AIと5Gを組み合わせてIoTの収益を最大化する方法

[[402984]]

研究によると、人工知能と 5G テクノロジーを組み合わせることで、通信会社は IoT 収益を最大化できるそうです。

世界中で導入される IoT デバイスの数に関する研究機関の予測は増加し続けています。業界アナリストや研究者の中には、その数が最終的にどれくらいになるか確信を持っている人はほとんどいないが、2030年までに300億台を超える可能性が高いという点では全員が一致している。その時までに、世界の IoT 市場規模は 20 兆米ドル以上に達するでしょう。 2010 年にモノのインターネットの概念が初めて導入されたとき、将来の成長について予測された数字はあまりにも大きく、笑い話のように思われたかもしれません。しかし、「1ユーザーあたり1台のデバイス」（つまり、1ユーザーあたり1台の携帯電話、または1人あたり1台のPC）を特徴とするIoT市場の成長は爆発的で、指数関数的に近いものとなっています。実際、世界中で何百万もの IoT デバイスとセンサーが毎日追加されており、オンライン リソースもますます増えています。

現在人々が知っていて使用しているインターネットは、IoT デバイスの大規模な導入の直接的な結果として、より大規模かつ広範囲に広がっています。さらに、モノのインターネットによって生み出される社会的、経済的可能性は莫大ですが、現在までほとんど活用されていません。 IoT システムの仕組みを考えてみましょう。たとえば、ネットワーク機器は世界中の顧客に販売され、各拠点のネットワーク接続サービスは通信会社やネットワーク オペレーターによって提供されます。 IoT デバイスの増加により、世界的な導入ペースが加速しています。

潜在性は明らかであるものの、多くのクラウド コンピューティング サービス プロバイダーは、IoT トラフィックからより多くの収益を生み出すことが難しいと感じています。なぜなら、IoT の検出、測定、分類、収益化は困難であることが判明しており、クラウド サービス プロバイダーは、あらゆる IoT セグメントとユース ケースに対して適切なサービス レベルを自動的かつ正確かつ迅速に提供できなければならないからです。そして、IoT セグメントとユース ケースの数は非常に多くなっています。現実には、ネットワーク システムでは、シグナリングやソフトウェアおよび分析の使用を通じてデバイスを検出して分類することが難しく、限られた、そしてますます負担が増しているネットワーク リソースに多大な負担をかけています。しかし、これらの問題には、人工知能、自動化、5G テクノロジーの導入という大きな解決策が 1 つあります。

グローバルIoTローミング問題の解決

AI 駆動型 5G ネットワークにより、通信会社、クラウド コンピューティング サービス プロバイダー、デジタル サービス プロバイダー、ネットワーク オペレーターは、多数の個人用デバイスだけでなく、自動運転車、ロボット、自動車、カメラ、家電製品、センサーなどをリアルタイムで接続、管理、監視できるようになり、通信革命の源泉となります。コロナウイルスの流行の影響により、IoT ローミング トラフィックの増加が加速しており、企業や個人が IoT デバイスにますます依存するようになっていることがわかります。

AI を適用すると、消費者と IoT のトラフィックをセグメント化するだけでなく、シグナリングと使用状況の分析を活用してローミング トラフィック パターン (永続的にローミングしている IoT デバイスとサイレントな IoT デバイスなど) に関する分析情報を提供し、異常なアクティビティを検出して分離することで、グローバル IoT のローミング問題を解決できます。 5G のパワーと組み合わせることで、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーは、重要な IoT や特定の企業など、さまざまな IoT セグメントに差別化されたサービスを提供することで新たなビジネス チャンスを実現し、バリュー チェーンの上流に進むことが可能になります。

では、IoT の無限の可能性はどのようにして実現できるのでしょうか。通信会社は、提供される機会を活用し、利益を得るために、どのような能力を備える必要があるのでしょうか。IoT は、無数のソースから膨大な量のデータを収集し、それらのさまざまなデータに含まれるパワーと相関関係を活用します。正確な意味を導き出すには、収集、処理、管理、分析し、迅速に対応する必要があります。そうして初めて、意味のある洞察が得られ、動的な状況に迅速かつ機敏に対応しながら、情報に基づいた意思決定を行い、賢明な行動をとるためのコンテキストと創造性が得られます。また、システムは、データ保護規制、機密性、およびデータ プライバシーを適切に考慮し、遵守しながら、ローカライズされたインテリジェンスと集中化されたインテリジェンスおよびパーソナライゼーションの要件のバランスをとることもできなければなりません。

通信産業の発展を促進する

機械学習ソリューションと組み合わせると、AI は動作条件を正確に測定および予測し、理想的な結果を確実に得るために変更する必要があるパラメータを検出することもできます。インテリジェント IoT は、時間がかかりすぎるプロセス、使用するリソースが多すぎるプロセス、障害のあるプロセス、冗長なプロセスなどを分析して説明できます。さらに、効率を向上させるために微調整が必​​要なタスクやルーチンを正確に特定できます。最終結果として、インテリジェントな自動化、プロアクティブな介入、パーソナライズされたサービスとエクスペリエンスを通じて、企業と消費者に定量化可能なメリットがもたらされ、AI の予測機能によってボトルネックやネットワークのダウンタイムが解消されます。

IoT と統合されたモバイル デバイスやコンピューターの数が増え続ける一方で、最も一般的な IoT エコシステムは、ネットワークに負担をかけ、時にはネットワークを圧倒する可能性のある大量のシグナリング データを継続的または定期的に送信できる、多数の小型で安価なローエンド センサーに接続を提供し続けています。ただし、AI 対応の IoT エコシステムは、特定の一意に識別されたデバイスからのデータを分析および要約することで、スケーラビリティを大幅に向上させます。このようにして、AI は、受信データを完全に意味のあるままにしながら、膨大な量のデータを大幅に簡素化することができます。

AI と IoT を統合してビジネス変革を支援し、ネットワーク価値を最大化することで得られる 5 つの主なメリットは、顧客とのより良好で深い関係の構築、コスト効率の向上、運用効率の改善、非常に安全なネットワーク環境とエコシステムの構築、新しい製品とサービスの提供への注力です。その結果、IoT は通信事業者とその企業、そして個々の消費者にとって世界を変える可能性を秘めています。業界がさらに発展するにつれ、5G の柔軟性と機械学習の追加機能を組み合わせることで、通信事業者は獲得した豊富な新しいデータ洞察を活用できるようになり、顧客と自社にさらに大きなメリットをもたらすことができます。