AI や ML について話すとき、私たちの多くは、私たちのような人間はそれとは何の関係もない、と思っていました。 しかし、これをよく見てみることをお勧めします。気づかないうちに、あなたは日常生活の中で AI と ML に囲まれています。スマート ガジェットの増加により、ほぼすべての家庭がよりスマートになりました。私たちの日常生活における人工知能の非常に単純な例を示しましょう。
毎日、私たちは携帯電話で目覚めます。私たちのほとんどは顔認識を使用してロックを解除しています。しかし、どうしてそんなことが起こるのでしょうか？もちろん人工知能です。 AI と ML が私たちの周りのいたるところにどのように存在しているかがわかります。私たちはその存在を知らなくても、さまざまな方法でそれらを活用しています。はい、これらは私たちの生活をシンプルにする複雑なテクノロジーです。
もう 99.9 つの日常生活の例は電子メールです。私たちは毎日電子メールを使用するため、人工知能がスパム メールをフィルタリングしてスパム フォルダまたはゴミ箱フォルダに移動させ、フィルタリングされたメッセージのみを表示できるようにします。 Gmail のフィルタリング能力は XNUMX% であると推定されています。
AI と ML は私たちの生活の中で非常に一般的であるため、私たちが頻繁に使用するモバイル アプリケーションに AI と ML が統合されたら実際にどうなるかを考えたことはありますか。面白そうですよね？しかし実際には、これはすでに多くのモバイルアプリに実装されています。
AIとMLをモバイルアプリにどのように組み込むべきか
モバイル アプリケーションに AI/ML を組み込む方法に関しては、3 つのオプションがあります。モバイル アプリ開発者は、人工知能と機械学習を利用して XNUMX つの主要な方法でアプリを強化し、アプリをより効率的、スマート、そしてユーザーフレンドリーにすることができます。
- 推論
AI とは、コンピューターに推論に基づいて問題を解決させるプロセスを指します。このような施設は、人工知能がチェスで人間に勝つことができることと、Uber がアプリ ユーザーの時間を節約するためにルートを最適化できることを証明します。
- おすすめ
モバイルアプリ業界では、これは機械学習と人工知能の最も一般的な用途の 1 つです。地球上のトップブランドなど フリップカート, Amazon, Netflixなどは、AI 対応テクノロジーを通じてユーザーに次に必要なものについての洞察を提供することに基づいて成功を収めています。
- 行動の
人工知能は、アプリ内でのユーザーの行動を学習することで新たな境地を開拓できます。誰かがあなたのデータを盗み、あなたの知らないうちにオンライン取引になりすました場合、AI システムはこの不審な動作を追跡し、その場で取引を終了できます。
モバイルアプリで AI と機械学習を使用する理由
モバイル アプリケーションに人工知能と機械学習を組み込む理由は数多くあります。アプリの機能レベルが向上するだけでなく、将来的にも何百万もの成長の機会が開かれます。 AI と ML をさらに進める必要がある 10 の理由は次のとおりです。
1.パーソナライゼーション
モバイル アプリに組み込まれた AI アルゴリズムには、ソーシャル ネットワークから信用格付けに至るまで、さまざまなソースからのデータを分析および解釈し、すべてのユーザーに提案を生成する機能が必要です。以下のことを学ぶのに役立ちます。
どのようなタイプのユーザーがいますか?
彼らの好みや好みは何ですか？
彼らの予算はいくらですか?
この情報をもとに、各ユーザーの行動を評価し、ターゲットマーケティングに活用することができます。機械学習を通じて、ユーザーと潜在的なユーザーに、より関連性が高く魅力的なコンテンツを提供し、AI を組み込んだアプリ テクノロジーがユーザーのニーズに合わせて特別に調整されているという印象を与えることができます。.
