公開日23 Nov 2023
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電気通信分野のAI市場は、2031年までに388億ドル規模になると予測され、2022年から2031年にかけて年平均成長率41.4％で成長する。AIの導入がこのように急速に加速する背景には、顧客体験の向上に対する需要の高まりと、設備投資の合理化の必要性がある。
このシナリオでリーダーとして台頭する可能性が高いのは、トップから価値転換を推進できるグローバル通信事業者だろう。そのためには、組織全体でAIを中心とした戦略的なチェンジ・マネジメントを実現するために、通信事業者のCXOが積極的に支援する必要がある。
AI導入のニーズの高まりを理解するために、最近の市場事例を見てみよう。英国を拠点とする大手通信会社は最近、2030年までにAIが1万人分の業務を代替できるようになると発表した。日本のある通信サービス・プロバイダー（TSP）は、AIによってRANのエネルギー消費量を半分に減らすことができたと発表した。また、アメリカのある電気通信会社は、AIによって顧客の電話放棄率を62％減少させることができ、その過程で既存の顧客サービス体験を一変させることができた。
このような事例は、AIが世界の電気通信の状況をどのように変えているかを示している。しかし、疑問も残る。
AIとMLモデルはソリューションの40％に過ぎず、極めて重要なのはデータであることが判明した。効果的なアーキテクチャーとガバナンスが整備され、データが適切な状態にあるかどうかを評価することが重要だ。今日、通信サービス・プロバイダーが直面している大きな問題のひとつは、ネットワーク、接続されたデバイス、ソーシャルメディア、通話記録、課金情報などから生成される雪崩のようなデータの統合と解釈である。
これらの高次元のデータ空間間の相関関係を明らかにし、実用的な洞察を生み出すことは、データ・エンジニアリング・チームを最も興奮させる課題である。
コンピューティング・パワーの向上、多層的なデータ・ストリーム、より高度な問題やシグネチャを捉えることができるアルゴリズムの進歩が、通信業界におけるAIの成長を後押ししている。カスタマーサービスとネットワーク・メンテナンスは、AIが活用されている2つの重要な分野である。
AI/MLが解決する顧客サービス関連のユースケースには、以下のようなものがある：
- 起こりうるサービス問題を予測し、顧客が気づく前に解決する；
- 店舗での顧客体験、カスタマイズされたマーケティング・キャンペーン、現場や店舗、コールセンターでの従業員の配置など、サービス業務の最適化；
- GenAIを活用した人間のような対話による顧客セルフサービスの合理化。
- 加入者管理、課金などの分野で不正を検出・防止し、AIアルゴリズムで顧客データやネットワークを保護するための積極的な取り組みを行う。
AI/MLが取り組むネットワーク・メンテナンス関連のユースケースには、以下のようなものがある：
- ネットワークや顧客口座内での不正行為の検出と防止、
- 現場への出動回数の削減、
- ロボコールの根絶
- AIを搭載したシステムにより、ネットワークの障害やパフォーマンスの問題が発生した際に、セルタワーを自動的に再起動させる。
- リアルタイムの気象データ、風速などに基づいてネットワークの動作を最適化する。
世界中のCSPとTSPは、次世代ネットワーク接続の推進に備えて5Gを導入している。今後、ネットワークはより複雑になり、ますます接続されたインテリジェント・デバイスから大量のデータが発生するようになる。また、このデータ過多のシナリオで必要とされる意思決定の規模、複雑さ、リードタイムの短縮に対応できるよう、ゼロタッチ・オペレーションに備える必要がある。
したがって、モバイル・ネットワークのAIシステムは、公正で、説明責任を果たし、信頼性が高く、安全で、透明性が高いことが重要である。これらの要素は、AIアルゴリズムが特定の決定に至った経緯と理由を人間が理解し、AIシステムに対する信頼を確立できるようにするために極めて重要である。
LTTSは、AIがその経済的可能性を十分に発揮できるよう、これらすべての課題に取り組んでいます。業界を横断して活用するための当社の重要な重点分野の中でも、当社のグローバルチームは、RANの故障を24時間前に予測するAI対応ソリューションを開発しました。このプロアクティブ・メンテナンス・ソリューションは、過去の障害管理（FM）、パフォーマンス管理（PM）、機器のイベントログ、メンテナンス記録、気象データなどを活用してRANの障害を90％の精度で予測し、ネットワークのダウンタイムを5％～15％削減するのに役立ちます。
私たちは、AIが世界の通信業界において、このような強固な価値の流れをさらに解き放ち続けることを予見しています。
