クラウド通信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

クラウド通信AIの世界市場規模は、2024年に48億米ドルとなり、通信業界における人工知能とクラウド技術の融合に後押しされ、CAGR 21.7%で成長し、2034年には327億米ドルに達すると推定されています。

ネットワークが複雑化するにつれ、通信事業者はシステムをより効率的に管理し、シームレスな接続性を提供し、顧客体験を最適化するためにAIクラウド・ソリューションにシフトしています。現在進行中の5Gの展開は、スマートデバイスの普及と相まって、インテリジェントでスケーラブルなネットワークへの需要を加速させています。AIを搭載したクラウドプラットフォームは、重要なネットワーク機能の自動化、リソース割り当ての改善、動的なネットワーク環境における遅延の低減に利用されています。

通信事業者が需要の変化に対応できる柔軟なインフラを求めているため、クラウドベースの通信向けAIへの投資が世界的に活発化しています。デジタル・トランスフォーメーションの推進は、近年の世界の混乱に後押しされ、耐障害性の高い通信システムの必要性を浮き彫りにしています。AIの統合は、データ量の多い運用の管理、メンテナンスの必要性の予測、自動化による運用コストの削減に役立ちます。さらに、リアルタイムのアナリティクスや機械学習モデルへの依存度が高まっていることから、AIは通信インフラを変革し、将来のイノベーションをサポートする礎石となっています。クラウドアーキテクチャとAIの相乗効果は、通信プロバイダーがサービスを設計、運用、拡張する方法を再定義します。

2024年、ソリューション分野は59％のシェアを占め、2034年までに170億米ドルを生み出すと予測されています。このセグメントは、ネットワークの信頼性を強化し、内部ワークフローを合理化する統合AIツールに対する需要の高まりによって牽引力を増しています。AIを搭載したプラットフォームは、障害検出の自動化、ネットワークの混雑管理、帯域幅の最適化をリアルタイムで行うために導入されています。データ量の増加に伴い、通信事業者は複雑なトラフィックパターンを解釈し、潜在的な混乱に事前に対処できるシステムを必要としています。

大企業セグメントは2024年の市場をリードし、31億米ドルを生み出しました。大企業は、広大なネットワークを管理し、大規模なユーザーベースをサポートするためにAI技術に大きく依存しています。これらの企業は、ダウンタイムを最小限に抑えながら安定したパフォーマンスを提供するために、高度な自動化と予測機能を必要としています。AIは、特に運用規模が膨大で複雑性が高い環境において、リソースの最適化とインフラ計画の改善を可能にします。

米国のクラウド通信AI市場は2024年に最大のシェアを占め、23％を占めました。この強力な市場ポジションは、先進通信インフラ、特にAI統合と5G展開への大規模投資の結果です。同国のリーダーシップは、デジタルトランスフォーメーションとスマートネットワーク開発を推進する連邦政府機関の強力な支援によってさらに強固なものとなっています。官民の協力により、クラウドベースのAI技術の導入が加速し、ネットワークの効率化、リアルタイム分析、サービスの自動化に重点が置かれています。

SAP SE、セールスフォース、テンセント、IBM、マイクロソフト、エヌビディア、オラクル、ATOS、アルファベット、アマゾンウェブサービスなどの企業が、電気通信分野でのAI導入を進めています。この分野の企業は、さまざまな戦略的取り組みを実施しています。その多くは、世界なクラウドインフラを拡大し、通信アプリケーション向けにカスタマイズされたAI-as-a-Serviceを提供しています。通信プロバイダーとのコラボレーションは、特定のネットワーク課題に対応するカスタマイズ・ソリューションの提供に役立っています。また、各社は買収、合弁事業、社内イノベーションを通じてAI能力を強化し、提供サービスを強化しています。さらに、エッジコンピューティング、リアルタイム分析、クロスプラットフォーム統合への投資は、急速に進化する状況の中で、これらのプレーヤーが優位に立つのに役立っています。

目次

第1章 調査手法と範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界考察

• エコシステム分析
  • サプライヤーの情勢
    • コア AIコンポーネントプロバイダー
    • ソフトウェアおよびプラットフォームベンダー
    • アプリケーションプロバイダー
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
• トランプ政権による関税への影響
  • 貿易への影響
    • 貿易量の混乱
    • 報復措置
  • 業界への影響
    • 供給側の影響（原材料）
      • 主要原材料の価格変動
      • サプライチェーンの再構築
      • 生産コストへの影響
    • 需要側の影響（販売価格）
      • 最終市場への価格伝達
      • 市場シェアの動向
      • 消費者の反応パターン
  • 戦略的な業界対応
    • サプライチェーンの再構成
• 価格設定と製品戦略
• テクノロジーとイノベーションの情勢
  • 現在の技術動向
    • AIを活用したネットワーク最適化
    • クラウドベースの統合コミュニケーション（UCaaS）
    • 5G対応エッジコンピューティング
    • 通信クラウドのオーケストレーションと自動化
  • 新興技術
    • 通信ネットワーク向け量子コンピューティング
    • AI統合型6Gネットワーク
    • ブロックチェーンによるネットワークセキュリティ
    • インテリジェントな仮想ネットワーク機能
  • 先端材料科学
• 価格戦略
• 特許分析
• ユースケース
• 主なニュースと取り組み
• 規制情勢
• 影響要因
  • 促進要因
    • 5Gネットワークの拡張とAI統合
    • エッジコンピューティングの進歩
    • AIを活用した予測メンテナンスの改善
    • クラウドネイティブネットワーク機能の進歩
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データの品質、ガバナンス、セキュリティに関する懸念
    • AIの開発と導入における複雑さと人材ギャップ
• 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
• 企業の市場シェア分析
• 競合ポジショニングマトリックス
• 戦略的展望マトリックス

