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自律型ネットワークへの道を開く

通信や公益事業ネットワークの規模が拡大するにつれ、有益な知見はダッシュボードの中に閉じ込められたままとなり、業務は手作業による確認、断片化したワークフロー、現場からの更新の遅れに依存した状態が続いています。その結果、リスクが高まり、自動化の進展が阻まれています。

「デジタルツインの管理」「現実のキャプチャ」「アクションの実行」「記録の更新」というラベルが付いた、デジタルツインの継続的なサイクルを表す、光り輝く無限ループ。

IQGeo Platform

IQGeoは、「アクション・システム(System of Action)」として設計された、AIファーストのネットワーク・インテリジェンス・プラットフォームを構築しています。計画、設計、建設、検査、運用はすべて、同じ共有モデルに基づいて行われ、AIとガバナンスの効いたワークフローが、変化をリアルタイムで検知、検証、解決します。

これにより、ネットワークを現実の状況と常に整合させる基盤が築かれ、インテリジェンスが単なる分析にとどまらず、実行をますます主導できるようになります。

通信事業者や公益事業事業者にとって、これは実際にはどのように具体化されるのでしょうか?

オフィスで作成されたデザインは、そのまま施工可能な図面へと反映されます
現場チームは、作業が行われている最中に実際の現場状況を記録する
AIが変更箇所を確認します
ワークフローは、更新の受け入れと適用方法を規定し、アクションをトリガーします
オブザーバビリティは、ネットワークが時間の経過とともにどのように振る舞うかを明らかにします

IQGeoの各製品が一体となったシステムとして機能する階層型プラットフォーム図:最上位には、信頼性の高いネットワーク・ツインとして「IQGeo Network Manager」が配置され、運用実行のためのインテリジェントな意思決定機関Workflow Manager 「IQGeoWorkflow Manager 」、そして現場の状況を可視化し検証するビジュアルAIとして「IQGeo NetLux AI」が位置付けられています。

 

その結果は? 使用することで進化し続ける、常に更新されるネットワークツイン。

なぜこれが基礎的なことであり、今重要なのか

IQGeoは、ネットワークライフサイクル全体を通じて、正確かつ最新のネットワークデータと、ガバナンスに基づいたコンテキスト主導の実行を実現することで、AIを活用した自律型ネットワークに必要な中核機能を強化します。

通信事業者や公益事業者は、運用リスクを増大させることなく、より迅速に業務を進める必要があります。IQGeoは、ユーザーの操作を待つだけのソフトウェアから一歩踏み出し、変化を把握し、洞察を実行に移すように設計されたプラットフォームへと進化しています。これにより、現在の業務に対する確信をもたらすとともに、ネットワークの自律性をさらに高めるための明確な道筋を提示します。

デスクトップ、タブレット、モバイルにおけるIQGeo Platform ショット

ネットワークライフサイクルのあらゆる段階を支える

設計・計画

計画と設計

地理空間的な精度と自動化されたワークフローで、よりスマートなネットワークを計画・設計する。

ビルド

ビルド

リアルタイムデータ収集、AI検証、モバイル現場ツールで建設を効率化。

IQGeo統合ネットワークバナー

運営

AIを活用した資産分析とチームコラボレーションにより、ネットワークを維持・進化させる。

通信・公益事業事業者向けの実績

IQGeoが、貴社のようなチームがより迅速に、よりスマートに、より正確に作業するのをどのように支援するかご覧ください。

テレコム

IQGeoのAI搭載地理空間ソフトウェアは、通信事業者が以下の主要ユースケースに対応するのを支援します:

最適化された計画

最適化された設計

ネットワーク運用

お客様による設置

B2B光ファイバーの見積もり

建設管理

資産監査

ユーティリティ

IQGeoのAI搭載地理空間ソフトウェアは、公益事業者が以下の主要ユースケースに対応するのを支援します:

GISモビリティ

フィールドデザイン

デジタル竣工図

停電時の移動手段

資産検査

メーター設置

ファイバーネットワーク管理

自律型ネットワークに関するよくある質問

自律型ネットワークとは何か?

自律型ネットワークは、物理ネットワークの実際の運用状況を常に把握し、閉ループ型自動化を活用することで、手動による介入を最小限に抑えながら変化に対応します。これらは、信頼できるネットワークの真実と確実な実行に依存する、より高度な自動化への進化形です。

自律型ネットワークはなぜ、正確なネットワークツインから始まるのか?

正確で信頼性の高いネットワークデータがなければ、自律性は実現できません。正確なネットワークツインは実環境の状況と常に同期しているため、AIや自動化システムは安全かつ一貫性を持って、大規模な意思決定を行うことができます。

ビジュアルAIは、ネットワークデータの正確性をどのように維持するのに役立つのでしょうか?

ビジュアルAIは、現場作業の実施時に写真を分析することで、その場ですぐに作業内容を検証します。このリアルタイムのフィードバックにより、作業員が現場を離れる前に誤りを発見し、記録の品質を向上させるとともに、下流システムへのデータの不整合の流入を防ぐことができます。

なぜモバイルインテリジェンスは自動化に不可欠なのか?

現場こそがネットワークの変更が実際に発生する場所であるため、インテリジェンスは業務が行われる現場に存在しなければなりません。モバイルワークフローが更新作業をソース元で誘導、検証、管理することで、変更は手戻りなくネットワークツインに直接反映され、利用を通じてデータ品質が向上します。

自律性を高める中で、どのようにして自動化の安全性を確保すればよいでしょうか?

安全な自律性は、管理された実行から生まれます。つまり、結果を検証し、その成果をネットワークツインにフィードバックすることで、時間をかけて信頼性を高めていくのです。人間の存在は不可欠ですが、閉ループ実行の信頼性が確立されるにつれ、その役割は監督、承認、および例外処理へと移行していきます。