ジェネラティブAIインテレコムマーケット、タイプ別（テキストベース、画像ベース、音声ベース）、アプリケーション別（顧客満足度向上、自動監視ソリューション、ネットワークオーケストレーション）、展開別（オンプレミス、クラウドベース）、地域別、企業別-業界セグメントのアウトルック、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

リポートの概要

テレコム市場におけるGenerative AIの市場規模は、2022年の131 Mn USDから、2032年までに3814 Mn USDに達すると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に41.3%のCAGRで成長する見込みです。

Generative AIにより、テレコム組織はネットワークを改善し、顧客サービスを向上させ、全体的な効率を向上させることができます。テレコム企業にとってのGenerative AIの主な応用は、AIアルゴリズムが大量のデータを分析し、最適な構成を生成することでネットワークを最適化することです。これにより、パフォーマンスとユーザーエクスペリエンスが向上します。また、予測保守も有用であり、AIが機器の故障やネットワークの問題を検出し、サービスの中断やダウンタイムを最小限に抑えることができます。

ドライビングファクター

データの利用可能性の向上、ネットワークの複雑さ、最適化は、通信業界の生成型AIの推進力です。

通信業界では、ネットワークトラフィックデータ、顧客の行動分析、運用記録など、膨大な量のデータが生成されます。これらの大規模なデータセットは、生成型AIアルゴリズムが洞察を見つけるために取り組むための素晴らしい機会を提供します。デバイス、技術、アプリケーション、サービスの増加により、通信ネットワークはより複雑になりました。生成型AIは、この複雑さに対応するための分析を提供し、効率性、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのネットワーク構成の最適化、スケーリングネットワークの効果的な管理を行います。

生成型AIは、通信会社に効率的なネットワークのスケーリングを提供します。生成型AIは、顧客の個別のニーズとコンテキストに合わせたサービスを提供し、総合的なエクスペリエンスを向上させます。顧客データの分析に基づいて、生成型AIアルゴリズムは、個別の推奨事項、ターゲット広告、および顧客満足度を高めるオファーを生成できます。これにより、ユーザーのエンゲージメントが促進されます。

リストレイニングファクターズ

データプライバシーとセキュリティの懸念、倫理的考慮事項、および規制の遵守が市場の成長を制約しています。

電気通信業界は、個人の詳細や通信記録から新しい情報を生成する人工知能（AI）まで、大量の機密顧客データを扱っており、データプライバシーとセキュリティへの懸念が高まっています。電気通信会社は、関連する規制に準拠しながら顧客情報を保護するための堅牢な対策を実施し、これらの課題を乗り越えて顧客基盤の信頼を築く必要があります。

生成型AIは、テキスト、画像、動画などの新しいコンテンツを生成する能力を持っており、その使用に関して倫理的な懸念が生じています。これには虚偽情報や偽の素材の作成などが含まれます。電気通信会社は、人工知能（AI）を使用することでこれらのジレンマに責任を持って対処する必要があります。電気通信業界は規制と規制の対象であり、これらの規制に準拠した結果を生成する人工知能（AI）技術には、規制の遵守のための追加のリソースと努力が必要です。

コロナウイルス感染のテレコム市場への影響

リモートワーキングやオンライン学習、デジタルコミュニケーションへの需要の増加により、テレコムの需要が急増しています。テレコム企業はこの急激な需要増に注目し、AIを活用したネットワークを導入してネットワークパフォーマンスの向上や顧客サービスの向上、サービスのカスタマイズを行っています。

チャットボットや音声認識システムなどの人工知能による仮想アシスタントは、現在のパンデミック下でますます重要性を増しています。これらはシームレスなリモートコラボレーションやコミュニケーションを可能にし、ユーザーの問い合わせに対してサポートを提供するだけでなく、音声制御によるインタラクションも提供します。パンデミックは信頼性とパフォーマンスの重要性を浮き彫りにしました。

生成型AIはネットワーク構成の最適化やメンテナンスニーズの予測による問題の診断において重要な役割を果たしており、増加する需要にもかかわらず、安定したネットワークを維持し、中断なくサービスを提供することを可能にしています。

