通信・ITサービスにおける生成AI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、導入モデル別、通信機能別、ITサービス機能別、組織規模別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCの調査によると、世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場は2025年に6億7,946万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 51.0％で拡大し、2032年には121億6,211万米ドルに達すると見込まれています。

生成AIはワークフローの効率化とデジタルインタラクションの強化を通じて、通信・ITサービス分野を変革しています。通信企業はAI搭載チャットボットを導入し、顧客課題の迅速な解決と個別対応型サービス提案を実現しています。IT分野では、生成AIが自動コード生成、高度な品質チェック、即時デバッグツールを通じて生産性を向上させます。ネットワーク運用では、輻輳検知・ダウンタイム最小化・システムセキュリティ強化を実現する予測分析が活用されています。また生成AIは多言語コミュニケーションを改善し、グローバル技術企業が世界中の顧客をサポートする基盤を提供します。

PwCの調査によれば、通信企業の50％が既に少なくとも1つの生成AIアプリケーションを導入しています。これはテクノロジー企業の80％、メディア・エンターテインメント業界の50％と比較すると、通信業界が積極的に取り組んでいるもの、依然としてテクノロジーリーダーに追いつく段階にあることを示しています。

自動化と運用コスト削減

コスト削減と自動化は、通信業界とITサービス業界における生成AIの成長を牽引する中核的要因です。大手通信事業者は、課金処理、トラブルシューティング、カスタマーサポート、ネットワーク保守といった高ボリューム業務を管理しています。生成AIにより、こうした定型業務の多くが自律化され、人的エージェントへの依存度が大幅に低下します。通信企業はAIベースのサポートシステム、障害予測検知、自動プロビジョニングプロセスを導入しています。一方、ITサービス企業では、コーディングサイクルの短縮、テストの自動化、プロジェクトコスト削減に生成AIを活用しています。エラーの減少、実行速度の向上、低い運用コストという複合的なメリットにより、生成AIはデジタルサービスプロバイダーにとって効率性と長期的な財務的利益を実現する強力な推進力となっています。

データプライバシーとセキュリティ上の懸念

プライバシーリスクは、通信・IT分野における生成AIの導入を大きく制限しています。サービスプロバイダーは機密性の高い顧客記録、個人識別情報、通信データを管理しており、これらは漏洩から保護されなければなりません。AIモデルがこうした情報を分析する際、企業は厳格なコンプライアンス基準を遵守し、安全な取り扱いを確保する必要があります。いかなる漏洩もブランド評価を損ない、多額の罰金を招く恐れがあります。機密性の高いデータベースを保有する企業は、情報漏洩や不正使用を防ぐため、大規模なAIトレーニングを避ける傾向があります。また、データローカリゼーション規制により、多国籍事業者にとって国境を越えた導入は複雑化しています。こうしたコンプライアンス負担とサイバーリスクのため、多くの組織では生成AIの導入が緩やかであり、規制の厳しい通信環境における本格的な展開が遅れています。

労働力生産性および自動化支援

通信・IT分野における生成AIの強力な成長機会は、労働力の効率化にあります。AIツールはチケットルーティング、文書作成、顧客対応、品質チェックといった時間のかかる業務を自動化します。生成AIコパイロットはエンジニアに対し、コーディング提案や即時デバッグアドバイスを提供し、開発成果を向上させます。コールセンターチームは顧客対応中にリアルタイムのガイダンスを受け、処理時間とエラー率を低減できます。ナレッジアシスタントは従業員が迅速に解決策を見つけるのを支援し、トレーニングの負担を軽減するとともに正確性を高めます。反復的な業務を引き継ぐことで、生成AIは従業員が重要な業務に集中できる環境を整えます。これにより生産性が向上し、サービス水準が向上するとともに、手作業によるボトルネックを減らして事業規模の拡大が可能となります。

高まるサイバーセキュリティと悪用リスク

セキュリティ上の脆弱性は、通信・ITサービス分野における生成AIの成長に重大な脅威をもたらします。攻撃者はAIシステムを悪用し、現実的なフィッシング攻撃、有害なスクリプト、ネットワークに侵入する不正コンテンツを作成する可能性があります。データポイズニングはモデルの動作を改変し、誤った予測やシステム障害を引き起こす可能性があります。通信企業は重要な通信インフラを運用しているため、侵入が成功すれば大規模なサービス障害が発生したり、数百万件の顧客記録が流出したりする恐れがあります。生成AIモデルは貴重なデータを保存している場合もあり、ハッキングの標的として魅力的です。AIを活用した攻撃は従来のセキュリティ対策よりも急速に進化しているため、組織はサイバーリスクの高まりに直面しており、生成AI導入を拡大する前に防御体制の強化が求められています。

