります。暗号化、安全なアクセス制御、定期的なセキュリティ監査は、不可欠なプラクティスです。しかし、AI とサイバー脅威の急速な進化により、セキュリティ プロトコルの継続的な更新と進化が必要となり、通信会社にとって大きな課題となっています。

もう 1 つの重要な側面は、データ保護規制への準拠です。欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) など、データ プライバシーに関する法律や規制は地域によって異なります。通信事業者は、自社の AI システムがこれらの規制に準拠していることを確認する必要があります。これらの規制には、データの取り扱い、保管、ユーザーの同意に関する厳格な要件が含まれることがよくあります。準拠しないと、厳しい罰則が科せられ、会社の評判が損なわれる可能性があります。

通信における AI の倫理的使用は、ますます懸念されています。AI アルゴリズムの透明性と説明責任、特にユーザー データの収集方法と処理方法について議論されています。ユーザーはプライバシー権に対する意識が高まっており、データの使用に関して通信事業者に高い透明性を求めています。通信会社は、AI モデルが説明可能で公平であり、偏見を永続させないことを保証するなど、倫理的な AI プラクティスを採用することで、これらの懸念に対処する必要があります。

データ プライバシーの問題は、サードパーティのベンダーやパートナーとのデータ共有にも及びます。通信事業者は、クラウド ストレージ、データ分析、AI 開発などのさまざまなサービスのために外部の組織と連携することがよくあります。これらのパートナーが同じ厳格なデータ プライバシーおよびセキュリティ標準に準拠していることを確認することが重要です。これには、明確なデータ共有契約の確立、定期的な監査の実施、堅牢なデータ保護対策の実装が含まれます。

統合と相互運用性の問題

統合と相互運用性の問題は、通信における AI のグローバル市場における大きな課題です。AI テクノロジーが既存の通信インフラストラクチャに導入されると、現在のシステム、プロトコル、テクノロジーとのシームレスな統合と相互運用性を確保することは複雑な作業になります。これらの課題は、AI ソリューションの効果的な展開と利用を妨げ、通信ネットワークの全体的なパフォーマンスと効率に影響を与える可能性があります。

主な課題の 1 つは、レガシー システムの複雑さです。多くの通信事業者は、多くの場合複数のベンダーのさまざまなハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントで構成された長年のインフラストラクチャを持っています。これらの異種環境に AI ソリューションを統合するには、互換性とシームレスな運用を確保するために多大な労力が必要です。レガシー システムには、高度な AI アルゴリズムをサポートするために必要なインターフェイスや処理能力が不足している可能性があり、大規模なアップグレードや交換が必要になります。このプロセスには時間がかかり、コストがかかり、進行中の運用に支障をきたす可能性があります。

AI テクノロジの急速な進化により、統合の課題がさらに深刻化しています。AI モデルとアルゴリズムは絶えず進化しており、頻繁に更新や新しいバージョンがリリースされています。通信事業者は、システムがこれらの変更に支障なく対応できるようにする必要があります。これには、既存のコンポーネントとの互換性を維持しながら、進化する AI テクノロジに適応できる柔軟でスケーラブルなアーキテクチャが必要です。このレベルの適応性を実現することは、大きな技術的課題です。

通信で使用される AI アプリケーションとプラットフォームの多様性からも、相互運用性の問題が生じます。さまざまな AI ソリューションがさまざまなデータ形式、通信プロトコル、およびインターフェイスを利用する可能性があるため、シームレスな相互運用性を実現するのは困難です。たとえば、AI 駆動型ネットワーク最適化ツール、予知保全システム、カスタマー サービス チャットボットはすべて独立して動作し、データのサイロ化や非効率化につながる可能性があります。これらの異なるシステムが効果的に通信してデータを共有できるようにすることは、通信における AI の可能性を最大限に引き出すために不可欠です。

