ネットワーク市場におけるグローバルAIは、 2024年のUSD 11.5 Bn そして到達する予定 米ドル 24.3 によって 2031、混合の年次成長率で育つ 2024年から2031年にかけて15.7%のCAGR。

市場は、予測期間中に重要な成長を目撃する予定です。 この市場の成長は、さまざまな業界垂直のAI対応ネットワーク機器の採用の増加やネットワークの運用を強化し、ネットワークリソースの最適化など、さまざまな要因に起因することができます。 企業は、ネットワークのトラフィックパターンを監視し、分析し、ネットワークの障害を予測し、ネットワークの運用を自動化するAIを搭載したネットワークソリューションをますます導入しています。 運用コストを削減しながら、顧客体験を強化する必要性は、ネットワーク領域におけるAIソリューションの需要を促進しています。 また、ネットワークにおける人的認知能力を発展させるためのネットワーク化の巨人による投資の増加は、予測期間中に先進的なAIネットワーク技術の革新と燃料の採用を高めることを期待しています。

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。

高度AIの解決を開発するR & Dの重い投資: Cisco、Huawei社、IBMなどの企業は、ネットワーク向けの最先端のAIソリューションを開発するために研究開発に大きく投資しています。 Cisco は USD を投資しました 2018年にAI R&Dで1億台を突破し、インテントベースのネットワークポートフォリオに新たな機能を開発。 Huawei社は、AIとネットワークを中心に、2017年にグローバルに大学と7つの共同イノベーションセンターを設立しました。 このような大きな投資は、これらの企業が強力なAI機能を構築し、競合他社よりも革新的なソリューションを立ち上げるのを助けました。

対市場力のためのパートナーシップ: 大手のプレイヤーは、他の技術プロバイダと提携し、より広範な市場カバレッジのための電気通信事業者。 たとえば、Huawei社は中国モバイルのようなキャリアと提携し、中国100以上の都市で2017年にAI対応のセルフドライブネットワークソリューションを展開し、そのスケールを短時間で大幅に向上しました。 Cisco は、世界中のサービスプロバイダと連携し、AI ベースのネットワークソリューションを展開しています。 このような戦略的パートナーシップは、AI主導のソリューションの商用展開を加速しました。

オープンパートナーエコシステムの構築:企業は、オープンパートナーのエコシステムをクラウドソースのイノベーションに構築しています。 例えば、IBMは2020年にオープングリッドアライアンスを設立し、AI / MLを適用して5Gネットワークをスマートに管理しました。 このような生態系は、新しい市場の潜在的なロックを解除する標準ベースの相互運用可能なソリューションの共同開発を容易にします。

洞察, コンポーネントによって, ハードウェアの優位性は、Crucialコンピューティングインフラニーズによって駆動

コンポーネントによって、ハードウェアは、2024年に44.3%の貢献を期待しており、すべてのAIアプリケーションに電力を供給する際に欠かせない役割を担っています。 AIアルゴリズムが高度化し、処理能力やデータ記憶能力を飛躍的に高めるコンピュータの必要性が高まっています。 GPUやカスタマイズされたチップなどのAIのワークロード用に特別に設計されたハードウェアは、大規模なデータセットやニューラルネットワークを含む複雑なタスクに取り組むために不可欠です。 大手のテクノロジー企業は、AI空間の競争力を得るために機械学習のために最適化されたより強力なハードウェアを開発するために競争しています。 さらに、ソフトウェアや新しいタイプのアルゴリズムの継続的な改善をサポートするハードウェアのアップグレードが必要です。 ハードウェアセグメントは、定期的なイノベーションサイクルから恩恵を受け、全体的なAIインフラストラクチャのコアである。 ネットワークがよりインテリジェントになるように、計算集約型AI処理用にカスタマイズされた高度なハードウェアの需要は、引き続き強化することができます。

インサイト、デプロイメント、クラウドマイグレーションによるスケーラビリティ、アクセシビリティ、コストメリット

導入によって、 クラウドセグメントは、AIワークロードの説得力のある価値提案のために2024年に63.5%の貢献を期待しています。 クラウドサービスは、組織が大規模なインフラ投資なしで堅牢なAIモデルをデプロイすることを可能にします。 クラウドAIプラットフォームを利用することで、あらゆる規模の企業は、強力なGPUや特殊なハードウェアを柔軟に、使い勝手の良いベースで簡単にアクセスできます。 データサイエンティストのために、クラウドはコラボレーションを合理化し、スケーラブルで標準化された環境を通じて新しいアイデアのプロトタイピングを加速します。 また、貴重なデータストレージやサービスも提供しています。 ネットワークは、より高度なAIを採用しているため、必要に応じて計算リソースをシームレスにスケールアップし、クラウドに大きな利点を与えます。 全体的に、クラウドアプローチは、オンプレミスのハードウェアのインストールとデータセンターの管理と比較して、所有権のコストを削減します。 これらの要因は、クラウドにAIの取り組みを移行するために多くの組織を駆動しています。

洞察、現代AIアプリケーションのコアで機械学習

テクノロジーによって、機械学習は近代的なネットワークの課題に取り組むことで、その中心的な役割を借りて市場最高のシェアに貢献します。 タスクの自動化、データからのインサイト獲得、またはインテリジェントな仮想アシスタントのパワーアップ、機械学習アルゴリズムは、現在のAIアプリケーションの大半の中心にあります。 複雑なネットワークは、さまざまなデータを日常的に生成し、自習的なプログラミングなしで有用なパターンを検出できるシステムの必要性を作成します。 ネットワークがより機器化され、相互接続されるにつれて、新しい情報から継続的に学ぶための機械の需要が増えています。 ディープラーニングのような革命的な機械学習技術は、複雑な構造のないデータを処理できるスケーラブルなAIシステムの構築を可能にしました。 業界を横断して、機械学習は、今後数年にわたりインテリジェントなネットワークにおける最もインパクトのあるイノベーションの一部です。 先進的な機械学習アプリケーションをサポートするために設計されたさまざまなAI技術とサービスセグメント間で成長するための重要なドライバーです。

ネットワーク市場におけるAIは、AIがネットワーク管理システムに統合し、堅牢な成長を目撃しています。 これは主に、IoT、5G、クラウドコンピューティングなどの技術によって生成されたデータの指数関数的な上昇によって駆動され、高度なツールが管理、最適化、およびネットワークを効果的に保護する必要があります。 AIは、レイテンシを減らし、帯域幅の活用を改善し、ネットワーク全体のパフォーマンスを向上させるための自動化と予測機能を提供します。 特にテレコム企業は、運用コストを削減し、ダウンタイムを防止し、顧客満足度を高めるため、AI主導のネットワーク最適化から恩恵を受けています。 ネットワークサイバーセキュリティにおけるAIの役割も高まっています。AIに投資する企業がサイバーリスクを軽減し、潜在的な攻撃を予測します。 より精密でスケーラブルなネットワーク管理ソリューションを可能にする、機械学習やディープラーニングなどのAI技術の進歩により、市場はさらなる燃料を供給しています。 特に5G技術の継続的なグローバル採用により、ネットワーク管理におけるAIの大きな成長機会を生み出します。

株式会社アイ・イン・ネットワークス・マーケットでは、Arista Networks、Inc.、Broadcom、Cisco Systems、Inc.、Huawei Technologies Co.、Ltd.、Nokia、IBM Corporation、エクストリーム・ネットワーク、Juniper Networks、Inc.、Telefonaktiebolaget LM Ericsson、ZTE Corporationなどの主要なプレーヤーが運営しています。