電気通信におけるAI

通信（電気通信、通信事業者）業界は、顧客により良いサービスを提供し、収益性を向上させるために、人工知能（AI）への投資を続けています。

他の業種・業務の企業と同様、電気通信会社も、自分たちの未来はAI搭載の未来に重なることを理解しています。AIサービスを採用することで、これらの企業は顧客により良いサービスを提供し、効率を高め、最終的には収益を向上させられます。

新しいIBM Institute for Business Value世界中の通信業界のリーダー300社を対象にした調査では、ほとんどの通信サービス・プロバイダーが複数のビジネス領域にわたって生成AIのユースケースを評価およびデプロイしていることがわかりました。

Nvidia による2024年の調査によると¹、通信会社の約90％がAIを使用しており、48％が試験段階、41％が積極的にAIをデプロイしています。Nvidiaの調査によると、過半数の通信サービス・プロバイダー（53％）が、AIの導入が競争上の優位性をもたらすことに同意または強く同意しています。

通信業界は、適切なAIテクノロジーとサービスに投資する必要があります。そうすることで、組織はAIの機能を最大限に活用できるように準備できます。

AIはサービス提供においてさまざまな進歩を生み出しています。 

• 機械学習
• ディープラーニング（深層学習）
• 生成AI
• デジタルツイン
• インテリジェントな自動化

機械学習は、通信事業者がビッグデータとも呼ばれるデータ・セット内の膨大な量の情報を処理し、より実行可能なインサイトを作成するのに役立ちます。機械学習には通常、システムがパターンをより適切に識別してタスクを実行できるようにする、人間のアクティビティが含まれます。

通信事業者は、過去のデータと将来の予測を組み合わせて予防分析と予測分析を実行し、傾向をよりよく理解して競争上の優位性を維持できるようになります。例えば、顧客データを解析して利用パターンを理解し、サービス提供を増やすべき時期をより的確に予測することができます。

ディープラーニングは機械学習のサブセットと考えられています が、人間の介入が少なく、 多層ニューラル・ネットワーク を使用して人間の脳の複雑な意思決定能力をシミュレートします。通信会社はディープラーニングを使用して、ネットワークと顧客データについてさらに多くの洞察を導き出すことができます。

通信事業者における生成AIの主なユースケースには、顧客体験に関連するものなどがいくつかあります。企業はこれらを利用して、顧客の問題をより適切に解決したり、パーソナライズされたコンテンツを作成したり、戦略的改善のブレインストーミングを行ったりすることができます。自然言語処理（NLP）、生成AIテクノロジーを組み合わせて、通信会社はこれまで手作業が必要だったさまざまなタスクに取り組めます。

例としては、ソフトウェア開発のコパイロット、サポート・スタッフの内部知識管理、マーケティング部門と営業部門のコンテンツ生成とパーソナライゼーションなどが挙げられます。

デジタルツインは、オブジェクトまたはシステムの仮想表現であり、サービスを中断することなくシミュレーションで変更をテストする機会を企業に提供することを目的としています。多くのデジタルツインには、実際のオブジェクトやシステムのパフォーマンスを最も正確に反映するために、リアルタイム機能が含まれています。通信事業者は、デジタルツインを使用して、ネットワーク・インフラストラクチャへのストレスをテストし、さまざまな顧客の使用パターンを特定できます。

インテリジェント・オートメーションは、AI、ビジネス・プロセス管理、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）機能を組み合わせて、組織全体の意思決定を合理化し、拡張します。

AI ベースのサービスを提供する通信会社には、いくつかのメリットがあります。

• 高度なデータ監視と分析
• 強化されたネットワーク・オペレーション・センター
• 向上したネットワーク・パフォーマンス
• 売上成長率の向上
• 顧客体験の強化
• カスタマー・サービスの向上

AIは 予測分析 を改善し、さらに強力にできます。電気通信プロバイダーは、使用パターンがどのように変化するかを理解し、停止を回避して適切なレベルのサービスを提供する必要があります。AIは、通信組織全体およびそのパートナーへの貴重な洞察の収集と配布を強化できます。