標準化は、統合と相互運用性の課題に対処するための重要な要素です。通信における AI アプリケーション用の標準化されたプロトコルとインターフェイスがないと、断片化や互換性の問題が発生する可能性があります。業界全体の標準とフレームワークは、共通のガイドラインと仕様を提供することで、よりスムーズな統合と相互運用性を促進します。ただし、標準に関するコンセンサスを得るには、通信事業者、テクノロジー ベンダー、規制機関、業界団体など、さまざまな関係者間のコラボレーションが必要です。このプロセスは時間がかかり複雑になる可能性があり、標準化されたソリューションの採用が遅れることがあります。

AI ソリューションを通信ネットワークに統合するには、専門的なスキルと専門知識が必要です。通信事業者は、従業員のトレーニングと、AI の導入を管理およびサポートするために必要な技術的能力の開発に投資する必要があります。これには、AI アルゴリズム、データ管理プラクティス、統合手法の理解が含まれます。AI と通信の熟練した専門家の不足により、この課題はさらに深刻化し、オペレーターが AI ソリューションを効果的に実装および維持することが困難になっています。

もう 1 つの重要な側面は、堅牢なテストおよび検証プロセスの必要性です。AI ソリューションは、既存の通信インフラストラクチャ内で正しく動作することを保証するために徹底的にテストする必要があります。これには、AI モデルが正確で信頼性の高い結果を提供し、新しい脆弱性をもたらさず、規制要件に準拠していることを検証することが含まれます。包括的なテストおよび検証フレームワークの開発は、リスクを軽減し、AI テクノロジーの統合を成功させるために不可欠です。

主要な市場動向

AI を活用したネットワーク最適化の採用の増加

世界の通信市場における AI の顕著な傾向の 1 つは、AI を活用したネットワーク最適化の採用の増加です。5G やモノのインターネット (IoT) などのテクノロジーの登場により通信ネットワークがより複雑になるにつれて、効率的でインテリジェントなネットワーク管理の必要性がこれまで以上に重要になっています。AI を活用したネットワーク最適化ソリューションは、ネットワーク パフォーマンスの向上、運用コストの削減、優れたサービス品質の提供を目的として、ますます導入が進んでいます。

AI アルゴリズムは、膨大な量のネットワーク データをリアルタイムで分析し、従来の方法では明らかでないパターンや傾向を特定できます。この機能により、通信事業者はネットワーク パラメータを動的に最適化し、さまざまなトラフィック状況でも最適なパフォーマンスを確保できます。たとえば、AI は、ネットワーク トラフィックをさまざまなネットワーク パスに効率的に分散することで負荷分散を支援し、輻輳を防ぎ、スムーズな接続を確保できます。

予測分析は、AI を活用したネットワーク最適化のもう 1 つの重要な側面です。履歴データを分析してパターンを特定することで、AI は潜在的なネットワークの問題を発生前に予測できます。このプロアクティブなアプローチにより、通信事業者は予防措置を講じ、ダウンタイムを最小限に抑え、高いサービス レベルを維持できます。たとえば、AI は特定のネットワーク コンポーネントがいつ故障するかを予測し、中断が発生する前にメンテナンスを促します。

AI 主導のネットワーク最適化により、5G ネットワークの展開と管理が強化されます。5G テクノロジーは、より高い周波数帯域で新たな課題をもたらし、ネットワーク リソースのより高度な管理を必要とします。 AI はスモールセルとアンテナの配置を最適化し、最適なカバレッジと容量を確保できます。さらに、AI は 5G のネットワーク スライシング機能の管理にも役立ちます。この機能では、単一の物理インフラストラクチャ上に複数の仮想ネットワークが作成され、それぞれが特定の要件とユース ケースに合わせて調整されます。

