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市場調査レポート

通信部門向けAI:ネットワーク運営モニタリング&管理・カスタマーサービス&マーケティング用VDA・インテリジェントCRMシステム・カスタマーエクスペリエンス管理・サイバーセキュリティ・不正低減

Artificial Intelligence for Telecommunications Applications: Network Operations Monitoring/Management, Customer Service/Marketing VDAs, Intelligent CRM Systems, CEM, Cybersecurity, Fraud Mitigation, Other - Global Market Analysis and Forecasts

発行 Tractica 商品コード 630464
出版日 ページ情報 英文 55 Pages; 19 Tables, Charts & Figures
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通信部門向けAI:ネットワーク運営モニタリング&管理・カスタマーサービス&マーケティング用VDA・インテリジェントCRMシステム・カスタマーエクスペリエンス管理・サイバーセキュリティ・不正低減 Artificial Intelligence for Telecommunications Applications: Network Operations Monitoring/Management, Customer Service/Marketing VDAs, Intelligent CRM Systems, CEM, Cybersecurity, Fraud Mitigation, Other - Global Market Analysis and Forecasts
出版日: 2019年09月05日 ページ情報: 英文 55 Pages; 19 Tables, Charts & Figures
担当者のコメント
Tracticaは、時代を先取りした商品ラインナップを展開する市場調査会社です。レポートを分野別にまとめてご購入できる大変お得な『年間契約型レポートパッケージ』もございます。専門アナリストのサポートも含まれますので是非あわせてご検討下さい。
概要

当レポートでは、通信部門向けAIの市場を調査し、市場および技術の定義と概要、市場成長推進因子および課題の分析、通信部門における各種利用事例、技術動向、主要参入企業のプロファイル、各種ハードウェア・ソフトウェア・サービス収益の推移と予測、総論、各種提言などをまとめています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場分析

  • イントロダクション
  • 市場成長推進因子
  • 市場の障壁

第3章 利用事例

  • イントロダクション
  • ネットワーク運営モニタリング&管理
    • Apstra
    • EnterpriseWeb
    • Aria Networks
    • Huawei
    • Juniper Networks
    • Nokia
  • 予知保全
  • 不正低減
  • サイバーセキュリティ
    • Darktrace
  • カスタマーサービス&マーケティング用仮想デジタルアジアスタント
    • 市場成長推進因子
    • Creative Virtual
    • Nuance
  • インテリジェントCRMシステム
    • Automation Anywhere
    • CallidusCloud (SAP)
    • Conversica
  • カスタマーエクスペリエンス管理の改善
    • DeviceBits
    • Guavus (Thales)
  • Sandvine

第4章 技術分析

  • イントロダクション
  • AIの定義
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 機械学習・ディープラーニングの違い
  • 構造化データ vs 非構造型データ
  • 教師あり学習 vs 教師なし学習
  • 自然言語処理
  • 自然言語生成
  • ハードウェアインフラ
    • ハードウェアに関する考察:チップセット・パワー・パフォーマンス
    • サーバー環境
    • クラウドインフラ
    • ビッグデータAI用途:技術課題

第5章 主要企業

  • イントロダクション
  • Amdocs
  • Apstra
  • Aria Networks
  • AT&T
  • Automation Anywhere
  • CallidusCloud
  • Conversica
  • Creative Virtual
  • Darktrace
  • DeviceBits
  • EnterpriseWeb
  • Ericsson
  • Guavus
  • Huawei
  • Juniper Networks
  • Nokia
  • Nuance
  • Sandvine

第6章 市場予測

  • 予測手法
  • 通信部門向けAIソフトウェアの収益
    • 利用事例別
    • 地域別
    • 総収益:区分別
  • 通信部門向けAIサービスの収益
    • 導入サービス
    • トレーニングサービス
    • カスタム化サービス
    • アプリケーション統合サービス
    • サポート・保守サービス
    • クラウドサービス
  • 通信部門向けAI関連ハードウェアの収益
    • GPU
    • CPU・ASIC・FPGA
    • ネットワーク製品
    • ストレージデバイス
  • 総論・提言

第7章 企業ディレクトリー

第8章 用語・略語

第9章 目次

第10章 図表

第11章 調査範囲・情報ソース・調査手法・注記

目次
Product Code: AITEL-19

Telecommunications service providers face a handful of daunting market conditions. Around the globe, revenue and subscriber growth are flat. To combat profit erosion, most communications service providers (CSPs) are struggling through a process to become digital service providers more akin to web companies that offer rapidly evolving and highly customized services.

5G/Internet of Things (IoT) and digital transformation are initiatives that CSPs hope will drive top-line growth. While they pursue these, CSPs are under equal pressure to find ways to become more efficient and cut costs as a means to increase profitability. This is an industry ripe for artificial intelligence (AI)-driven solutions. Telecom operators have begun to experiment and deploy AI-driven solutions that leverage fast, scalable interpretation, analytics, and prediction to provide top-line revenue or reduce costs. According to Tractica's analysis, telecom AI software revenue is expected to grow from $419.0 million in 2018 to more than $11.2 billion in 2025.

