ネットワーク市場におけるAI トレンド

市場ドライバー - 各種産業における効率的なネットワークの需要増加

さまざまな業界を横断したデジタルトランスフォーメーションは、非常に効率的でスケーラブルなネットワークの需要を大幅に増加させました。 クラウド、分析、自動化などの高度な技術に業界が移り変わりし、生成されるデータの複雑さも指数関数的に増加しました。 これは、新興アプリケーションの帯域幅と応答時間要件をサポートできない従来のネットワークインフラの制限を明らかにしました。 デジタル投資から真の価値を導き出すためにネットワークを近代化し、カーブを先取りする組織の間で緊急の必要性があります。

製造業のような産業は、IoT、ロボティクス、3Dプリンティングなどの業界4.0の技術を採用し、生産プロセスを最適化し、生産性を高めています。 工場敷地内での低レイテンシー、高スループットネットワークの必要性を増加させ、機械通信とリアルタイム分析をサポートします。 同様に、医療分野は、毎日大量の機密データを生成する遠隔医療、遠隔患者の監視およびデジタル健康記録に大きく投資しています。 このコールは、さまざまなシステムと場所をシームレスに統合できる、安全で信頼性の高いネットワークです。 輸送や物流などの分野でも、自動運転車、ドローン搬送、サプライチェーン最適化などの技術を用いて変革を図っています。 しかし、現在のネットワークアーキテクチャは、エッジコンピューティングのような機能が欠如し、厳格なレイテンシの制約を持つアプリケーションをサポートしています。

ドメイン全体のネットワークの複雑性は、ネットワークリソース、トラフィックフロー、セキュリティポリシー、およびパフォーマンスベンチマークをインテリジェントに管理できるAI対応ソリューションに依存しています。 ネットワークにおけるAIは、予測分析、異常検知、自動修正などの機能を提供し、企業は継続的なネットワーク監視と最適化を実現します。 SDN や NFV などの高度な技術は、AI/ML フレームワークと統合して、自動プロビジョニング、セルフヒーリング、プロアクティブな容量管理などの機能を有効にする必要があります。 先進技術が牽引する先進的な未来に向けて、AIを搭載したセルフドライブネットワークの需要は、今後数年間で飛躍的に上昇する見込みです。

マーケットドライバー - 5G・IoT技術の活用による大規模データ量の創出

5Gセルラーネットワークの普及とIoTデバイスの普及は、ネットワーク市場におけるAIの成長に著しく影響する2つの著名な傾向です。 5Gは、超高速、低レイテンシ、および大規模なコネクティビティを約束し、テクノロジーと相互にやり取りする方法を変革します。 拡張/仮想現実から自動運転車まで、多様な用途に対応できる見込みです。 5Gは、これらのイノベーションをサポートするために必要な帯域幅を提供しながら、次世代のインフラの規模と複雑性を管理するには、AI/MLや分析などの近代的なソリューションが必要です。 コネクティッド5Gデバイスが今後数年間で飛躍的に成長するにつれて、多様なソースからのデータの結果として生じる洪水は、コアとエッジネットワークに巨大な圧力をかけます。

IoTは、製造機器から家電製品まで、埋め込まれたセンサーやインターネット接続を介して、インフラに接続できる別のメガトレンドです。 業界全体に設置されているIoTデバイスの数が日々膨大な量のデータを生成し、これまでにない速度で成長しています。 2025年までに、年間で80 zettabytesのデータの近くに生成された、25億を超える積極的に接続されたIoTデバイスがあります。 しかしながら、従来のネットワークアーキテクチャは、スケーラビリティとインテリジェンスを欠かせず、散らばらされたソースからストリーミングデータの量をコスト効率よく管理します。 トラフィックエンジニアリング、異常検知、予測保守、自動プロビジョニングなどのAI駆動能力が、IoTネットワークにとって不可欠となる場所です。

要約すると、5GやIoTなどの高度な技術が、新しいユースケースを可能にし、膨大な量の複雑なデータを生成することで、ネットワークの風景を劇的に変えています。 トラフィックフロー、セキュリティポリシー、拡張スケールを横断するパフォーマンス監視を自律的に管理するために、ネットワークにおけるAIの採用が必要である。 5GやIoTの投資から真の価値を抽出する企業にとって、自己最適化できる認知ネットワークがなければ、非常に困難になります。

市場課題 - AIネットワークソリューションの実装コストが高い

ネットワーク市場におけるAIの大きな課題の一つは、AIネットワークソリューションの実装の高コストです。 高度なAI機能を開発し、ネットワーク機能にデプロイするには、新しいハードウェア、ソフトウェアライセンス、専門スキル、トレーニングに重要な資本支出が必要です。 Telecom 演算子は、従来の 2G、3G と 4G のネットワークを最適化することに集中しています。また、現代の 5G インフラストラクチャとエッジ コンピューティング プラットフォームにインテリジェンスを仮想化、自動化、不正利用する大規模な投資が必要です。 さらに、複数のネットワークドメインと地理領域を横断してAI技術をスケールアウトすることで、実装と運用コストを削減する統合課題を把握します。 コスト効率の高いソリューションは、従来のネットワークコンポーネントを移行し、既存のインフラ投資から価値を抽出し、ネットワーク事業者の短期的な財務負担を軽減するために、ペイアス成長価格モデルを提供する必要があります。 実装のコストが高まると、キャリアネットワーク内のAI主導の自動化と最適化の採用がより速くなる重要な要因となります。

市場機会:革新的な5G技術の採用、インテリジェントなオートメーションツールの必要性を作成する

5G技術の基準の成熟と、この市場でAIベンダーのための世界規模の5Gネットワークの展開の増加。 次世代5Gネットワークは、ネットワークスライシング、エッジコンピューティング、低レイテンシーアプリケーションなどの技術をサポートするダイナミックなインフラに依存しています。 これは、ネットワークを自己最適化し、仮想化されたリソースを自動制御し、高度に分散した5Gアーキテクチャの複雑性を管理するためのオペレータを支援することができるインテリジェントなオートメーションツールのための緊急の必要性を作成します。 AI主導のソリューションは、断片ドメイン、予測能力の要求、スペクトルの使用を最適化し、多様な5Gユースケースのための経験要件の厳しい品質を確保するために、サービスのスムーズなプロビジョニングを支援するために十分に配置されています。 5Gの採用が加速するにつれて、自律的な操作、予測保守、高度5Gネットワークの管理に必要な自己治癒能力をサポートするAIネットワークプラットフォームの要求が急上昇する見込みです。 これは、インテリジェントな5Gインフラストラクチャのユニークな要求に合わせてカスタマイズされた革新的な製品を提供するAIソリューションプロバイダのための主要な機会を表しています。