ウェアラブルAI：デジタル世界にとっての実装の意味

ウェアラブルは私たちの生活の一部であり、長年にわたって重要なデジタル変革を遂げてきました。 最初のデジタル補聴器が最初にリリースされた1980年代には、今日までそれが私たちの生活の本質的な部分になるとは想像もできませんでした。 現在のシナリオでも、フィットネス業界のAIは、フィットネスの目標をパーソナライズするのに役立つAIウェアラブルを組み込むことで、ジム設備なしでよりスマートなトレーニングを可能にしています。

Apple Watchが導入されてからアクティビティトラッカーが急増した2004年から、ウェアラブルテクノロジーの年と呼ばれていましたが、ウェアラブルセクターで起こっている革新は、完全な変革にほかなりません。

しかし、この記事を読んでいる今日から数年前までの間に、ウェアラブルデバイスの魅力が失われ始めた時期がありました。これは主に、人々が自分のカウントを追跡したり、スマートで電話通知を受け取ったりすることに飽きてしまったためです。見る。 これは、ウェアラブルをよりスマートにするという話がラウンドを始めた時期でした。

今日に至るまで、ウェアラブルテクノロジーのアプリケーションをインテリジェントにして、ユーザーがすべてのインタラクションの背後で得られる価値を包括的にする準備が進んでいます。 この準備には、ウェアラブルAIという名前が付けられています。 ご想像のとおり、このセクターは、世界に人工知能とウェアラブル技術が組み込まれたことから生まれたものです。

実際、フィットネス業界は、モノのインターネット（IoT）アプリケーションと最先端の人工知能（AI）製品の普及の結果として、大きな変化を目の当たりにしています。 Reports and Dataによると、フィットネスアプリ市場は2027年までに年間収益146.4億ドルを生み出し、フィットネスアプリユーザーは約1億20万人になります。

それが証明されたら、破壊的技術が顧客に何をもたらすかを見てみましょう。

目次

1. 人工知能が解決するウェアラブル業界の欠点
2. ウェアラブル人工知能市場周辺の統計
3. ウェアラブルテクノロジーにおけるAIのユースケース
4. ウェアラブルテクノロジーへのAIの組み込みに関連する課題

人工知能が解決するウェアラブル業界の欠点

AIテクノロジーソリューションを必要とするウェアラブルテクノロジーの問題は2つあります。

一方では、アクションアイテムの欠如という点でユーザーが直面する問題があります。 これを想像してみてください。スマートウォッチが1日に300歩歩いたことを通知するとします。 さて、あなたはその情報をどうしたいですか？ 理想的な歩数が何であるか知りたくありませんか？ または、前日の歩数との比較が必要ですか？ または、ステップがフィットネスの目標にどのようにつながるか、目標を達成するためにさらにいくつのステップが必要かについての情報が必要ですか？

反対側では、ウェアラブルサービスプロバイダーに「次のステップの問題は何ですか」があります。 身体から情報を取得し、バイタルをユーザーに通知するというアイデアに基づいて構築された場合、ユーザーが価値提案を求め始める時期が来ます（ただし、追跡するように考案された医療用ウェアラブルアプリの場合、インスタンスはほとんど発生しません）バイタル）。 サービスプロバイダーにとって難しいのは、拡張モデルについて考えることです。これは、フィットネスAIが解決するウェアラブルの課題の1つです。

AIテクノロジーは、強力な武器である機械学習の背後にあり、ユーザーが提供する大量のデータを実用的なインテリジェンスに変換するという素晴らしい仕事をしています。 それはあなたのユーザーとあなたのビジネスを次のステップで助けます。 実際、人工知能スマートウォッチは、フィットネスと健康の目標をリアルタイムで監視できるようにするためのベンチマークを作成しています。

フィットネスAIとウェアラブルの収束の台頭に光を当てるいくつかの統計を調べてみましょう。

ウェアラブル人工知能市場周辺の統計

ウェアラブルインテリジェンス市場は、2025年までに1,800億米ドルに達する準備ができています。 AIとウェアラブルの成長を促進するAIとウェアラブル技術のトレンドがあります：

• 多数のサウンドウェアラブルアプリ開発会社によって導入された絶え間ない革新に加えて、デザイン、機能、および利用可能なさまざまなウェアラブルデバイスの継続的な改善。
• Qualcomm Snapdragon Wear3100プラットフォームなどの強力なプロセッサでのエッジコンピューティングの出現
• 強化されたAIアルゴリズムと、5Gなどのワイヤレス接続の進歩により、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供するための機能が向上しています。
• スマートウェアラブルデバイス市場は2桁の成長を維持することができ、2018年から2022年の間に7億8000万台が販売される予定です。

ウェアラブルテクノロジーにおけるAIのユースケース

ウェアラブルデバイスでの人工知能の使用例は、現在、ヘルスケアと安全性、AR / VRの強化、インテリジェントアシスタントの2つの主要なカテゴリに分類されています。

拡張現実と仮想現実の強化

ヘルスケア分野でのVRとウェアラブルの役割は、すでに市場で非常に普及しています。 ただし、必要なのはそれらをインテリジェントにすることです。

ウェアラブルAIの最初で最も注目を集めているユースケースは、AR / VRセグメントへの組み込みに見られます。 拡張現実と仮想現実のブレンドを使用する複合現実デバイスは、ウェアラブル業界にAIテクノロジーを組み込むことで大幅に強化できます。 現在の複合現実ヘッドセットを機能させるには、強力なPCまたはスマートフォンのいずれかに接続する必要があります。 ただし、それらのパフォーマンスはプロセッサの能力に依存します。

