通信業界の変化の触媒となるAI

生成人工知能（AI）は2023年には広く採用されるようになり、企業がエンタープライズ・グレードのバージョンを自社のプロセスに統合するきっかけとなりました。2024年までに経営幹部の60％が、何らかの形で生成AIの試験運用や運用を計画しており、これは生成AIの一般向けプラットフォームがその画期的な能力に世界を目覚めさせたことを示しています。

特に、通信サービスプロバイダー（CSP）とネットワーク機器プロバイダー（NEP）にとって、生成AIはあらゆる種類の運用と顧客エンゲージメントの改善に役立つ大きな可能性を秘めています。具体的には、生成AIは、カスタマー・ケア、ITおよびネットワークの最適化、デジタルレイバーを変革します。これらはすべて、自動化によって俊敏性と効率性を大幅に向上できる領域です。CSPとNEPには通常、大規模なサポート・センターがあり、IBMはエコシステム・プレーヤー間のワークフローの変革を支援できる可能性があります。AIが通信エコシステムの変革に貢献する方法をいくつか紹介します。

カスタマー・リレーションシップを管理する仕事は従来、電話に対応したり、Eメールに返信したり、解決策を考えたりする受動的な仕事です。こうしたやり取りに生成AIを組み込むことで、顧客満足度の向上や新たな収益源の開拓につながる可能性のある、より積極的なケアへの移行をサポートできます。日常的なQ&Aを排除することでカスタマー・ケア・エージェントが複雑なケースに集中できるようにすることは、ネット・プロモーター・スコアと従業員満足度を同時に高めるのに最適なケースです。

チャットボットはしばらく前から存在していますが、顧客にストレスを与える体験をもたらすことがよくあります。生成AIは基本的なQ&A超えて、否定的な感情を識別し、チケットを適切なエージェントに引き継げるようトレーニングすることもできます。これにより、エスカレーション件数が減り、エスカレーションが行われたチケットに対し、エージェントが迅速かつ適切に対応できるようになります。チャットボット・テクノロジーは電話でのやり取りにも適用でき、カスタマー・ケア・プロセスをさらに改善することができます。

AIは、顧客のニーズや問題を予測する自動アウトリーチや、売上の増加と顧客体験の最適化につながるパーソナライズされたマーケティングの推進にも役立ちます。例えば、AIは、現在の使用状況や料金プラン、デバイス所有のライフサイクル、サービス・エクスペリエンスなどのさまざまな入力を確認してオファーを作成し、アップグレードのオファーを拡張して、オファーに基づいてさらに購入したりサービスを維持したりするインセンティブを与えることができます。これにより、解約率の低減、ユーザーあたりの収益の向上、加入者獲得コストの削減につながる可能性があります。

AIは、通信ネットワークのパフォーマンス、効率、信頼性の向上に役立ちます。これは、さまざまな顧客セグメントの増え続ける需要を満たすために不可欠です。AIツールは、リアルタイムでのデータ分析と予測予測を通じて、ネットワーク運用センターで働く従業員やネットワーク・エンジニアが混雑とダウンタイムを軽減するのに役立ちます。5Gネットワークが拡大し続けるにつれて、インテリジェントな負荷分散とトラフィック・シェーピングの必要性が高まる可能性があります。

AIを活用したネットワーク最適化は、CSPにさまざまなメリットをもたらします。顧客へのサービスを強化することで企業の競争優位性を高めるだけでなく、リソースへの負担に対処し、CSPとNEPがリソースの過剰または不足を回避できるようにすることで、運用コストの管理にも役立ちます。

CSPはwatsonx.aiを活用してAIおよび機械学習機能をトレーニング、検証、調整、デプロイし、ネットワーク・パフォーマンスを最適化できます。watsonxのオープンソース・フレームワークとSDKおよびAPIライブラリーは、通信事業者がネットワークの監視にすでに使用している既存のソフトウェア・プラットフォームにAIをより簡単に導入できるように設計されています。

AIの主なメリットの1つは、生産性向上ツールとして、より日常的で時間のかかる作業を自動化し、従業員がより高次の活動や仕事に集中できるようにすることです。今日の従業員の多くは、日常業務で膨大な数の手動プロセスをこなし、何度も画面を切り替えながら断片化されたツールを使用しています。しかし、IBM Watson Orchestrateを使用することで、これは、ロボットによるプロセス自動化を使用してワークフローを合理化し、複数のアプリケーションを連携して従業員がさまざまなタスクをより簡単に実行できるようになります。

CSPとNEPは、高度なAIテクノロジーの導入に着手する前に、これらの強力なツールを最も効果的に活用するための組織戦略を慎重に策定することが重要です。

AIはデータに依存していますが、多くの組織では依然としてさまざまなサイロ化されたリポジトリーを使用しています。CSPとNEPは、マルチクラウド環境間でのデータの流れを容易にし、そのデータの品質に関する洞察を提供するハイブリッドな情報アーキテクチャーを定義および確立する必要があります。watsonx.dataを使用すると、このプロセスが容易になり、CSPとNEPは、クエリー、ガバナンス、データへのスムーズなアクセスをサポートするオープン・レイクハウス・アーキテクチャー上に構築されたデータ・ストア全体にAIを拡張できるようになります。watsonx.dataを使用して、CSPとNEP内のビジネス機能は、単一のエントリー・ポイントを通じてデータにアクセスし、ストレージおよび分析環境と連携してデータの信頼性を確保し、監査可能なソースから作業を行うことができます。

徹底した組織およびデータ戦略を策定するCSPとNEPは、AIフレームワークの機能と倫理性を最大限に引き出せるだけでなく、これらの方法論を適用して自社のエンタープライズ・カスタマーを独自のジャーニーに沿って導くことができ、その過程で追加の収益源を生み出す可能性も広がります。

AIの機能が進化するにつれて、企業はAIをビジネスのさまざまな側面で使用できる追加的ツールとみなす組織と、AIファーストを掲げる組織に分かれるようになるでしょう。後者のルートを取るCSPとNEPは、コスト削減、サービス品質、顧客体験の面で競合他社よりも優位に立つはずです。そして、この優位性は、今後10年間のAIの成熟とともにさらに確固たるものとなると考えられます。

watsonxなど、IBMが提供するAI製品が通信業界にどのように貢献できるかについて詳しくは、9月26日から28日までラスベガス・コンベンション・センターの西ホールで開催されるMWCラスベガス展のIBMブース（#1010）でご確認ください。