This Tractica report details the major market drivers and barriers, technologies, key players, and forecasts related to eight telecom AI use cases. These include network operations monitoring and management; predictive maintenance; fraud mitigation; cybersecurity; customer service and marketing virtual digital assistants (VDAs); intelligent customer relationship management (CRM) systems; customer experience management (CEM)/service delivery; and video compression. The technologies covered include machine learning (ML), deep learning (DL), and natural language processing (NLP). Global software market forecasts for telecom AI, segmented by region, use case, and meta category, extend through 2025.

Key Questions Addressed:

  • What is the current state of the market for telecom AI and how will it develop over the next decade?
  • What use cases will drive greater telecom AI adoption around the globe?
  • What are the key drivers of market growth and the major challenges faced by telecom AI in each world region?
  • Which companies are the major players in the market, what is their competitive positioning, and which are poised for the greatest success in the years ahead?
  • What is the size of the global telecom AI market opportunity?

Who Needs This Report?

  • Telecom network operators
  • Telecom hardware and software providers
  • AI hardware and software companies
  • Network operations solutions providers
  • Customer experience-focused solutions providers
  • Cybersecurity and fraud management solutions providers
  • Government agencies
  • Investor community

Table of Contents

1. Executive Summary

  • 1.1. Introduction
  • 1.2. Market Drivers
  • 1.3. Market Barriers
  • 1.4. Use Cases
  • 1.5. Market Forecast Highlights
  • 1.6. Conclusions and Recommendations

2. Market Issues

  • 2.1. Introduction
  • 2.2. Market Drivers
    • 2.2.1. Top-Line Revenue Growth
    • 2.2.2. World-Class Customer Experience and Service Delivery
    • 2.2.3. Bottom-Line Cost Savings
    • 2.2.4. Complexity of Service Offerings
    • 2.2.5. 5G Networks
  • 2.3. Market Barriers
    • 2.3.1. ROI
    • 2.3.2. Cross-Departmental Harmonization
    • 2.3.3. Challenging Abstraction Layers for Telecom Data
    • 2.3.4. Slow Rollout of Software-Defined Networks and Network Functions Virtualization
    • 2.3.5. Digital Transformation

3. Use Cases

  • 3.1. Introduction
  • 3.2. Network Operations Monitoring and Management
    • 3.2.1. Network Management and AI
  • 3.3. Predictive Maintenance
  • 3.4. Fraud Mitigation
  • 3.5. Cybersecurity
  • 3.6. Customer Service and Marketing VDAs
    • 3.6.1. VDA Market Drivers
    • 3.6.2. Telecom Leadership in VDAs
  • 3.7. Intelligent CRM Systems
  • 3.8. CEM/Service Delivery
  • 3.9. Video Compression

4. Technology Issues

  • 4.1. Introduction
  • 4.2. Definition of AI
  • 4.3. Machine Learning
  • 4.4. Deep Learning
  • 4.5. Natural Language Processing
    • 4.5.1. Importance of Machine and Deep Learning to NLP
    • 4.5.2. Natural Language Generation
  • 4.6. Hardware Infrastructure
    • 4.6.1. Hardware Considerations: Chipsets, Power, and Performance
    • 4.6.2. Big Data AI Applications: Technology Challenges
      • 4.6.2.1. Volume of Big Data
      • 4.6.2.2. High Variety of Data
      • 4.6.2.3. Data Velocity

5. Key Industry Players

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Amdocs
  • 5.3. Aria Networks
  • 5.4. CenturyLink
  • 5.5. Cisco
  • 5.6. DeviceBits
  • 5.7. Ericsson
  • 5.8. Guavus
  • 5.9. Huawei
  • 5.10. Juniper Networks
  • 5.11. Nokia
  • 5.12. Sandvine
  • 5.13. Telefónica
  • 5.14. Vodafone
  • 5.15. ZTE
  • 5.16. Additional Industry Participants

6. Market Forecasts

  • 6.1. Forecast Methodology
  • 6.2. Telecom AI Software Revenue
  • 6.3. Telecom AI Software Revenue by Use Case
  • 6.4. Telecom AI Software Revenue by Region
  • 6.5. Telecom AI Software Revenue by Meta Category
  • 6.6. Telecom AI Total Revenue by Segment
  • 6.7. Conclusions and Recommendations

7. Company Directory

8. Acronym and Abbreviation List

9. Table of Contents

10. Table of Charts and Figures

11. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes

Tables

  • Telecom AI Software Revenue by Region, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Total Revenue by Segment, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Hardware Revenue by Region, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Services Revenue by Region, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Total Software, Services, and Hardware Revenue by Region, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Software Revenue by Use Case, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Software Revenue by Meta Category, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Software Revenue by Meta Category Use Case, World Markets: 2018-2025
  • Additional Industry Participants

Charts

  • Telecom AI Software Revenue Share by Use Case, World Markets: 2025
  • Telecom AI Software Revenue by Region, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Total Revenue by Segment, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Software Revenue by Use Case, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Software Revenue by Meta Category, World Markets: 2018-2025
  • Telecom AI Total Revenue by Segment, World Markets: 2018-2025

Figures

  • CSP Revenue Forecast
  • AI Encompasses Numerous Technologies
  • Schematic Representation of a Deep Neural Network
  • Progression of Natural Language Generation
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