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
  • 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
  • 不正行為検出
  • 予測メンテナンス
  • その他
• サービス
  • 専門サービス
  • マネージドサービス
  • コンサルティングとトレーニング

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

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

第7章 市場推計・予測：組織規模別、2021年～2034年

• 主要動向
• 中小企業
• 大企業

第8章 市場推計・予測：展開別、2021年～2034年

• 主要動向
• パブリッククラウド
• プライベートクラウド
• ハイブリッドクラウド

第9章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• 通信事業者 <
  • モバイルネットワーク事業者（MNO）
  • 固定電話事業者
  • 衛星通信事業者
• インターネットサービスプロバイダー（ISP）
  • ブロードバンドISP
  • ワイヤレスISP
• マネージドサービスプロバイダー（MSP）
  • クラウドサービスプロバイダー
  • ネットワーク管理プロバイダー

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • ロシア
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • シンガポール
  • 韓国
  • 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
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦

第11章 企業プロファイル

• Alibaba Cloud
• Altair Engineering
• Amazon Web Services（AWS）
• ATOS SE
• Avaamo
• Baidu
• Alphabet Inc
• Hewlett Packard Enterprise Development
• Huawei Cloud Computing Technologies
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NICE Ltd.
• Nvidia
• Oracle
• Qualcomm Technologies
• SalesForce
• SAP SE
• Snowflake
• Tencent

The Global Cloud Telecommunications AI Market was valued at USD 4.8 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 21.7% to reach USD 32.7 billion by 2034, fueled by the convergence of artificial intelligence and cloud technologies within the telecom industry. As networks become more complex, telecom providers shift to AI cloud solutions to manage systems more efficiently, deliver seamless connectivity, and optimize customer experiences. The ongoing rollout of 5G, coupled with the widespread use of smart devices, is accelerating demand for intelligent, scalable networks. AI-powered cloud platforms are used to automate critical network functions, improve resource allocation, and reduce latency across dynamic network environments.

Global investments in cloud-based AI for telecom have intensified as operators seek flexible infrastructure capable of adapting to shifting demands. The push for digital transformation-amplified by recent global disruptions-has highlighted the need for highly resilient communication systems. AI integration helps manage data-heavy operations, predict maintenance needs, and cut operational costs through automation. Additionally, the growing reliance on real-time analytics and machine learning models makes AI a cornerstone in transforming telecom infrastructure to support future innovations. The synergy between cloud architecture and AI redefines how telecommunications providers design, operate, and scale their services.

In 2024, the solutions segment represented a 59% share and is projected to generate USD 17 billion by 2034. This segment is gaining traction due to rising demand for integrated AI tools that enhance network reliability and streamline internal workflows. AI-powered platforms are deployed to automate fault detection, manage network congestion, and optimize bandwidth in real time. As data volumes increase, telecoms need systems capable of interpreting complex traffic patterns and proactively addressing potential disruptions.

The large enterprises segment led the market in 2024, generating USD 3.1 billion. Enterprises rely heavily on AI technologies to manage expansive networks and support large user bases. These businesses require advanced automation and predictive capabilities to deliver consistent performance while minimizing downtime. AI enables resource optimization and better infrastructure planning, especially in environments where operational scale is vast and complexity is high.

United States Cloud Telecommunications AI Market held the largest share in 2024, accounting for 23%. This strong market position results in large-scale investments in advanced telecommunications infrastructure, particularly in AI integration and 5G deployment. The country's leadership is further solidified by robust support from federal agencies promoting digital transformation and smart network development. Public and private sector collaboration has accelerated the adoption of cloud-based AI technologies, focusing on enhancing network efficiency, real-time analytics, and service automation.

Companies like SAP SE, Salesforce, Tencent, IBM, Microsoft, Nvidia, Oracle, ATOS, Alphabet, and Amazon Web Services are advancing AI adoption in telecom. Companies in this space are implementing a range of strategic initiatives. Many are expanding their global cloud infrastructure and offering AI-as-a-service tailored for telecom applications. Collaborations with telecom providers are helping deliver customized solutions that address specific network challenges. Firms are also enhancing AI capabilities through acquisitions, joint ventures, and internal innovation to strengthen their offerings. Additionally, investment in edge computing, real-time analytics, and cross-platform integration helps these players stay ahead in a rapidly evolving landscape.