AIは、ヘッドセットのパフォーマンスをユーザーが現在必要としているものに調整することで、ウェアラブルワークロードを下げることができます。 インテリジェントマシンは、ユーザーとその環境との対話を通じて、ユーザーの好みや表示する必要のある情報を理解し、複合現実で経験する待ち時間を短縮することができます。

例： HoloLens 2で、Microsoftは、ユーザーに広範なエクスペリエンスを提供するための専用AIコアプロセッサを組み込むことを発表しました。 今後、ゲーム業界でより多くのAIウェアラブルデバイスが登場するでしょう。

インテリジェントウェアラブルアシスタント

ウェアラブル技術のアプリケーションが増加しているため、人工知能デバイスは真のアシスタントになり、顧客体験を向上させています。 ウェアラブルでのAIAnalyticsの使用例は、ガジェットと高度なセンサーがスマートアパレルに組み込まれ、パフォーマンスと洞察を向上させるための実用的なアドバイスに加えて、メトリックのリアルタイム通知をユーザーに提供するスポーツの世界でかなり明白です。怪我のリスクを下げる。 これの正当な例は、人工知能スマートウォッチです。

スポーツ業界以外にも、イベントや旅行のユースケースで、フライトのタイミングや映画のスケジュールがユーザーに通知される場合に見られます。

例：ウェアラブルテクノロジーとフィットネスAIの組み合わせを使用している企業について話すとき、GoogleとAppleの両方が、アシスタントサービス（GoogleアシスタントとSiriをWatch、EarPods、その他のウェアラブルと同期する機能）を提供しています。

健康と安全

ヘルスケアにおけるAIとウェアラブルテクノロジーのユースケースが最も求められています。 個人レベルでは、ヘルスケアのAIとヘルスケアのウェアラブルの両方のテクノロジーが、セクターを破壊的にするために多くの努力を払っています。 AIとウェアラブルの組み合わせが、ヘルスケア業界の応答性と予防性を大幅に向上させるのに役立つ方法は複数あります。

• このテクノロジーは、自然言語処理とコンピュータービジョンを通じて、視力のある人々が小道、建物、歩道、縁石などの都市で認識する視覚的な手がかりを学習します。次に、視覚障害のある着用者を支援する自然な音声の手がかりに変換することで、情報を使用します。街中を快適に移動します。
• リアルタイム監視による機械学習は、すべての発作パターンを学習するのに役立ちます。 AI機能を備えたこれらのウェアラブルデバイスは、てんかんを患っている人が着用でき、パターンが認識された場合に警告を発することができるため、時間内に道路を離れたり、安全な場所に到達したりする時間ができます。
• 機械学習の助けを借りて、自閉症スペクトラム障害の子供たちのストレッサーと感情的な覚醒の生理学的マーカーを監視することによって、意味のあるデータを作成することができます。 これにより、介護者が潜在的な前兆を特定するのに役立ち、ヘルスケアにウェアラブルとAIを導入することで、ヘルスケアとケアの領域をより予防的にすることができます。

ウェアラブルテクノロジーへのAIの組み込みに関連する課題

バッテリー寿命：ウェアラブルフィットネスデバイスの開発と評価中、 AIプロジェクト管理サイクル全体における私たちの重要な課題の1つは、バッテリー寿命の管理でした。 AIウェアラブルの計算能力はスマートフォンに比べてはるかに少ないため、バッテリーは理想よりもはるかに早くなくなる傾向があります。 ウェアラブル技術開発プロセスでこれに対抗するために私たちが従った2つのアプローチは、A。エッジコンピューティングを通じて必要なデータのみを処理し、B。最小限の使用をサポートする方法でコードを最適化したことです。

プライバシー：人工知能ウェアラブルの実装を成功させるには、大量のデータが必要です。 このシナリオでは、プライバシーを最優先事項として維持することが非常に重要です。 開発プロセス全体を通して、特定の情報を収集する必要があるかどうかを自問し続けなければなりませんでした。 次に重要なことは、派生データをその場で計算することでした。 これらすべての対策は、ウェアラブルアプリ開発サービスのコストを大幅に増加させる傾向があり、スタートアップ起業家にとっては気になることがあります。

セキュリティ：いくつかのセキュリティがあります。顔認識にウェアラブルカメラを使用するような機密性の高いAIです。 Fまたはそのようなデバイスでは、ウェアラブルアプリの開発プロセスでデバイス上のデータ処理を利用することが私たちの優先事項でした。 エッジコンピューティングを使用すると、パブリッククラウドサービスまたはプライベートクラウドサービスを介してデータを送信する必要がなくなります。 この回避により、高レベルのプライバシーが提供されます。 ただし、データの送信が必要な場合は、データ全体を暗号化する方法に従います。

概要

要するに、人工知能技術を搭載したウェアラブルデバイスは、企業がデジタル化の新しい分野を開拓し、生活とROIを改善するのに役立っています。 世界中の業界やドメインは、すでにAIによるイノベーションを深く掘り下げ始めています。 素晴らしいアイデアを思いついた場合は、関連するコストを見積もるのに役立つ、経験豊富なウェアラブルアプリ開発会社を探し始めてください。