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モバイルアプリ開発における課題と機会

モバイルアプリ開発者が直面している課題は、今日、非常に大きなものになっています。この業界で働く機会は膨大ですが、ハンドヘルドデバイスの絶え間ない進化により、ユーザビリティも再定義されています。したがって、このような開発では、どのデバイスを対象にするか、データを保護する方法、効果的でユーザーフレンドリーなアプリを作成する方法など、新しい質問が生じます。モバイルの急増により、今後数年間で、モバイ体験を提供しながらサービスを改善することが不可欠になると予想されています。このシナリオはIT部門でも同様で、多くのビジネスユーザーがハンドセットを使用してビジネスデータにアクセスしています。したがって、開発者にとって時間の必要性は、クロスまたはマルチプラットフォーム開発創意です。   モバイルの世界での急速な発展は多くの課題につながります   モバイルアプリ開発者が直面する最初の課題は、コンテキストです。これには、お客様の好み、状況、態度が含まれます。プリファレンスとは、お客様が個人的とかソーシャルネットワークを介して共有した情報を指します。顧客の状況と行動は、顧客の現在の状況及び場所を依存します。コンテキストは重要です。これは、顧客が持っているデバイス、同じデバイスのローカルコンテキスト、顧客の好み、デバイス周辺のセンサーについて十分な情報がある場合にのみ、適切な種類のアプリソリューションを提供するのに役立ちます。この種のデータを収集することはほんとにチャレンジです。したがって、アプリを接続する必要がある複数のシステム全体に保存しなければならない。 他の問題は、スマートフォンの 進行です。7インチまたは10インチ画面のアプリを開発してアプリストアに送信するのは簡単なようです.しかし、プロセスは簡単ではありません。近い将来ほど新しいサイズのデバイスが登場するにつれて、開発プロセスはより難しくなります。ユーザーの体験が改善するために、アプリケーションに対する柔軟性のニーズが高まっています。現在、タブレット、ファブレット、Window 8スマートフォンがあります。近い将来、いろいろな修正に加えて、データの収集も大幅に拡大する予定です。   モバイルアプリケーション開発の課題の1つは、さまざまなサイズの電話デバイスの開発です。   すべてのモバイルアプリ開発者はセキュリティの重要性を認識していますが、これは、各オペレーティングシステムが個別のカスタムアーキテクチャを持っていることを意味します。デバイスに格納されているデータを保護するために、さまざまなモバイルプラットフォームがさまざまなレベルのサポートを提供します。一方、すべてのモバイルは、セキュリティに関して同じ注意を要求しません。どのような状況でも、データを保護する責任はアプリ開発者に属します。したがって、暗号化を組み込むことは絶対に必要です。同時に、開発者はデータを保護する別の方法も探しています。その他のオプションには、定期的なデータの格納が含まれます。 モバイルアプリの開発者は、毎年重要なアプリを作成する際に大きな課題に直面しています。彼らは、既存のものの様々なバージョンの作成も参加しています。アクティブな市場では、DSLプログラムモデルがなければ、開発、設計、運用方法に追いつくのは困難です。このアプローチは小さくて、すべてのデバイスと複数のプラットフォームで実行できるコードを提供するため、推奨されます。また、ちょっと異なるコードベースを提供することで、バリアントの構築にも役立ちます。   続きを読む：「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」   課題をチャンスに変える方法は？   モバイルアプリ開発の世界での課題は現実ですが、成功する機会も数多くあることは否定できません。これらの課題をチャンスに変えるには、持続可能なアプリ開発と正確な配信システムだけが必要です。ターゲットとするプラットフォームを適切に識別できるように、開発とテストの取り組みを強化する必要があります。これにより、開発投資の収益が向上します。   持続可能なアプリケーション開発と正確な配信システムにより、課題を機会に変えることができます   開発プラクティスは、信頼性が高く、すべての主要なプラットフォームで一貫している必要があります。アプリのルックアンドフィールは一貫性を提供し、コードコンポーネントも再利用できます。モバイル技術はまだ発展途上にあり、より効率的に機能することを保証する方法は数多くあります。この点での最大の機会は、モバイルアプリ業界の卓越した成長の可能性に伴い、開発者の需要も高まることです。割り当てられた予算とタイムスケジュール内でモバイルアプリを構築できるベトナムのトップモバイルアプリ開発会社の開発者を雇うことができます。   続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 お客様からのすべての要件と期待に応える幅広いソフトウェアサービスを提供しています。 私たちは、世界中の専門的なソリューションとビジネスサービスを通じて、これらの高度なテクノロジーをお客様の価値に変えます。 ソフトウェアアウトソーシング開発に関する質問については、Innotech Japanの専門家にお問い合わせください。 メール：[email protected]  

