AIと分析がIoT収益化の鍵となる理由

通信業界は現在、競争力を維持するために IoT を収益化するという厳しい課題に直面しており、高度なテクノロジーが新たな収益源を見つける鍵となります。

通信業界は、サービスのコモディティ化や OTT プロバイダーとの競争などにより収益の希薄化に直面しており、企業は新たな収益源の導入を求める圧力が高まっていると感じています。今日の業界の状況に関する最近のマッキンゼー・アンド・カンパニーの記事では、「OTT 業界や Google、Facebook などの企業によって莫大な価値と機会が生み出されているが、それは既存の業界を改善したからではなく、通信インフラを利用してまったく新しい業界を生み出したからだ。これらの新しい企業の価値の多くは、収集、分析、収益化するデータから生まれている」と指摘されています。

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モノのインターネット (IoT) は、通信会社がデータを収益化する最大かつ最も有望な市場です。ガートナーは、IoT が 2025 年までに 220 億のエンドポイントにまで成長すると予測しています。あらゆる機会があるにもかかわらず、通信会社が収益性を達成するには克服しなければならない課題があります。複数のデータ ストリームにアクセスできるだけでは十分ではありません。ほとんどの通信事業者は現在、IoT 戦略を効果的に推進するために必要な、価値が高く、コスト効率が高く、スケーラブルでデータ主導のサービスを提供するための適切なツールを持っていないため、通信事業者はどのようにして IoT で収益を上げる道を見つけることができるのでしょうか。

AIと高度な分析が収益性の鍵

IoT から利益を得るには、通信会社は優れたサービス品質、信頼性、動的な容量割り当てにより、優れた顧客体験を提供できる必要があります。これは、公共事業、輸送、自律走行車、および遠隔健康モニタリング機器におけるミッションクリティカルなアプリケーションにとって特に重要です。しかし、これらの約束を実現するには、高度なテクノロジーを活用して AI ベースのネットワーク分析を導入することが重要です。この機能により、通信会社は次のような方法で競争力を維持できるようになります。

• 複数の IoT 対応ソースからデータを自動的に取り込みます。
• データに基づいた意思決定をリアルタイムで行うことができます。
• 強化されたネットワーク最適化とトラフィック ルーティング。
• 顧客体験を向上させ、顧客離れを減らします。
• 新たな収益源を開発し提供する能力。

データを活かす

通信会社は、インターネットおよび接続分野で何十年にもわたって市場をリードしてきたため、豊富なデータを保有し続けています。 IoT の大量導入をサポートする重要な要素である、世界的な 5G ネットワーク展開の次の波と組み合わせると、通信会社はさらに多くの情報を処理する必要があります。 5G では 1 平方マイルあたり最大 100 万の IoT デバイスが可能になる可能性があり、これは 4G テクノロジーで可能になる数の 10 倍に相当します。

残念ながら、インフラストラクチャがコンテキスト内でデータを管理または表示できない場合、豊富なデータを持っていても通信事業者にとってはほとんど価値がありません。人工知能と高度な分析は、通信事業者がすでに保有しているデータを取得し、それを大規模に管理し、実用的な洞察を生み出すことができる 2 つの新興テクノロジーです。世界がますます速く動き、膨大な量のデータが生み出されるにつれて、これらの自動化テクノロジーの機能は、進化するハイパーコネクテッド市場で競争力を維持するために不可欠な新しいサービスと収益源を創出し、配布する上で非常に重要になります。

具体的には、重要な AI 分析により、通信事業者はさまざまな IoT センサーやネットワーク ソースからのさまざまなデータを単一のプラットフォームに統合し、必要に応じてそのデータを照会できるようになります。データから得られる洞察の種類には、ネットワーク障害の予測や顧客の消費パターンなどがあります。トラフィック パターン、容量の変動と需要、さらにはネットワーク内の問題領域に関するデータ分析により、通信事業者はネットワーク リソースをより適切に割り当て、最適化する方法についてデータに基づいた意思決定を行うことができます。これにより、最終的にはネットワーク パフォーマンスの向上 (サービス中断の減少、レイテンシの低減など)、コストの削減、顧客満足度の向上が実現します。さらに、顧客の活動に関する深い洞察により、プロバイダーは顧客向けに既存の製品をカスタマイズしたり、垂直市場ベースの新しいポートフォリオを開発したりすることができます。要約すると、高度なテクノロジーは、既存のビジネス運営に新たなアプローチを提供するだけでなく、通信会社に新たな収益源をもたらします。

機器の故障による計画外のダウンタイムは、予測が困難であったり、問題に対処するための資金が不足したりするため、現在、製造業者にとって最も大きなコストの 1 つとなっています。したがって、IoT で最も有望な分野の 1 つは予測保守であり、これにより通信サービス プロバイダーは機械の故障やネットワークの故障などの将来のイベントを予測し、ダウンタイムを防ぐことができます。その結果、通信事業者は重要な機器のライフサイクルを監視し、問題を積極的に解決するための予測メンテナンスを顧客へのサービスとして提供できるようになります。同社のサービス ソリューションはソフトウェア対応であり、顧客の独自のニーズを満たすようにカスタマイズされています。さらに、仮想化によりネットワーク スライシングが可能になり、オペレータは特定の顧客ユースケースに合わせてネットワークの一部を展開できるようになります。予測メンテナンスは、リアルタイムの車両状態データを活用して機械の故障を予測し、車両のダウンタイムを最小限に抑えることで、自動運転車などの新興技術にも適用できます。

利益への道

通信業界が新たな時代を迎え、サービスプロバイダーが新たな収益源の創出を目指す中、人工知能やデータ分析などの先進技術は、通信会社が IoT の収益性を達成するための重要な要素となるでしょう。