コンピューター・ビジョンは、光ファイバー・ネットワーク ネットワークとユーティリティyプロバイダーが現場作業を行う方法を変えることができる。
今日、ほとんどのプロバイダーは、ネットワークやインフラに関する情報を現場で収集し、検証する信頼できる方法を持っていない。そのため 手動の報告プロセスに依存しています。技術者が現場で犯したミス（データ入力プロセスでも、実際の構築や設置でも）は、コストのかかる現場の再訪問でしか対処できません。ディープマティックのようなコンピュータ・ビジョン・ソリューションを使用すれば ディープマチック Lensのようなコンピュータ・ビジョン・ソリューションを使用すれば、企業は写真と自動化を活用して、技術者がその場で行っている作業をチェックし、次のような情報を得ることができます。 資産の使用状況やネットワークの品質をリアルタイムで把握することができます。.
EUでAIをビジネスに活用している企業はわずか8％、画像認識技術を活用している企業はわずか2.2％です。業界リーダーには、競合他社よりも早くコンピュータ・ビジョン・ソリューションを採用し、拡大することで、先んじるチャンスが十分にある。そうすることで、現場業務を改善し、効率性を高め、コストを効果的に削減し、展開をスピードアップして、競合他社に打ち勝つことができる。AIをできるだけ早く導入しようとする企業は、「自社独自のシステムを構築するのか、それとも購入するのか」という長年の疑問に直面している。
この記事では、コンピュータ・ビジョンのAIソリューションを社内で開発するために必要なことを説明し、実績のあるベンダーからソリューションを購入することが、今日の成長するファイバー・ネットワークやユーティリティ・プロバイダーにとってより良い戦略である理由について洞察します。
独自のコンピュータ・ビジョン・ソリューションの構築をお考えですか？検討すべきことは以下の通りです。
一般的に、機能性とパフォーマンスをエンド・ツー・エンドで管理したい場合、チームは社内で独自のソフトウェア・ソリューションを構築するという選択肢を検討する。リーダーはしばしば、組織の業務に特化したソフトウェアにするためには、独自のソフトウェアを構築する必要があると考えます。また、オンプレミスやプライベート・クラウドよりも、自社製ソフトウェアの方がデータ・セキュリティやプライバシーが高いと考える場合もある。-オンプレミスやプライベート・クラウドのソリューションでは、データを外部に送信する必要がない。また、長期的にライセンス費用を節約できることも、社内で構築することを魅力的な選択にしている。
しかし、社内のソリューションでこれらの成果を達成することは、多くのリーダーが思っている以上に複雑でコストがかかる。効率とネットワークやグリッドの品質を向上させるためにコンピュータ・ビジョンを使用する第一の目的はコスト削減である。しかし、独自のAIベースのコンピュータビジョンソフトウェアを構築し、後に保守することは、リソースを大量に消費するため、ソリューションの導入によるコスト削減の可能性が低くなります。
信頼性の高いカスタムAIソリューションを作成するには、大量の高品質なトレーニングデータとデータアノテーションが必要である。
機械学習（ML）モデルの開発は、大量の学習データから始まる。チームは、モデルが分析する必要のある画像を反映した写真を集め、整理しなければならない。そして、そのデータに注釈を付け、光ファイバーケーブルに印刷されたオペレーターの名前や、インフラが設置されたトレンチを囲む物体など、モデルが画像から何を探すべきかを示さなければならない。高品質の学習データを十分に収集することは、特に現場で写真を撮影するワークフローを持っていない場合、困難となる可能性がある。AIプロジェクトがなかなか軌道に乗らない主な理由の1つは、組織が質の高いトレーニングデータを欠いていることだ。データの収集と注釈付けのプロセスに加え、モデルの評価やテストのようなタスクは、時間とリソースを必要とします。
購入のメリット 自社で AI を開発するには、研究開発 (R&D) からテスト、反復に至るまで時間がかかるため、作成したモデルが常に進化するビジネス プロセスに適合しなくなる可能性があります。Deepomatic Lens のような堅牢なプラットフォームを利用すれば、わずか数クリックでモデルのトレーニングを開始し、迅速にモデルを展開することができます。Unit-T は、IQGeo Lens を使用して、わずか 1 週間で新しい AI モデルを開発し、展開しました。 IQGeoの ディープマチックLens を使用して、新しい AI モデルをわずか 1 週間で開発および展開し、技術者が現場での報告に費やす時間を 25% 短縮することに成功しました。
