モバイルアプリにおける機械学習の応用例

Juned Ghanchi氏がトップについて書いています。 機械学習 モバイルアプリケーションの中には、私たちの多くが日常的に使用しているアプリケーションもあります。

Mobile apps, thanks to their all-pervading and all-encompassing role across all spheres of life, have been the subject of several state-of-the-art technologies and innovations. For mobile apps to stand out from the crowd, new technologies are playing an instrumental role. As the demand for personalised user experience is exponentially growing across all digital applications, new technologies like 機械学習 そして 人工知能 are playing a decisive role in meeting this demand. 

しかし、機械学習はどのようにしてモバイルアプリケーションを強化できるのでしょうか？モバイルアプリの開発者は、顔認識や人物検出からパーソナライズされたレコメンデーションエンジンに至るまで、強化された機能を提供するために機械学習を利用しています。ここでは、モバイルアプリにおける興味深い機械学習のアプリケーションを紹介します。 

金融・銀行

金融・銀行業界における予測分析は、クラッシュ、経済バブル、トレンドなどを正確に予測することで、企業がリスク要因から逃れ、成長機会を最適化するのに役立つため、非常に重要な意味を持っています。 保険のスタートアップ レモネード は、MLやチャットボットを活用して保険サービスを提供するスマートフォンアプリの提供を開始しました。 

ヘルスケア 

Healthcare is another crucial sector, where machine learning is expected to play a massive role. From precision-driven diagnosis based upon the user behaviour to making way for more proactive and responsive healthcare based on patient input, this technology can bring a lot of efficiency and reliability to the modern healthcare practices. For certain life-threatening diseases like cancer that demands early detection and diagnosis, proactive learning of the patient’s symptoms can really play a vital role. Machine learning can also pave the way for more personalised medication and treatment for ailments of different nature. ウェアラブル とその関連する携帯電話アプリのプレイは、現在大きな役割を果たしており、リアルタイムで健康をモニターし、フィードバックを提供するのに役立っています。 

小売・eコマース 

eコマースストアを含む小売業界全体において、お客様の行動や習慣を知ることは非常に重要な役割を果たしています。お客様の好みや傾向、意図を知ることで、店舗はお客様のニーズや選択肢をより正確に、適切な形で提供することができます。また、ユーザーの入力情報に基づいてパーソナライズされたレコメンドを提供することで、販売機会をより的確に捉えることができます。電子商取引が行われている主な分野は以下のとおりです。 アプリ開発者 MLベースのインサイトは、商品検索、レコメンデーション、トレンド予測、プロモーション、不正防止の仕組みなどに活用されています。 MLを使ったモバイルショッピングアプリの例としては、EC大手のAmazonがあります。 

広告・マーケティング

いくつかのブランドは、ターゲットとなるユーザーに関連性の高い広告を表示するためにMLの力を活用しています。 コカ・コーラ for example, uses an image recognition algorithm to automatically detect images of its products when users upload photographs on social media. Based on this information, it then taps into the conversation and generate ads to relevant audiences. Some companies are also using geolocation to show you mobile notifications when you’re closer to a store you’ve already looked up products on. 

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モバイルアプリにおける機械学習のリアルワールドアプリケーション 

Netflix

Netflix, the streaming video and media app, utilises machine learning to provide enhanced user experience and improve user engagement. Netflix uses ML to cater to the user’s preferences, choices and intent, based on user activities. Netflixリサーチ は、ネットワーク全体でMLがどのように効果的に使われているかを説明しています。  

Tinder

世界的な人気を誇る出会い系アプリ「Tinder」は、ユーザーのエンゲージメントと満足度の面で、他のあらゆる出会い系アプリの中で、すでにあらゆる記録を塗り替えています。Tinderは現在、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの意図や好みをより正確に理解し、右スワイプする可能性の高いプロフィールを表示する方法を考えています。VoxによるTinderのアルゴリズムの説明 これ. 

Snapchat

Machine Learning is not only about offering customers perfect recommendations to ensure a consistent sales output. Snapchat is one of the few successful apps that utilised the full-length capabilities of Machine Learning technology. Filters like 3D Paint in Snapchat are great examples of how augmented reality and ML can be used side together for enhanced computer vision. 

グーグルマップ

Google Mapsでの機械学習の利用は、この技術がエンドユーザーに最適な効率と使いやすさを提供できることを示すもう一つの顕著な例です。Google Mapsでは、ユーザーの入力やコマンドを毎回待つのではなく、MLを使って予測します。 バスの遅延, 通りの名前を読むなどがあります。 

結論として、MLとAIは、ほんの2、3年前には考えられなかったような、よりスマートでお客様に優しいアプリケーションへの道を開いています。モバイルアプリとデジタルインタラクションの未来は、これらのスマートなテクノロジーに属しています。

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