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モバイルアプリケーション開発をアウトソーシングするメリット

今日、アウトソーシングはさまざまな業界の企業の間で世界中で一般的になり、ビジネスを立ち上げたり拡大したりするための効果的な方法であることが証明されています。アウトソーシングの利点はさまざまです。企業はモバイルアプリ開発をアウトソーシングすることで、市場投入までの時間を短縮し、プロジェクトコストを削減し、製品の品質を向上させることができます。 それにもかかわらず、一部の組織は、社内チームの採用を優先するアウトソーシングの重要性をいまだにためらっており、その結果、実質的なメリットがありません。しかし、そのような決定は、市場の状況が迅速に反応して行動することを余儀なくされた場合に、企業にビジネスのコストをかける可能性があります（オフラインビジネスがオンラインになるか、市場を永久に去る以外に方法がなかった場合のコロナウイルスCOVID-19の発生と同様）。   この記事では、最も重要なアウトソーシングのメリットと、技術の世界の巨人とニッチな顧客ロイヤルティを獲得しようとしている小さな新興企業の両方がそれを効果的に使用できる方法について概説します。     モバイルアプリケーション開発をアウトソーシングするメリット     プロジェクトを迅速に起動します。     モバイルアプリケーション開発をアウトソーシングすると、プロジェクトをより早く開始できます。   市場投入までの時間の短縮が優先ことの1つである場合、アプリ開発をアウトソーシングすることで、プロジェクトを迅速に開始できます。特に、リモートでの作業がすべての人に義務付けられている、全国的な厳格な検疫の状況で最も効果的に機能します。そのような場合の最良の選択肢は、フリーランサーではなく、ソフトウェア会社で働くリモート開発者のチームを設定し、特に、ビジネスが効率的に運営したら、今すぐリスクを取ることは賢明な選択ではありません。   コスト削減     これは、自社開発におけるアウトソーシングの主な利点の 一つです。オフショアアウトソーシング企業は、自企業が開発コストを削減できるよう支援し、それによって新しい開発機会に使用できるリソースを解放します。     アウトソーシングは時間を節約します     市場ではモバイルアプリケーション開発の迅速な変更がよくようきゅうします。このようなプロジェクトをアウトソーシングする場合、従業員の採用、トレーニング、維持に時間とお金を浪費することはありません。   最高のエンジニアリング人材。     他の国の社員とチームを組むと、所在地から半径30 km以内にいる人を雇うのではなく、世界中の優れたエンジニアリングの才能を利用できます。この要素は、会社だけでなくスタートアップも重要で：それぞれの新入社員は、ほぼ確実にビジネスの結果に影響を与える重要な決定です。     経験豊富なチーム、優れた調整と誠実さ     他の国の従業員と仕事をするとき、世界中から最高の技術者にアクセスできます。   ます。確立されたアウトソーシング企業は、チームメンバーが長い間互いに知り合い、多くのプロジェクトで一緒に作業してきた、完全にスタッフが配置された専任の開発者チームを提供しています。これらの従業員は専門家であり、プロジェクトの要件を満たし、最良のソリューションを導入するための多くの経験があることを確認できます。   高い通信規格     社内のチームと同じように、プロセス全体を通して完全な透明性を確保するために、最高のコミュニケーション標準に従うチームを手に入ります。言うまでもなく、彼らはあなたのローカルな時間に適応します。     監厳重な管理     パーソナルマネージャーは、定期的な会議、デモセッション、そして絶え間ないコミュニケーションを常に提供します。その結果、常にチームが何に取り組んでいるかを正確に把握し、タスクの進捗状況と予定される完了日を監視できます。   サポートお よびエンド […]

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Webアプリケーションとは何ですか？

