2034年までの通信AI運用（AIOps）市場予測―構成要素、導入形態、機能、組織規模、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、世界の通信AIオペレーション（AIOps）市場は2026年に64億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR25.1％で成長し、2034年には386億米ドルに達すると見込まれています。

通信AIオペレーションとは、機械学習、高度な分析、自動化を、通信ネットワーク管理、サービス運用、ITインフラ監視、および運用支援システムに適用するAI駆動型のオペレーショナルインテリジェンスプラットフォームおよびサービスを指します。これにより、オンプレミス、クラウドベース、およびハイブリッドの展開モデルを通じて、インテリジェントなイベント相関、異常検知、予測的な障害解決、自動修復、および継続的なパフォーマンス最適化を実現し、ネットワーク運用を事後対応的な手動管理から、先見的なAI主導の自律運用へと根本的に変革します。

5Gネットワーク運用の複雑化と自動化の必要性

ソフトウェア定義インフラ、ネットワークスライシング、エッジコンピューティング、および膨大なIoTデバイスの管理に起因する通信5Gネットワークの複雑さは、人的リソースに依存するネットワークオペレーションセンターでは必要な規模と速度で対応できない運用管理上の課題を生み出しており、AIOpsプラットフォームへの投資は、単なる効率改善のオプションではなく、商業的な必要性となっています。平均修復時間（MTTR）の60～80％短縮や、ネットワーク運用センターの人件費の40～50％削減といった、実証済みのAIOps導入成果は、世界の大手通信事業者における大規模なAIOpsプラットフォーム投資プログラムを正当化する説得力のある根拠となっています。

AIモデルトレーニングデータの品質要件

通信事業者のAIOpsプラットフォームのパフォーマンスは、AIモデルトレーニングのための高品質な過去のネットワークパフォーマンス、アラーム、およびインシデントデータに依存しています。そのため、運用データの履歴が断片的、不整合、またはラベル付けが不十分な事業者では、初期導入時に品質上の課題が生じます。これらは初期段階のAIOps分析パフォーマンスを制限し、本番ネットワーク環境において運用チームが自律的な修復アクションの承認に受け入れられるレベルの異常検知精度と誤検知率をAIOpsプラットフォームが提供する前に、データ品質の改善とラベル付けへの多大な投資が必要となります。

自律型ネットワークのゼロタッチ運用

AIOpsプラットフォームによって実現されるゼロタッチ自律ネットワーク運用という通信業界のビジョンは、日常的な障害管理や最適化において、人間の介入なしに閉ループ型の自動診断と修復を可能にするものであり、通信運用技術において最も変革的な商業的機会を表しています。早期に自律運用能力を獲得した通信事業者は、大幅な運用コストの優位性を得ることができます。GSM Association Autonomous Networks TM Forumのフレームワーク標準化により、ベンダー間の相互運用が可能なAIOpsの導入が促進され、市場の発展が加速しています。

ネットワーク運用チームによる導入への抵抗

ネットワーク運用エンジニアによるAIOpsプラットフォームの自動修復推奨への抵抗は、本番ネットワーク環境におけるAIシステムの信頼性に対する正当な懸念に起因しています。自動修復措置が誤っていた場合、当初検出された障害よりも深刻なサービス停止を引き起こす可能性があるためです。この抵抗は組織的な導入障壁となり、初期段階のAIOps導入を自律的なアクションの承認ではなく、監視および推奨モードに限定しています。その結果、AIOpsへの投資を正当化するROI計算における運用効率のメリットの実現が制約されています。

COVID-19の影響：

パンデミックによる制限でNOC（ネットワークオペレーションセンター）の人員配置が制約されていた時期、COVID-19によるネットワークトラフィックの急増に対応するために迅速な自動容量調整が必要とされた際、AIOpsプラットフォームは手動による運用管理に比べてその能力の優位性を示しました。パンデミック後の5Gネットワーク展開は、NOC管理に前例のない複雑さをもたらしており、これに加え、OT（オペレーショナルテクノロジー）分野の人材市場の逼迫により、経験豊富なネットワーク運用エンジニアの確保が困難になっていることから、通信事業者のネットワーク管理組織全体において、AIOpsへの投資意欲が引き続き高まっています。

