モバイルアプリ開発における機械学習の役割: 完全ガイド

導入

今日のモバイル アプリケーションの使用を変えているのと同じ要素である機械学習は、単なるありふれた言葉ではなく、ユーザー エクスペリエンスの向上からバックエンドの複雑な機能に至るまで、モバイル アプリケーション開発におけるイノベーションを定義するコア テクノロジです。

現在、ほとんどのモバイル アプリは、機械学習によって可能になった音声アシスタント、レコメンデーション エンジン、リアルタイム言語翻訳などの機能を使用しています。 5G テクノロジーの増加とモバイル データ トラフィックの爆発的な増加に伴い、ML は以前は想像もできなかった速度でアプリに統合されています。

この記事では、機械学習の基礎、機械学習がモバイル アプリケーション市場に与える影響、ユーザー エクスペリエンスを再考するために機械学習をどのように使用できるか、そして今後の状況について説明します。

機械学習とは何ですか?

機械学習は人工知能のサブセットです。明示的なプログラミングを行わずに、システムがデータから学習してパフォーマンスを向上させることができます。一連の命令でコーディングされる他のタイプのプログラミングとは異なり、ML アルゴリズムはデータをスキャンしてパターンを検出し、予測や判断を行います。

つまり、モバイル アプリ開発において、よりスマートで直感的なアプリケーションが実現します。たとえば、Netflix は番組の提案に ML を使用しており、Google 翻訳はリアルタイムの言語翻訳に ML を使用する別の例です。実際、すでに 19% の企業で使用されている AI ベースの予測分析は、アプリがユーザーがいつ何かを必要とするかを予測し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

その核となるのは、機械学習に関する 3 つの主要な概念です。

1. データ

機械学習は厳密にデータ駆動型です。特定のアルゴリズムが通過する必要があるデータが多ければ多いほど、より適切にパターンを捕捉し、非常に優れた予測を行うことができます。しかし、モバイル アプリケーションでは、ユーザーの対話性、位置履歴、購入記録、さらにはスマートフォンのセンサーなど、複数のソースから情報が得られる可能性があります。

たとえば、フィットネス アプリはユーザーがワークアウトをどのように行っているかを学習して特定の目標を提示する可能性があり、一方、食品配達サービスは過去の注文を使用して食事を提案する場合があります。

2. アルゴリズム

データを調べてそこから学習する数学的モデルはアルゴリズムと呼ばれます。次の 3 つのカテゴリが存在します。

教師あり学習:スパムメールの検出など、ラベル付きデータでトレーニングされます。

教師なし学習:アプリユーザーを行動ごとにグループ化するなど、ラベルのないデータのパターンを特定します。

強化学習:ゲーム アプリと同様に、試行錯誤から学習し、時間の経過とともに改善されます。

3. モデル

機械学習モデルは、データに基づいてアルゴリズムがトレーニングされるときに生成されます。機械学習モデルを使用すると、意思決定プロセスを自動化したり、予測を生成したりできます。モバイル アプリケーションの場合、これには異常、提案されたコンテンツ、またはユーザーの選択の予測が含まれる場合があります。

モバイルアプリにおける機械学習の実例

レコメンデーション システム:Spotify や YouTube などのほとんどのアプリは、ML を使用して、実際にユーザーが視聴して楽しめそうな曲やビデオをユーザーに表示します。

音声アシスタント: Apple の Siri と Google アシスタントは、NLP を使用して、ユーザーがコマンドを与える際に使用した単語を理解します。

画像認識: ML は、Google フォトなどのアプリで写真を自動的に分類および並べ替えるために使用されます。

予測テキスト:入力の精度と速度を向上させるために、Gboard などのキーボード アプリは機械学習を使用して、ユーザーが次に入力する可能性のある文字を予測します。

機械学習がモバイルアプリ開発に与える影響

1. パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス

機械学習はユーザーの行動を学習することでアプリをスマートにします。ユーザーデータの分析により、アプリはカスタマイズされたインターフェイス、コンテンツ、パーソナライズされた通知を提供できるようになります。たとえば、フィットネス アプリは ML を適用して、個人のパフォーマンスと目標に合わせてカスタマイズされたワークアウト プランを考案します。

AI を活用した予測分析により、アプリは 2025 年までに同じインタラクションが 2 つも存在しないように、各ユーザーのエクスペリエンスをパーソナライズできるようになります。

2. セキュリティと不正行為の検出の向上

モバイル アプリケーションの最大の懸念事項の 1 つはセキュリティ要素です。金融や電子商取引などの分野では、セキュリティの保証が最も重要です。 ML を使用すると、ユーザーの不審な行動のパターンを開発することで不正行為を検出できます。たとえば、多くの決済アプリケーションは最近、ML を使用して、疑わしい取引にリアルタイムでフラグを立て始めています。

3. 5Gインテグレーションによる高度な機能

5G の普及により、モバイル アプリの機能の世界が変わります。 2022 年の時点で 5G を使用しているのは世界のモバイル接続の 10% のみであると報告されていますが、この 10 年の終わりには 50% を超える普及が見込まれています。このような帯域幅の拡大と速度の高速化により、AR エクスペリエンスやリアルタイム ビデオ処理など、より強力な ML 主導の機能が提供されます。

4. アプリのパフォーマンスの向上

モバイル データ トラフィックは、2028 年までに月あたり 330 エクサバイトに急増すると予想されています。したがって、開発者は、このような爆発に対処するためのより効率的なソリューションを必要としています。 ML はバックエンド プロセスを最適化し、待ち時間や遅延を減らしてアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。また、オンライン ストリーミング プラットフォームは ML を使用して、ネットワーク状況に基づいてビデオ品質をリアルタイムで動的に調整し、完璧な視聴を実現します。

5. より賢い提案

e コマース アプリからストリーミング音楽に至るまで、すべてに ML の原理に基づいて動作するレコメンデーション エンジンが搭載されています。これらのアルゴリズムは、閲覧履歴や好みに基づいて、製品、プレイリスト、または記事を提案します。一般に、企業が ML 主導のレコメンデーションを使用すると、顧客は関与し、維持されます。

6. 音声および画像認識

Siri や Alexa の音声アシスタントでは、音声認識と NLP は主に ML に依存しており、Instagram などのアプリは画像ベースのプラットフォームで ML を利用して、自動タグ付けやコンテンツのモデレーションを支援するなど、ユーザーのやり方を再定義したこの種の機能が数多くあります。ハンドヘルドデバイスとの通信の様子。

最後のメモ

機械学習はモバイル アプリ開発の未来であるだけではありません。特にアプリケーションの動作方法やユーザーとアプリケーションの操作方法という点では、それはすでに存在しています。 ML を利用して業務を改善する企業が増えるにつれ、よりスマートで直感的なアプリに対する需要は高まる一方です。

機械学習市場は、今後数年間で大幅に拡大し、2024 年から 2030 年までの CAGR は 36.08% になると予想されています。パーソナライズされたエクスペリエンス、強力なセキュリティ、シームレスなアプリのパフォーマンスなど、ML はモバイル アプリが達成できることの新しい基準を設定しています。 。

開発者、企業、およびソフトウェア開発会社にとって、モバイル アプリ業界で優位に立つ唯一の方法は、変革の可能性を秘めた機械学習を歓迎することです。アプリ開発における次の大きなイノベーションは、データ パターンによって実現される可能性があります。