定義     Webアプリケーションは、WebブラウザーとWebテクノロジーを利用してインターネット上でタスクを実行するコンピュータープログラムです。   概観   何百万もの企業がインターネットを費用対効果の高い通信チャネルとして使用しています。これにより、目標市場と情報を交換し、高速で安全な取引を行うことができます。ただし、効果的なエンゲージメントは、ビジネスが必要なすべてのデータをキャプチャして保存でき、この情報を処理してユーザーに結果を提示できる手段を備えている場合にのみ可能です。   Webアプリケーションは、サーバー側スクリプト（PHPとASP）を組み合わせて情報の保存と取得を処理し、クライアント側スクリプト（JavaScriptとHTML）を使用して情報をユーザーに提示します。これにより、ユーザーはオンラインフォーム、コンテンツ管理システム、ショッピングカートなどを使用して会社とやり取りできます。さらに、従業員はアプリケーションを使用して、場所やデバイスに関係なく、ドキュメントの作成、情報の共有、プロジェクトでの共同作業、ドキュメントの作業を作成することができます。   Webアプリケーションのしくみ   Webアプリケーションは通常、JavaScriptやHTMLなどのブラウザーがサポートする言語でコード化されています。これらの言語は、プログラムを実行可能にするためにブラウザーに依存しているです。一部のアプリケーションは動的であり、サーバー側の処理が必要です。その他は完全に静的で、サーバーの処理は必要ありません。   Webアプリケーションには、クライアントからの要求を管理するためのWebサーバー、要求されたタスクを実行するためのアプリケーションサーバー、および情報を格納するためのデータベースが必要な場合があります。アプリケーションサーバーテクノロジは、ASP.NET、ASP、ColdFusionからPHPやJSPまでにわたります。   プロジェクトに合ったアプリケーションサーバーテクノロジーを選択する必要があります   典型的なWebアプリケーションの動作は次のとおりです。 ユーザーは、ウェブブラウザまたはアプリケーションのユーザーインターフェースを介して、インターネット経由でウェブサーバーへのリクエストをトリガーします Webサーバーはこの要求を適切なWebアプリケーションサーバーに転送します Webアプリケーションサーバーは、データベースのクエリやデータの処理など、要求されたタスクを実行し、要求されたデータの結果を生成します。 Webアプリケーション・サーバーは、に結果を送信し、Webサーバ要求された情報または処理されたデータを Webサーバーは、ユーザーのディスプレイに表示される要求された情報をクライアントに返します。   Webアプリケーションの例   Webアプリケーションには、オンラインフォーム、ショッピングカート、ワードプロセッサ、スプレッドシート、ビデオと写真の編集、ファイル変換、ファイルスキャン、Gmail、Yahoo、AOLなどの電子メールプログラムが含まれます。人気のあるアプリケーションには、Google AppsやMicrosoft 365があります。   Google Apps for Workには、Gmail、Googleドキュメント、Googleスプレッドシート、Googleスライド、オンラインストレージなどがあります。その他の機能には、カレンダーやドキュメントのオンライン共有があります。これにより、すべてのチームメンバーが同じバージョンのドキュメントに同時にアクセスできます。   Webアプリケーションの利点   ブラウザに互換性がある限り、OSやデバイスに関係なく、複数のプラットフォームでWebアプリケーションが実行されます すべてのユーザーが同じバージョンにアクセスし、互換性の問題を排除 それらはハードドライブにインストールされないため、スペースの制限がなくなります サブスクリプションベースのWebアプリケーション（SaaSなど）でのソフトウェアの違法コピーを削減します ビジネスに必要なサポートとメンテナンスが少なく、エンドユーザーのコンピューターの要件が低いため、ビジネスとエンドユーザーの両方のコストが削減されます。   結論   企業や個人の間でのインターネット利用の増加は、企業の運営方法に影響を与えています。これにより、企業は従来のモデルからクラウドベースおよびグリッドモデルに移行して、Webアプリケーションが広く応用されるようになりました。Webアプリケーションにより、企業は運営を合理化し、効率を高め、コストを削減することができます。 電子メールクライアント、ワードプロセッサ、スプレッドシート、およびその他のプログラムなどのこれらのオンラインアプリは、デスクトップバージョンと同じ機能を提供します。 ただし、複数のプラットフォームに動作し、より広範囲に到達でき、どこからでも簡単にアクセスできるという利点もあります。 Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech Japanでは、創造、革新、開発、高度なソリューションに取り組んでいます。 […]

