AIを使用して次世代モバイルアプリを開発する方法
公開: 2018-04-20Shazam、Siri、およびMigrane Buddyに共通するものは何ですか？ いつものことのほかに、それらはすべてアプリであり、すべて数百万のブランドであり、すべて数十億のユーザーベースがありますか？
答えは、彼らが運用しているテクノロジー、つまり人工知能です。
AIは、多くの苦労の末、ついにIBMとAmazonのオフィスを離れ、常にアクティブになっているデバイスであるモバイルを通じて消費者の生活に参入しました。 そして、それが持っている力は、収容するには大きすぎるものです。
AIは、機械学習、予測分析、ディープラーニングなどのサブフィールドを使用することで、提供する機能とそれに続くマーケティング活動の両方の観点から、モバイルを利用する企業がパーソナライズを次のレベルに引き上げるのを支援してきました。 実際、これらのメリットは非常に普及しているため、次世代アプリは企業が新しい標準をグラフ化する方法になっています。
そして、それだけではありません。
モバイルアプリでの人工知能アプリケーションの6つのユースケースは次のとおりです–
1.自動推論
この機能は、論理的および分析的推論を使用して問題を解決するアプリを作成する科学と芸術の融合であり、マシンが定理を証明し、チェスの試合に勝ち、パズルを解くのに役立ちました。 この機能により、AIマシンは病院にチェックインする患者の数を判断し、株取引を行い、さらにはジェパディをプレイすることができます。
この機能を組み込んだモバイルアプリ会社はたくさんあります。 そのような会社の1つがUberです。 ライドシェアリングアプリは、ドライバーのルートを最適化し、ライダーが目的地に早く到着できるように論理的推論を使用します。 推論アルゴリズムは、ルートを時間的にも方向的にも使用したドライバーから収集されたデータの何兆もの部分を調査し、時間をかけて情報に到達します。
2.レコメンデーションサービス
これはおそらく、モバイルアプリでのAIテクノロジーの最も効果的で最も単純なアプリケーションであり、ほとんどすべてのmCommerceアプリケーションで見られます。
アプリのリリースから1年以内に失敗した最大の理由は、ユーザーを継続的に引き付ける関連コンテンツを提供できなかったことです。 サイトに新製品を継続的に追加する必要がありますが、ユーザーに「これを購入した顧客も購入しました」オプションが表示されるまで、また表示されない限り、アプリセッションとコンバージョン率が低くなる可能性があります。
モバイルアプリは、ユーザーの選択を測定し、学習アルゴリズムにデータを入力することで、ユーザーが購入を呼びかける可能性が最も高い推奨事項を作成します。 これは、Amazonなどの多くのmCommerceアプリや、PrimeVideoやNetflixなどのエンターテインメントモバイルアプリにとって強力な収益源の1つです。 AIタイプは、主にmコマースおよびエンターテインメント業界で使用されていますが、コンテンツのアップセルまたはクロスセルにふけるビジネスであれば、このAIタイプを使用できます。
3.行動パターンの学習
ほとんどのプラットフォームには、今後のセッションをよりスムーズにするために、ユーザーの購入パターンを知る機能があります。 たとえば、ハーフヒューマン、ハーフボットのホテル予約サービスであるSnaptravelは、NLP（自然言語処理）と機械学習を使用して、ユーザーのニーズに合ったリアルな会話を行います。 人間と対話するとき、ボットが動けなくなるたびに、人間のチームが引き継ぎ、次回の状況に対処する方法をボットに教えます。
AIがユーザーの行動を学習し、その情報を使用するもう1つの最もよく見られる例は、オンライン決済の場合の不正検出です。 AIのパターン検出メカニズムは、クレジットカードの詳細と購入履歴を発生時に調べ、学習を使用して、最近購入したものがあなたの購入と一致していないかどうかを確認します。
4.アプリの感情をデコードする