機械学習モデルの構築だけでは不十分
チームが提供する画像から関連情報を正確に特定できるMLモデルを作成することは、始まりに過ぎない。McKinseyの報告によると、MLプロジェクトの90%は、製品化とビジネスアプリケーションへの統合の問題が原因で、価値を提供できない。チームは以下を考慮しなければならない。 コンピュータ・ビジョン・モデルが、現場やバックオフィスの現実のワークフローにどのように適合するかにどのように適合させるかを検討しなければならない。これは、クラウドサービス上に展開されたモデルに接続するためにAPIを活用する必要があること、現場作業やネットワーク管理ソフトウェア（FSM、GIS、プロジェクト管理ソリューションなど）とのカスタム統合を開発する必要があること、技術者が写真をアップロードできる独自のポータルやアプリを作成する必要があることを意味する。チームはまた、モデルが写真から取り出した情報を、アクセス可能で有用なように保存する方法や、パイプライン全体を通してデータを安全に保つ方法についても考えなければならない。
購入のメリット独自のモデルを開発するだけでなく、ファイバー・ネットワークやユーティリティ・プロバイダーは、しばしばプラットフォーム全体を開発しなければならない。そこで ディープマチックレンズ IQGeoのDeepomatic Lensのようなソリューションの出番だ。カスタム ML モデルに加え、フロントエンド コンポーネントと現場ソリューションとの統合により、現場技術者に直感的なコンピュータ ビジョン機能を簡単に提供できます。
堅牢なソリューションを開発するには、ニッチな専門知識と高価な人材が必要である。
内製化のコストを検討する際には、新しいチームメンバーの雇用と給与の支払いに関連するコストを考慮することが重要である。 年間100万ユーロを超えることもある。コンピュータ・ビジョン・ソリューションの開発には、データ・サイエンティスト、DevOps、 MLOpsそしてソフトウェア開発者である。このような役割を担う人材がまだいない組織は、長期にわたって人材を獲得し維持することが、長期的なソリューションの総コストにどのように寄与するかを理解する必要がある。
購入のメリットコンピュータビジョンプラットフォームに投資することで、あなたが探しているタイプのソリューションの構築とデプロイの経験をすでに持っている専門家チームにアクセスすることができます。ライセンスにかかる年間コストは、MLの専門家チームを雇用するのにかかるコストよりもはるかに低いことがよくあります。人件費は、ベンダーのソリューションの価格にすでに組み込まれています。このため、総所有コストを予測するのが容易になり、自社のチームを拡大する費用を支払うことなく、ソリューションを拡大することができます。
変化し続ける現場業務に対応するためには、継続的なアップデートが必要です。
自社で構築すればライセンス料は不要になるかもしれないが、それでも長期にわたるメンテナンスやアップデートに伴う多大なコストを負担する必要がある。ビジネス・ニーズを満たすAIソリューションを開発するには、何年もかかるかもしれない。その間にチームが競合する優先事項に直面したり、ビジネス目標やプロセスのシフトに直面したりすると、構築中のモデルに反映させるべき変化の速度についていけなくなる可能性がある。新しい機器の導入、業務ワークフローの最適化、品質基準の変化など、現場業務は常に進化している。これは、MLモデルにおけるデータのドリフトを引き起こす可能性がある。そのような新しい現場の状況に対応するために、モデルが定期的に再トレーニングされなければ、ソリューションは時代遅れになってしまう。リーダーは、開発したソリューションが永続的なメンテナンスが必要であることを認識し、自社ソリューションの構築と更新にかかる総ライフタイムコストを見積もる際に、それを考慮に入れる必要がある。
購入のメリット で IQGeoIQGeoでは、データサイエンティストが1人あたり週に2つ以上のモデルをデプロイしています。-他社には真似のできないスピードです。ディープマチック ディープマチックLens を使用することで、お客様のチームは大規模なモデルの更新や新しいモデルの作成について心配する必要がなくなります。当社のチームが継続的にメンテナンスを行うため、ソリューションの機能を損なうことなく、俊敏性を維持し、運用を最適化できます。