すべてのCTOが2020年に期待すべき8つのWEB開発傾向

毎年、新しいトレンドとテクノロジーがWeb開発者のいる環境を形作っています。 すべての変更についていくことは、ほとんどの企業を気落ちされます。しかし、あなたは未来に備えることの重要性を認識する必要があります。  事業主の半数以上がウェブサイトの改善を計画しているためです。 これはあなたのビジネスにとっても例外ではありません。 他のビジネスに追いつくためには、2020年に形成されるテクノロジーとWeb開発の傾向を知る必要があります。     [ウェブ開発の傾向＃1]モジュール設計と開発コストの削減     モジュラー設計により、開発者は制限的なテンプレートを使用してウェブbページを作成するのではなく、コンポーネントとモジュールを再利用してウェブページを作成できます。視覚的には、モジュール設計はテンプレートからのステップアップです。開発者はそれを使用できますコンテンツブロックを作成する 情報を表示することは強力な方法です。 ただし、モジュラーデザインのウェブページを作成することは、レゴセットを使用して構築するようなものです。各ピースは、レゴピースの形状を再構築する方法を心配することなく、互いに連動する必要があります。Pattern Labsは、モジュール設計をロシアの入れ子人形と説明しています。   「ロシアの入れ子人形のように、UIパターンを相互に配置できるはずです。しかし、ロシアの入れ子人形について考えると、すべてのレイヤーには独自の厚さがあります。これは、ウェブデザインのパディングとマージンに相当します。3層の人形を7層の人形の隣に置くと、間隔が不均一になります。これは特に人形の問題ではありませんが、ウェブページでは、不均一な空白やマルチレベルのCSSの上書きにつながる可能性があります。」   もちろん、この各部分を組み合わせると、開発者は意味のあるWebページを作成します。これにより、開発期間が短縮され、コストが削減されますが、最終目標の製品は類似しています。   続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」   【ウェブ開発傾向＃2】レスポンシブデザインとモバイルユーザーの台頭     レスポンシブデザイン持っているのではなく、持っている必要があります。2015年にウェブサイトのトラフィックの35％モバイルデバイスに配信されました。そして、2016年にはその数は43％でした。現在、2017年には、ウェブサイトのトラフィックの50.3％がコンピューターやタブレットではなく電話で発生しています。これは、2016年から2017年にかけてモバイルトラフィックが7％増加したことを示しています。 以上のことから、Googleがモバイルファーストのインデックス作成をリリースすることは当然のことです 2019年中または後に到着 正式に。 しかし、モバイルファーストインデックスとは何ですか？ それは簡単です。ここに方法があります検索エンジンウォッチはそれを説明します： 「現在、Googleはサイトのデスクトップバージョンを調べて、その情報に基づいてモバイルサイトをランク付けする方法に基づいています。このアップデートが公開されると、その逆のことが起こります。Googleはモバイルサイトの調査を開始し、そこからデスクトップサイトをランク付けします。」   言い換えれば、モバイルWebサイトは正式にあなたのランキングのすべてになります。では、開発者はこの今後の変更にどのように備えることができますか？まあ、あなたの多くはおそらくすでにそうです-あなたがモバイル対応のウェブサイトを持っているなら、あなたは明確です。 Googleの代表者による： 「プライマリコンテンツとマークアップがモバイルとデスクトップで同等であるレスポンシブサイトまたは動的配信サイトがある場合、何も変更する必要はありません。」 モバイルレスポンシブウェブサイトをお持ちでない方は、追いつき始めましょう。     【ウェブ開発傾向＃３】チャットボットとカスタマーサポート     消費者の57％ チャットボットの即時性を高く評価してください。 また、Gartnerは、2020年末までにビジネスの人間の介入なしに顧客とのやり取りの85％以上が発生すると予測しています。同様に、TechEmergenceによると、チャットボットは、今後5年間ですべてのAI統合において消費者にとって最大のアプリケーションになるでしょう。   