2034年までの5GネットワークにおけるAI市場予測―コンポーネント、導入形態、5G周波数帯、技術、用途、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の5GネットワークにおけるAI市場は2026年に84億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 10.4％で成長し、2034年までに186億米ドルに達すると見込まれています。

5GネットワークにおけるAIとは、機械学習、深層強化学習、フェデレーテッドラーニング、およびAIを活用した自動化を、無線アクセスネットワーク管理、コアネットワークのオーケストレーション、ネットワークスライシングの最適化、スペクトル管理、予測的干渉低減、自律的な障害検出、インテリジェントなトラフィックステアリングシステムといった5Gネットワークアーキテクチャの構成要素に統合することを指します。これにより、通信事業者は、5Gスタンドアロンおよびノンスタンドアロンのネットワーク展開において、動的なネットワークパフォーマンスの最適化、運用コストの削減、そして新しいAIネイティブなサービス機能を提供できるようになります。

5Gネットワークの複雑性管理

大規模MIMOアンテナアレイ、異種混在の多周波数スペクトル管理、動的なネットワークスライシング構成など、5Gネットワークアーキテクチャの複雑さが指数関数的に増大しており、人間のオペレーターによる管理能力を超えています。そのため、商用規模で5Gネットワークを展開する通信事業者にとって、AIの導入は必須要件となっています。AIを活用した無線アクセスネットワークの最適化により、エネルギー消費を削減し、スペクトル効率を向上させることで、測定可能な運用コストの削減が実現します。これにより、従来のネットワーク管理システムのコストを上回る実証済みの投資収益率（ROI）が得られ、AIネットワーク管理プラットフォームへの投資が正当化されます。

通信分野におけるAI統合コスト

既存の通信運用支援システム（OSS）およびビジネス支援システム（BSS）環境内へのAIネットワーク管理システムの統合には多大なコストがかかり、導入ペースを制約しています。これは、レガシーなOSS/BSSアーキテクチャにおいて、AI最適化アルゴリズムが効果的なネットワークパフォーマンス管理を行うために必要とするリアルタイムのネットワークテレメトリ入力を提供するには、大規模なAPI開発とデータパイプラインの設計が必要となるためです。統合の複雑さは、数年にわたる導入スケジュールを生み出し、ベンダーと通信事業者の双方にとって、AI 5Gプラットフォームによる収益化を遅らせています。

Open RAN AI最適化

標準化されたAIインターフェース仕様を確立するOpen RAN（オープン無線アクセスネットワーク）アーキテクチャの採用は、大きな市場拡大の機会となります。Open RANのxAppおよびrApp AIアプリケーションエコシステムにより、マルチベンダーRAN環境において、通信機器に依存しないAI最適化の導入が可能になるからです。ベンダーロックインを解消しつつAIを活用したネットワーク最適化を実現する通信事業者のOpen RAN投資プログラムは、従来のネットワーク機器プロバイダーのエコシステムを超えた、AIネイティブのRANインテリジェンスプラットフォームベンダーにとって新たな市場参入の機会を生み出しています。

ネットワーク仮想化のセキュリティリスク

AIによって管理される仮想化された5Gコアネットワークおよび無線アクセスネットワークのソフトウェアにおけるセキュリティの脆弱性は、サイバー攻撃のリスクをもたらします。セキュリティに敏感なアプリケーションにおいて、AI管理システムの侵害によるネットワーク操作が、トラフィックの傍受、サービスの停止、または重要な通信インフラに影響を及ぼす不正なネットワークアクセスを可能にする恐れがあるため、政府や企業によるAI最適化5Gネットワークの導入が制約される可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19は、パンデミック下でのリモートワーク、遠隔医療、デジタルサービス提供の需要が、従来の4Gインフラの帯域幅の限界を露呈させ、政府による5G導入投資を加速させたことで、5Gネットワークの戦略的重要性を示しました。導入済みの5G周波数帯域容量を最大限に活用することを可能にするAIを活用したネットワーク最適化は、ロックダウン期間中の前例のないトラフィックの増加に対応するために不可欠であることが証明されました。パンデミック後のデジタル経済の拡大と企業のプライベート5Gネットワーク導入は、引き続きAIネットワーク管理の需要を牽引しています。

