【分析レポート】5GネットワークにおけるAIとオペレーションの自動化

AI and Operations Automation in 5G Networks

実用的なメリット通信事業者のオペレーションにおいてAI/MLの需要が急増している主要な業界トレンドを把握する。完全に自律したコグニティブ・プラットフォームに向けて業界が進んでいく中... もっと見る

出版社	出版年月	価格	ページ数	言語
ABI Research ABIリサーチ	2020年12月31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	27	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

通信事業者のオペレーションにおいてAI/MLの需要が急増している主要な業界トレンドを把握する。
完全に自律したコグニティブ・プラットフォームに向けて業界が進んでいく中で、AI/MLを搭載したソフトウェアの主要な設計要件について、戦略チームや製品エンジニアを教育することができます。

Critical Questions Answered

オペレーションやNOCをよりコグニティブな環境に近代化するために、AI/MLをどのように導入しているCSPがあるのか？
5Gのような本質的に分散したネットワークをサポートするために、AI/MLの恩恵を受けることができる主要なオペレーションとオートメーションの柱は何か？

リサーチハイライト

5GネットワークにAI/MLベースのネットワークオートメーションを導入する際に、ベンダーとCSPの双方が考慮しなければならない重要な要素についての洞察をまとめました。
さまざまなポリシー管理システム、「基本的な」自動化、クローズドループの自動化の分析と、CSPがゼロタッチオペレーションに近づくための適用性。
効果的で高品質な自動化機能を実現するために、技術プロバイダーが満たさなければならない主要な技術的柱の概要

読者対象

通信事業者の自動化に関する重要事項を理解する必要があるネットワークおよびITインフラの意思決定者
ソフトウェアおよびクラウドプラットフォームを使用してネットワーク運用を簡素化する方法を理解する必要があるテクノロジープロバイダー。
サービスプロバイダーの組織構造を支える技術以外の様々な側面を理解する必要があるCSPSやSI。

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（株式会社データリソース　03-3582-2531、office@dri.co.jp)

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Summary

このレポートでは、5GネットワークにAI/MLベースのネットワークオートメーションを導入する際に、ベンダーとCSPの双方が考慮しなければならない重要な要素についての洞察をまとめまています。

Report Description

Actionable Benefits

Determine key industry trends that are creating a spike in demand for AI/ML in telco operations.
Educate strategy teams and product engineers on key design requirements for AI/ML-powered software as the industry progresses towards fully autonomous, cognitive platforms.
Identify key use cases and end verticals that the industry can use as a guidance to unlock innovation and new value creation from AI/ML-based platforms.

Critical Questions Answered

How are some CSPs implementing AI/ML to modernize their operations and NOCs into more cognitive environments?
What are the key operations and automation pillars that can benefit from AI/ML to support an inherently distributed network such as 5G?
What are some key lessons that should be considered part of the overall automation journey as CSPs transform their operations towards more hyperscale-based capabilities?

Research Highlights

Insights on key elements that both vendors and CSPs must consider as they implement AI/ML-based network automation in 5G networks.
Analysis of different policy management systems, ‘basic’ and closed-loop automation and their applicability in aiding CSPs edge closer to zero-touch operations.
An overview of key technology pillars that technology providers must satisfy for effective and high-quality automation capabilities.

Who Should Read This?

Decision makers for network and IT infrastructure who need to understand key telco automation imperatives.
Technology providers who need to understand how software and cloud platforms can be used to simplify network operations.
CSPS and SIs who need to understand various other aspects that underpin service provider’s organizational structure in addition to technology.

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1. EXECUTIVE SUMMARY

2. RECOMMENDATIONS

3. A COMPLEX TELCO ECOSYSTEM

3.1. New Services and Business Applications

3.2. New Network and Infrastructure Technologies

4. AI AND ML IN TELCOS

4.1. Three Major Types of AI Functions

4.2. Evolving Toward a Cognitive Telco

4.3. Machine Learning in Communications

5. AI/ML-BASED AUTOMATED 5G NETWORK OPERATIONS

5.1. AI/ML-Based Automation

5.2. Flavors of Closed-Loop Automation

5.3. Centralized and Distributed Decision-Making and Policy Management

5.4. Key Operations Pillars for Containerized 5G Networks

6. AI/ML FOR 5G USE CASES

6.1. Network Services and Operations Use Cases

6.2. AI/ML Layer Based on Openness and Modularity

6.3. Automation Is More Than Technology

7. MARKET FORECASTS

8. CSP DEPLOYMENTS AND VENDOR PROFILES

8.1. Example CSP Deployments

8.2. Telco Vendor Profiles

8.3. Hyperscaler Profiles

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