それは誇大宣伝です。 そしてすでに、チャットボットはカスタマーサービスプロフェッショナルの間でその場所を見つけています。これは大きな驚きではありません。企業は、人間の代わりにボットを使用することで、多くのお金を節約できます。概して、カスタマーサービス部門で約230億ドル。 しかし、消費者はどうですか？確かに、彼らは人間の代わりにボットと話したくないのですか？ まあ、データはあなたを驚かせるかもしれません。 消費者の48％は、ライブチャットで会社に連絡することを好みます  —チャットボットが完璧なアプリの一つ。 また、消費者の95％はチャットボットが顧客サービスに最適に使用されると信じているという驚かせることです。 明らかに、消費者はチャットボットに慣れており、企業もチャットボットを使ってたのしみます。   続きを読む：「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」   [ウェブ開発の傾向＃4]モバイルページの高速化と読み込み速度 […]

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ディープラーニングチャットボット：すべての知るべきこと

チャットボットを作成するときの目標は、人間の干渉を最小限に減少するか、まったく必要としないものにすることです。これは2つの方法で実現できます。 一番目の方法では、カスタマーサービスチームがAIから提案を受け、カスタマーサービスの方法を改善します。二番目の方法には、すべての会話自体を処理し、カスタマーサービスチームの必要性をなくす、深層学習チャットボットが含まれます。 チャットボットの力のおかげで、フェイスブックのメッセンジャーのチャットボットの数が1年以内で10万から30万に増加した。 MasterCardなどの多くの  人気ブランドも、独自のチャットボットをすぐに作成します。チャットボットとCMS  を接続する ウェブサイトも一般的な方法となっており、関連するコンテンツの豊富なソースを提供しています。 しかし、ブランドがそのようなチャットボットをどのように活用できるかを説明する前に、ディープラーニングチャットボットが何かを見てみましょう。   ディープラーニングチャットボットとは何ですか？   ディープラーニングチャットボットは、「ディープラーニング」と呼ばれるプロセスを通じてゼ最初から直接学習します。このプロセスでは、チャットボットは機械学習アルゴリズムを使用して作成されます。ディープラーニングチャットボットは、すべてのデータと人間間の対話からを学習します。 ルアン・トング・ティン チャットボットは、テキスト上で意識を発達させるように訓練されており、人々と会話する方法を教えることができます。または、映画の会話やスクリプトを使ってチャットボットを教えることもできます。ただし、人間との会話は、最高のディープラーニングチャットボットを作成するための優先的な方法  です。データが多ければ多いほど、機械学習の効果は高まります。 ディープラーニングチャットボットとは何かがわかったところで、最初から構築する方法を理解してみましょう。    続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」   ディープラーニングチャットボットの構築   1.データを準備する   機械学習関連のプロセスの最初のステップは、データの準備です。チャットボットをトレーニングするには、顧客とサポートスタッフの間に何千相互作用が必要です。 ディープラーニングチャットボット用の十分なデータポイントが存在するように、データは可能な限り詳細かつ多様である必要があります。この特定のプロセスは、オントロジーの作成と呼ばれます。この段階での唯一の目標は、できるだけ多くのインタラクティブを収集することです。   2.データの変形   データソースによっては、この手順が必要な場合と必要でない場合があります。データが適切に分離されていない場合は、データを観測の単一行に再形成する必要があります。 これの観測は、クラシファイアに追加されるメッセージ応答ペアと呼ばれます。このステップの目標は、会話の応答として1人のスピーカーを置くことです。すべての着信ダイアログは、応答の予測に役立つテキストインジケータとして使用されます。メッセージと応答のペアを作成するときに、次のような制限を設定する必要がある場合があります。 会話は2人の間だけ行うべきです。これにより、メッセージの送信先が明確になります.一分以内に送信される個別のメッセージを一つのメッセージにまとめることができます。メッセージと応答をペアにするには、メッセージへの応答が五分以内に来る必要があります。 再形成後、メッセージと応答のペアは次のようになります。 こんにちは、元気ですか？