市場調査レポート
商品コード
1284253
通信における人工知能市場の2028年までの予測- コンポーネント別(ソリューション、サービス)、展開モード(クラウド、オンプレミス)、テクノロジー別、用途別、地域別の世界分析Artificial Intelligence in Telecommunication Market Forecasts to 2028 - Global Analysis By Component (Solution and Service), Deployment Mode (Cloud and On-Premise), Technology, Application and By Geography |
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通信における人工知能市場の2028年までの予測- コンポーネント別(ソリューション、サービス)、展開モード(クラウド、オンプレミス)、テクノロジー別、用途別、地域別の世界分析 |
出版日: 2023年06月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 175+ Pages
納期: 2~3営業日
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Stratistics MRCによると、通信における人工知能の世界市場は、2022年に16億米ドルを占め、2028年には135億米ドルに達すると予測され、予測期間中に41.4%のCAGRで成長するとされています。
データ消費量、通話履歴、アプリケーションの使用状況などの膨大なデータを分析するために、テレコムにおける人工知能は、人間の知覚を推定するソフトウェアとアルゴリズムを採用しています。これにより、顧客体験を向上させることができます。さらに、AIは、ネットワーク障害の検出、ネットワークセキュリティ、ネットワークの最適化、仮想サポートの提供において通信会社を支援します。
シスコシステムズ社によると、ビッグデータの量は2016年の51エクサバイトから昨年は403エクサバイトに増加し、約7倍の成長率になる見通しです。
通信企業がネットワーク保守を優先したことで、通信業界における人工知能の普及が加速し、受け入れられています。ネットワーク停止により、企業の誠実さの欠如と顧客に対する無礼が露呈します。さらに、ネットワーク障害の結果、会社は経済的損失を被る。そのため、この問題に対処するためにAIが活用されています。通信事業者はAIを使って問題を迅速に特定できるため、通信業界における人工知能のニーズは高まっています。
予測期間中、互換性の問題、人工知能アルゴリズムの信頼性の低さ、熟練労働者の不足、機密データの保護に関する課題が、通信市場におけるAIの成長を阻む主な障害となっています。通信における人工知能ソリューションへの統合に伴う潜在的な複雑さのため、互換性の問題が、世界の通信における人工知能市場の成長を本質的に制限するものです。
通信分野では現在、第4世代(4G)から第5世代(5G)への移動通信への移行が進んでいます。遅延率が極めて低い5G技術は、より高速なデータ転送速度を提供すると予測されています。さらに、通信会社は、モノのインターネット(IoT)によって制御されるあらゆる産業にサービスを提供するために必要なインフラを構築しています。Google Cloudのアナリティクス、AI/機械学習、ネットワーク機能とAT&T Intellectual Propertyの5Gネットワーク機能を融合させることで、両社は5Gソリューションを構築しています。
AIシステムは、目の前の問題に関連するデータのコレクションを学習させることで機能します。しかし、企業はAIアルゴリズムに適切な種類や量のデータを供給するのに苦労することが多く、その理由はデータへのアクセスが不十分であったり、現在利用できないからです。AIシステムを使用する場合、このアンバランスが一貫性のない、あるいは差別的な結果を生み出す可能性があります。これらの費用の一部は避けることができませんが、無料または低コストのトレーニングプログラムを検討することで、絶対に削減することができます。お金を投じて購入する前に、トレーニングプログラムがどのAI機能から恩恵を受けるかを判断するのに役立つかもしれないソリューションが数多く存在します。
COVID-19による封鎖や厳しい社会的距離を置く政策の間にデジタル普及が劇的に進み、人工知能ツールのような遠隔操作ツールの需要がさらに高まったため、通信におけるAI世界市場分析は、COVID-19パンデミックの間に安定した成長を遂げています。人類史上のどのような出来事よりも、コロナウイルス/COVID-19パンデミックは、組織、政府、コミュニティの連携と運営を維持するために通信インフラが果たす重要な役割をさらに強調しました。
データ分析分野は、有利な成長を遂げると推定されます。データ分析は、専門的なハードウェアとソフトウェアを使用して実施されることが多くなっています。より良いビジネス上の意思決定を行うために、データ分析技術や方法論は商業分野で広く採用されています。分析ツールは、科学者や研究者が科学モデルやアイデア、仮説を支持したり反論したりするためにも使用されます。企業は、意思決定に情報を与え、財務上の損失を減らすためにデータ分析を採用することがあります。データアナリティクスは、組織が業務上の有効性を高めるのに役立つことがあります。組織はデータアナリティクスを使用して、危険性をより適切に評価し、予防措置を実施することができ、これが市場の成長を促進します。
通信事業者では、カスタマーサービスの自動化によって大幅なコスト削減が期待できるため、バーチャルアシスタンス分野のCAGRが予測期間中に最も高くなると予測されています。通信分野では、機械学習アルゴリズムが問い合わせを自動化し、消費者を最適な担当者に誘導できるため、カスタマーケアのチャットボットも適切に教育される可能性があります。オペレーターは、人工知能のおかげで、加入者の視点から消費者データを収集し、調べることができます。