パンデミックは世界中のサプライチェーンに壊滅的な影響を与え、AIソリューションの導入に必要な機器やハードウェアの入手性を停止させました。調達やインストールの遅延が生成型AIの利用を妨げています。パンデミックによる経済不況のため、テレコム企業は財務的な圧力を受ける可能性があります。

バイ タイプ アナリシス

テキスト ベースのセグメントは、2022年のテレコム市場におけるジェネレーティブ AI の収益シェアの最も大きな部分を占めました。

市場は、テキストベース、画像ベース、音声ベースの3つのタイプに基づいてセグメント化されています。これらのタイプの中で、テキストベースが世界のジェネレーティブ AI イン テレコム市場で最も利益率の高い部門であり、最大の収益シェアを42.6%占めると予想されています。自然な機械学習と言語処理技術を活用することで、テレコム企業はテキストベースのジェネレーティブ AI の潜在能力を解放し、顧客との対話を改善し、効率を高めるためのプロセスを自動化することができます。テキストベースの AI によって動力を与えられたチャットボットや仮想アシスタントは、顧客の問い合わせに迅速に対応し、即時の支援や個別の提案を提供して顧客体験を向上させることができます。

テレコム企業は、テキストベースのジェネレーティブ AI を利用して、在庫管理、ネットワークのトラブルシューティング、請求手続きなどの内部プロセスを自動化し、効率化することができます。人工知能アルゴリズムは、顧客のコメント、ソーシャルメディアのチャット、サービスログなどの大量のテキストデータを分析し、意思決定の改善やサービス提供の向上に役立つ貴重な洞察を収集することができます。

画像ベースのセグメントは、ジェネレーティブ AI イン テレコム市場で最も成長速度が速いタイプのセグメントです。

2023年から2032年にかけて、画像ベースのセグメントはジェネレーティブ AI イン テレコム市場で最も成長速度が速いタイプのセグメントと予測されています。画像ベースの人工知能は、深層学習の手法やコンピュータビジョンのアルゴリズムを利用して、テレコムセクターにおいて革新的な技術として実証されています。この技術は、さまざまなテレコム企業の運用を改善するための莫大なポテンシャルを持っています。

テレコム企業は、ビデオデータの分析を活用してネットワークのインフラを強化し、顧客体験やセキュリティ対策を改善し、仮想現実や拡張現実のアプリケーションを可能にすることができます。画像認識技術を利用した AI アルゴリズムは、ネットワークの問題を特定し、メンテナンスの必要性を予測し、ネットワークのレイアウトを変更してカバレッジと容量を増やすことができます。

バイアプリケーション分析

エンハンストカスタマーサティスファクションがジェネレーティブAI in テレコム市場のアプリケーションセグメントで重要なシェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、市場はエンハンストカスタマーサティスファクション、自動監視ソリューション、ダイナミックネットワークの管理、ネットワークパフォーマンスの向上、セキュリティと詐欺対策、ネットワークオーケストレーションに分かれています。その中で、エンハンストカスタマーサティスファクションセグメントがテレコム市場のジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントを支配し、31%の市場シェアを占めています。

自然な機械学習と言語処理を活用することで、ジェネレーティブAIは顧客との相互作用を向上させ、ユーザーに合わせた体験を提供することができます。ジェネレーティブAIによって駆動される仮想アシスタントやチャットボットは顧客と直接対話し、彼らの問い合わせを理解し、迅速で正確なリアルタイムの解決策を提供することができます。AIシステムは請求に関する懸念やサービスのトラブルシューティング、アカウント管理など、ほとんどの顧客の問題に対応することができ、顧客の待ち時間を減らし、応答時間を短縮することができます。

インテリジェントAIは顧客の過去の相互作用や好みなどの顧客データを分析し、製品やサービスに合わせた提案を行うことができます。顧客のニーズや好みを理解することで、テレコム企業はそれに応じた提供やプロモーションを行うことができ、顧客にとってより楽しく意義のある体験を作り出すことができます。

