Juniper Mistアセットの可視化

Juniper Mistアセットの可視化サブスクリプションサービスを利用すると、詳細なロケーション分析を使用して、重要なアセットや人材を簡単に検索することができます。Wi-Fiネットワークサービスも提供するジュニパーアクセスポイントに組み込まれている特許取得済みの仮想Bluetooth® LE(vBLE)テクノロジーにより、お客様は同じモバイルインフラストラクチャを使用して、リソースの可視化と追跡を行うことができます。Juniper MistクラウドアーキテクチャにはvBLEと機械学習が組み込まれており、Bluetooth® LEアセットタグを含むオブジェクトやBluetooth無線を備えたモバイルデバイスに対して、室内およびゾーンレベルの精度が得られます。

APIを優先するアプローチにより、社内およびサードパーティの開発者はゾーン分析を実施できるようになり、不動産計画を改善し、職場の敷地を通してお客様の流れを理解できるようになります。アセットの可視化は、ジュニパーが提供するロケーションサービスの1つです。その他にも、ユーザーエンゲージメント接触者追跡Premium Analyticsを提供しています。

主な特長


  • トラフィックパターンに基づいて製品の配置を改善
  • 要求に合わせてスタッフのリソースを最適化
  • アセットを迅速に検出
  • 不動産を最大限に活用

特長とメリット

ジュニパーのスタンダードベースのBluetooth® LEサービスにより、看護師や警備員、販売員などの重要な人員リソースの位置を簡単に特定できます。

IVポンプ、フォークリフトおよびその他の高価値アイテムなど、Bluetooth® LEタグが含まれる重要なアセットを追跡することもできます。

ジュニパーアクセスポイントを使用して、ソフトウェアでBluetooth® LE信号の交換と関連付けを行う、特許取得済みのダイナミックな16エレメントの指向性アンテナアレイを備えた費用対効果の高いロケーションサービスを展開します。

この独自のvBLEソリューションとジュニパーの監視なし機械学習を組み合わせることで、企業はコストを最小限に抑えながら、拡張可能なアセットの可視化ソリューションを提供できます。

このサービスにより、100%オープンなAPIとJuniper Mist SDKにアクセスし、完全な自動化と外部アプリケーションとのシームレスな統合を実現できます。

Juniper Mist SDKは、iOSおよびAndroidで利用できます。

当社のアセットの可視化サービスには、最大30日分のデータを分析する基本機能が備わっており、企業ネットワーク全体から実用的な洞察を引き出すプロセスが簡素化されます。

リピート訪問者(顧客または従業員)の週ごとのスケジュールを確認し、サポートリソースを適切に割り当てたり、高度なPremiumサービスを導入したりできます。

Magic Quadrantのリーダー

Gartnerは2023年の「Gartner® Magic Quadrant™ for Indoor Location Services」において、ジュニパーネットワークスをリーダーの1社に位置づけ、「ビジョンの完全性」を最上位と評価しました。

ジュニパーネットワークスがリーダーの1社となった理由をレポートで確認

顧客の成功事例

Mist AIの無線を活用し、退役軍人に適切な治療やサポートを提供します。米国退役軍人省のOrlando VAMC(VA Medical Center)は、新しい65エーカーの土地に広がる111,500 m²(1,200,000 ft²)の施設で、40万人を超える退役軍人に医療サービスを提供しています。Orlando VAMCは最先端の医療センターとして、技術を活用して患者、来客、スタッフに優れた通信サービスを提供するための革新的な方法を常に追求しています。

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Orlando Veteransの画像

Juniper Mistファミリーが提供するサービス

ジュニパーアセット可視化クラウドサービスのスクリーンショット

アセットの可視化

アセットの可視化により、重要なアセットや人物を簡単に検索でき、詳細な位置情報分析をいつでも利用できるようになります。

技術的な特長
  • トラフィックパターンに基づいて製品の配置を改善
  • 要求に合わせてスタッフのリソースを最適化
  • アセットを迅速に検出
  • 不動産を最大限に活用
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ジュニパーのユーザーエンゲージメントクラウドサービスを表した画像

ユーザーエンゲージメント

ユーザーエンゲージメントでは、仮想Bluetooth LE(vBLE)アレイテクノロジーとクラウドベースの機械学習を使用することで、導入コストを抑え、道案内からロケーションベースの近接通知まで、リアルタイムの屋内位置情報サービスの精度を向上させます。

技術的な特長
  • 屋内ナビゲーションや近接メッセージなどの新たな無線サービスを導入
  • コンテキスト情報を活用して顧客の行動を促進
  • ユーザーの位置に基づいてHVAC、セキュリティカメラ、他のIoTデバイスを起動
  • 会議室などの利用可能なリソースに従業員を簡単に案内
  • 同僚、家族、友人と位置情報を共有
Marvisのトラブルシューティングの詳細のスクリーンショット