エネルギー効率は、AI を活用したネットワーク最適化が大きな進歩を遂げているもう 1 つの分野です。通信ネットワークは大量のエネルギーを消費するため、エネルギー使用を最適化することは、コスト削減と環境の持続可能性の両方にとって重要です。AI はエネルギー消費パターンを分析し、エネルギー節約の機会を特定できます。たとえば、AI は基地局の電力消費を管理し、トラフィック需要に基づいてその動作を動的に調整することで、サービス品質を損なうことなく大幅なエネルギー節約を実現できます。

AI を活用したネットワーク最適化は、顧客体験の向上に貢献します。AI は、最適なネットワーク パフォーマンスを確保し、ダウンタイムを最小限に抑えることで、通信事業者が顧客にシームレスで信頼性の高いサービスを提供するのに役立ちます。さらに、AI はユーザーの行動と好みに基づいてネットワーク サービスをパーソナライズできるため、顧客満足度がさらに高まります。たとえば、AI はビデオ ストリーミングやオンライン ゲームなどの優先度の高いアプリケーションのネットワーク リソースを優先して、優れたユーザー エクスペリエンスを確保できます。

AI を活用したネットワーク最適化の採用も、通信業界のイノベーションを推進します。通信事業者は、高度な最適化ソリューションを開発するために、AI テクノロジー プロバイダーと提携するケースが増えています。これらのコラボレーションにより、ネットワークのパフォーマンスと管理の限界を押し上げる最先端のテクノロジーとソリューションが開発されています。

AI 主導のカスタマー サービス ソリューションの成長

AI 主導のカスタマー サービス ソリューションの成長は、通信業界の AI のグローバル市場における重要なトレンドです。通信事業者が顧客満足度の向上と運用コストの削減に努める中、カスタマー サービス業務の変革に AI テクノロジーがますます採用されています。チャットボット、仮想アシスタント、予測分析などの AI 主導のソリューションは、通信会社が顧客とやり取りする方法に革命をもたらし、より迅速で効率的でパーソナライズされたサービスを提供しています。

AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、このトレンドの最前線にあります。これらの AI 駆動型ツールは、請求に関する質問やサービスのトラブルシューティングからアカウント管理やテクニカル サポートまで、幅広い顧客からの問い合わせに対応できます。自然言語処理 (NLP) と機械学習を活用することで、チャットボットは顧客からの問い合わせをリアルタイムで理解して応答し、正確で関連性の高い情報を提供できます。これにより、人間のエージェントの作業負荷が軽減されるだけでなく、顧客が即座にサポートを受けられるようになり、満足度が向上します。

AI 駆動型カスタマー サービス ソリューションは 24 時間 365 日の可用性を実現し、通信事業者は 24 時間体制でサポートを提供できます。これは、顧客が時間帯に関係なく即時の応答を期待する今日のデジタル時代において特に有益です。AI 搭載の仮想アシスタントはいつでも問い合わせに対応し、問題を解決できるため、顧客がサポートを待たされることがありません。この継続的な可用性により、全体的な顧客体験が向上し、ロイヤルティが構築されます。

パーソナライゼーションは、AI 駆動型カスタマー サービス ソリューションのもう 1 つの重要な側面です。AI は顧客のデータと行動を分析することで、カスタマイズされた推奨事項とソリューションを提供できます。たとえば、AI はユーザーの使用パターンに基づいて最適なデータ プランを提案したり、ユーザーの興味に合った新しいサービスを推奨したりできます。パーソナライズされたインタラクションにより、顧客満足度が向上するだけでなく、アップセルやクロスセルの機会の可能性も高まり、通信事業者の収益成長が促進されます。

予測分析も、カスタマー サービスの変革において重要な役割を果たしています。AI は履歴データを分析してパターンを特定することで、潜在的な問題を予測し、顧客に影響を与える前に積極的に対処できます。たとえば、AI は顧客がサービス中断を経験する可能性が高い時期を予測し、それを回避する予防措置を講じることができます。この積極的なアプローチにより、顧客からの苦情の数が減り、全体的なサービス品質が向上します。