AIの感情分析機能は、店舗、ソーシャルメディア、フォーラム、さらにはメッセージングプラットフォームなど、あらゆる場所でアプリについて話されていることを追跡することで、ユーザーがアプリをどのように操作しているか、どの競合他社とどのようにやり取りしているかについての洞察を提供します。あなたを比較するなど
感情分析は、どの機能を追加する必要があり、どの機能をアプリ機能のスイートから削除する必要があるかについての直接的な情報を提供します。 AIは、ユーザーがアプリをどのように操作しているかに関する情報を取得するだけでなく、さまざまなプラットフォームでのユーザーの行動に関連する情報にアクセスするのにも役立ちます。 次に、ユーザーが頻繁に使用するプラットフォーム、時間、目的などを知ることができます。
5.パーソナライズする能力
一部のタクシー予約アプリで、通常の乗車時間の前後に割引メッセージが表示されるのではないかと思ったことはありませんか。 または、お気に入りのレストランアプリが、あなたが食べたい食べ物をどのように提案しているのでしょうか。 それはすべてAIのおかげです。
このAI機能をモバイルアプリに統合することの最大の利点の1つは、デバイスの使用状況データのユーザーの場所（アクティブな時間、使用するアプリの種類、話す人）にブランドが完全にアクセスできることです。ほとんど、彼らが最も訪問するプラットフォームなど。
その情報を使用して、企業は同じアプリで割引を提供する一方で、別のアプリにキャッシュバックを提供することに焦点を当てます。 AIを使用すると、ブランドはパーソナライズを完全に別のレベルに引き上げることができるため、CRMモデルの再定義に役立ちます。
6.絶えず変化するユーザーライフに予測性を追加する
人工知能の機械学習サブフィールドで話題になっているのは、アプリユーザーの予測分析を行うときに役立つものです。 オンデマンドの薬配達アプリがあり、予測分析の助けを借りて、薬が間もなく終了し、再注文する必要があることをユーザーに通知できるようになります。
予測分析は、期間トラッカーや天気予報アプリケーションなどのアプリが基づいているものです。
始めたばかりの場合は、2つの方法で機能を使用できます。予測分析に基づいてアプリ全体を作成するか、モバイルアプリでアクティブな状態を維持するために製品または割引情報を展開し続けるために使用します。 または、メッセージングアプリで拡張機能を起動することもできます。これにより、ニューラルネットワークを利用して、Googleのように自動応答を送信できます。 多くのオプションと混同している場合は、明確にするためにパートナーアプリ開発会社に連絡してください。
人工知能がモバイルアプリと出会ったときに何が起こるかについては、他にも多くのユースケースがあります。 AIとアプリの組み合わせに関しては、何かがうまくいかず、会社の成長とは逆の方向に進む可能性はめったにありません。
ただし、AIがもたらすパワーをアプリが完全に活用できるようにするために、モバイルアプリの開発者も考慮しなければならないことがいくつかあります。 それらが何であるかを見てみましょう–
- フローに沿ってアプリ全体をAIと機械学習の定義にする代わりに、アプリケーションの一部にそれらを組み込みます。 タクシー予約アプリがあるとします。不気味で行きたい場所を人々に伝える代わりに、AIを使用して時間と距離を計算したり、乗車履歴に基づいて割引を提供したりします。
- 機械学習ベースのモバイルアプリの開発に使用される、利用可能なすべてのプラットフォームの詳細な機能を理解してください。 多くの場合、ここに私たちが一般的に使用する5つがあります– Api.ai、Wit.ai、IBM Watson、 Microsoft Azure 、およびTensorflow。
- 構造化データと非構造化データを分割する方法と、アプリをグローバルに遠ざけるのに役立つ意味のある情報に変換する方法を知っているアルゴリズムの開発に投資します。
これまで、AIが一般的なモバイルアプリをゲームを変えるアプリにする方法について説明してから、アプリ開発者がAIを使用する際に考慮すべきいくつかのヒントを検討しました。 次は何？ 次のモバイルアプリに人工知能を組み込むための最良の方法については、AI開発者のチームにお問い合わせください。