サービス改善および苦情の減少
自治体集約網のインターネットサービス遅延問題をBQNプラットフォームの人工知能アルゴリズムで解決し、業務生産性の向上および苦情減少の効果を実現。
顧客の現状と課題
- インターネット速度の遅延発生および正確な原因把握が必要
- 内部ユーザーの持続的な不満およびIT部門への問い合わせ解消が必要
- 傘下機関の接続速度低下による業務生産性の低下を改善する必要
BQN 構築環境
- ブリッジモード(Bridge Mode)でスイッチ間に透過的に接続
- 傘下機関の集約区間トラフィックの最適化および加速
- ユーザートラフィックのリアルタイムモニタリングおよび自動混雑制御
BQN コア運用技術
TCP 最適化および加速
パケット損失を最小限に抑え、応答速度を加速させることでデータ転送効率を最大化。
自動混雑管理(ACM)
機械学習ベースの自動混雑管理機能により、ネットワーク状態を自己学習して管理。
Plug-N-Play
既存のネットワーク環境を変更することなく、デバイスを接続するだけで即座にパフォーマンス改善効果を提供。
運用前/後の1日あたりの苦情数比較
運用開始後、遅延に関する苦情0件を達成
ダウンロード/アップロード性能向上率
BQN適用後、平均性能31%向上
構築結果および運用効果
ネットワーク速度向上
+31%
ユーザーの苦情 Call/日
0件
1
ユーザー満足度の革新
BQN運用後、内部ユーザーのネットワーク遅延に関する苦情電話が完全に解消されました。
2
インテリジェントな安定性の確保
機械学習による自動混雑管理(ACM)機能を通じて、予期せぬトラフィック急増時でも安定したサービスを維持。
3
業務生産性の向上
業務およびインターネット接続速度が大幅に向上し、職員の実際の業務処理速度と効率性が改善。