【分析レポート：リサーチ】ジェネレーティブAI 通信事業戦略

Generative AI Telco Strategies

実用的なメリット電気通信におけるジェネレーティブな人工知能（AI）の使用事例を比較し、リスクと機会を評価したアプリケーション戦略を構築する。データ管理、コスト、セキュリティ、実装... もっと見る

出版社	出版年月	価格	言語
ABI Research ABIリサーチ	2024年1月16日	お問い合わせくださいライセンス・価格情報・注文方法はこちら	英語

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実際のレポートは英文でご納品いたします。

サマリー

実用的なメリット

電気通信におけるジェネレーティブな人工知能（AI）の使用事例を比較し、リスクと機会を評価したアプリケーション戦略を構築する。
データ管理、コスト、セキュリティ、実装などの主要分野で計画を立て、ジェネレーティブAIの使用に対する一般的な課題を先取りする。
ネットワーク自動化の市場への影響と長期的なサポートを評価します。

重要な質問への回答

どのジェネレーティブAI戦略が電気通信分野で支持を集めているか？
ジェネレーティブAIはネットワーク管理のために開発されるべきか、それともカスタマーケアやビジネスオペレーションのために確保されるべきか？
モデルタイプの選択からデータのベストプラクティスまで、成功する通信会社のジェネレーティブAI戦略の主な構成要素とは？
自動化を進める上で、ジェネレーティブAIは従来のAIとどのように関係しているのか？

リサーチハイライト

ジェネレーティブAIの市場動向をリスクの関数として解釈。
通信事業者ネットワークにおけるジェネレーティブAIの利点と課題の詳細な内訳。
AIによる自動化を3つの段階にわけて分析。

誰がこれを読むべきか？

ジェネレーティブAI戦略を策定する通信事業者のプランナー
ジェネレーティブAI導入の課題に取り組む必要がある通信サービス・プロバイダー（CSP）のイノベーション・リーダー。
ジェネレーティブAI計画をより広範な企業文化や戦略と調整する必要があるCSPの経営幹部
ネットワークにおける機会を評価するために、ジェネレーティブAIのための通信事業者向けソリューション（プラットフォーム、データなど）を提供する組織の意思決定者。

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Summary

このレポートでは、電気通信におけるジェネレーティブな人工知能（AI）について分析しています。

Report　Description

Actionable Benefits

Compare generative Artificial Intelligence (AI) use cases for telecommunications and build an application strategy that appreciates risks and opportunities.
Preempt common challenges to generative AI usage, planning in key areas such as data management, cost, security, and implementation.
Assess market impact and long-term support for network automation.

Critical Questions Answered

Which generative AI strategies are gaining traction in telecommunications?
Should generative AI be developed for network management, or reserved for customer care and business operations?
What are the main components of a successful telco generative AI strategy?from selecting a model type to data best practices?
How does generative AI relate to traditional AI in advancing automation?

Research Highlights

Interpretation of market trends in generative AI as a function of risk.
Detailed breakdowns of the benefits and challenges of generative AI for the telco network.
Analysis of AI-based automation in three progressive stages.

Who Should Read This?

Planners within telco organizations forming a generative AI strategy.
Innovation leaders for Communication Service Providers (CSPs) who need to address the challenges of generative AI implementation.
Business executives for CSPs who need to calibrate generative AI plans with broader company culture and strategy.
Decision-makers for organizations that offer telco solutions for generative AI (e.g., platforms, data) to assess opportunities in the network.

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Table of Contents

Executive Summary

Recommendations

Generative AI and Its Use

Use Cases: Applicability

Markets: Applications and Trends

Interpretation of Market Trends

Generative AI’s Telco Benefits

Operational Streamlining

Performance Improvements

Challenges

Misalignment with Business Strategy

Investing in Proprietary Models

Protecting Customer Data While Using Public Models

Managing Data for Generative AI Models

Building Explainable Models

Implementation Time Frame

Strategies for Use

Use Case Selection

Model Type Selection

Organizational Adaptations

Market Impact

Profiles of Select Commercial Entities

Communication Service Providers

Infrastructure Vendors

Companies Mentioned

AT&T

Azure

CSP Inc.

Deutsche Telekom

EnterpriseWeb

Ericsson

Google

Huawei

IBM Corp

Microsoft Corporation

Netcracker

Nokia

Red Hat, Inc.

SK corp

VMware, Inc.

Vodafone Group

Wind River

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