01
エッジインジェスト
モジュール 1 と 3
加入者密度、端末のデータ消費、モバイルの人流をH3ヘックスグリッドにマッピングします。
ユースケース 15 · 通信・インフラ
通信事業者のハイパーローカルな基地局拡張と人流ルーティング
地域の人口構成と人流密度に基づく、空間的なネットワーク容量配分
顧客のニーズと課題
このワークフローが解消する課題。
- 高価値な加入者密度が低い場所に5Gインフラを展開し、数百万ドルを投じています。
ステップごとの実行
エンジンによる実行の仕組み。
02
菌糸体インジェスト
モジュール 2
自治体の建築許可の登記情報と競合の光ファイバー網マップを取り込みます。
03
モデル処理
モジュール 1 と 2
対象となるマイクロ立地について、生涯のARPU創出を予測します。
04
モデル処理
モジュール 2
最適な基地局の座標を、ネットワーク設計チームへ直接出力します。
定量的なROIとインパクト
商業面で生まれる変化。
- インフラ設備投資の収益率が27%向上
- 計画フェーズが40%高速化
「なるほど」の瞬間
“勘で基地局を建てるのをやめました。Traffelo AIは5Gの設備投資を、ARPUの高い加入者クラスターへ直接結び付けてくれます。”