モバイル AI でよりスマートなアプリを構築

モバイル AI は、すでにペースが速いモバイル アプリ開発の世界に混乱をもたらしています。 2020年のモバイル AI セクターの価値は 21 億 4,000 万ドルで、この数字は 2026 年までに 4.5 倍に増加すると予想されています。モバイル AI は今後も存在し続け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をモバイル アプリ開発にどのように活用できるかを見てみましょう。

モバイルAIのメリットを理解する

モバイル AI は、モバイル テクノロジーをよりスマートにし、ユーザーにさらに多くの機能を提供することを目的としています。モバイル AI の威力を示すよく知られた例として、Amazon の Alexa ショッピング製品が挙げられます。この製品により、Amazon は数え切れないほどの時間のかかる顧客サポートの単純作業から解放されました。ユーザー エクスペリエンス レベルでは、エンド ユーザーの生活の質も大幅に向上します。

業界で最も顕著な成長は、AI 仮想アシスタント技術からもたらされる可能性が高いでしょう。 SiriやAlexaといった前世代のAIアシスタントの驚異的な成功は、テクノロジーの強さを証明しています。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、コンテキスト認識型 AI アシスタント、拡張現実と仮想現実の強化、セキュリティ機能の向上などのインテリジェント ソリューションがプリインストールされます。これらのアプリケーションとオンボード ソリューションの将来は、高いスケーラビリティとサードパーティのモバイル アプリケーションとの統合であり、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、カメラと画像、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業界の予測でも、モバイル AI テクノロジーの爆発的な成長が示されています。米国やその他の西側諸国の政府が消費者向けドローン技術を制限しようとしているにもかかわらず、人工知能をサポートするモバイルプロセッサの出現により、ドローン業界は飛躍的に成長する可能性がある。次世代ドローンは、AI 支援写真撮影、AI 自律運転とナビゲーション、表面マッピングと GPS など、さまざまなアプリケーションなど、家庭やビジネス ユーザーにとって魅力的な機能を提供します。

次世代 AI が AI アプリケーション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、いくら強調してもし過ぎることはありません。 AI は、プラットフォーム間でのソフトウェアの移植や、人間のテスターが行う手動のエラー 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、これまで多大な時間と費用を要し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でアプリを賢くする方法

モバイル ユーザーの総数は増え続け、より若く、テクノロジーに精通した世代の登場により、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 UI はアプリ開発者によってファーストパーティ方式で処理されていましたが、現在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 を使用してユーザーにインターフェースを提供しています。これらのメーカーは AI 対応プロセッサを搭載しているため、スマートフォンはユーザーの行動を分析し、ユーザーの指のサイズの違いを考慮してインターフェイス内のボタンを数ミリ動かすなど、アプリケーション インターフェイスをリアルタイムでカスタマイズしてユーザー 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、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。

機械学習

多くの企業が機械学習の開発に多額の投資をしているのには理由があり、それは機械学習パラダイムがユーザーの行動を予測して最適化し、アップセルやクロスセルにつながる能力にあるのです。

Spotify USA, Inc. の主力アプリ Spotify の成功は、主に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作など、カスタマイズされたプレイリストや魅力的な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ケーション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提供することで合計使用時間を増やし、ユーザーが繰り返しアクセスできるようにします。

ユーザーがアプリをどれだけ利用しているかなどの指標によって左右される、競争の激しいアプリ市場において、企業は機械学習を利用することで、ユーザーを楽しませ、関心を引き付け、Google Play や​​ App Store でのランキングで関連する指標を高めることができます。

オンライン小売業者は、機械学習を使用して、顧客が行った購入、顧客と他のユーザーとの関係、Web サイトやアプリでの顧客の行動、その他多くの要因など、さまざまな指標に基づいて顧客のプロファイルを生成します。小売業者はこのデータを活用して、顧客の興味に基づいた一連の推奨製品を提供します。たとえば、Amazon は、顧客と彼らが購入する可能性のある製品を結び付けるために機械学習を広範に活用しています。機械学習は、ウェブサイトやアプリを使用するエンドユーザーエクスペリエンスから配送計画の最適化に至るまで、Amazon 物流ワークフローのあらゆる段階で活用されています。

Uber のような大手交通機関は、ドライバーに最新の道路情報を提供するために、物流アプリケーションに機械学習を実装しています。機械学習ソリューションは、ドライバーにとって最速のルートを予測し、潜在的な交通渋滞を最適化します。 ML ベースのアプリケーションは、履歴データを使用して道路状況を推測するだけでなく、リアルタイムの交通情報を履歴予測に挿入して、最も正確な推測を行うこともできます。

識別技術

モバイル AI は、Google レンズのような画期的な画像認識テクノロジーを実現します。 Google レンズや同様のアプリは、多くの人々が世界と関わ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識別から、機械学習を活用した OCR を使用した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す。

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、顧客が銀行支店に行かなくても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、それをソフトウェアにインポートして、薬局のデータベースにその薬が存在するかどうかを確認します。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。このような例は無数にあります。

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使用して顔検出プロセスを高速化し、従来の顔認識技術を改良します。モバイル AI 顔認識モジュールは、まず画像をリアルタイムで検索し、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適切に位置合わせされます。次に、顔から特徴を抽出し、顔情報のデータベースと照合して、信頼性の高い本人確認を行います。

AI バイオメトリクスにより、モバイル アプリケーションの保護レベルが大幅に向上し、より機密性の高いデータの保存に適したものになります。これにより、医療、政府、金融などの分野でのモバイル アプリケーションの使用事例が拡大します。

音声テクノロジー

高度なテキスト読み上げ技術はモバイル AI 実装の恩恵を受け、テキスト入力から生成された明瞭な音声機能を提供します。改良されたテキスト読み上げ機能は、静的テキストを音声が豊富なコンテンツに変換することで、視覚障害のあるユーザーがアプリや Web サイトを操作できるようにします。テキスト読み上げ技術が進歩するにつれ、ユーザーはボタンをクリックするだけ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 テクノロジーは、モバイル人工知能による音声認識を利用して、遅延なく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 や Apple の Siri は現在、さまざまなリクエストを実行でき、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感知し、情報が不完全な場合は推論を行います。

今後の変更

モバイル AI の分野は急速に成長しています。多くの業界は、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 プロセッサに AI 対応機能が統合されるにつれて、ファーストパーティおよびサードパーティ アプリケーションの AI 機能が大幅に向上します。

この目標を達成するための主要な技術には、機械学習、認識技術、生体認証技術、音声技術などがあります。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壁の除去、関連コンテンツの配信、エンドユーザーのエンゲージメントの強化、開発プロセスの改善に役立ちます。 AI により、モバイル アプリケーションはよりスケーラブル、モジュール化され、動的になり、開発者とユーザーに優れたパフォーマンスが提供されます。