2024年の通信におけるデータ＋AIの予測TOP4

注：本記事は(2024年1月17日)に公開された(Top 4 Data + AI Predictions for Telecommunications in 2024)を機械翻訳により公開したものです。

通信プロバイダーが日常的に収集する非常に幅広いデータは、この業界にとって大きな強みです。しかし、多くのプロバイダーは、ストリーミング、モバイル決済、ビデオ会議などのアプリケーションなど、他のほぼすべての業界でイノベーションが促進されたにもかかわらず、データドリブンでハイパーコネクテッドな世界に適応するのに時間がかかりました。 

生成AIが仕事、生活、コミュニケーション、エンターテイメントのあり方を変えるスピードは計り知れないものがあります。Snowflakeの内部エキスパートは、確かなデータ戦略を持つことが、ビジネスの成功の主な決定要因になると考えています。今後1年間で、生成AIは業務効率や顧客満足度などを改善し、業界を変革すると予測しています。 

今年、AIなどの開発が通信にどのような影響を与えると予想されるかについては、Snowflakeの業界エキスパートとテクノロジーエキスパートによる完全なインサイトを提供する新しいレポート、『Telecom Data + AI Predictions 2024』をお読みください。 

2024年の業界予測のトップ4を簡単にご紹介します。

1.誰もがデータを利用できるようになれば、業務の進化が進む

通信プロバイダーはすでに、業務効率の改善に役立つ新しいテクノロジーに注目しています。今後1年で電気通信事業者は、最新のデータプラットフォームを活用することで、すでに手元にあるデータで業務効率を高めることに注力するでしょう。 

通信事業企業の意思決定者とインフルエンサーの過半数が、カスタマーエクスペリエンス（CX）の改善は昨年度の最重要の変革イニシアティブであったと回答しています。しかし、通信業界は依然としてCXランキングの底辺にいます。 

Snowflakeの通信業界責任者であるPhil Kippenによると、サービスプロバイダーは今後24～36か月でネットワークデータを利用して顧客向けに自己最適化を開始する見込みです。 

通信プロバイダーもデータを利用してサプライチェーンの問題を軽減します。顧客からの苦情、再注文ログなどを評価すれば、より適切な在庫管理が可能になります。通信事業者が自由に活用できる既存の保有データが、このソリューションの一端を担います。少なくとも通信事業者はデータを活用し、ルーター、モデム、VoIPアダプタ、衛星通信機器などの顧客用備品を設置予定どおりに配達するようになるでしょう。通常より迅速にロケーションに到達できるよう、機器を事前に準備しておくことができます。「より迅速にサービスを遂行できれば、より迅速に収益を回収できます」

2.クラウドへの移行の促進とデータ管理プラットフォームの採用

電気通信プロバイダーは、収集する膨大なデータと潜在的な価値にもかかわらず、データの収益化に遅れをとっています。これには、データプライバシーコンプライアンスと進化する規制、データのサイロ化、データアナリティクスの専門知識の欠如への懸念が含まれます。

これまで電気通信事業者はデータの収益化に消極的でしたが、いずれは適応するようになります。Snowflakeの主任データストラテジストであるJennifer Belissent氏は、「地域のトレンドや業界のベンチマークなどが必要です。埋もれている具体的なビジネス機会を発見するには、自社がビジネスを行っている状況そのものを理解する必要があります」

通信プロバイダーは、内部データでトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）をさらに洗練させるために、サードパーティデータセットを探し続ける必要があります。データ不足はあらゆる人にとって切実な問題であるため、通信事業者にとっては、独自データの販売によって新しい収益源を確立する機会も意味します。ただしプライバシーとガバナンスにプライオリティを置く必要があります。 

3.生成AIは業界全体を変革する

AIは、人々が大量のデータを扱うのを助けるために何年も使用されています。機械学習は、セキュリティアルゴリズムで異常を検出するために使用され、レコメンデーションエンジンは、次に購入、視聴、またはリッスンすべきものに合わせてオファーを調整します。 

これらの生成AIドリブンな新しい開発により、AI対応ブレークスルーの可能性は非常に大きくなります。LLMを利用した翻訳ツールは、高精度の翻訳を瞬時に生み出すことを可能にします。医療および薬事データをスキャンして新たな治療に役立てることのできるAIモデルは、新たな医療の発見につながる可能性があります。

通信に関しては、生成AIがCXを大幅に改善します。LLMはコンテキストを追加し、多くの場合は人間の介入の必要性を減らすことで、顧客のセルフサービスと効率を改善するでしょう。AIはすでに、AIチャットボットからAIで強化されたサポート担当者向けナレッジベースまで、通信事業者のサポートチームに変化をもたらしています。しかし生成AIは、さらに直感的な問題解決を可能にする見込みがあります。

4.AI主導の激動の変革期においては、堅牢なデータ基盤がビジネスの成功の要件となる

企業は何年も前から、将来を見据えた包括的データ戦略の策定を迫られてきました。生成AIの時代には、そのような根本的な変化は求められていませんが、サイロを解消し、組織内のどこにいてもデータソースにアクセスできるようにするトレンドを加速させる必要があります。 

どのようなモデルも、トレーニング対象のデータがあって初めて有効性を発揮します。LLMもその例外ではありません。AIの効果を徐々に高めていくには、AIが1つの組織のデータのみを利用するのではなく、通信業界のエコシステム全体のデータを利用または連携する必要があります。そのため、通信業界の企業はデータ戦略を大幅に強化する必要があります。 

将来を見据えた包括的なデータプランをすでに策定している企業には、強みがあります。その変化とは、データ戦略の重要性とその実行と投資のスピードです。電気通信企業には、統合されたデータ戦略を採用できる大きな機会があります。

さらに詳しく知るには、レポート全文は、「Telecom Data + AI Predictions 2024」をご覧ください。