北米は、ネットワークの最適化やカスタマーケアに自動化やAIを活用する通信事業者の増加による地域拡大により、予測期間中に最も高い市場シェアを占めると予測されます。例えば、AT&T Intellectual Propertyは、2018年に米国でエッジAIコンピューティングによるモバイル5Gを導入しました。CUJO LLCのAIネットワークセキュリティソリューションは、米国の通信事業者がネットワークの安全性を確保するために利用しています。
アジア太平洋は、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されていますが、これは、中国やインドなどの発展途上国における技術開発のペースが速くなっていることが、この拡大の原因になっています。例えば、インターネットアクセスやモバイル通信サービスのサプライヤーであるChina Telecom Corporation Ltd.は、通信機器や家電の世界プロバイダーであるHuawei Technologies Co., Ltd.と協業しています。この提携により、ネットワークAIエンジン(NAIE)に基づく無線ネットワークセルの異常検知と無線セル容量予測の調査が期待されます。
2023年5月、インテルとSAPがクラウド機能拡張のための戦略的協業を開始この協業により、第4世代インテル(R)Xeon(R)Scalableプロセッサーを搭載した非常に強力で安全なインスタンスをSAP向けに提供するというインテルの取り組みが深まります。
2023年4月、Intel FoundryとArmが最先端SoC設計に関する多世代コラボレーションを発表。このコラボレーションは、まずモバイルSoC設計に焦点を当て、自動車、モノのインターネット(IoT)、データセンター、航空宇宙、政府のアプリケーションへの設計拡張の可能性を可能にする予定です。
2023年4月、IBMが脅威の検知と対応を加速する新しいQRadar Security Suiteを発表、QRadarブランドの拡大、脅威の検知、調査、対応のすべてのコア技術にまたがり、ポートフォリオ全体のイノベーションに多額の投資が行われます。
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Telecommunication Market is accounted for $1.6 billion in 2022 and is expected to reach $13.5 billion by 2028 growing at a CAGR of 41.4% during the forecast period. In order to analyse massive data, such as data consumption, call history, and application use, artificial intelligence in telecom employs software and algorithms to estimate human perception. This helps to enhance the customer experience. Additionally, AI aids telecommunications companies in the detection of network faults, network security, network optimisation, and provision of virtual support.
According to Cisco Systems Inc, the volume of big data is poised to increase from 51 exabytes in 2016 to 403 exabytes in the last year, representing a growth rate of almost seven times.
As telecom corporations prioritised network maintenance, artificial intelligence in the telecommunications industry is gaining pace and acceptance. The company's lack of integrity and disrespect for its customers are exposed by a network outage. Additionally, the firm suffers financial losses as a result of network failure. Therefore, AI is being used to address this problem, as telecom businesses can quickly identify the issue using AI, there is a growing need for artificial intelligence in the telecommunications industry.
During the forecast period, issues with compatibility, the unreliability of artificial intelligence algorithms, a lack of skilled labour, and challenges with the protection of sensitive data are the main obstacles to the growth of AI in the telecommunications market. Due to potential complications with the integration of artificial intelligence in telecommunication solutions, compatibility issues are what essentially limit the growth of the worldwide artificial intelligence in telecommunication market.
