AIの到来、将来のアプリケーション開発における7つのトレンド

最近テクノロジーのニュースに注目しているなら、良いことであれ悪いことであれ、人工知能に関する何かを読んだことがあるでしょう。人工知能は幅広い業界に影響を及ぼしています。

特に、人工知能の開発と応用が徐々に世界各国の発展戦略となっているため、Google、Facebook、Microsoft、Baiduなどのテクノロジー大手は人工知能に大きな期待を寄せており、高度な人工知能の開発に多額の投資を行っています。

AI技術は歴史的な転換点を迎え、人工知能は企業発展の新たな原動力となりつつあります。調査会社ガートナーは、企業にとって人工知能から得られるビジネス価値には、主に顧客体験、新たな収益、コスト削減が含まれると考えています。人工知能は今後10年間で最も破壊的なテクノロジーとなるでしょう。

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しかし、モバイル ソフトウェアの開発者やユーザーであれば、どう思われますか?

人工知能はモバイル アプリ開発にプラスの影響を与えるでしょうか、それともマイナスの影響を与えるでしょうか? これは誰もが興味を持ち、答えを見つけようとしている質問です。

今日、Xiaoxin は、人工知能がモバイル アプリケーション開発にどのような変化をもたらしているかについて、7 つのユニークな方法で説明します。

1. 一般的なタスクを自動化する

AI は、同じ種類のタスクを自動化することで、モバイル アプリの開発プロセスを高速化し、生産性を向上させることができます。反復的なタスクがなくなるため、モバイル アプリ開発者はモバイル アプリの改良や価値重視のタスクに多くの時間を費やすことができます。アクセンチュアの調査によると、AI テクノロジーは、企業がリソースの利用を最適化し、より多くの仕事をこなすのに役立ち、生産性を 40% 向上させます。リアルタイム データにアクセスし、パターンや動作から学習する機能により、AI は日常的な反復タスクをより効率的に実行できます。

2. 音声インターフェースの台頭

ますます多くのユーザーが音声を使用してユーザー インターフェイスと対話するようになっています。 ComScore によると、2020 年までにすべての検索クエリの 50% が音声ベースになると予想されています。これを自然言語処理の進歩や、多数のスマートスピーカーや音声アシスタントと組み合わせると、検索クエリの将来がどこに向かうのかが簡単にわかります。将来的には音声ベースの検索インターフェースが主流になるでしょう。次回カスタマー サービスに電話するときは、人間ではなくチャットボットとやり取りする可能性が高いでしょう。モバイル アプリ開発者は、モバイル アプリに音声ベースのインターフェースを開発、テスト、実装する必要があります。

3. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供する

アプリ ストアには何百万ものモバイル アプリがあり、毎日何千もの新しいアプリがアプリ ストアに登場しています。競争は激しく、アプリが独自の機能を提供していない場合は、他のモバイル アプリに簡単に置き換えられてしまいます。つまり、注目を集めるには、モバイル アプリをユニークなものにする必要があるということです。ユニークなアプリのアイデアに加えて、以下の助けを借りてパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供することもできます。ここで人工知能が役に立ちます。

AIをモバイルアプリに統合することで、ユーザーの興味に基づいたコンテンツや商品の推奨を提供することが可能になります。 Netflix や YouTube などのビデオストリーミング アプリは、パーソナライズされた推奨事項の最も優れた例の 2 つです。どちらのアプリも、人工知能機能を使用して、ユーザーが好みそうなコンテンツを推奨します。

したがって、アプリのユーザーはコンテンツを積極的に検索する必要はなく、アプリは以前の視聴履歴とコンテンツの好みに基づいてコンテンツを自動的に推奨できます。 Amazon などの電子商取引企業も、顧客に商品の推奨を提供するために AI を使用しています。同様の方法で AI を使用して、よりパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供することもできます。

4. 顧客維持

よりパーソナライズされ合理化されたユーザー エクスペリエンス (ユーザーの好みに合わせたエクスペリエンス) を提供することで、企業はより多くのユーザーを引き付けることができます。そして、ユーザーは欲しいものを見つけることができるので、決して飽きることはありません。ユーザー エクスペリエンスをユーザーの内面的なニーズに合わせて調整することで、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの関心を維持することができます。ユーザーがモバイル アプリから一貫してパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを得ている場合、他のアプリに切り替えることはありません。これにより、顧客維持率が向上します。

5. 安全なモバイルアプリ

セキュリティリスクはモバイルアプリケーションの最大の弱点となっています。現在でも、Google Play や​​ Apple のアプリ ストアには何百もの悪質なアプリが存在します。 Apple と Google はどちらも、人工知能を活用した高度な認証テクノロジーをデバイスに搭載しています。 AI は、Web 上の危険な攻撃を予測してモバイル アプリを保護するのにも役立ちます。

AppleはiPhone Xに高度な人工知能技術を採用しており、顔の特徴が多少変化しても正確に顔を認識できる。 Google は最近、レーダーベースの顔認証システムとジェスチャーサポートを備えた Pixel 4 および Pixel 4 XL スマートフォンを発売しました。これらはほんの 2 つの例であり、他にもたくさんあります。これらはすべて、アプリの不正使用を防止し、許可されたユーザーのみがモバイル アプリにアクセスできるようにするために機能します。

6. インタラクティブな読み込みプロセス

モバイル アプリが公開され、ユーザーから高い評価を受けています。数日後、モバイル アプリに関する宣伝はすべて消え、ユーザーはモバイル アプリへの興味を徐々に失い始めます。結局、ユーザーは離れ始めました。これらはすべて見覚えがありますか? もしそうなら、あなたは一人ではありません。これはすべてのモバイル アプリで発生します。

Quettra のデータによると、平均的なアプリはリリース後最初の 3 日以内に 1 日のアクティブ ユーザーの 77% を失っています。さらに悪いことに、アプリユーザーの 25% は、最初にモバイル アプリを使用した後、二度とそのアプリを使用しません。その主な理由の 1 つは、読み込みプロセスが不十分であることです。

この問題は、新しいユーザーを段階的にガイドするインテリジェントなチャットボットを使用することで簡単に解決できます。価値提案を明確にし、ソフトウェアの用途をユーザーに伝えて、モバイル アプリに対するユーザーの期待が妥当なものになるようにします。これにより、より多くのユーザーを維持し、ソフトウェア ユーザーの喪失を減らすことができます。

7. データの視覚化

リアルタイム データにアクセスすることで、企業はモバイル アプリを使用してユーザーの行動を分析し、ビジネス開発に適したビジネス モデルを見つけることができます。 AI を使用して業界のトレンドを分析し、競合製品を評価したり、新興市場の動向を監視したりすることもできます。これにより、モバイル アプリを将来のニーズに合わせて調整し、競合他社よりも優位に立つことができます。

最後に、無視できない現実は、国内社会のあらゆる分野が人工知能技術を採用しているにもかかわらず、企業レベルでの人工知能技術の応用はまだ初期段階にあり、大規模な流行はまだ見られないということです。上記の 7 つのトレンドがすべて実際に出現するかどうかは保証できませんが、最善の推測をすることはできます。

今度はあなたの番です。人工知能はモバイル アプリ開発業界にどのような影響を与えると思いますか?