例えば、AIは、通信事業者がネットワークのエクスペリエンスの低さのために解約する可能性が高い顧客を特定するのに役立ちます。 IBM Institute for Business Valueの通信業界の専門家を対象に行った調査 では、回答者の80%が、企業はすでにAIを使用して既存のデータから新しい洞察を生成していると考えていることがわかりました。

ネットワーク・オペレーション・センター （NOC）は、通信会社の頭脳です。これは、企業がネットワークとシステムをリアルタイムで監視および管理し、中断やネットワーク障害を防ぐ一元化された場所です。これにより、ワークフローとリソースの割り当て、キャパシティー・プランニングを改善し、不正の可能性のあるアクティビティーを削減できます。

AIはいくつかの異なる方法でネットワークの性能を合理化できます。

• 運用効率：電気通信事業者は、AIアルゴリズムやAIモデルを使用して、全体的なネットワーク・インフラストラクチャーのパフォーマンスを分析し、使用パターンを検出し、遅延を改善することができます。最終的に、AIは、ネットワーク最適化を改善し、運用コストを削減します。
• 予測的保守：通信事業者は、通信網の稼働時間に依存しています。予測的保守によるハードウェアまたはソフトウェア・システムにおける潜在的な問題の特定は、非常に貴重なツールです。通信事業者は、サービスの中断が最小限の時間にメンテナンスをスケジュールできるため、顧客損失を最小限に抑えることができます。
• 自動ネットワーク管理：AIは、負荷分散、トラフィック・ルーティング、キャパシティ・プランニングなど、ネットワーク管理のさまざまな側面を自動化できます。このAIを使用すると、現在の需要と予想される需要に基づいてネットワーク・パフォーマンスを最適化でき、ダウンタイムを最小限に抑え、サービスの信頼性を向上させることができます。

McKinsey社の調査³によると、AIによって売上コンバージョンが最大15％増加し、設備投資コストが最大10％削減できることがわかりました。通信会社は、AIを使用して将来のマーケティング・キャンペーンを継続的に改善するテクノロジーを使うことで、コンテンツ作成のパーソナライゼーションや、よりターゲットを絞ったメッセージやメディアの購入を促進できます。

通信事業者は、AIを顧客体験に組み込むことでさまざまなメリットが得られることを理解しています。AIでカスタマー・ジャーニー全体でよりパーソナライズされたサービスとマーケティングを提供することで、顧客のニーズを満たせます。

通信会社は、AIツールを使用して大量のデータを解析し、顧客の行動や顧客エンゲージメントを分析できます。広告主から高度なセグメントまで、パーソナライズされたコンテンツを提供できます。

また、AIはカスタマー・ジャーニー・マップを改善して、見込み客がどこから離れているか、顧客がリピート購入者にならないのかを特定することもできます。AIは顧客との接点を最適化できるため、通信事業者市場はより効率的で効果的になります。

最も重要なのは、AIが、通信事業者が顧客のネットワークサービスの潜在的な問題⁴を特定し、顧客が気付く前に問題を解決するために役立つことです。

通信事業者は、ネット・プロモーター・スコア（NPS）、顧客努力スコア（CES）、顧客満足度スコア（CSAT）などの主要な顧客満足度メトリクスを追跡することで、AIテクノロジーが顧客体験をどのように改善しているかを監視できます。

カスタマー・サービス担当者は、 大規模な言語モデル を使用して、通話中に顧客をより適切に支援できます。AI駆動型のコールセンターは、バーチャル・アシスタントや AI agents などのAIアプリケーションを使用して、顧客エンゲージメントを向上させ、より多くの顧客の問題をより迅速に解決できます。このアプローチにより、効率が向上し、顧客は他の活動に戻ることができます。

また、AIを活用したセルフサービスのチャットボットや 対話型AI アシスタントを顧客に提供することで、カスタマー・サポート担当者と話す必要すらなく問題を解決することもできる。IBMの調査によると、回答者の53%はすでにカスタマー・サービスにAIをデプロイまたは最適化しており、残りの47%は評価中であった。