The transition from fourth generation (4G) to fifth generation (5G) mobile communications is now taking place in the telecom sector. With extremely low latency rates, 5G technology is predicted to offer faster data transfer speeds. Additionally, telecom firms are constructing the infrastructure necessary to service every industry controlled by the Internet of Things (IoT). By fusing the analytics, AI/machine learning, and networking capabilities of Google Cloud with the 5G network capabilities of AT&T Intellectual Property, both firms are building 5G solutions.
AI systems work by being trained on a collection of data that is pertinent to the problem at hand. However, businesses frequently struggle to feed their AI algorithms with the correct kind or quantity of data because they lack access to it or it isn't currently available. When using AI system, this imbalance may produce inconsistent or even discriminating outcomes may avoid this problem, sometimes referred to as the bias problem, by making sure use representative and high-quality data. ongoing AI training programme for staff, and presumably modernise IT infrastructure so that it can manage the demands of r machine learning tools if want to do it correctly. Even while some of these expenses can't be avoided, absolutely cut them down by looking into free or low-cost training programmes. Before investing money to buy them, there are a number of solutions that might assist determine which AI capabilities r training programme will benefit from.
Due to the dramatically increased digital penetration during the time of COVID-19-induced lockdowns and strict social distancing policies, which further fueled the demand for remote operational tools like artificial intelligence tools, the global AI in telecommunication market analysis has experienced stable growth during the COVID-19 pandemic. More than any other occurrence in human history, the Coronavirus/COVID-19 pandemic has further underscored the crucial role that telecommunications infrastructure plays in keeping organisations, governments, and communities linked and operating.
The data analytics segment is estimated to have a lucrative growth. Data analytics is increasingly carried out with the use of specialised hardware and software. In order to help businesses, make better business decisions, data analytics technologies and methodologies are widely employed in the commercial sector. Analytics tools are also used by scientists and researchers to support or refute scientific models, ideas, and hypotheses. Businesses may employ data analytics to inform decision-making and reduce financial losses. Data analytics may help organisations increase operational effectiveness. An organisation may use data analytics to better evaluate hazards and implement preventative actions which propels the growth of the market.
The virtual assistance segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, due to the enormous savings that customer service automation provides telecom firms; the virtual help category is anticipated to have the quickest growth throughout the projected period. In the communication sector, customer care chatbots may also be properly educated since machine learning algorithms can automate queries and direct consumers to the best representative. Operators may gather and examine consumer data from the viewpoint of a subscriber thanks to artificial intelligence.
North America is projected to hold the highest market share during the forecast period owing to the expansion of the region by the increasing number of telecom businesses that use automation and AI for network optimisation and customer care. For instance, AT&T Intellectual Property introduced mobile 5G with edge AI computing in the United States in 2018. The AI network security solutions from CUJO LLC are being used by telecom service providers in the US to safeguard their networks.
Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to the quickening pace of technical development in developing nations like China and India is blamed for this expansion. For instance, China Telecom Corporation Ltd., a supplier of internet access and mobile telecommunications services, collaborates with Huawei Technologies Co., Ltd., a global provider of telecoms equipment and consumer electronics. This partnership is expected to investigate wireless network cell anomaly detection and radio cell capacity prediction based on the Network AI Engine (NAIE).
Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence In Telecommunication Market include Intel Corporation, ZTE Corporation, IBM Corporation, Google LLC, Microsoft, Salesforce, Inc, Cisco Systems, Inc, AT&T, Infosys Limited, Evolv Technology Solutions, Inc., NVIDIA Corporation, Wipro Limited, AIBrain LLC, SoundHound Inc., Visenze Pte Ltd, Twilio, Inc and Amazon Web Services Inc.
In May 2023, Intel and SAP Embark on Strategic Collaboration to Expand Cloud Capabilities the collaboration deepens Intel's focus on delivering extremely powerful and secure instances for SAP, powered by 4th Gen Intel® Xeon® Scalable processors.
In April 2023, Intel Foundry and Arm Announce Multigeneration Collaboration on Leading-Edge SoC Design, the collaboration will focus on mobile SoC designs first, but allow for potential design expansion into automotive, Internet of Things (IoT), data center, aerospace and government applications.
In April 2023, IBM Launches New QRadar Security Suite to Speed Threat Detection and Response, expansion of the QRadar brand, spanning all core threat detection, investigation and response technologies, with significant investment in innovations across the portfolio.