何もないですが、雨を楽しんでいます。今日は疲れた日です。同じです。 本当に忙しいです。 このデータを蓄積したら、データを消去する必要があります。URL、画像参照、ストップワードなどを削除する必要があります。   3.前処理   ディープラーニングチャットボットを構築するための次のステップは、前処理です。このステップでは、チャットボットがスペルミスを正しく理解できるように、機械学習に文法を追加する必要があります。 このステップに含まれるプロセスは、チャットのトークン化、ステミング、および見出し語化です。これにより、ディープラーニングチャットボットでチャットが読みやすくなります。 これには、無料で入手可能なNTLKツールを使用できます  。 前処理の最後のステップでは、ディープラーニングチャットボットの参照としてチャットの解析木を作成します。   4.チャットボットのタイプを選択します   オントロジーと前処理が完了したら、作成するチャットボットのタイプを選択する必要があります。  作成できるチャットボットには、主に次の2つの  タイプがあります。 ジェネレーティブ – ジェネレーティブモデルでは、チャットボットは事前定義されたリポジトリを一切使用しません。これは、ディープラーニングを使用してクエリに応答する高度な形式のチャットボットです。 検索ベース –このフォームでは、チャットボットはクエリの解決に使用する応答のリポジトリを持っています。質問に基づいて適切な応答を選択する必要があり、チャットボットはこれに準拠します。 検索モデルは、データの検索に完全に基づいているため、ほとんどミスを犯しません。ただし、これには別の制限があり、厳格すぎるように見えたり、応答が「人間的」に見えない場合があります。 一方、ディープラーニングチャットボットは、そのスタイルを顧客からの質問や要求に簡単に適合させることができます。ただし、このタイプのチャットボットでさえ、全然ミスをしない、人との活用を真似ることはできません。 チャットボットの包括モデルも、この分野の知識がかなり限られているため、完璧にするのが難しいです。実際、ディープラーニングチャットボットはまだチューリングテストに合格できていません  。 クエリが単純な場合、検索ベースのチャットボットは非常に役立ちますが、複雑なクエリにもチャットボットが必要です。これは、チャットボットが以前のメッセージでの発言も追跡する必要がある場合に特に当てはまります。検索ベースを元にづいてチャットボットは、簡単で安い質問を回答できます。 […]

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9日常生活からの機械学習の応用

人工知能（AI）はあちこちにあります。可能性は、何らかの方法でそれを使用していて、それについてさえ知らないということです。AIの人気のあるアプリケーションの一つは機械学習（ML）です。この機械学習では、コンピューター、ソフトウェア、およびデバイスが（人間の脳とよく似た）認知を介して実行されます。以下に、日常的に使用している機械学習のいくつかの例を共有します。おそらくさえ数人はそれらが機械学習によって官製されていることを理解していません。 AIのアプリケーションは機械学習です AIのアプリケーションは機械学習です 1.仮想パーソナルアシスタント   Siri、Alexa、Google Nowは、仮想パーソナルアシスタントの人気のある例です Siri、Alexa、Google Nowは、仮想パーソナルアシスタントの人気の例です。名前が示すように、このアプリは声で尋ねられたときに情報を見つけるのを助けます。あなたがする必要があるのはそれらを活性化して、「今日の私のスケジュールは何ですか？」や、「ドイツからロンドンへのフライトは何ですか」など、同様の質問をします。答えるために、パーソナルアシスタントは情報を探し、関連するクエリを呼び出し、あるいは情報を収集するために他のリソース（電話アプリなど）にコマンドを送信します。「翌朝の午前6時にアラームを設定」、「明日のビザオフィスへの訪問をリマインドして」などの特定のタスクについてアシスタントに指示することもできます。 機械学習はこれらのパーソナルアシスタントの重要な部分です。なぜなら、彼らは以前の彼らの関与に基づいて情報を収集し、洗練するからです。後で、このデータセットを使用して、好みに合わせた結果を表示します。 仮想アシスタントは、さまざまなプラットフォームに統合されています。例えば： スマートスピーカー：Amazon EchoとGoogle Home スマートフォン：Samsung S8上のSamsung Bixby モバイルアプリ：Google Allo 2.通勤中の予測   Googleマップは便利な住所検索アプリケーションです   交通予測：私たちは皆、GPSナビゲーションサービスを使用しています。