自動監視ソリューションが予測期間中に最も成長速度の高いアプリケーションセグメントとして特定されています。

自動監視ソリューションもテレコム市場のジェネレーティブAIの重要なアプリケーションセグメントであり、成長が期待されています。AIによって駆動される自動監視ソリューションは、テレコム企業に効果的かつ前向きなネットワーク管理能力を提供します。これらのソリューションは大量のデータを活用してネットワークのパフォーマンスを追跡し、問題を素早く特定し、問題が発生する前に可能性のある問題を予測します。

マシンラーニングのアルゴリズムとジェネレーティブAIは、ネットワーク内の正常なパターンを効果的に発見し、パフォーマンスのボトルネックや障害を示す可能性のある異常を検出します。テレコムオペレーターは自動的なアラートや通知を受け取ることで、顧客に影響を及ぼす可能性のある問題に迅速に対応し修正することができます。

バイ デプロイメント アナリシス

オンプレミス セグメントは、2022年にテレコム市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めています。

展開に基づいて、市場はオンプレミス、クラウドベース、エッジ、ハイブリッドに分割されています。これらのタイプの中で、オンプレミスが世界のテレコム市場において最も収益性が高く、最大の収益シェアである36.5%を占めると予想されています。テレコム企業がオンプレミスのAIを導入することで、多くの利点を享受することができます。

テレコム企業は自社の施設内でデータのセキュリティとコンプライアンスを保護しながら、AIの機能を活用することができます。オンプレミス展開により、処理と分析時間が短縮され、意思決定プロセスが迅速化し、顧客体験が向上します。テレコムオペレーターはまた、ジェネレーティブAIモデルに対してより多くの制御を持つことで、カスタマイズや特定のビジネス要件とのより良い整合性を実現することができます。

クラウドベース セグメントは、ジェネレーティブAIのテレコム市場における最も急成長する展開セグメントです。

クラウドベースのセグメントは、2023年から2032年までのジェネレーティブAIのテレコム市場における最も急成長する展開セグメントと予測されています。テレコム企業は、クラウドベースのジェネレーティブAI展開により、多くのスケーラビリティ、コスト削減、アクセシビリティの利点を享受することができます。

テレコム企業は、大規模なインフラストラクチャーを必要とせずに洗練されたAIの機能を活用することができます。動的なリソース割り当てにより柔軟な予算編成が可能となり、強力なセキュリティ対策によりコラボレーションが向上します。プライバシーの問題は存在するかもしれませんが、クラウド展開により企業は効率的かつスケーラブルにジェネレーティブAIの力を最大限に活用することができます。

キーマーケットセグメント

タイプに基づいて

• テキストベース
• 画像ベース
• 音声ベース

アプリケーションに基づいて

• 顧客満足度の向上
• 自動監視ソリューション
• ダイナミックネットワークの管理
• ネットワークパフォーマンスの向上
• ネットワークセキュリティと詐欺の軽減
• ネットワークオーケストレーション

展開に基づいて

• オンプレミス
• クラウドベース
• エッジ
• ハイブリッド

グロースオポチュニティ

ネットワークの最適化とパフォーマンス、そしてインテリジェントなカスタマーサポートが市場の機会を創出します。

テレコムネットワークは時間とともに複雑化しており、生成AIアルゴリズムはテレコム企業がネットワーク構成を最適化し、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。この形式のAI技術を採用することで、テレコム企業はネットワークデータにアクセスし、ネットワークサービスの需要を予測し、リソースの割り当てを最適化することでネットワークの効率を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、運用コストを低減することができます。人工知能による仮想アシスタントやチャットボットは、テレコム業界のカスタマーサービスを革新しています。これらのAIシステムは自然言語を解釈し、個別のサポートを提供し、迅速に顧客関連の問題に対処することができます。

顧客サポートプロセスを効率化し自動化することで、生成AIは応答率を向上させながら顧客エクスペリエンスを改善し、サポートコストを削減します。生成AIは、テレコム企業に対してAIソリューションを提供し、個々の顧客の好みや行動に応じたマーケティングキャンペーンや推奨を作成することができます。顧客データを分析することで、生成AIアルゴリズムはターゲテッド広告、適格な製品の推奨、個別のオファーを生成し、エンゲージメント率とコンバージョン率を向上させます。