AI 主導のカスタマー サービス ソリューションは、人間のエージェントの効率も向上させます。AI は、顧客とのインタラクション中にエージェントに関連情報と洞察を提供することで、エージェントを支援できます。たとえば、AI は顧客の履歴を分析し、エージェントに推奨される応答や解決策を提供して、問題をより迅速かつ正確に解決できるようにします。これにより、カスタマー サービス業務の効率が向上するだけでなく、インタラクションの質も向上し、顧客満足度が向上します。

カスタマー サービスへの AI の統合は、通信業界のイノベーションを推進しています。通信事業者は、高度なカスタマー サービス ソリューションを作成するために、AI の研究開発への投資を増やしています。AI テクノロジー プロバイダーやスタートアップとのコラボレーションにより、カスタマー サービスの卓越性の限界を押し上げる革新的なツールやアプリケーションが開発されています。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

ソリューション セグメントは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。通信における AI ソリューションには、多くの場合、複雑なソフトウェア アプリケーション、アルゴリズム、プラットフォームが含まれており、研究、開発、展開に多額の先行投資が必要です。これらのソリューションは、ネットワーク輻輳管理、予測保守、不正検出、カスタマー サービスの自動化などの特定の課題に対処するように設計されています。既存の通信インフラストラクチャとシームレスに統合され、AI 機能を活用して、さまざまな運用ドメイン全体の効率とパフォーマンスを向上させます。

AI ソリューションは、通信事業者の収益に直接貢献する具体的なメリットを提供します。たとえば、AI を活用したネットワーク最適化ソリューションは、ネットワーク リソースを動的に管理し、ダウンタイムを最小限に抑えることで、運用コストの削減に役立ちます。予測分析ソリューションはプロアクティブなメンテナンスを可能にし、ネットワークの信頼性を向上させるだけでなく、サービスの中断を防ぐことで顧客満足度も高めます。これらの価値提案は、市場での競争優位性を獲得しようとする通信事業者にとって、AI ソリューションに投資する強力なビジネス ケースを生み出します。

通信業界における 5G テクノロジー、モノのインターネット (IoT) デバイス、デジタル変革イニシアチブの採用の増加により、AI ソリューションの需要が高まっています。通信事業者は、高速接続、低遅延サービス、パーソナライズされた顧客体験を提供するプレッシャーにさらされています。AI ソリューションにより、通信事業者はこれらの需要を効率的かつ効果的に満たすことができ、市場のイノベーターとしての地位を確立できます。

AI ソリューションは通常、ライセンス モデルまたはサブスクリプション モデルにより、AI サービスと比較して高い収益源を生み出します。通信事業者は、市場収益に大きく貢献する AI ソフトウェア、プラットフォーム、ツールの使用料を支払います。さらに、AI ソリューションは拡張可能であるため、オペレータは運用上のニーズの拡大に合わせて導入を拡大することができ、時間の経過とともに収益の可能性をさらに高めることができます。

通信業界をリードする AI ソリューション プロバイダーは、業界に関する深い専門知識を持ち、多くの場合、通信オペレータと協力してカスタマイズされたソリューションを共同開発しています。これらのパートナーシップにより、AI テクノロジーを特定の通信環境にカスタマイズして統合することが容易になり、運用目標や規制要件との整合性が確保されます。

地域別の洞察

2023 年には、北米地域が最大の市場シェアを占めました。北米、特に米国には、世界最大かつ最も革新的な通信会社がいくつか拠点を置いています。これらの企業は AI テクノロジーを早期に導入し、それを活用してネットワーク管理、顧客サービス、運用効率を向上させています。この地域の堅牢な通信インフラストラクチャは、5G ネットワークや IoT アプリケーション向けに設計されたものを含む、高度な AI ソリューションを導入するための肥沃な土壌を提供します。北米の企業は多くの場合、多額の研究開発予算を持ち、最先端技術への投資に強い傾向があり、通信業界における AI の採用をさらに推進しています。

