モバイル人工知能を使用したよりスマートなアプリの構築
モバイル人工知能は、すでに急成長しているモバイルアプリ開発ゲームを混乱させています。 2020年にモバイルAIセクターの評価額は21.4億ドルに達し、その数は2026年までに4.5倍になると予想されています。モバイル人工知能はここにとどまっていると言っても過言ではありません。この革新的なテクノロジーがどのようになっているのかを見てみましょう。モバイルアプリの開発に使用されます。
モバイル人工知能は、モバイルテクノロジーをユーザーにとってよりスマートで機能的なものにすることを目的としています。モバイルAIの力のよく知られた例は、AmazonのAlexa Shopping製品です。これにより、Amazonのカスタマーサポートのうんざりする作業の数え切れないほどの時間が解放されました。 UXレベルでは、エンドユーザーに顕著な生活の質の向上ももたらしました。
最も重要な業界の成長は、おそらくAI仮想アシスタントテクノロジーによるものです。 SiriやAlexaなどの最終世代のAIアシスタントの目を見張るような成功は、このテクノロジーの保持力を示しています。次世代モバイルデバイスのAI対応プロセッサには、言語翻訳者、コンテキスト認識AIアシスタント、ARおよびVRの機能強化、セキュリティ機能の向上など、さまざまなインテリジェントソリューションがあらかじめパッケージ化されています。これらのアプリとオンボードソリューションの将来は、拡張性が高く、サードパーティのモバイルアプリケーションと統合され、開発者にフル機能のAI開発エコシステムを提供します。
スマートフォン、ドローン、カメラとイメージング、ロボット工学、自動車、クラウドコンピューティングなどの関連セクターの予測も、モバイルAIテクノロジーによる爆発的な成長を示しています。米国およびその他の西側諸国の政府が消費者向けドローン技術に制限を課そうとしているにもかかわらず、AI対応のモバイルプロセッサが利用できるようになると、ドローンセクターは飛躍的に成長する可能性があります。次世代ドローンは、AI支援写真、AIオートパイロットとナビゲーション、表面マッピングとGPS、その他多くのアプリケーションなど、家庭や企業のユーザーに驚異的な機能を提供します。
次世代AIがAIアプリ開発パイプラインから数え切れないほどの工数を削減する可能性は、誇張することはできません。 AIは、プラットフォーム間でのソフトウェアの移植や、人間のテスターが一度行った手動のエラーチェックやトラブルシューティングの多くを排除するなど、以前は多くの時間と費用がかかっていた障害をプログラマーが克服するのに役立ちます。
AIがアプリをよりスマートにする方法
技術的に知識のある若い世代が年をとるにつれて、モバイルユーザーの総数が増え続けるにつれて、カスタマイズなどの機能に対する需要が急増しています。
以前はアプリ開発者がUIをファーストパーティで処理していましたが、今では多くのアプリ開発者がスマートフォンメーカーのオンボードUIを利用してユーザーにインターフェースを提供しています。これらのメーカーにはAI対応プロセッサーが含まれているため、スマートフォンはユーザーの行動を分析し、アプリインターフェースのリアルタイムのカスタマイズを実行して、ユーザーの指のサイズの変化を考慮してインターフェースのボタンを数ミリ動かすなど、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
人工知能は、機械学習、認識技術、生体認証、音声技術を通じて、モバイル開発に驚くべき新しい可能性をもたらします。
多くの企業が機械学習の開発に多額の資金を投資しているのには理由があります。これは、アップセルやクロスセルにつながるユーザーの行動を予測して最適化する機械学習パラダイムの能力に帰着します。
Spotify USA、Inc.の主力アプリケーションであるSpotifyでの成功の多くは、機械学習の統合によるものです。 Spotifyは、アプリの起動時に、顧客の興味に関連する新しいリリースなど、カスタマイズされたプレイリストや注目を集めるコンテンツを提供します。機械学習は、エンドユーザーのアプリ全体のエクスペリエンスを向上させるだけでなく、コンテキストを使用して適切なコンテンツを配信し、合計使用時間を増やすことで、エンドユーザーがより多くのことを利用できるようにします。
ユーザーがアプリを使用した時間などの指標によって推進される競争の激しいアプリ市場では、機械学習により、企業はユーザーを楽しませ、エンゲージメントを維持し、関連する指標をGooglePlayとAppStoreで上位にランク付けすることができます。