COVID-19の影響：

COVID-19危機により、組織がリモート業務やオンラインサービス提供へ移行した結果、通信・ITサービス分野における生成AIの利用が大幅に増加しました。データ使用量の急激な増加に伴い、通信会社はネットワーク性能の最適化、輻輳制御、顧客リクエストへの自動応答にAIを活用しました。IT企業は分散型チーム管理のため、リモートサポートシステム、自動化された開発パイプライン、クラウドセキュリティに生成AIを統合しました。クラウド導入需要の拡大に伴い、AI搭載の移行ツールやパフォーマンス監視の必要性が高まりました。財政的圧迫により一部投資は減速したもの、生成AIはコスト削減、サービス稼働時間の維持、リモートワークの効率化を通じて高い価値を実証し、長期的なデジタル近代化を加速させました。

予測期間中、生成AIプラットフォーム分野が最大の市場規模を占めると見込まれます

生成AIプラットフォームセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。これは、通信およびIT環境における全てのAI駆動型オペレーションを支える主要な技術基盤として機能するためです。企業はこれらのプラットフォームに依存し、モデル構築、データ処理、サービスの自動化、ならびにカスタマーサポート、ネットワーク管理、ソフトウェア開発への知能組み込みを実現しています。既存システムとの容易な統合を可能とし、事業者が大規模なインフラ変更なしにカスタマイズされたソリューションを構築することを支援します。プラットフォームはチャットボットから予知保全まで多様な使用事例をサポートできるため、組織は長期的な拡張性とイノベーションの可能性を獲得できます。デジタルトランスフォーメーションが急速に拡大する中、生成AIプラットフォームは通信・ITサービスエコシステム全体でのAI導入を可能にする最も重要なセグメントであり続けます。

予測期間中、クラウドベースセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、クラウドベースセグメントは最高成長率を記録すると予測されます。これは、通信およびIT環境における生成AI導入に対し、高い柔軟性、拡張性、そして低いインフラコストを提供するためです。企業は物理的なハードウェアを維持する代わりに、クラウドリソースを活用してモデルの構築、テスト、更新を迅速に行うことが可能です。これにより、リアルタイム処理、自動アップグレード、そして課金、分析、顧客管理を扱うデジタルプラットフォームとの円滑な統合が実現します。クラウドベースの生成AIは、リモートワークフォースやグローバルサービス提供もサポートするため、現代的な分散型オペレーションに適しています。AIを活用した自動化やネットワークインテリジェンスへの需要が高まる中、クラウドソリューションは最も魅力的な選択肢となり、エッジ、オンプレミス、ハイブリッド展開と比較して、より強力な導入促進と高いCAGRをもたらします。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると見込まれます。これは、確立されたデジタルインフラ、AIイノベーションへの多額の資金投入、主要通信事業者およびITサービスプロバイダーの強力な存在感によるものです。生成AIは既に、カスタマーサポートの自動化、ネットワーク最適化、ソフトウェア提供の高度化に広く活用されており、同地域は導入の最前線に位置しています。成熟したエコシステムと制度的準備が整っているため、北米の組織は大規模なAI導入により備えています。

最も高いCAGRを示す地域：

予測期間において、アジア太平洋地域は最も高いCAGRを示すと予想されます。これは中国、インド、日本、オーストラリアなどの国々におけるデジタル化、さらに5G、スマートインフラ、IoTシステムの広範な導入によって推進されています。同地域の通信会社やIT企業は、ネットワークの自動化、顧客サービスの向上、業務の最適化のために、生成AIを急速に統合しています。政府によるAI戦略の強力な支援と、クラウドおよびデータセンターへの投資拡大が、この勢いをさらに加速させています。したがって、アジア太平洋は、より確立された市場よりも高い成長率を記録すると予想され、この分野における生成AIの拡大に向けた大きな機会を提供しています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
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• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場規模の推定・予測およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• 生成AIプラットフォーム
• 生成AIサービス
• 生成AIインフラストラクチャ

第6章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：導入モデル別

• イントロダクション
• オンプレミス
• クラウドベース
• エッジコンピューティング
• ハイブリッド

第7章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：通信機能別

• イントロダクション
• コアネットワーク運用
• OSS/BSS自動化
• RANとオープンRANインテリジェンス
• 加入者ライフサイクル管理
• 請求と収益の最適化

第8章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：ITサービス機能別

• イントロダクション
• ITSMとAIOps
• DevOpsとCI/CDの自動化
• デジタルワークプレイスの実現
• エンタープライズデータインテリジェンス

第9章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：組織規模別

• イントロダクション
• 大企業
• 中小企業

第10章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：アプリケーション別

• イントロダクション
• ネットワークパフォーマンスの最適化
• 設備の予知保全
• サポートのための仮想エージェント
• 脅威検出とサイバー防御
• キャンペーンのパーソナライゼーション
• サービスプロビジョニングの自動化
• SLAの監視と実施
• 推奨システム

第11章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 通信事業者
• マネージドサービスプロバイダー
• ITコンサルティング会社
• クラウドインフラストラクチャプロバイダー

第12章 世界の通信・ITサービスにおける生成AI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第13章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第14章 企業プロファイリング

• Accenture
• IBM
• NTT DATA
• Tredence
• Startek
• LeewayHertz
• Talentica Software
• Softlabs Group
• GlobalLogic
• Hexaware Technologies
• Persistent Systems
• Virtusa
• Birlasoft
• Ericsson
• Microsoft