北米の技術エコシステムはイノベーションと起業家精神の文化を育んでおり、多数の AI スタートアップ企業やテクノロジー企業が通信業界に特化した AI ソリューションの開発に注力しています。これらのスタートアップ企業は、ベンチャー キャピタルの資金、研究大学、熟練した労働力へのアクセスの恩恵を受けており、新しい AI アプリケーションを開拓し、従来の通信慣行を破壊しています。競争環境は、通信における継続的なイノベーションと AI 技術の急速な進化を促進し、北米のリーダーシップの地位をさらに強化しています。

北米の規制環境とポリシーは、一般的に AI 技術の採用と展開に適しています。この地域の規制の枠組みは、消費者保護とデータ プライバシーを確保しながら、イノベーションと競争を優先することがよくあります。明確な規制ガイドラインにより、通信事業者や AI ソリューション プロバイダーは、大きな規制上の障壁なしに AI 導入に投資し、拡大する自信を持つことができます。

北米では、高速接続と高度な通信サービスに対する市場の需要が高まっており、こうした消費者の期待に応えるために AI の採用が進んでいます。AI を活用したソリューションにより、通信事業者はパーソナライズされたサービスを提供し、ネットワークの信頼性を向上させ、リソースの割り当てを最適化できるため、顧客満足度とロイヤルティを高めることができます。

北米の通信事業者、テクノロジー プロバイダー、研究機関間の戦略的パートナーシップにより、通信分野における AI の開発と商業化が加速しています。こうしたコラボレーションにより、知識の交換、技術移転、特定の市場ニーズと課題に対応する統合 AI ソリューションの開発が促進されます。

最近の開発状況

• 2024 年 2 月、スペインのバルセロナで開催された Mobile World Congress (MWC) で、Lenovo は AI に重点を置いたデバイス、ソフトウェア、インフラストラクチャ ソリューションの最新ラインナップを発表しました。同社は、従来の PC とスマートフォンのデザインに挑戦する 2 つのプロトタイプ デバイスを発表しました。さらに、Lenovo はハイブリッド AI テクノロジーの進歩を展示し、パーソナライゼーション、コラボレーション、生産性の向上を目的としたさまざまなマルチデバイス ソリューション、ソフトウェア拡張機能、サービスをサポートしました。MWC で発表された Lenovo の包括的な AI 対応製品、最適化されたインフラストラクチャ、カスタマイズされたサービスは、ビジネス環境と消費者環境のあらゆる側面で AI のアクセシビリティと統合を民主化するという同社の取り組みを強調しました。
• 2024 年 4 月、小売通信ソリューションの先駆的プロバイダーである COLUMBUS-x-hoppers は、ベータ フェーズの完了後、英国と米国で AI 駆動型プラットフォームを正式にリリースしました。このプラットフォームは、ワイヤレス ヘッドセット、スマート コール ポイント、高度な AI 機能を統合し、小売業務の新しいベンチマークを設定し、顧客エンゲージメントを高めます。 
• 2024 年 1 月、フォルクスワーゲン グループは人工知能に重点を置いた新しい子会社を立ち上げました。この取り組みは、最先端の AI テクノロジーを業務に統合する同社の取り組みの大幅な拡大を示すものです。新設された AI 企業は、車両の自動化を強化し、製造プロセスを改善し、顧客体験を革新する高度なソリューションの開発に注力します。この戦略的な動きは、自動車業界における技術進歩の最前線に立ち続け、AI を活用して将来の成長と効率性を推進するというフォルクスワーゲンの取り組みを強調するものです。

主要な市場プレーヤー

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Cisco Systems, Inc.
• Intel Corporation
• AT&T Inc.
• NuanceCommunications, Inc.
• Evolv Technologies Holdings, Inc.
• Infosys Limited
• Salesforce, Inc.
• NVIDIACorporation