モバイルAIでよりスマートなアプリ構築：イノベーションと成長を解き放つ

モバイル人工知能は、すでに猛烈なペースのモバイルアプリ開発ゲームを破壊しています。2020年にモバイルAIセクターは21.4億ドルの評価額に達し、2026年までに4.5倍に成長すると予測されています。モバイル人工知能が定着していることは明らかなので、この革新的技術がモバイルアプリ開発で如何に使われているかを見ていきましょう。

モバイル人工知能のメリットを理解する

モバイル人工知能は、ユーザーにとってモバイル技術をよりスマートで機能的にすることを目指します。モバイルAIの力のよく知られた例は、AmazonのAlexa Shopping製品で、Amazonの膨大なカスタマーサポート作業時間を解放しました。UXレベルでも、エンドユーザーに顕著なQOL向上を届けています。

最も大きな業界成長は、AIバーチャルアシスタント技術から来るでしょう。SiriやAlexaのような前世代AIアシスタントの大成功は、この技術の保持力を示しています。次世代モバイルデバイスのAI対応プロセッサーには、言語翻訳、文脈認識AIアシスタント、AR/VR拡張、セキュリティ機能向上などのインテリジェントソリューションがプリパッケージされます。これらのアプリとオンボードソリューションの未来は高い拡張性とサードパーティモバイルアプリとの統合で、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・イメージング、ロボティクス、自動車、クラウドコンピューティングなど関連セクターの予測も、モバイルAI技術から爆発的成長を示しています。米国や他の西側諸国政府が消費者ドローン技術に制限をかけようとする試みにもかかわらず、ドローンセクターはAI対応モバイルプロセッサーの利用可能性で指数関数的に成長するでしょう。次世代ドローンは、AI支援写真、AIオートパイロット・ナビゲーション、表面マッピング・GPSなど、ホーム・エンタープライズユーザーに衝撃的な機能を提供します。

次世代AIがアプリ開発パイプラインから莫大なマンアワーを削減する可能性は過大評価できません。AIは、プラットフォーム間のソフトウェア移植や、かつて人間のテスターが行っていた手動エラーチェック・トラブルシューティングの大部分を排除するなど、かつて多くの時間とコストを要した障壁をプログラマーが克服するのを助けます。

AIがアプリをよりスマートにする仕組み

モバイルユーザー総数が、より若く技術的にリテラシーの高い世代が成人するにつれて増え続ける中、カスタマイズなどの機能需要が急増しています。

過去ではUIをアプリ開発者がファーストパーティ方式で扱っていましたが、現在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インターフェースを提供しています。これらのメーカーがAI対応プロセッサーを含めることで、スマートフォンはユーザー行動を分析し、アプリインターフェースをリアルタイムでカスタマイズしてユーザー体験を改善できます——例えば、ユーザーの指のサイズのばらつきに合わせてインターフェースのボタンを数ミリずらすなどです。

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異的な新しい可能性をもたらします。

機械学習

多くの企業が機械学習開発に多額の資金を投じた理由があります。機械学習パラダイムがユーザー行動を予測・最適化し、アップセルとクロスセルにつながる能力があるからです。

Spotify USA, Inc.の旗艦アプリSpotifyの成功の多くは、機械学習統合から来ています。Spotifyはアプリ起動直後から、顧客の興味に関連する新着リリースなどの注目コンテンツと、オーダーメイドのプレイリストを提供します。機械学習はエンドユーザーのアプリ体験全体を改善するだけでなく、コンテキストを用いて適切なコンテンツを配信し総利用時間を増やすことで、ユーザーを繰り返し呼び戻します。

ユーザーがアプリを使った時間などの指標で駆動される高競争アプリ市場で、機械学習は企業がユーザーを楽しませエンゲージし続け、Google PlayとApp Storeで上位ランクインするための関連指標を押し上げます。

オンライン小売業者は、顧客が既に購入した商品、他ユーザーとの関係、サイトやアプリでの行動など様々な指標に基づいて顧客プロファイルを生成するために機械学習を使用します。このデータを用いて、小売業者は顧客の興味に基づいた推奨商品セットを提供します。例えば、Amazonは機械学習をエンドユーザーのサイト・アプリ体験から出荷スケジュール最適化まで、物流ワークフローのあらゆる段階で広範に活用しています。

Uberのような主要輸送プロバイダーは、ロジスティクスアプリに機械学習を実装し、ドライバーに道路状況の最新情報を提供します。機械学習ソリューションは、渋滞を考慮してドライバーの最速ルートを予測します。過去データを用いて路面状況を推論し、MLベースアプリケーションはリアルタイム交通情報を過去の予測に組み込んで最も正確な推測を行います。

認識技術

モバイルAIはGoogle Lensのような画期的な画像認識技術を駆動します。Google Lensや類似アプリは、多くの人々が世界と対話する方法を革命的に変えました。画像認識の進歩により、特定植物品種・種の認識から、機械学習で駆動されるOCRによる外国語テキストのリアルタイム翻訳まで、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技術を使い、顧客が銀行支店に来店せずに小切手処理ができるようにしています。薬剤師はこの技術で処方箋をスキャンし、薬局データベースでの医薬品存在確認のためにソフトウェアに取り込みます。小売業者はOCRで購買注文分析から貴重なインサイトを自動抽出します。リストは尽きません。

次世代モバイルAIは、人工ニューラルネットワークのような技術を活用して従来の顔認識技術を改善し、人間の顔検出プロセスを高速化します。モバイルAI顔認識モジュールはまずリアルタイムで画像を検索し、人間の顔を検出・追跡します。画像内の顔がラベル付けされると、更なる分析のために適切にアライメントされます。特徴が顔から抽出され、顔情報データベースと照合されて信頼性の高い認証が提供されます。

AI生体認証はモバイルアプリケーションの保護レベルを大幅に高め、より機密性の高いデータの保存に適しています。これにより、医療、政府、金融などの分野で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。

音声技術

洗練されたテキスト読み上げ技術はモバイル人工知能実装の恩恵を受け、テキスト入力から鮮明でクリアな音声機能を生成します。改善されたテキスト読み上げは視覚障害者のアプリ・ウェブサイトナビゲーションを助け、静的テキストを豊かな音声コンテンツに変換します。テキスト読み上げ技術が向上すれば、ユーザーはボタン一つで本全体をオーディオブックに変換できるようになります。

AIアシスタント技術は、モバイル人工知能で駆動される音声認識を利用して、レイテンシーなしでユーザーと対話します。ユーザーからのフレーズコマンドはアクションに処理され、バーチャルアシスタントによって提供され、シームレスな体験を生み出します。例えば、AmazonのAlexaとAppleのSiriは、文脈に基づいてユーザーのリクエスト意図を知的に感知し、情報が不完全な場合に推論することで、多くの異なるリクエストを実行できるようになりました。

迫り来る変化

モバイル人工知能セクターは指数関数的に成長しています。多くの業界が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ーがAIフレンドリーな機能を統合するにつれ、ファーストパーティとサードパーティアプリケーションのAI能力は劇的に向上します。

これを実現する鍵となる技術には、機械学習、認識技術、生体認証、音声技術が含まれます。モバイルAIはプロセス最適化、ユーザーとプロバイダーの障壁除去、関連コンテンツ配信、エンドユーザーエンゲージメント向上、開発プロセス改善を助けます。AIはモバイルアプリをより拡張性が高く、モジュール化され、ダイナミックにし、開発者とユーザーの双方に優れたパフォーマンスを提供します。