2. 詳細検索
検索アルゴリズムは、検索履歴や典型的なアクションを含むすべてのユーザー データを取得できます。このデータを行動データや検索リクエストと組み合わせると、製品やサービスをランク付けし、顧客に最も関連性の高い結果を提供するために使用できます。ジェスチャー検索などの機能をアップグレードしたり、音声検索を組み込んだりすることで、パフォーマンスを向上させることができます。アプリのユーザーは、より状況に応じた直感的な方法で AI および ML 検索を体験できます。ユーザーが提出した独自のクエリに従って、アルゴリズムは結果に応じて優先順位を付けます。
3. ユーザーの行動を予測する
マーケティング担当者は、性別、年齢、場所、アプリの使用頻度、検索履歴などのデータに基づいてユーザーの好みや行動をより深く理解できるため、AI および ML 対応のアプリ開発から大きな恩恵を受けることができます。マーケティング活動がより効果的になります。この情報を知っていれば。
4. より関連性の高い広告
この拡大を続ける消費者市場で競争に勝つ唯一の方法は、あらゆるユーザー エクスペリエンスをカスタマイズすることです。 ML を使用するモバイル アプリでは、興味のないアイテムやサービスをユーザーに提示することでユーザーの邪魔をするプロセスを排除できます。代わりに、各ユーザーの独自の好みやニーズにアピールする広告を作成できます。現在、機械学習アプリを開発する企業はデータをスマートに結合できるため、不適切な広告に費やす時間と費用の両方を節約し、ブランドの評判を高めることができます。
5. セキュリティレベルの向上
機械学習と人工知能は、強力なマーケティング ツールであるだけでなく、モバイル アプリの自動化とセキュリティも実現します。音声および画像認識を備えたスマート デバイスを使用すると、ユーザーはセキュリティ認証ステップとして生体認証情報を設定できます。プライバシーとセキュリティはすべての個人にとって大きな懸念事項です。したがって、彼らは常に、すべての詳細情報が安全かつ確実に保護されるモバイル アプリケーションを選択します。したがって、強化されたセキュリティ レベルを提供することは利点です。
6。 顔認識
Apple は、ユーザーのセキュリティと満足度を向上させるために、2017 年に初の Face ID システムを導入しました。これまでの顔認証には光に対する感度など多くの問題があり、眼鏡をかけたりヒゲを生やしたりして外見が変化すると識別できなかった。 Apple iPhone X には、AI ベースの顔認識アルゴリズムと Apple の精巧なハードウェアが組み合わされています。 AI と ML は、データベースに保存されている一連の特徴に基づいてモバイル アプリの顔認識に取り組みます。 AI を活用したソフトウェアは、顔のデータベースを即座に検索し、シーン内で検出された XNUMX つ以上の顔と比較できます。したがって、強化された機能が付属しています。そのため、ユーザーは外見に関係なく、モバイル アプリで顔認識機能を簡単に使用できるようになりました。
7. チャットボットと自動応答
現在、ほとんどのモバイル アプリケーションは AI を活用したチャットボットを利用して、顧客に迅速なサポートを提供しています。これにより実際に時間を節約でき、企業はカスタマー サポート チームが繰り返しの質問に答える困難を軽減できます。 AI チャットボットを開発すると、よくあるクエリや最も可能性の高いクエリをモバイル アプリに提供するのに役立ちます。そのため、顧客が質問をすると、チャットボットはすぐに同じ質問に応答できます。
8. 言語翻訳者
AI テクノロジーを利用して、AI 対応の翻訳者をモバイル アプリに統合できます。市場には多数の言語翻訳者が存在しますが、AI 対応翻訳者を際立たせるのに役立つ機能は、オフラインで作業できる機能に他なりません。手間をかけることなく、あらゆる言語をリアルタイムで即座に翻訳できます。また、特定の言語のさまざまな方言を識別し、希望の言語に効果的に翻訳することができます。
9。 不正検出
すべての業界、特に銀行と金融は詐欺事件を懸念しています。この問題は機械学習を使用することで解決され、ローン不履行、不正検査、クレジット カード詐欺などが減少します。信用スコアを使用すると、個人のローン返済能力と、ローンを返済することがどの程度リスクがあるかを評価することもできます。
10.ユーザーエクスペリエンス