予測期間中、サービスセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

サービスセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、AIOpsプラットフォームの導入、AIモデルのカスタマイズ、NOCプロセスの変革、および継続的なマネージドAIOpsサービスの提供に多大なプロフェッショナルサービスおよびマネージドサービスへの投資が必要となるためです。通信事業者は、効果的なAIOps展開に必要なプラットフォームの専門知識と通信ネットワーク運用分野の知見を兼ね備え、測定可能なネットワークパフォーマンスの改善成果をもたらす専門のAIOps導入パートナーに投資しています。

オンプレミスセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、オンプレミス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、ネットワーク管理システムの近傍でクラウド伝送の遅延なしにリアルタイムデータ処理を必要とするネットワーク運用管理ワークロードに対してオンプレミス型AIOpsの導入を好むことに加え、AIOpsプラットフォームが自動障害管理および最適化のために処理する機密性の高いネットワークパフォーマンスインテリジェンスについて、クラウド導入の適性を制約するネットワーク運用データの主権およびセキュリティ要件が相まって、成長を牽引すると見込まれるためです。

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。その要因として、米国ではIBM、Cisco、ServiceNow、Dynatraceなどの主要プラットフォームを活用した先進的な通信事業者のAIOps導入プログラムが展開されており、これらが北米の通信業界に多大な収益をもたらしていること、競争上の差別化を図るための自律型ネットワーク運用への事業者の積極的な投資、そして大規模なAIOps導入要件を生み出す先進的な5Gネットワークの展開が挙げられます。

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。その要因として、中国、日本、韓国、インドにおける大規模な5Gネットワーク展開が、前例のない規模でのAI支援型運用管理を必要としていること、ネットワーク運用自動化を後押しする政府によるデジタルインフラへの強力な投資、およびHuaweiや地域ベンダーによる国内AIOpsソリューションの開発が、アジア太平洋地域の通信事業者におけるAIOps導入に向けた競争力のあるエコシステムの拡大をもたらしていることが挙げられます。

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
  • 主要プレーヤーの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、主要な国における市場推計・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、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

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 世界の通信AI運用（AIOps）市場：コンポーネント別

• プラットフォーム
  • AIOpsソフトウェアソリューション
  • AI駆動型ネットワーク監視プラットフォーム
  • 予測分析プラットフォーム
  • 自動化・オーケストレーション・プラットフォーム
  • リアルタイムデータ処理プラットフォーム
• サービス
  • コンサルティングサービス
  • インテグレーション・実装サービス
  • マネージドサービス
  • トレーニングおよびサポートサービス
  • カスタムAIモデルの開発

第6章 世界の通信AI運用（AIOps）市場：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド導入

第7章 世界の通信AI運用（AIOps）市場：機能性別

• イベント相関
• 異常検知
• 予測分析
• 根本原因分析
• パフォーマンス監視
• 自動化および修復

第8章 世界の通信AI運用（AIOps）市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業（SME）

第9章 世界の通信AI運用（AIOps）市場：用途別

• ネットワークパフォーマンス管理
• 障害・インシデント管理
• セキュリティ管理
• カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント
• インフラ管理
• アプリケーションパフォーマンス分析
• リアルタイム分析
• ネットワークおよびセキュリティ運用
• 根本原因分析

第10章 世界の通信AI運用（AIOps）市場：エンドユーザー別

• 通信事業者
• マネージドサービスプロバイダー（MSPs）
• ネットワーク機器プロバイダー
• システムインテグレーター
• その他のエンドユーザー

第11章 世界の通信AI運用（AIOps）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

• International Business Machines Corporation（IBM）
• Cisco Systems, Inc.
• Broadcom Inc.
• VMware, Inc.
• Splunk Inc.
• BMC Software, Inc.
• Dynatrace LLC
• New Relic, Inc.
• Elastic N.V.
• PagerDuty, Inc.
• Moogsoft Inc.
• Micro Focus International plc
• HCL Technologies Limited
• ServiceNow, Inc.
• Juniper Networks, Inc.