通信事業者のエンタープライズ生成AIソリューションの世界市場：成長の機会（2025年～2030年）

大規模な言語モデルで変革的成長を促進し、AI主導の企業向け製品とサービスを可能にする

人工知能のサブセットである生成AI（GenAI）は、既存のデータやモデルから学習することで、テキスト、画像、コード、音声、動画などの新しいコンテンツを作成できる技術を指します。通信サービス事業者にとって、GenAIはネットワークの最適化やカスタマーサポートにとどまらない変革の機会をもたらします。独自の大規模言語モデル（LLM）を導入し、AI主導のサービスを統合することで、通信事業者は新たなB2B収益の流れを解き放ち、企業のデジタルトランスフォーメーションにおける戦略的パートナーとして位置づけることができます。

ほとんどの通信事業者がAIに着手しているが、その成熟度は、概念実証の段階から複数の使用事例にわたる大規模な実装まで、さまざまです。しかし、統一されたリアルタイムのエンタープライズデータアーキテクチャの欠如がモデルのトレーニングを妨げ、GenAIソリューションの有効性を制限しているという大きな障壁が残っています。明確なAI戦略とロードマップは、データ準備の改善とともに、AIの可能性を最大限に実現するために不可欠です。

当レポートでは、通信事業者が主導する企業向けGenAIソリューションの現状を調査し、北米、欧州、アジア太平洋地域の最も重要な通信事業者をベンチマークし、新たな動向と市場力学を分析し、成長を形作る主な実現要因と課題をハイライトしています。また、通信事業者が業界に特化したAIとデータ管理サービスを開発する戦略的機会を特定します。

分析範囲

• AIとは、人間の知能をエミュレートし、自己学習機能別意思決定を支援する技術を指し、通信市場における生成AIを指します。
• GenAIはエンタープライズAIソリューション市場におけるAIのサブセットです。このプラットフォームは、通信AI市場における既存のデータやモデルから学習することで、テキスト、画像、コード言語、音声、動画などの新しいコンテンツを生成します。
• 通信サービスプロバイダー（通信事業者）は、北米の通信事業者AI導入市場において、ネットワーク運用や顧客サービスのためにGenAIを利用できるほか、独自の大規模言語モデル（LLM）を展開し、B2Bセグメントにおいて新たな収益源を創出することもできます。企業と緊密に連携してソリューションを構築し、AIベースのツールやサービスを統合する能力により、通信市場における生成AIのエコシステムにおける重要な参入企業となっています。
• ほとんどの通信事業者は、企業向けAIソリューション市場でAI技術の実装を開始していますが、通信AI市場における複数のAIユースケースの概念実証から大規模な展開まで、成熟の段階はさまざまです。AIの導入には、明確な戦略とロードマップの策定が不可欠です。リアルタイムのソースからのデータを含む統合されたエンタープライズ・データ・プールをサポートするアーキテクチャを持つ通信事業者はほとんどなく、北米の通信事業者のAI採用市場におけるAIアプリケーションをサポートするデータ準備の低さを示しています。この結果、GenAIアプリケーションのためのAIモデルのトレーニングが困難になり、AIの結果が非効率的になります。
• 当レポートでは、通信事業者が通信事業における生成AI市場で企業顧客に提供している現在のGenAI、その進化の動向、市場成長に影響を与える促進要因と促進要因について展望しています。また、通信事業者に対し、エンタープライズAIソリューション市場における業界固有のAIおよびデータ管理ソリューションを探求する機会を提供しています。

通信事業者のエンタープライズGenAIソリューションにおける上位3つの戦略的重要事項の影響

革新的なビジネスモデル

• 成熟しつつある自然言語処理（NLP）とコンピュータ・ビジョン技術は、より予測可能な結果を提供するため、通信市場における生成AIを新しいB2Bサービスに組み込むことが可能になります。伝統的な収益源は浸食されつつあり、通信事業者は新たなビジネスモデル別成長を模索しています。GenAIは、AI-as-a-serviceや仮想化ソリューションなど、企業向けAIソリューション市場で経常収益を確保する新しいモデルの戦略的機会を提供します。これらのモデルは、通信事業者がデータ、5G、エッジ資産をより効果的に収益化することを可能にします。
• 通信AI市場では社内に専門知識が不足しているため、企業はスケーラブルでセキュアなAIソリューションをますます求めるようになります。通信事業者は、そのリーチとエンドツーエンドの能力をもって、信頼できるAIパートナーになることができます。北米の通信事業者のAI導入市場で競争力と関連性を維持するには、新しいビジネスモデルが不可欠です。このシフトは、業界固有の変革における通信会社の役割を強化しながら、長期的な成長をサポートします。

破壊的テクノロジー

• 通信事業者は、通信市場における生成AIにおいて、サードパーティのAIを消費することから、独自のデータを使用して通信事業者固有のLLMを開発することにシフトしています。これらの特化型LLMは、自動化されたサービス・ワークフロー、ネットワーク最適化、予測分析などのドメイン固有の機能を実現し、エンタープライズAIソリューション市場における高価値のB2B提供を促進することができます。通信事業者はそのモデルを構築することで、ハイパースケーラーへの依存を減らし、データ管理を強化し、通信AI市場におけるB2B顧客のデジタルトランスフォーメーションの重要なイネーブラーとしての地位を確立します。
• フ最も先進的な通信事業者は、北米の通信事業者のAI導入市場において、エージェント型AIから業界固有のソリューションまで、企業のニーズに合わせたGenAIの使用事例を開発しています。今後5年間で、通信事業者はフレームワークを統合し、商業化することで、これらの提供を安全かつ責任を持って拡張できるようになるでしょう。さらに、GenAIの機能は通信会社のインフラと深く統合され、通信会社は通信市場における生成AIで信頼できるデジタルトランスフォーメーションのパートナーとして機能できるようになります。