コンピュータ・ビジョン・プラットフォームの購入は、通信事業者や公益事業者にとってより良い戦略である
社内でコンピュータビジョンソリューションを構築するには、隠れたコストがかかるだけでなく、大きなリスクも伴います。堅牢なソリューションを開発するには、研究開発への長期的な投資、厳密なテストと最適化、そしてモデルやワークフローがビジネスと共に成長するための明確なロードマップが必要です。高機能なAI駆動型コンピュータ・ビジョン・ソリューションは複雑であるため、その構築は非常に困難であり、開発したものが最終的にビジネスに役立たない可能性もあります。
企業のAIプロジェクトは、失敗率が高いことで有名だ。マッキンゼーは、MLアルゴリズムの36％しかパイロット段階を経て導入されていないと報告している。一方、ガートナー社は、データの質の低さ、リスク管理の不十分さ、コストの上昇を理由に、2025年にはAIプロジェクトの30％が放棄されると予測している。最近の業界推計では、企業のAIイニシアチブの80％以上が失敗している。
ファイバー・ネットワークやユーティリティ・プロバイダーは、野心的な地域目標を達成するためのフットプリントの拡大、エネルギー安全保障の向上、接続性の改善、グリーン・エネルギーへの移行など、差し迫った優先事項ですでに多忙を極めている。現場作業を改善するコンピュータ・ビジョン・ソリューションの導入は、コスト削減と効率向上を通じて、これらのイニシアチブをサポートする必要があります。また、中核となる目標を追求する組織の能力を低下させるべきではありません。
自社で構築するのではなく、ソリューションを購入することを選択するということは、すでに現場で優れたパフォーマンスを発揮できるテスト済みのソリューションを手に入れるということです。迅速なTime-to-Valueを実現し、結果を出せないソリューションに投資するリスクを低減、あるいは排除することができます。ソリューションを購入すれば、収益の柱であるネットワークの展開、インフラの構築、顧客の獲得により多くのリソースを割くことができます。
IQGeoのDeepomatic Lens コンピュータ・ビジョンへの投資を423%のROIで回収できます。
IQGeoは、お客様の業務に合わせてカスタマイズし、既存のフィールド・ソフトウェア・エコシステムと統合できるターンキー・コンピューター・ビジョン・プラットフォームを提供します。その ディープマチック Lens製品は、電気通信および公益事業会社向けに構築されています。当社のチームは、堅牢なデータ・パイプラインと既製のモデルをすでに持っており、お客様の組織からのデータでトレーニングされたモデルで完成させることで、ソリューションが実際の現場業務を反映するようにします。私たちは、継続的なモニタリング、メンテナンス、アップデートを行い、お客様の組織と同じペースでプラットフォームがスケールアップしていくようにします。
と ディープマチックLens を現場のワークフローに組み込むことで、技術者は作業中のインフラストラクチャや資産の写真を撮るだけでリアルタイムのフィードバックを得ることができ、最初から正しく作業を行うことができます。コンピュータ ビジョンを使用することで、コストのかかる現場再訪問の必要性を排除し、品質管理チーム メンバーの雇用にかかる費用を削減し、長期にわたって収益を促進する、より弾力性のあるネットワークとインフラストラクチャを展開することができます。
Vodafone Spain、CityFibre、Virgin Media 02、その他大手通信事業者などの通信・ユーティリティ業界のリーダー企業が、Deepomaticを活用しています。 ディープマチックLens を活用することで、レポーティングを合理化し、現場での品質管理をコンピュータ・ビジョンで改善することができます。選択した組織 ディープマティックレンズ IQGeoを選択した組織は、年間監査コストを最大 755,400 ドル削減し、投資収益率を 423% 改善しています。
デモのご予約 IQGeoが どのように現場作業を合理化し、ネットワークとインフラストラクチャ投資の品質と効率に関する比類のない洞察を提供できるかをご確認ください。
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