通信におけるAI市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年の予測

通信におけるAIの世界市場は、2024年に27億米ドルと評価され、2025年から2034年にかけてCAGR 32.6％で拡大する見通しです。

AI主導のソリューションは、通信業界におけるネットワーク運用、顧客サービス、インフラ管理に革命をもたらしています。AIと通信ネットワークおよび5G技術の統合により、自動化、リアルタイム分析、異常検知が強化されます。AIによってスペクトラム制御が改善され、帯域幅管理の最適化と高トラフィックエリアでの待ち時間の短縮が実現します。AIを活用した不正検知システムはサイバーセキュリティのリスクを軽減し、通信事業者がネットワークと財務を保護するのに役立ちます。AIはまた、チャットボットやデジタルアシスタントが対応を合理化し、人間の介入の必要性を減らすことで、顧客とのやり取りを変革しています。AI主導の自然言語処理（NLP）ツールは、問題の自動解決を可能にし、運用コストを削減しながら顧客満足度を高める。

市場はコンポーネントに基づいてソリューションとサービスに区分されます。ソリューション分野は、2024年に17億米ドルと評価され、2034年には263億米ドルを超えると予測されています。AIは、ビジネス・プロセスの自動化、不正検知、ネットワーク・パフォーマンス・モニタリングに広く適用され、電気通信事業全体の効率とセキュリティを高めています。

電気通信事業者は、セキュリティの脅威に対抗するため、AIを活用した不正検知ツールに依存しています。機械学習アルゴリズムが自動的に不正行為を検知・防止し、規制基準の遵守を保証すると同時に、金銭的損失を最小限に抑えます。AIを活用した自動化によりサービス対応が強化され、ネットワークのセキュリティと信頼性が向上します。

通信セクターのカスタマーサービスは、AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントによって大幅に改善されています。NLPを使ってサービスを自動化することで、通信会社は問い合わせに迅速に対応し、人の手を介さずに問題を解決します。この自動化はコストを削減するだけでなく、ブランド・ロイヤルティを強化します。AIはまた、過去のエンゲージメントから学習して応答をパーソナライズし、サービス品質を向上させることで、顧客とのやり取りを合理化する上で重要な役割を果たしています。

市場はさらに、導入モデルによってクラウドベースとオンプレミスのソリューションに区分されます。クラウドベースのAIは2024年に65％のシェアを占め、予測期間を通じて大幅な成長が見込まれています。クラウドコンピューティングのスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率により、通信プロバイダーは多額のインフラ投資をすることなくAIを統合することができ、業界全体で導入が加速しています。

プライベートAIの実装は、機密性の高い顧客データを扱う通信会社にとって好ましい選択肢であり続け、セキュリティ、コンプライアンス、データプライバシーをより確実に管理できます。多くの通信会社は、業界固有の規制を遵守し、ネットワークの効率を高めるために、プライベートAIモデルを導入しています。

AI-as-a-Service（AIaaS）は、社内の開発チームを必要とせずにデータ主導の洞察へのアクセスを提供し、通信事業者の間で人気を集めています。AIaaS市場の2024年の市場規模は97億米ドルで、2032年までのCAGRは33%を超えると予想されています。このモデルにより、小規模の通信会社はコストを抑えながらAI主導のビジネス・インテリジェンス・ソリューションを活用することができます。

AI主導のエッジコンピューティングは、ネットワークエッジでのリアルタイムデータ処理を可能にすることで、ネットワークパフォーマンスを最適化しています。このイノベーションにより、待ち時間が短縮され、帯域幅管理が改善され、トラフィック負荷のピーク時でもシームレスな運用が保証され、モバイルおよびブロードバンド・サービスが強化されます。

通信におけるAI市場は、機械学習、NLP、ディープラーニングを含むアプリケーション別に区分されます。2024年に10億米ドル以上と評価される機械学習セグメントは、予測保守、ネットワーク最適化、不正検出における役割により優位を占めています。AIベースの機械学習モデルは、ネットワーク障害を減らすことで通信会社がサービスの信頼性を向上させるのに役立ちます。

NLPは、AIシステムが過去のやり取りに基づいてユーザーからの問い合わせを分析し対応することで、顧客サービスの自動化を変革し、顧客維持率の向上につながります。2023年に55億米ドルと評価されたNLP市場は、2024年から2032年にかけて25%以上の成長が見込まれています。