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 & calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimation
• 1.3 Forecast model.
• 1.4 Primary research and validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.1.1 Core AI component provider.
    • 3.1.1.2 Software & platform vendors
    • 3.1.1.3 Application provider
    • 3.1.1.4 End users
  • 3.1.2 Profit margin analysis.
• 3.2 Impact of Trump administration tariffs
  • 3.2.1 Impact on trade
    • 3.2.1.1 Trade volume disruptions
    • 3.2.1.2 Retaliatory measures
  • 3.2.2 Impact on industry
    • 3.2.2.1 Supply-side impact (raw materials)
      • 3.2.2.1.1 Price volatility in key materials
      • 3.2.2.1.2 Supply chain restructuring.
      • 3.2.2.1.3 Production cost implications
    • 3.2.2.2 Demand-side impact (selling price)
      • 3.2.2.2.1 Price transmission to end markets.
      • 3.2.2.2.2 Market share dynamics
      • 3.2.2.2.3 Consumer response patterns
  • 3.2.3 Strategic industry responses
    • 3.2.3.1 Supply chain reconfiguration.
• 3.3 Pricing and product strategies
• 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.4.1 Current technological trends
    • 3.4.1.1 AI-powered network optimization
    • 3.4.1.2 Cloud-Based Unified Communications (UCaaS)
    • 3.4.1.3 5G-enabled edge computing
    • 3.4.1.4 Telecom cloud orchestration and automation
  • 3.4.2 Emerging Technologies
    • 3.4.2.1 Quantum computing for telecom networks
    • 3.4.2.2 6G networks with ai integration
    • 3.4.2.3 Blockchain-driven network security
    • 3.4.2.4 Intelligent virtual network functions
  • 3.4.3 Advanced material sciences
• 3.5 Pricing strategies
• 3.6 Patent analysis
• 3.7 Use cases
• 3.8 Key news & initiatives
• 3.9 Regulatory landscape
• 3.10 Impact on forces
  • 3.10.1 Growth drivers
    • 3.10.1.1 5G network expansion and ai integration
    • 3.10.1.2 Advancements in edge computing
    • 3.10.1.3 Improved AI-powered predictive maintenance
    • 3.10.1.4 Progress in cloud-native network functions
  • 3.10.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.10.2.1 Data quality, governance, and security concerns
    • 3.10.2.2 Complexity and talent gap in AI development and deployment
• 3.11 Growth potential analysis
• 3.12 Porter's analysis
• 3.13 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
  • 5.2.1 Network optimization
  • 5.2.2 Network security
  • 5.2.3 Customer analytics
  • 5.2.4 Virtual assistants
  • 5.2.5 Fraud detection
  • 5.2.6 Predictive maintenance
  • 5.2.7 Others
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Professional services
  • 5.3.2 Managed services
  • 5.3.3 Consulting & training

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

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Natural Language Processing (NLP)
• 6.4 Big data
• 6.5 Deep learning
• 6.6 Others

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

• 7.1 Key trends
• 7.2 Small & Medium-sized Enterprises (SME)
• 7.3 Large Enterprises

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

• 8.1 Key trends
• 8.2 Public cloud
• 8.3 Private cloud
• 8.4 Hybrid cloud

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

• 9.1 Key trends
• 9.2 Telecom Operators<
  • 9.2.1 Mobile Network Operators (MNOs)
  • 9.2.2 Fixed line operators
  • 9.2.3 Satellite operators
• 9.3 Internet Service Providers (ISPs)
  • 9.3.1 Broadband ISPs
  • 9.3.2 Wireless ISPs
• 9.4 Managed Service Providers (MSPs)
  • 9.4.1 Cloud service providers
  • 9.4.2 Network management providers

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

• 10.1 North America
  • 10.1.1 U.S.
  • 10.1.2 Canada
• 10.2 Europe
  • 10.2.1 UK
  • 10.2.2 Germany
  • 10.2.3 France
  • 10.2.4 Italy
  • 10.2.5 Spain
  • 10.2.6 Belgium
  • 10.2.7 Sweden
  • 10.2.8 Russia
• 10.3 Asia Pacific
  • 10.3.1 China
  • 10.3.2 India
  • 10.3.3 Japan
  • 10.3.4 Australia
  • 10.3.5 Singapore
  • 10.3.6 South Korea
  • 10.3.7 Southeast Asia
• 10.4 Latin America
  • 10.4.1 Brazil
  • 10.4.2 Mexico
  • 10.4.3 Argentina
• 10.5 MEA
  • 10.5.1 South Africa
  • 10.5.2 Saudi Arabia
  • 10.5.3 UAE

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Alibaba Cloud
• 11.2 Altair Engineering
• 11.3 Amazon Web Services (AWS)
• 11.4 ATOS SE
• 11.5 Avaamo
• 11.6 Baidu
• 11.7 Alphabet Inc
• 11.8 Hewlett Packard Enterprise Development
• 11.9 Huawei Cloud Computing Technologies
• 11.10 IBM
• 11.11 Intel
• 11.12 Microsoft
• 11.13 NICE Ltd.
• 11.14 Nvidia
• 11.15 Oracle
• 11.16 Qualcomm Technologies
• 11.17 SalesForce
• 11.18 SAP SE
• 11.19 Snowflake
• 11.20 Tencent