競合の激しさ

• 多くの大手通信事業者は、AIセンター・オブ・エクセレンス（CoE）に投資し、高度なセルフサービス・アナリティクスを採用し、エンタープライズAIソリューション市場で異種ソースからのデータを統合するためにクラウドベースのデータインフラを積極的に近代化しています。しかし、進捗状況は、通信AI市場における戦略的優先順位や企業・市場の成熟度別異なります。
• 今後5年間で、CoE、セルフサービス・アナリティクス、データ・インフラに賢明な投資を行ってきた通信事業者は、基礎的なイネーブルメントからスケーラブルなイノベーションへとシフトすると思われます。これらの投資により、北米の通信事業者のAI導入市場では、AI主導の製品やサービスの市場投入までの時間が短縮されます。AI CoEは実験的ハブからB2Bソリューション共同開発のエンジンへと進化します。セルフサービス・アナリティクスとクラウド・データ・プラットフォームは、5Gやエッジと統合され、電気通信市場の生成AIでインテリジェントなサービスを大規模に提供できるようになります。

成長の阻害要因

• エンタープライズAIソリューション市場におけるAIとMLアルゴリズムの成功は、企業で利用可能なデータの質に依存します。クリーンで標準化されたデータは、通信におけるAI市場においてAI/MLテクノロジーが価値とプラスのビジネス成果を提供することを可能にします。北米の通信事業者AI導入市場でAIを導入しているほとんどの通信事業者にとって、クリーンで使用可能なデータセットへのアクセスは課題です。
• GenAIアプリケーションがエラーや幻覚で反応するリスクは高いです。不正確な情報や捏造された情報は、企業の意思決定を損なう可能性があります。通信市場における生成AIでは、データソースやワークフローを慎重に評価し、戦略を策定し、既存の開発ツールとAIを統合する必要があります。
• レガシー・システムはサイロ化された状態で運用されており、AIが使用できる形式のリアルタイム・データを含む統合エンタープライズ・データ・プールをサポートするアーキテクチャを持つ通信会社はほとんどないです。エンタープライズAIソリューション市場におけるAIベースの使用事例は、複数のテクノロジーを活用し、複雑なシステム統合能力を必要とします。そのため、通信会社は通信AI市場でAIツールを効率的に運用するために、システム統合の問題を克服しなければならないです。
• 匿名化前のデータへのアクセスを制限するプライバシーへの配慮、知的財産の問題、アルゴリズムの透明性の欠如、アルゴリズムの偏り、雇用の安全への懸念などの規制・倫理上の問題は、北米の通信事業者のAI導入市場におけるAI市場の成長を妨げると思われます。

促進要因

• 中核サービスからの収益成長が低下している中、通信事業者のAI導入市場では、競争市場で存在感を維持するために、提供サービスを増やし、差別化を図る必要があります。AI技術は、通信事業者がエンタープライズAIソリューション市場でデジタルサービスを提供することにより、新たな機会をサポートすることを可能にします。
• デジタルインフラが大量の非構造化データを生成、処理、保存できるようになったことで、企業はAIソリューションを導入しやすくなっています。クラウド・コンピューティングのユビキタス化、無線通信ネットワークの急速な拡大、低コストのセンサーの信頼性の向上により、企業がAIソリューションを導入する際に直面する技術的な障壁がいくつか取り除かれています。このため、IT・通信AI市場では、AI関連のハードウェアや情報技術（IT）インフラのコストを抑えながら、これらのソリューションを迅速に導入できるようになっています。
• AIとMLのアルゴリズムとLLMの進歩により、北米の通信事業者向けAI導入市場におけるAIソリューションは、より予測可能な結果を提供し、自動化と高効率化をもたらします。
• 事前に訓練されたモデルやローコード、オープンソースのAIツールが利用可能になることで、技術的な障壁が取り除かれ、電気通信における生成AI市場において、あらゆる規模の企業でAIソリューションの迅速な導入がサポートされます。

目次

調査範囲

戦略的必須事項：通信事業者向けエンタープライズGenAIソリューション

• なぜ成長がますます困難になっているのか
• 戦略的インペラティブ
• 通信事業者のエンタープライズGenAIソリューションに対する3つの戦略的インペラティブの影響

通信事業者向けエンタープライズGenAIソリューションのエコシステム

• 競合環境
• 通信事業者のエンタープライズGenAIソリューションの主な競合

成長機会分析：通信事業者向けエンタープライズGenAIソリューション

• 成長の促進要因
• 成長の抑制要因
• AIを活用した新たな収益源の創出：通信事業者の新たなビジネスモデル
• AIを活用した新たな収益源の創出：B2Bユースケース
• AIを活用した新たな収益源の創出：通信事業者向けB2Bポートフォリオの拡充

通信事業者のエンタープライズGenAIソリューションにおける企業の取り組み

• 主要AIイニシアチブの比較
• Alticeのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• Deutsche Telekomの企業顧客向けGenAIサービス
• e& enterpriseのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• KT Corporationのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• Lumenのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• Orange Businessのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• SK TELECOMのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• Telefonicaのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• Verizonのエンタープライズ顧客向けGenAIサービス
• その他の中国通信事業者の企業顧客向けGenAIサービス
• その他の日本の通信事業者の企業顧客向けGenAIサービス
• その他のカナダの通信事業者の企業顧客向けGenAIサービス

成長の機会

• 成長の機会1：業界固有のソリューション
• 成長の機会2：プロフェッショナルサービス
• 成長の機会3：製品の強化
• 成長の機会4：広告強化

結論

次のステップ