ディープラーニングは、音声認識や自動コールルーティングへの利用が増加しており、より効率的な顧客サービス業務を可能にしています。AI主導の音声テキスト化ソリューションは、障害者のアクセシビリティを向上させるとともに、通信システム内のコンテンツ索引付けと検索を強化します。

AIの自動化はまた、システムのパフォーマンスを監視し、障害を予測し、効率を最大化するためにリソースを割り当てることによって、管理通信ネットワーク管理を改善しています。2028年までに77億人に達すると予測されるスマートフォンユーザーの増加は、AIを活用した通信ソリューションのニーズの高まりを浮き彫りにしています。

北米は通信におけるAI市場をリードし、2024年には35%以上のシェアを占める。米国は依然として最前線にあり、主要な通信事業者が参入しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

• 調査デザイン
  • 調査アプローチ
  • データ収集方法
• 基本推定と計算
  • 基準年の算出
  • 市場推計の主要動向
• 予測モデル
• 1次調査と検証
  • 一次情報
  • データマイニングソース
• 市場定義

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • プラットフォームプロバイダー
  • テクノロジー・インテグレーター
  • 流通業者
  • 最終用途
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 主なニュースと取り組み
• 使用事例
• ケーススタディ
• 価格動向分析
• 特許分析
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • ネットワークの自動化と顧客サービスのためのAI導入の増加
    • AIと5G技術の統合
    • 通信業界における予測分析の需要の高まり
    • AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションの拡大
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
    • 高い初期投資コスト
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2034年

• 主要動向
• ソリューション
• サービス

第6章 市場推計・予測：展開モデル別、2021年～2034年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 機械学習（ML）
• 自然言語処理（NLP）
• ディープラーニング
• その他

第8章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• ネットワーク最適化
• ネットワークセキュリティ
• 顧客分析
• バーチャルアシスタント
• 不正検知
• 予知保全
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第10章 企業プロファイル

• Accenture
• Amazon Web Services（AWS）
• Amdocs
• AT&T
• Baidu
• Cisco Systems
• Ericsson
• Google
• Hewlett Packard Enterprise（HPE）
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NEC
• Nokia
• NVIDIA
• Oracle
• Qualcomm
• Salesforce
• Samsung Electronics
• ZTE

The Global AI In Telecommunication Market, valued at USD 2.7 billion in 2024, is on track to expand at a CAGR of 32.6% from 2025 to 2034. AI-driven solutions are revolutionizing network operations, customer service, and infrastructure management within the telecom industry. The integration of AI with telecom networks and 5G technology enhances automation, real-time analysis, and anomaly detection. With AI, spectrum control improves, ensuring optimized bandwidth management and reduced latency in high-traffic areas. AI-powered fraud detection systems mitigate cybersecurity risks, helping telecom providers safeguard their networks and finances. AI is also transforming customer interactions, as chatbots and digital assistants streamline responses and reduce the need for human intervention. AI-driven natural language processing (NLP) tools allow for automated issue resolution, enhancing customer satisfaction while cutting operational costs.

The market is segmented based on components into solutions and services. The solutions segment, valued at USD 1.7 billion in 2024, is projected to surpass USD 26.3 billion by 2034. AI is widely applied in business process automation, fraud detection, and network performance monitoring, increasing efficiency and security across telecom operations.

Telecom providers rely on AI-powered fraud detection tools to combat security threats. Machine learning algorithms automatically detect and prevent fraudulent activities, ensuring compliance with regulatory standards while minimizing financial losses. AI-driven automation strengthens service response, improving network security and reliability.

Customer service within the telecom sector has seen significant improvements with AI-powered chatbots and virtual assistants. By automating services using NLP, telecom companies handle inquiries faster and resolve issues without human intervention. This automation not only reduces costs but also strengthens brand loyalty. AI also plays a crucial role in streamlining customer interactions by learning from past engagements to personalize responses and improve service quality.

The market is further segmented by deployment models into cloud-based and on-premises solutions. Cloud-based AI dominated with a 65% share in 2024 and is expected to grow substantially throughout the forecast period. The scalability, flexibility, and cost efficiency of cloud computing enable telecom providers to integrate AI without heavy infrastructure investments, accelerating adoption across the industry.