Marvis VNA

初のAIドリブン仮想ネットワークアシスタント「Marvis」は、事前対応型アクションと自動運転ネットワーク運用によってユーザーとオペレーターのエクスペリエンスを最適化します。自然言語を使用する対話型インターフェイスによりシンプルでシームレスな対話ができ、MarvisはITチームの一員のような存在になります。

技術的な特長
  • 平均修復時間(MTTR)と平均調査時間(MTTI)の短縮による問題解決の迅速化
  • データを相互に関連付けて結論を導き出すことで、最小限の人的労力でより多くのネットワークインサイトを提供
  • 問題がエンドユーザーのエクスペリエンスに影響する前に、事前対応型で特定して解決
  • サードパーティーデバイスのパフォーマンスへの可視性を高めることにより、ネットワーク可視化を強化
  • すべてのMistサポートチケットをMarvis経由で処理することにより、サポート対応を迅速化
すべてのクラウドサービスを見るには?

ジュニパーが競合企業の先をいく理由

ネットワークを構築する際は、こちらの有線LANと無線LANの比較ガイドをご覧ください。Mist AIドリブンのジュニパーと、Cisco、Cisco Meraki、Aruba/Hewlett Packard Enterpriseとの比較について詳しくご覧ください。

Mist AI in action

ウィークリーデモに参加して、当社がどのようにして有線および無線ネットワークで業界最高のアクセスレイヤーエクスペリエンスを提供しているのかをご覧ください。

これらのソリューションでアセット可視化サービスを検索

無線アクセス

AIドリブン自動化とインサイトは、マイクロサービスクラウドの俊敏性と信頼性で、無線アクセスエクスペリエンスを最適化し、ネットワーク運用を簡素化します。

屋内位置情報サービス

Juniper Mist屋内位置情報サービスは、仮想Bluetooth LE(vBLE)を使用して、魅力的で、正確な、リアルタイムで、かつ拡張性に優れた位置に基づくエクスペリエンスを提供します。 

アセットの可視化に関するよくある質問

ジュニパーMistアセットの可視化とは?

ジュニパーMistアセットの可視化は、アセットやリソースの屋内ロケーション追跡を可能にするクラウドサービスです。スタンダードベースのBluetooth® LEテクノロジーを活用して、高精度の位置情報を提供します。

ジュニパーMistアセットの可視化サービスを展開すべき人は誰ですか?

自社の環境内の重要なアセットや人員を追跡したいと考えるお客様は、アセットの可視化を使用すれば、リソースに関するリアルタイムで高精度の位置情報が得られます。この情報を得る際には、既存のジュニパーのアクセスポイントインフラストラクチャを使用することができます。新しいハードウェアやオーバーレイネットワークを展開する必要はありません。

ジュニパーMistアセットの可視化を展開する方法とは?

APごとに、アセットの可視化クラウドサービスに登録するだけです。

アセットやリソースの追跡において、アセットの可視化はどの程度正確ですか?

このサービスは、特許取得済みの仮想BLE(vBLE)ビーコン/タグを使用して、1~3メートルの範囲の位置精度を提供します。

ジュニパーMistアセットの可視化には、プログラマビリティオプションや統合オプションがありますか?

はい。プラットフォームではオープンAPIを使用しており、すべてを100%プログラムできます。完全な自動化や、外部アプリケーションや補完的な製品とのシームレスな統合も可能です。APIは、ユーザーイベントや外部イベントに基づいてアクションを呼び出す機能だけでなく、クラウドネイティブのWebhookフレームワークを使用する機能も提供します。

お客様は、アセットの可視化と、ロケーションベースのユーザーエクスペリエンスを提供するジュニパーMistユーザーエンゲージメントサービスを一緒に使用できますか?

はい。ジュニパーMistダッシュボードのコントロールを介して、両方のサービスを同時に有効にすることができます。

ジュニパーMistでは、位置情報で精度を得るために機械学習をどのように活用していますか?

ジュニパーMist機械学習は、各エンドユーザーデバイスにわたって動作しており、これらのデバイスから位置の推定値を収集し、入力に基づいてRF特性を検出し、特別に調整された経路損失の数式を構築します。当社のAI学習システムは、さまざまなデバイスや動的に変化するRF環境を考慮しながら、経路損失の数式を継続的かつ自動的に適応させるため、システムは正確かつ最新の位置情報を維持することができます。

Gartner Magic Quadrant for Indoor Location Services, Tim Zimmerman, Annette Zimmermann、2023年2月21日

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