IQGeoが計画しているディポマティックの 買収は、ファイバー・ユーティリティ事業者向けのネットワーク・ライフサイクル管理を再定義するもので、事業者がAIを活用してネットワークの展開、接続、修復を迅速に行えるよう支援する。
多くのブロードバンド事業者や電気事業者は、ネットワークの正確な概要の維持に絶えず苦慮しています。都市、地域、国にまたがるインフラへのすべての展開と修理が正しく記録されていることを確認することは、特に、都市ファイバー・ネットワークを最初に確立する圧力が高まり、電力網の容量を増やすことでネット・ゼロ・エミッションを達成する競争が過熱する中、膨大な作業です。
DeepomaticとIQGeoは、ネットワークのライフサイクル全体に展開されるAIを搭載したコンピュータ・ビジョン技術によって、この課題に取り組んでいます。この統合ソリューションは、ネットワークのフィールド作業を自動化し、タスクが正しく完了し、ネットワーク・データが正確であることを保証します。やがてオペレーターは、この基盤の上に、問題が発生する前に問題を特定し修正する、予測的でプロアクティブなネットワーク・モデルを構築できるようになります。
ネットワーク・ライフサイクル管理を再定義するという両社が共有するビジョンは、3つの章にわたって展開される：
- 第1章現場での作業を "最初に正しく "行うこと
- 第2章ネットワーク・データ品質基準の確立
- 第3章予測的・予防的ネットワークモデルの構築
第1章現場での作業を "最初に正しく "行うこと
電力会社や電気通信会社の訪問には、必ず再度のアポイントが必要だという固定観念には、一面の真実がある。多くの企業では、「トラック・ロール」の二桁の割合が失敗に終わっているが、その理由の大部分は、作業が要求される水準で完了しなかったり、文書化が間違っていたりすることにある。1回の訪問で、1人の顧客が6ヶ月の契約料を支払うのと同じコストが事業者にかかる可能性がある場合、再度の訪問の必要性を減らすことは戦略的に重要である。
DeepomaticのAIコンピュータビジョンソフトウェアは、現場作業が「最初に正しく」実行されるようにすることで、ネットワークオペレーターのゲームを変えようとしている。Deepomaticは、フィールドエンジニアが撮影したネットワーク資産の画像を即座に分析することで、エラーを特定し、修正方法のガイダンスを提供します。このように品質管理を自動化することで、サービスアクティベーション、資産検査、損傷評価などの作業から当て推量を排除し、すべての作業が同じ高水準で完了するようにします。
IQGeoのワークフロー管理ソフトウェアと組み合わせることで、現場作業員は、AIが作業が正しく実行されたことを確認した場合にのみ、作業完了の印を付けることができる。これにより、ワークフローから主観が完全に排除され、ミスが発見されないようになる。現場作業員が電気の危険に遭遇することが多い公共事業分野では、このソリューションを組み合わせることで、誤った配線などの安全上の懸念に対処するまで、タスクの進行をブロックすることもできる。また、請負業者は検査を待つ必要がなく、タスク完了時に支払いを受けることができます。
品質管理に人工知能を加えることは、ネットワーク管理のライフサイクルのあらゆる段階で企業を支援する。新しいネットワークを構築する企業にとっては、設計ごとの品質というアプローチでネットワークを構築できることを意味し、インフラ展開の後期にある企業にとっては、顧客のブロードバンド接続や検針訪問のような大量の業務の精度を高めることができる。
第2章ネットワーク・データ品質基準の確立
ほとんどの通信事業者のデータ品質が低いことは公然の秘密である。ネットワークデータが完全に欠落している場合もある。都市部のような人口密集地では、事業者はネットワークケーブルが地上にあるのか地中にあるのかさえ把握していないことがある。Google Maps ようなサードパーティーのデータソースに頼るか、チームを派遣してネットワーク・インフラの位置（または存在）を手作業で確認し、展開前にネットワーク環境を検証することが多い。このような方法でデータを文書化し管理することは、単純に持続可能ではない。
高品質なネットワーク資産データの取得も、その一部分に過ぎない。オペレーターはまた、新たな現場作業を行うたびに、このデータをネットワークのデジタルツインに標準化された方法で正しく文書化しなければならない。さもなければ、かつては完璧に正確だったデータも、新たな保守や拡張作業が行われるにつれて、時間とともに劣化していくことになる。AIは、データ品質を向上させるだけでなく、このデータ品質を長期にわたって維持するためにも不可欠である。
DeepomaticとIQGeoは、企業がネットワーク・データの品質を維持・向上できるよう支援しています。現場作業員が撮影した各写真は、メタデータとともに、最後に訪問した時点でのネットワーク・インフラストラクチャの状態を示すスナップショットとして機能し、キャビネットのどのポートにどのケーブルが差し込まれているか、ユーティリティ・ボックスの正確な位置などを示します。重要なのは、これらのデータポイントがほぼリアルタイムでネットワーク管理システムにアップロードされ、現場と記録システムの違いが強調表示されるため、後者を更新できることです。既存のネットワークデータを積極的に修正することで、IQGeoとDeepomaticのソリューションを組み合わせることで、オペレーターは、より多くの情報に基づいた決定を下し、より迅速に障害を修正することができます。
第3章予測的・予防的ネットワークモデルの構築
IQGeo のワークフロー・ソリューションにAI を活用したタスク管理を追加することは、予測的かつプロアクティブなネットワーク・モデルというビジョンを達成する上で重要な一歩となります。オペレータがネットワーク資産の画像を収集し、発生する問題の種類を文書化すればするほど、AI は重要なネットワーク・イベントを予測し、防止するために使用できるパターンを特定することができます。
事業者は、ネットワークの保守に関して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために必要な洞察を得ることができる。ポリシーに基づいて非効率的に資産を交換するのではなく、事業者はモデルが必要性を特定したときにアップグレードを行うことができます。ネットワークの拡張についても同様で、事業者はネットワーク需要の傾向に気づき始め、データに基づいた投資選択ができるようになります。
ネットワーク・モデルが時間をかけて成熟するにつれて、ユーティリティ企業や光ファイバー企業も分析とアクションの間のループを閉じ始めるだろう。差し迫った問題の予測に加え、AIを活用したタスク管理は自ら問題を解決し、現場作業員が完了すべきタスクを生成する。これには、問題解決に必要なツール、トレーニング、資格を持つ適切な作業員用のチケットが適切なタイミングで作成されるようにすることが含まれ、タスクが最初に正しく完了することを保証しながら、修理時間を大幅に短縮します。
長期的には、このようなモデルは非常に高度なものとなり、物理的なネットワークが自ら語り始めるようになるだろう。AIを使えば、ネットワーク資産とより広範な環境が連携して自己監視を行い、人間の介入を最小限に抑えながら、最適な行動方針をプロアクティブに決定することができる。ネットワークの自給自足化は、品質管理、予知保全、コスト最適化に革命をもたらし、より良いネットワークの構築と維持を支援するという我々のビジョンを実現する。
IQGeoとDeepomaticが、前例のないネットワークデータでデジタルツインを充実させながら、フィールドワークの精度と効率を向上させる貴社のビジネスをどのように支援できるかについては、当社までお問い合わせください。
 |
 |
|
デビッド・コッティンガム、IQGeo最高技術責任者 |
アロイス・ブルネル、ディープマティック共同創業者兼CPO |
