2034年までの通信分野における生成AI市場予測―構成要素、技術、導入形態、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、世界の通信分野における生成AI市場は、2026年に11億2,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR53.0％で成長し、2034年には394億米ドルに達すると見込まれています。

通信分野における生成AIとは、大規模言語モデル、小規模言語モデル、拡散アーキテクチャなどの生成型人工知能モデルを応用し、通信ネットワークの運用、カスタマーサービス、およびビジネスプロセスを自動化・強化することを指します。これらのシステムは、膨大な通信データセットから学習することで、合成ネットワーク構成を生成し、障害を予測・解決し、パーソナライズされた顧客対応を実現し、周波数帯域の割り当てを最適化します。自律的なネットワーク管理とインテリジェントなサービス提供を可能にすることで、生成AIは通信インフラを自己最適化・自己修復型のシステムへと変革し、運用コストの削減と加入者体験の向上を実現します。

ネットワーク自動化の需要

5Gや新興の6Gの複雑化に伴い、手動による管理が現実的ではなくなっていることから、通信事業者は、障害予測、構成生成、周波数帯域の最適化といった複雑なネットワーク運用を自動化するために、生成AIの導入をますます進めています。生成モデルは、ネットワーク構成を合成し、障害が加入者に影響を及ぼす前に予測することができます。一方、自律型ネットワークへの需要の高まりがAIネイティブな運用の導入を促進しており、これにより、モバイル、固定回線、インフラストラクチャの各セグメントにおいて、生成AIプラットフォームに対する持続的な商業的勢いが生まれています。

データ主権に関する制約

通信事業者は、特に厳格なデータ居住要件が課されている地域において、生成AIモデルのトレーニングや導入可能な場所を制限する、重大なデータ主権および規制上の制約に直面しています。EUのAI法では、重要インフラに適用されるAIを「高リスク」と分類し、透明性と人的監督を義務付けています。一方、欧州やインドのソブリンクラウド規制では、地域限定のAIインスタンスが求められており、その結果、運用上の監督が分断され、世界のプラットフォームベンダーのコンプライアンスコストが増大しています。

トークンエコノミーによる収益化

トークンベースのAIサービスモデルの登場は、通信事業者にとって変革的な機会をもたらします。通信事業者は、自社のネットワークインフラ、課金システム、加入者基盤を活用して、AIサービスプロバイダーとなることができるからです。通信事業者は、AIの利用を管理し、リクエストを最適なモデルにルーティングし、既存の決済チャネルを通じてAIの利用を収益化するトークンゲートウェイを導入できます。また、主権型AIインフラへの需要の高まりは新たな収益源を生み出し、それによって対象市場を従来の接続サービスを超えて拡大させることができます。

ハイパースケーラーとの競合

ハイパースケールクラウドプロバイダーは、自社の広範なプラットフォームと統合された通信業界特化型の生成AIサービスをますます提供しており、通信事業者主導のAIイニシアチブにとって重大な脅威となっています。これらのプロバイダーは、自社のAIインフラ、モデル開発能力、および企業との関係を活かし、従来の通信業界のバリューチェーンを迂回する可能性のあるソリューションを提供しています。一方、その価格決定力とネイティブ統合の優位性により、AIサービスの収益化を目指す通信事業者の利益率は圧迫されており、競合情勢が激化する環境下で差別化を図ることは困難になっています。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミック当初、通信事業者はネットワークの耐障害性を優先し、イノベーションプロジェクトを延期したため、通信分野における生成AIの導入は鈍化しました。パンデミック中期には、リモート接続やデジタルサービスへの需要が急増し、手動によるネットワーク管理の限界が露呈しました。一方、パンデミック後の構造的変化として、自律運用、AIネイティブインフラ、トークンベースのサービスモデルへの移行が進み、生成AIは実験的な技術から、世界中の通信事業者にとって戦略的優先事項へと恒久的に位置づけられるようになりました。

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

予測期間中、ソフトウェア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、通信環境全体におけるネットワークの自動化、顧客サービスの向上、およびオペレーショナル・インテリジェンスの実現において、生成AIプラットフォームが不可欠な役割を果たしているためです。通信事業者は、モデルのオーケストレーション、エージェントのワークフロー、トークン管理のためのソフトウェアプラットフォームの標準化をますます進めており、一方でAIネイティブのネットワークアーキテクチャの採用拡大がプラットフォームへの投資を加速させているため、通信分野における生成AI市場において、このセグメントが収益面で主導的な貢献を維持すると見込まれます。

予測期間中、小型言語モデル（SLM）セグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、小型言語モデル（SLM）セグメントは、膨大な計算リソースを必要とせず、通信ネットワークの制約内で動作可能な、効率的でエッジ展開可能なAI機能に対する重要なニーズに牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。通信事業者は、エッジにおけるリアルタイムのネットワーク監視、障害検出、および顧客対応のためにSLMの導入を拡大しており、一方で費用対効果の高い推論に対する需要の高まりが導入を加速させていることから、小型言語モデルは通信分野における生成AI市場の中で最も急成長している技術セグメントとしての地位を確立しています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、主要な通信事業者が集中していること、ネットワーク運用や顧客サービスにおける生成AIの早期導入、および米国とカナダ全域におけるAIインフラへの多額の投資によるものです。同地域は、監査可能なAIプラットフォームへの需要を促進するFCCの説明可能性に関する規制、統合期間を短縮するハイパースケーラー地域への近接性、および主要通信事業者による大規模なAI導入といった恩恵を受けており、それにより、通信分野における生成AI市場における北米の優位性がさらに強固なものとなっています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、中国、インド、日本、韓国における5Gの急速な展開に加え、加入者数の拡大や政府主導のデジタルトランスフォーメーション（DX）イニシアチブにより、最も高いCAGRを示すと予想されます。同地域は、大規模なネットワークインフラへの投資、AIを活用したカスタマーサービスへの需要の高まり、および通信事業者が先駆けて導入するトークンベースのAI収益化モデルの恩恵を受けています。また、現地のベンダーやグローバル企業が事業展開を拡大していることから、アジア太平洋地域は通信分野における生成AI市場で最も急成長している地域としての地位を確立しています。

無料の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：実現可能性の確認次第となります）
• 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 世界の通信分野における生成AI市場：コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス

第6章 世界の通信分野における生成AI市場：技術別

• 大規模言語モデル（LLM）
• 小型言語モデル（SLM）
• 生成対抗ネットワーク（GAN）
• 拡散モデル
• その他の技術

第7章 世界の通信分野における生成AI市場：展開モード別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

第8章 世界の通信分野における生成AI市場：用途別

• カスタマーサービスおよびバーチャルアシスタント
• ネットワーク計画・最適化
• ネットワーク運用自動化
• 予知保全および障害管理
• 不正検知およびサイバーセキュリティ
• その他の用途

第9章 世界の通信分野における生成AI市場：エンドユーザー別

• モバイルネットワーク事業者
• 固定回線ネットワーク事業者
• インターネットサービスプロバイダー（ISP）
• 通信インフラプロバイダー
• その他のエンドユーザー

第10章 世界の通信分野における生成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
• 南米
  • 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11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12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13章 企業プロファイル

• NVIDIA Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• International Business Machines Corporation（IBM）
• Ericsson
• Nokia Corporation
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• ZTE Corporation
• Amdocs Limited
• CSG Systems International, Inc.
• Netcracker Technology Corporation
• Salesforce, Inc.
• ServiceNow, Inc.
• Oracle Corporation
• Accenture plc
• Tech Mahindra Limited