モバイルアプリで最も役立つ 8 つの AI 機能

人工知能は、私たちが住む世界を絶えず混乱させています。ビジネスにおける AI は、ヘルスケア、電子商取引、金融など、さまざまな業界で使用されています。 AI 機能には、機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどのテクノロジが含まれます。 AI は、モバイルアプリ開発の革新的なテクノロジーにもなり得ます。

モバイル アプリに実装できる最も興味深い AI 機能を探しているなら、もう探す必要はありません。 簡単にふるいにかけるのに役立ついくつかの例を、それらが提供する機能別に並べ替えました。

モバイル アプリに実装する AI ベースの機能ベスト 8

1. 製品の推奨事項

AI を活用した製品レコメンデーションは、e コマースやストリーミング アプリなど、あらゆる種類のアプリで使用できます。 機械学習モデルは、収集した情報を関連付け、それに基づいて予測を行います。 システムは、顧客の好みと提供される製品についてトレーニングされると、アイテムの推奨を開始できます。 このようなレコメンデーションは、たとえば広告やモバイル アプリ内に表示されるため、プロモーションやアップセルの効果的な方法となります。

最も人気のある例の 1 つは Netflix です。これは、同様の興味を持つ他のユーザーが視聴したものに基づいて映画や番組を提案します。 実際、視聴された動画の 75% はレコメンデーションの結果です。 このようなメカニズムのおかげで、ユーザーはコンテンツに夢中になり、定期購読を更新することがよくあります。

もう 1 つの優れた例は、ポーランド最大のオーディオブックと電子ブックの拠点である Empik Go で、モバイル デバイスから簡単なサブスクリプション モデルでアクセスできます。 ユーザーは、アプリでのアクティビティの履歴に基づいて、オーディオブックや電子ブックのパーソナライズされたおすすめを見ることができます。

ファッション業界に関して言えば、AI 機能は、色、形、スタイルなどの好みに応じて製品のレコメンデーションを強化できます。

2. 顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションは、相互の特性に基づいて顧客をグループに分類することで構成されます。 したがって、企業は正確なターゲット グループに売り込み、パーソナライズされたキャンペーンを実行できます。 AI を活用したセグメンテーションにより、セグメントの自動更新とこれらのプロセスのスケーリングが可能になります。 AI アルゴリズムのおかげで、システムは推測することなくデータを分析でき、人間が見落としがちな相関関係を見つけることができます。 このようにして、企業は収集された情報のみに基づいて隠れたパターンを見つけ、顧客を分類することができます。

顧客セグメンテーションは主に、適切な電子メールを送信し、可能な限り正確な広告を実行し、パーソナライズされたオファーを提示するために使用されます。 Play24 は、顧客のプロファイリングに基づいてプランを生成するモバイル アプリで、ユーザーに関する情報を使用して適切なオファーを提案します。

3. 音声アシスタントとテキスト チャットボット

ボットは、さまざまな方法でユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 まず第一に、AI を活用したアシスタントとテキスト チャットボットは、顧客の問題を解決し、人間のエージェントよりも迅速に質問に答えることができます。 もう 1 つの可能性は、会話形式の購入プロセスを説明する用語である会話型コマースにボットを使用することです。 このようなショッピング アシスタントは、消費者に最も適した製品を推奨するために、消費者の好みを尋ねることができます。 会話型コマースは、ライブ チャットやあらゆる種類のメッセージング アプリのチャットボットを指すこともあります。 一部のブランドは、ボットの名前、アバター、およびブランドの声を表現する言語スタイルで明らかにできるチャットボットのパーソナリティを使用して、エンゲージメントと信頼を高めています。

AI を活用した音声アシスタントとチャットボットを開発する

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企業は、Google、Amazon、または Apple が提供する音声アシスタントを利用できます。 Google アシスタント、Siri、Alexa との統合により、ユーザーはこれらのアプリを操作して、オンライン ショッピング、カスタマー サポートの利用、食事の注文、フライトの予約、その他のサービスの利用を行うことができます。

たとえば、CEE 地域最大の保険グループである PZU は、旅行保険のモバイル購入をサポートする保険アシスタントを提供しています。 Google ダイアログフロー上に構築された自然言語理解により、顧客は会話型インターフェースを操作して、カスタマイズされたオファーをすばやく見つけることができます。

モバイル アプリでチャットボットを使用したもう 1 つの優れた例は、Timesheets です。 これは、優れた会話体験を提供するために、Google Assistant、Alexa、Siri、および Slack と Google Chat と統合されたタイム トラッキング ソリューションです。 ユーザーは、タスクに費やした時間をより迅速かつ簡単に記録できるため、ワークフローが向上します。

4. 画像認識

コンピューター ビジョンの最も一般的なユース ケースの 1 つは、画像認識です。 これは、AI アルゴリズムがデジタル画像内のオブジェクトを識別するプロセスです。 このテクノロジーは、たとえば、ビジュアル検索オプションなどの多くの機能を強化できます。 BooHoo などの一部のオンライン ストアでは、ビジュアル検索のおかげで、顧客は目的のアイテムをより速く見つけることができます。 消費者は、結果として同様の製品を受け取るために写真をアップロードできます。 画像認識は、モバイル アプリに広く適用できます。