ラテスト トレンズ

シンセティック データ ジェネレーション、ボイス、テキスト ジェネレーション、およびフラウド ディテクションは、市場での最新トレンドです

ジェネラティブ AI の技術を利用して、機密性の高い顧客情報をリスクなくトレーニングするために、実世界の通信データに似たシンセティック データを生成することができます。シンセティック データの生成は、より正確かつ信頼性の高いモデルの作成に貢献し、顧客のプライバシーを保護します。ジェネラティブ モデルは、通信会社がネットワークインフラストラクチャを強化するのに役立ちます。ジェネラティブ モデルは、シンセティック ネットワーク トポロジを作成し、さまざまなシナリオをシミュレートして、さまざまな状況下でのネットワークの振る舞いを予測します。通信会社は、これらのモデルを利用して、ネットワークの構造最適化、容量計画、リソース割り当てを行うことができます。

ジェネラティブ AI は、より洗練されたボイスおよびテキスト ジェネレーション システムの開発に利用することができます。これにより、自動チャットボットや音声アシスタントを通じて、より自然で人間らしいインタラクションによるカスタマーサービスを向上させることができます。通信会社は、これらのシステムを個別化された効率的なカスタマーケアサービスに利用することができます。通信会社は、SIM カード詐欺、通話スプーフィング、アイデンティティ盗難などの詐欺を検出および防止する際に多くの困難に直面しています。ジェネラティブ モデルは、通話のパターン、ネットワークトラフィック分析、および顧客の行動を研究することで、より正確に可能なインシデントを示す可能性があり、金融損失を減らしながらセキュリティ対策を強化することができます。

リージョナルアナリシス

2022年におけるジェネレーティブAIのテレコム市場において、北米が最大の収益シェアを占めています。

北米は、世界のジェネレーティブAIのテレコム市場で最も収益性の高い市場とされており、市場シェアは49.2％です。北米は長い間、人工知能に関する革新の中心地とされてきました。この地域では、予防保全、自動化された顧客サービス、詐欺検知、ネットワークの最適化などの分野でAIによるイノベーションが進んでいます。

アジア太平洋地域が予測期間中にジェネレーティブAIのテレコム市場で最も成長が期待されています。

アジア太平洋地域は、ジェネレーティブAIのテレコム市場で予測期間中に最も成長が期待されています。日本、韓国、中国などのアジア太平洋地域の国々は、さまざまなセクターでの技術の進歩の最前線にあります。この地域のテレコム企業は、AIを活用したネットワークパフォーマンス最適化ツールや予測保守を利用してネットワークの稼働時間を増やし、人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用して詐欺検知を行っています。個別のサービスを必要とする顧客基盤の増加に伴い、テレコム企業はテキスト/音声インタラクションを顧客エンゲージメントに活用する可能性を探っています。

主要な地域と国

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルックス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• アジア太平洋地域その他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東およびアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東およびアフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

IBM、Microsoft、Google、Huaweiなどの主要なテレコムおよびテクノロジー企業は、ジェネレーティブ人工知能に関連する研究開発に大きな投資を行ってきました。これらの投資は、ネットワークインフラの改善、顧客体験の向上、セキュリティ対策など、ジェネレーティブモデルを活用した革新的なソリューションの創造を目指していました。

また、DeepMind、OpenAI、Cognizant、Nokiaなどの企業が、テレコムネットワークに特化した最新の人工知能（AI）ソリューションで注目を集めていました。テレコム市場におけるジェネレーティブAIは、テック企業とテレコムオペレーターとのパートナーシップや共同作業によって特徴付けられており、オペレーターはAIの専門知識を求めて提供サービスの向上にその力を活用しようとしていました。

トップキープレーヤー（Generative AI in Telecom Market）

• DeepMind Technologies Ltd.
• NVIDIA Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• XENONSTACK
• Techsee
• その他の主要プレーヤー

レセント デベロップメント

• イン 2021, ノキア focused on designing intelligent systems that autonomously adapt network configurations in response to real-time demands and allocating resources more effectively.
• イン 2021, コグニザント, アン IT コンサルティング アンド サービス カンパニー, recently invested in an Artificial Intelligence platform to deliver personalized marketing within the telecom industry. Their models can generate advertisements based on customer preferences and behaviors for enhanced campaign effectiveness.

レポートの範囲