AI 開発サービスを使用すると、組織は顧客にさまざまな機能やサービスを提供できます。これ自体がモバイルアプリに顧客を引き付けます。人々は常に、最小限の複雑さで多数の機能を備えたモバイル アプリケーションを求めます。より良いユーザー エクスペリエンスを提供することで、ビジネスのリーチが向上し、ユーザー エンゲージメントが促進されます。
この統合プロセスの結果を見てみましょう
モバイル アプリに追加機能や高度なテクノロジーを追加すると、開発期間中のコストが確実に高くなります。開発コストは、アプリケーションに組み込まれる高度な機能に直接比例します。したがって、お金を使う前に、それが生み出す結果について心配する必要があります。モバイル アプリにおける AI と ML の利点は次のとおりです。
- 人工知能は、反復的なタスクをより迅速に完了するのに役立ちます
- 正確さと完全性
- 改善された顧客体験
- ユーザーとのインテリジェントなインタラクション
- 顧客の維持。
AI と ML を使用したモバイル アプリの開発を可能にするトップ プラットフォーム
私たちが日常的に使用しているモバイル アプリに AI と ML がどのように実装されているかをご覧ください。
Zomato このプラットフォームは、メニューのデジタル化、パーソナライズされたホームページのレストランリスト、食事の準備時間の予測、道路検出の強化、ドライバーとパートナーの積極的な配車、ドライバーとパートナーの身だしなみの監査、コンプライアンスなど、さまざまなリアルタイムの課題に対処するためにいくつかの機械学習モデルを構築しました。もっと。
ユーバー は、機械学習に基づいて、到着予定時刻 (ETA) とコストをユーザーに提供します。
フィットネスを最適化する は、遺伝子データとセンサーデータに基づいてカスタマイズされたトレーニング プログラムを提供するスポーツ アプリです。
両方 Amazon & Netflixの 示唆的なメカニズムは、機械学習と同じ考え方に基づいて、すべてのユーザーに合わせた推奨事項を提供します。
Sigosoft は、モバイル アプリケーションで AI/ML 機能を活用できるようになりました。その方法と場所を見てみましょう。
Sigosoft では、お客様のビジネス タイプに適した幅広いモバイル アプリケーションを開発しています。これらのモバイル アプリはすべて、最先端の最新モバイル テクノロジーを搭載した方法で開発されています。クライアントに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供し、収益を加速するために、当社は開発するすべてのモバイル アプリに AI と ML を組み込みます。
AI と機械学習の統合に関しては、電子商取引用の OTT プラットフォームとモバイル アプリが主導的役割を果たしています。これらは、AI/ML が使用される最も一般的なドメインです。どのようなビジネスに携わっていても、レコメンデーション エンジンは重要な役割を果たします。したがって、人工知能と機械学習は不可欠です。
eコマースモバイルアプリ、ユーザーに役立つ製品の提案を提供するために、AI と ML の技術を使用します。
OTT プラットフォームに関しては、これらのテクノロジーをまったく同じ目的、つまり推奨に使用します。私たちが使用する技術は、ユーザーを好みの番組やプログラムに引き付けることを目的としています。
In 遠隔医療モバイルアプリでは、AI と ML を使用して、収集したデータに基づいて患者の慢性疾患を追跡します。
In フードデリバリーアプリ、これらのテクノロジーは、位置追跡、好みに応じたレストランのリスト、食事の準備時間の予測など、さまざまな用途に採用されています。
Eラーニングアプリ スマートなコンテンツを作成し、パーソナライズされた学習を提供するために、人工知能と機械学習に大きく依存しています。
最後の言葉、
AI と ML があらゆる面で私たちに多くのことをもたらしてくれるのは明らかです。モバイル アプリの一部として人工知能と機械学習を導入すると、改善のためのさまざまな可能性が開かれます。そして、その結果、収益も増加します。人工知能と機械学習は、間違いなく将来のモバイル アプリケーションにおいて重要な役割を果たすでしょう。今すぐ実行して、可能性の世界を探索してください。ここで シゴソフト、すべての高度な機能が組み込まれた、予算に応じたモバイル アプリケーションを開発できます。私たちに連絡して、完全にカスタマイズされた体験をしてください モバイルアプリ開発 次のプロジェクトのプロセス。