たとえば、Planter は高度なオブジェクト認識を使用して植物の種類を識別し、適切な手入れ方法をユーザーにアドバイスします。 この Flutter モバイル アプリの分類モデルは、畳み込みニューラル ネットワークに基づいており、転移学習によってトレーニングされます。 さらに、分類はユーザーのデバイスでのみ実行されるため、アプリのパフォーマンスが向上します。 これは、AI 機能が写真に基づいてオブジェクトを識別できる方法であり、この場合、水やりの指示と必要な種類の土壌または肥料についてユーザーをガイドします。

Google では、いくつかの目的で画像認識を使用しています。 たとえば、 Google レンズテクノロジーを使用すると、ユーザーがカメラを向けているオブジェクトを検出できます。 Google アシスタントは、特定のオブジェクトが何であるかを答え、適切な情報、提案、翻訳をユーザーに提供できます。

Google マップは、画像認識と拡張現実のおかげでユーザーを正確にガイドするライブ ビューを提供します。 2D マップをたどる代わりに、ユーザーは現実世界に配置されたルートを取得できます。

5. 顔検出

顔認識は、顔のテクスチャや形状などの固有の特徴を分析することにより、デジタル画像またはビデオから人物を識別および検証できるAI ベースの生体認証機能です。 この技術は、さまざまなモバイルアプリに適用できます。

顔認識は、アプリのセキュリティを強化するのに役立ちます。 たとえば、BNP パリバ銀行には、GOmobile アプリでのアクセスを承認するための顧客確認 (KYC) メカニズムが含まれています。 これにより、顧客は銀行の支店に出向くことなく口座を開設することができます。 GOmobile は ID を人物の顔のビデオ レコードと比較します。

顔検出に関して言えば、それを利用する最も人気のあるアプリのいくつかは Facebook と Instagram です。 これらのソーシャル ネットワークは、ストーリーを公開する際にコミュニティに関与するのに役立つフィルターを提供します。 顔検出と拡張現実により、ユーザーはストーリーにエフェクトを追加できます。 Facebookがクリエイターに配信するソフトウェアであるSpark ARは、3つの異なる表情（キス、笑顔、驚き）を識別し、人の手を追跡することもできます. ビデオの各フレーム (毎秒 30) でフィルターが実行されるため、アルゴリズムはスマートフォンで直接実行され、プロセスを高速化します。

6. クレジットスコアリング

AI ベースのクレジット スコアリング ソリューションは、予測分析を適用します。 課題は、申請したローンを返済する確率を予測することです。 このようなソフトウェアは、他の銀行や保険会社などから入手できる顧客に関するインターネット上の情報と、ソーシャル メディア活動を含むオンラインでの行動を分析します。 これにより、銀行は特定の顧客に融資を許可するかどうかについて十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

Nextbank は、AI を利用したクラウドベースのクレジット スコアリングを使用して、複数のソースからの数百のデータ ポイントを処理します。 機械学習アルゴリズムは、信用履歴、口座操作、人口統計、ローン パラメータなどに関する情報を分析します。 自動化されたスコアリング エンジンは、リスクの高いローンを正確に特定し、手動でデータを分析する時間とお金を節約できます。

7. 自動提案と自動修正

これらの機能は、今日多くのモバイル アプリで必要になる可能性があります。 テクノロジーが私たちの生活に取り入れられるようになると、タイピングなどのさまざまなプロセスを高速化するために AI が役立ちます。

Google 検索は、オートコンプリート AI 機能を利用して最も可能性の高いフレーズを提案し、ユーザーが目的のコンテンツをより迅速に見つけられるようにします。 小さな画面での入力は難しい場合があるため、モバイル エクスペリエンスでは特に重要です。 Google は、オートコンプリート フレーズを「提案」ではなく「予測」と呼ぶことを好みます。 これは、ユーザーが自分で入力した内容を取得できるようにシステムが設計されているためです。

もう 1 つの例は、ユーザーから学習して適切な単語を提案する直感的なキーボードである SwiftKey です。 ユーザーは異なる言語を切り替えても、適切な修正を得ることができます。

8. テキスト生成

AI ベースのテキスト ジェネレーターは、詩、記事、その他の種類のテキストを作成するために、人間のライターに取って代わることができます。 実際、アイデアは上記のオートコンプリートに似ています。 ニューラル テキスト ジェネレーターは、最も人間らしい提案を予測するために、分析する膨大な量のデータを必要とします。

たとえば、TalkToTransformer.com は、800 万の Web サイトに基づく機械学習を使用して、推測と実際のテキストを比較しています。 結果は文法的に正しく、トピックに関して首尾一貫しています。

無限のテキスト アドベンチャー ゲームである AI Dungeon は、ニューラル テキスト生成の並外れた例です。 AI Dungeon は、大規模なディープ ニューラル ネットワークを使用して魅力的な体験を提供します。 プレーヤーは、開発者から提供されたオプションから選択するのではなく、次に何をするかを自分で決定します。

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実際、この最も興味深い AI 機能のリストをさらに続けることができます。 代わりに、お客様のビジネス ニーズについてお話しし、優れたソリューションでモバイル アプリを強化することはできますか?

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