>オンライン小売業者は、機械学習を使用して、顧客がすでに行った購入、他のユーザーとの顧客の関係、サイトまたはアプリケーションでの顧客の行動、およびその他の多くの要因などのさまざまなメトリックに基づいて、顧客のプロファイルを生成します。このデータを使用して、小売業者は顧客の興味に基づいた一連の推奨製品を顧客に提供します。たとえば、Amazonは機械学習を多用して、顧客と購入する可能性のある製品を結び付けています。機械学習は、エンドユーザーがサイトやアプリを使用した経験から、出荷スケジュールが最適化される方法まで、Amazonのロジスティックワークフローのすべての段階に存在します。
Uberのような主要な交通機関は、ロジスティクスアプリに機械学習を実装して、ドライバーに道路上の最新情報を提供しています。機械学習ソリューションは、ドライバーの可能な限り最速のルートを予測し、潜在的な交通渋滞を最適化するのに役立ちます。 MLベースのアプリケーションは、履歴データを利用して道路状況を推測し、リアルタイムの交通情報を履歴予測にプラグインして、最も正確な推測を行うこともできます。
モバイルAIは、Googleレンズのような革新的な画像認識テクノロジーを強化します。 Googleレンズや他の同様のアプリは、多くの人々が世界と対話する方法に革命をもたらしました。画像認識の進歩により、特定の植物の品種や種の認識から、機械学習を利用したOCRを使用したリアルタイムでの外国語テキストの翻訳まで、あらゆることが可能になりました。
金融機関は、モバイルアプリで同じテクノロジーを使用して、顧客が銀行の支店に入る必要なしに小切手を処理します。薬剤師はこの技術を使用して処方箋をスキャンし、ソフトウェアにインポートして薬局データベース内の薬の存在を確認します。小売業者はOCRを使用して、発注書分析から貴重な洞察を自動的に抽出します。そして、リストはどんどん増えていきます。
次世代のモバイルAIは、人工ニューラルネットワークなどの技術を利用して人間の顔を検出するプロセスを高速化することで、以前の顔認識技術を改善します。モバイルAI顔認識モジュールは、最初にリアルタイムで画像を検索し、人間の顔を検出して追跡します。画像内の顔にラベルが付けられると、さらに分析するために顔が適切に位置合わせされます。次に、顔から特徴が抽出され、顔情報のデータベースと照合されて、信頼できる認証が提供されます。
AIバイオメトリクスは、モバイルアプリケーションの保護レベルを大幅に向上させ、より機密性の高いデータの保存に適したものにします。これにより、ヘルスケア、政府、金融などの分野でのモバイルアプリケーションのユースケースが拡大します。
洗練されたテキスト読み上げテクノロジーは、モバイル人工知能の実装の恩恵を受け、テキスト入力から生成された鮮明でクリアな音声機能を提供します。テキスト読み上げの改善により、視覚障害のあるユーザーがアプリやWebサイトをナビゲートし、静的なテキストを豊かな音声のコンテンツに変換できます。テキスト読み上げ技術が向上するにつれて、ユーザーはボタンをタップするだけで本全体をオーディオブックに翻訳できるようになります。
AIアシスタントテクノロジーは、モバイル人工知能によって駆動される音声認識を利用して、待ち時間なしでユーザーと対話します。ユーザーからのフレーズ化されたコマンドは、仮想アシスタントによってアクションに処理され、シームレスなエクスペリエンスを提供します。たとえば、AmazonのAlexaとAppleのSiriは、さまざまなリクエストを実行できるようになり、コンテキストに基づいてユーザーのリクエストの意図をインテリジェントに検知し、情報が不完全な場所を推測できるようになりました。
モバイル人工知能セクターは飛躍的に成長しています。多くの産業は、人工知能技術の進歩により急速な変革に直面しています。モバイルプロセッサがAIに適した機能を統合するにつれて、ファーストパーティおよびサードパーティのアプリケーションのAI機能が大幅に向上します。
これを実現する主要なテクノロジーには、機械学習、認識テクノロジー、生体認証、音声テクノロジーなどがあります。モバイルAIは、プロセスの最適化、ユーザーとプロバイダーの障害の除去、関連コンテンツの配信、エンドユーザーエンゲージメントの強化、および開発プロセスの改善に役立ちます。 AIは、モバイルアプリをより拡張可能、モジュール式、動的にし、開発者とユーザーの両方に優れたパフォーマンスを提供します。
モノのインターネットテクノロジー