予測期間中、サービスセグメントが最大の規模になると予想されます

予測期間中、サービスセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、通信事業者からのAIネットワーク管理導入サービス、RAN最適化コンサルティング、ネットワークAIモデルのトレーニングおよび導入、ならびに継続的なAIネットワーク運用管理サービスに対する需要が大幅にあるためです。これらは、高度なネットワーク専門知識と、進化する5Gネットワーク構成やトラフィックパターンの変化に対応した継続的なAIモデル性能管理を必要とする、複雑な5G AIプラットフォームの導入に伴うものです。

予測期間中、クラウドセグメントは最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、クラウドセグメントは最も高い成長率を示すと予測されています。これは、通信事業者がクラウドネイティブな5Gコアネットワークアーキテクチャを採用していることに起因します。このアーキテクチャは、大規模な5Gネットワーク展開全体におけるAI主導の最適化のために、膨大なリアルタイムのネットワークテレメトリストリームを処理するのに必要な計算弾力性を提供する、クラウド経由のネットワークAIサービスを通じて、AIを活用したネットワーク機能のオーケストレーション、予測的なスケーリング、およびインテリジェントなトラフィック管理を可能にします。

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予想されます。これは、米国においてVerizon、AT&T、T-Mobileなどの主要キャリアによる大規模な5Gスタンドアロンネットワークの展開が完了し、AIネットワーク管理プラットフォームの調達需要が大幅に生じていることに加え、Qualcomm、Intel、NVIDIAなどの主要な通信AIベンダーや半導体企業が、既存の通信事業者との関係を通じて北米におけるAI 5G技術の収益を大幅に生み出しているためです。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は最も高いCAGRを示すと予想されます。その理由は、中国が世界最大規模の5Gネットワーク展開を完了し、世界最高レベルの5G基地局密度を実現したことで高度なAIネットワーク最適化が必要となっていること、日本と韓国が5Gスタンドアロン（SA）ネットワークアーキテクチャの採用を推進していること、そしてインドが都市部および農村部のカバレッジエリア全体で大規模な5G展開プログラムを実施し、AIネットワーク管理プラットフォームの調達需要を大幅に創出していることによるものです。

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すべてのお客様は、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
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国・地域の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認によります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、および戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：コンポーネント別

• ソリューション
• プラットフォーム
• サービス

第6章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス
• エッジ
• ハイブリッド展開
• 集中型RAN（C-RAN）
• 仮想化RAN（vRAN）

第7章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：5G周波数帯別

• 低帯域（1 GHz未満）
• ミッドバンド（1 GHz～7 GHz）
• 高周波帯（ミリ波、24 GHz～100 GHz）

第8章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：技術別

• 生成AI（GenAI）
• 強化学習
• コンピュータビジョン
• 予測分析
• フェデレーテッド・ラーニング

第9章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：用途別

• ネットワーク最適化
• 予知保全
• リソース割り当て
• セキュリティ管理

第10章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：エンドユーザー別

• 通信
• 自動車
• ヘルスケア
• メディア・エンターテイメント
• その他のエンドユーザー

第11章 世界の5GネットワークにおけるAI市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南アメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第12章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第13章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第14章 企業プロファイル

• Ericsson
• Nokia Corporation
• Huawei Technologies
• ZTE Corporation
• Samsung Electronics
• Cisco Systems Inc.
• Qualcomm Inc.
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services Inc.
• NEC Corporation
• Fujitsu Limited
• VMware Inc.
• Oracle Corporation
• Hewlett Packard Enterprise