人工知能(AI)は、視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳などの人間の知能の助けを借りてインテリジェントな機械の形成に焦点を当てた方法論のグループです。 通信における人工知能の主な応用は、ネットワーク管理のためのものです。 テレコミュニケーション業界で広く使用されている2つの重要な技術は、専門家のシステムと機械学習です。 しかし、オペレータがネットワークをアップグレードする場合、AIは電気通信業界でより有益であることが期待されます ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)ネットワーク仮想化と比較的優れたクラウドベースのサービスの展開につながる.
アドベント 5世代のモバイルネットワーク(5G)とモノのインターネット(IoT)技術は、通信業界におけるAIの統合を支援することが期待されています。 モバイルネットワークは、世界中や多種多様なシステム、小売店、ネットワークタイプから、世界中から来る異質なデータを扱う必要があり、リアルタイムで機能する能力を持っている必要があります。 そのため、世界中からの膨大なデータセットの分析は、時間消費量と不可能な隣のどこかです。 この場合、人工知能は人間よりも早く問題を予測し、分析するために使用されるため、重要な役割を果たしています。 人工知能は、モバイルネットワークの第5世代がよりオープンになり、予測可能性への接続が可能になります。
電気通信業界におけるこれらの課題を解決するため、 機械学習 ツールは、治癒予測の問題に対処するために使用される、使用されます。 急な問題を解決するために使用される方法は、人工ニューラルネットワーク、意思決定の木学習、回帰分析、物流回帰、サポートベクターマシン、ネイビーベイ、シーケンシャルパターンマイニング、市場バスケット分析、リニア差別分析、およびラフセットアプローチが含まれます。 したがって、機械学習の使用は、ユーザーの呼び出し行動を調べることで、携帯電話の不正な呼び出しを検出するのに役立ちます。
しかし、AI対応製品を開発するための安価なハードウェアの可用性の欠如は、通信市場でAIの成長を抑制する主要な要因です。
市場税法
コンポーネントに基づいて、通信業界における世界的な人工知能市場は次のように区分されます。
展開モードに基づいて、通信業界における世界的な人工知能市場は次のように区分されます。
アプリケーションに基づいて、通信業界における世界的な人工知能市場は次のように区分されます。
市場見通し - 北アメリカは、2016年にテレコミュニケーション業界の世界的な人工知能市場で最大のシェアを開催しました
地理、電気通信業界における世界的な人工知能市場は、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカに分類されます。 北米は、2016年の電気通信業界における世界的な人工知能市場において優位な地位を保ち、予測期間全体で優位性を維持することが期待されています。 地域におけるAIソリューションや消費者の採用が早期に採用されているためです。 2017年11月には、米国、オーストラリアを含む先進の経済の人口のGenpact調査によると、テレコミュニケーションを含むAIの採用に対する高い関与が認められました。 Genpactは、デジタルトランスフォーメーションを配信するグローバルプロフェッショナルサービス会社です。
このほか、アジアパシフィック市場は、予報期間中に最高のCAGRを展示する予定です。 これは、機械学習と自然言語処理技術の採用と、いくつかの5Gパイロットプロジェクトの増加に起因する。 電気通信業界におけるAI市場を加速する見込みです。 例えば、中国Telecom Corporation Ltd.は、中国で5Gパイロットプロジェクトを拡大するために2017年12月に蘭州に新しい5Gベースステーションを設立しました。
主要企業
主要業界プレーヤーには、Atomwise, Inc.、Lifegraph、Sense.ly、Inc.、Zebra Medical Vision、Inc.、Baidu、Inc.、H2O ai、IBM Watson Health、NVIDIA、Enlitic、Inc.、Google、Inc.、Intel Corporation、Microsoft Corporation、その他が含まれます。
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著者について
Suraj Bhanudas Jagtap
Suraj Bhanudas Jagtap は、7 年以上の経験を持つ熟練した上級管理コンサルタントです。彼は、Fortune 500 企業や新興企業にサービスを提供し、幅広い事業拡大や市場参入戦略でクライアントを支援してきました。彼は、需要分析、競合分析、適切なチャネル パートナーの特定など、さまざまなクライアント プロジェクトに戦略的な視点と実用的な洞察を提供する上で重要な役割を果たしてきました。