AIは通信会社にいくつかの貴重なメリットをもたらしますが、固有の課題もいくつかあります。 

• 初期投資の管理
• 使用すべきモデルを知る
• レガシー・システムとの統合
• スキル不足

新しいテクノロジーを導入するには、テクノロジーの購入またはライセンスによる投資が必要です。組織はLLMモデルのライセンス供与に資金を割り当てる必要があり、従業員のスキルアップや再教育、または新しい従業員の雇用に投資する必要があるかもしれません。しかし、適切なアプローチによって、組織全体の効率が向上し、顧客体験が向上し、カスタマー・サービスがより向上するため、投資に見合うものとなります。

EYの調査⁵によると、通信業界の回答者の50％が、適切なタイプの生成AIベンダーを特定するのに苦労していることがわかりました。知名度の高いベンダーもいくつかあり、特定の業種・業務にカスタマイズされたサービスを提供するスタートアップも増えています。そのため、適切なパートナーと協力して選択肢を評価し、すべての企業に最適なソリューションへの道筋を描くことが非常に重要です。

多くの通信事業者では、最新のAIシステムと互換性のないレガシーのインフラストラクチャーを依然として使用している可能性があります。これらの古いシステムにAIツールを統合するには、アプリケーションのモダナイゼーションや、ハイブリッドクラウドの導入などのITインフラストラクチャーの全面的な見直しが必要になる場合があり、追加コストが発生する可能性があります。

システムのアップグレードには初期費用がかかる場合があります。しかし、通信会社はクラウドによってITコストの削減を見込んでおり、将来的にはアップグレードや保守を減らし、より効率的なシステムを必要とすることができます。

AIの導入は、組織をさまざまな方法で変革します。多くの従業員が新しいスキルを学ぶことで、AIツールを仕事に取り入れることが必要になります。しかし、適切なトレーニング・プログラムがあれば、その経験不足を解消し、従業員がAI駆動型の未来に備えることができます。インスティテュート・フォー・ビジネス・バリューの調査の回答者は、生成AIを採用する上での最大の障壁の1つとして、専門知識が不十分であることを引き出していました。

従業員のスキルを向上させる通信事業者は、全体的な人件費を削減できます。その理由の一つは、新入社員の採用に費用がかかる傾向があることです。もう一つの理由は、スキルが向上した従業員は、AIのメリットを享受できない従業員よりも優れた仕事をできるということです。

AIは既に、資本支出の削減、ネットワーク・性能の最適化、新たな収益機会の提供に重点を置いてネットワークに組み込まれています。 

• 5G
• モノのインターネット
• メタバースと仮想現実

5Gの長期的な展開は、より高速な接続性と、IoT（モノのインターネット）を通じてより多くのデバイスを接続する能力を約束し、顧客が企業や互いに接続する方法に革命をもたらす。

AI機能を使用する通信事業者は、5Gネットワーク管理を改善し、予知保全、セキュリティーの強化、より迅速な展開を通じて、これらの高度なネットワークをさらに最適化できます。5Gのもう1つの大きなメリットは、複数のデバイスを一度に接続できることです。AIはそのプロセスを合理化し、それらの接続への最短経路を見つけるのに役立ちます。

また、5Gテクノロジーは、顧客がモバイルで生成AIプラットフォームから回答を得やすくするなど、AIのユーザー・エクスペリエンスの向上に役立ちます。

IoT（モノのインターネット）は、相互接続されたデバイスのグローバルネットワークの可能性を生み出し、さまざまなユースケースを促進します。例えば、スマート冷蔵庫がIoT（モノのインターネット）を利用して、在庫が少なくなったことを検知すると、食品や飲料を注文することができます。

別の例として、スマート・サーモスタットは、冬に利用者がオフィスに戻ってくるときに温度を上げ、オフィスにいるときは温度を下げることができます。これらのデバイスは、機械学習やその他のAIテクノロジーによってよりスマートになり、5Gネットワークのさらなる展開によってさらに強力になります。

どちらのテクノロジーも、以前の予想よりも長く展開されてきました。しかし、多くの人は、メタバースと仮想および拡張テクノロジーが、コミュニケーションとエンターテインメントの未来の重要な部分になると信じています。

いずれかの重要性が高まると、人々がセルラー・データを利用してこれらのテクノロジーにアクセスするために、通信ネットワークの負担が大きくなる可能性があります。通信事業者にとって、増大するネットワークの負荷に対処するために、高度なAIシステムを組み込むことは非常に重要です。