Private AI implementations remain a preferred choice for telecom companies handling sensitive customer data, ensuring better control over security, compliance, and data privacy. Many telecom firms are deploying private AI models to adhere to industry-specific regulations and enhance network efficiency.

AI-as-a-Service (AIaaS) is gaining traction among telecom operators, providing access to data-driven insights without the need for in-house development teams. The AIaaS market, valued at USD 9.7 billion in 2024, is expected to grow at a CAGR of over 33% through 2032. This model allows smaller telecom firms to leverage AI-driven business intelligence solutions at reduced costs.

AI-driven edge computing is optimizing network performance by enabling real-time data processing at the network edge. This innovation reduces latency, improves bandwidth management, and ensures seamless operations even during peak traffic loads, enhancing mobile and broadband services.

The AI in telecommunication market is segmented by applications, including machine learning, NLP, and deep learning. The machine learning segment, valued at over USD 1 billion in 2024, dominates due to its role in predictive maintenance, network optimization, and fraud detection. AI-based machine learning models help telecom companies improve service reliability by reducing network failures.

NLP is transforming customer service automation by allowing AI systems to analyze and respond to user queries based on previous interactions, leading to higher retention rates. The NLP market, valued at USD 5.5 billion in 2023, is expected to grow over 25% from 2024 to 2032.

Deep learning is increasingly used for speech recognition and automated call routing, enabling more efficient customer service operations. AI-driven speech-to-text solutions improve accessibility for people with disabilities while enhancing content indexing and retrieval within telecom systems.

AI automation is also improving administrative telecom network management by monitoring system performance, predicting failures, and allocating resources to maximize efficiency. The rise in smartphone users, projected to reach 7.7 billion by 2028, highlights the growing need for AI-powered telecom solutions.

North America leads the AI in telecommunication market, holding over 35% of the share in 2024. The US remains at the forefront, with major t

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Platform provider
  • 3.2.2 Technology integrators
  • 3.2.3 Distributors
  • 3.2.4 End Use
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Key news & initiatives
• 3.6 Used cases
  • 3.6.1 Used case 1
    • 3.6.1.1 Benefits
    • 3.6.1.2 ROI
  • 3.6.2 Used case 2
    • 3.6.2.1 Benefits
    • 3.6.2.2 ROI
• 3.7 Case study
  • 3.7.1 Case study 1
    • 3.7.1.1 Consumer name
    • 3.7.1.2 Challenge
    • 3.7.1.3 Solution
    • 3.7.1.4 Impact
  • 3.7.2 Case study 1
    • 3.7.2.1 Consumer name
    • 3.7.2.2 Challenge
    • 3.7.2.3 Solution
    • 3.7.2.4 Impact
• 3.8 Pricing trend analysis
• 3.9 Patent analysis
• 3.10 Regulatory landscape
• 3.11 Impact forces
  • 3.11.1 Growth drivers
    • 3.11.1.1 Rising AI adoption for network automation and customer service
    • 3.11.1.2 Integration of AI with 5G technology
    • 3.11.1.3 Increasing demand for predictive analytics in telecom
    • 3.11.1.4 Expansion of AI-driven cybersecurity solutions
  • 3.11.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.11.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.11.2.2 High initial investment costs
• 3.12 Growth potential analysis
• 3.13 Porter’s analysis
• 3.14 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Solution
• 5.3 Services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2034 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 On-premises
• 6.3 Cloud-based

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Machine Learning (ML)
• 7.3 Natural Language Processing (NLP)
• 7.4 Deep Learning
• 7.5 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Network optimization
• 8.3 Network security
• 8.4 Customer analytics
• 8.5 Virtual assistants
• 8.6 Fraud detection
• 8.7 Predictive maintenance
• 8.8 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Spain
  • 9.3.5 Italy
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 ANZ
  • 9.4.6 Southeast Asia
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Accenture
• 10.2 Amazon Web Services (AWS)
• 10.3 Amdocs
• 10.4 AT&T
• 10.5 Baidu
• 10.6 Cisco Systems
• 10.7 Ericsson
• 10.8 Google
• 10.9 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
• 10.10 IBM
• 10.11 Intel
• 10.12 Microsoft
• 10.13 NEC
• 10.14 Nokia
• 10.15 NVIDIA
• 10.16 Oracle
• 10.17 Qualcomm
• 10.18 Salesforce
• 10.19 Samsung Electronics
• 10.20 ZTE