5G は注目を集めていますが、企業内ではまだ冷ややかに受け入れられています
5G は、接続に関する専門知識、キラー アプリ、Wi-Fi ネットワークに対する大きな利点の不足により、企業内での普及が妨げられています。
5G は現在、世界中の携帯電話やデバイスを接続するための標準的な選択肢です。しかし、システム、デバイス、マシンの接続に取り組んでいる企業内での普及は遅れています。当面は、5G の可能性は依然として、これらの壁の外側を越える接続サービスとアプリケーションに集中します。
企業内での 5G の問題は、接続に関する専門知識、キラー アプリ、既存の Wi-Fi ネットワークに対する大きな利点の欠如です。
ABI Research の最近の分析の著者らは、エンタープライズ 5G は 2023 年には勢いを増さず、2024 年にも勢いを増さない可能性が高いと結論付けています。「企業は、接続テクノロジーへの投資を決定する際に、ユースケースとその結果にはるかに関心を持っています」接続技術の名の下ではなく、特に導入企業が接続技術の専門家ではないためです」と彼らは述べています。
5G は消費者分野ではヒットしているが、「企業向けの販売にはほとんど牽引力がなかった」と、IoT コミュニティ ハブである RIoT のエグゼクティブ ディレクターであるトム スナイダー氏も最近の記事で同意しています。企業は、「携帯電話容量の大幅な増加とほぼゼロの通信遅延を約束する新しい高周波ミリ波コンポーネントを含む」5G 機能を活用することが期待されていたと同氏は述べています。
人工知能 (AI) と機械学習機能の統合は、エンタープライズ 5G のもう 1 つの潜在的な成長分野ですが、今後 1 年以内に牽引力が現れる可能性は低いと ABI Research の著者らは予測しています。 2023 年には通信ネットワークで使用されるようになりますが、準リアルタイム (RT) RAN インテリジェント コントローラーを含むクローズド ループ オートメーションは、5G 無線アクセス ネットワーク (RAN) ドメインに影響を及ぼし始める可能性は低く、引き続きニッチなトピックになるでしょう。 2024年。」
スナイダー氏は、企業での導入が遅れている主な理由は、Wi-Fi の方がライセンスコストがかからず、単純に 5G より効率的だからであると述べています。「企業のユースケースのほとんどは、機械や機器、センサーやアクチュエーター、その他の資産を接続することに関するものです。まったく動かないか、少ししか動かないかのどちらかです。たとえば工場内などです。」
さらに、これまでのところ、企業には 5G 向けの魅力的なキラーアプリが存在していないとスナイダー氏は考えています。 「大企業の場合、ネットワークに携帯電話事業者を入れるとコストと複雑さが増しますが、IT チームが置き換えられるわけではないので、コスト削減にはなりません」と彼は言います。小規模企業の場合、「携帯電話事業者は、Wi-Fi ネットワークのマネージド サービス プロバイダーから現在受けられるような顧客サービスやリアルタイム サポートを提供できるはずがありません。」
それでも、企業の壁を越えるアプリケーションやサービスが関与すれば、5G には大きな可能性があると業界リーダーは指摘しています。たとえば、「屋内と屋外の両方でデバイスをシームレスに追跡できる単一のテクノロジーはありません」と、Pozyx.io の創設者兼 CTO である Samuel Van de Velde 氏は述べています。 「GPS は屋外環境に限定されており、Bluetooth やウルトラワイドバンドなどの屋内テクノロジには専用のインフラストラクチャが必要です。5G を使用すると、屋内と屋外の両方でセルラー ネットワークを接続と測位に使用できます。これにより、屋内ナビゲーションの市場が破壊される可能性があります。車両とフリートの追跡、または資産と資材の追跡。」
今後の 5G の反復により、遠隔手術、自動運転車、拡張現実などのリアルタイム アプリケーションの機能が開かれるだろうと、クレイドルポイントのシニア ディレクター、ジェームス ウィーバー氏は述べています。 「5G の次のリリースでは、サービスの信頼性が高まる期待に応えるため、より革新的なユースケースが推進されるでしょう。」と彼は言います。 「5G がスタンドアロン ネットワークに進化するにつれて、ネットワーク スライシングは、選択したスライスに基づいて一貫したパフォーマンスと遅延を実現するのに役立ちます。たとえば、超高信頼性の低遅延通信サービスを使用することで、特定のアプリケーションに対して低遅延を確保できます。」
AI を採用するエンタープライズ ユースケースとアプリケーションでは、「大量のデータを処理し、意思決定をより迅速に返すことができるように、より高速なリンク パフォーマンスとより低いレイテンシの必要性が高まるでしょう」とウィーバー氏は予測します。 「AI は多くの場合、クラウドから発生したデータ、またはクラウドに保存する必要があるデータに依存します。しかし、人工知能がクラウドから遠く離れて使用されるほど、システムに組み込まれる遅延が増加し、意思決定と配信が遅くなります。 。」