その間、現在の位置と速度は、トラフィックを管理するための中央サーバーに保存されています。このデータは、現在のトラフィックのマップを作成するために使用されます。これは交通の防止と渋滞の分析に役立ちますが、根本的な問題はGPSを搭載した車の数が少ないことです。このようなシナリオでの機械学習は、日常の経験に基づいて渋滞が見られる領域を推定するのに役立ちます。 オンライン輸送ネットワーク：タクシーを予約するとき、アプリは乗車料金を見積もります。これらのサービスを共有する場合、どのようにして迂回路を減少しますか？答えは機械学習です。Uber ATCのエンジニアリングリーダーJeff Schneiderはインタビューで、MLを使用してライダーの需要を予測することで価格の急上昇時間を定義していることと言いました。サービスのサイクル全体で、MLが大きな役割を果たしています。 続きを読む：「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」 3.ビデオ監視   一人が複数のビデオカメラを監視していると想像してください！確かに、やることも退屈なことも難しい仕事です。これが、この仕事をするためにコンピュータを訓練するという考えが理にかなっている理由です。 今日のビデオ監視システムは、犯罪が発生する前にそれを検出することを可能にするAIを搭載しています。彼らは、長時間動かないで立ったり、つまずいたり、ベンチで昼寝したりするなど、人々の変な行動を追跡します。したがって、システムは管理に警告を発し、最終的に事故を回避するのに役立ちます。そして、そのような活動が報告され、真実を確認された場合、それらは監視サービスの改善に役立ちます。これは、バックエンドで仕事をしている機械学習で起こります。 4.ソーシャルメディアサービス   ソーシャルメディアプラットフォームは、ニュースフィードのパーソナライズからより適切な広告のターゲティングまで、自分自身とユーザーのために機械学習を利用しています。これらの素晴らしい機能がMLのアプリケーションに過ぎないことを認識せずに、ソーシャルメディアアカウントで気づき、使用し、愛する必要があるいくつかの例を次に示します。 知っているかもしれない人々：機械学習はシンプルな概念で動作します：経験で理解する。Facebookは、接続している友達、頻繁にアクセスするプロファイル、興味、職場、または誰かと共有しているグループなどに継続的ににお知らせます。情報を継続的な受け取るに基づいて、友達になることができるFacebookユーザーの推奨リストを作成します。 顔認識：友達と一緒に自分の写真をアップロードすると、Facebookが即座にその友達を認識します。Facebookは写真のポーズと投影をチェックし、固有の機能に気づき、次にそれらを友達リストの人々と照合します。バックエンドでのプロセス全体は複雑であり、精度係数を処理しますが、フロントエンドでのMLの単純なアプリケーションのようです。 類似のピン：機械学習はコンピュータービジョンの中核要素であり、画像やビデオから有用な情報を抽出する手法です。Pinterestはコンピュータービジョンを使用して画像内のオブジェクト（またはピン）を識別し、それに応じて類似のピンを推奨します。 5.メールスパムとマルウェアフィルタリング   電子メールクライアントが使用するスパムフィルタリングアプローチは多数あります。このスパムフィルターは継続的に更新されることを確認するために、機械学習を利用しています。ルールベースのスパムフィルタリングが行われるとき、スパマーが採用した最新のトリックを追跡できません。Multi Layer Perceptron、C 4.5ディシジョンツリーインダクションは、MLを利用したスパムフィルタリング技術の一部です。 325以上のマルウェアが毎日検出され、コードの各部分は以前のバージョンと同様に90〜98％です。機械学習を利用したシステムセキュリティプログラムは、コーディングパターンを理解します。したがって、2〜10％のバリエーションを持つ新しいマルウェアを簡単に検出し、それらに対する保護を提供します。 6.オンライン顧客サポート   最近の多くのウェブサイトでは、顧客サポート担当者がサイト内をナビゲートしているときにチャットするオプションが提供します。ただし、すべてのウェブサイトが顧客の質問に答えるためのライブのエグゼクティブを持っているわけではありません。ほとんどの場合、チャットボットに話しかけます。このボットは、ウェブサイトから情報を抽出して顧客に言い表する傾向があります。その間、チャットボットは時間とともに進歩します。チャットボットは、ユーザーのクエリをよりよく理解し、より良い答えを提供する傾向があります。これは、その機械学習アルゴリズムにより可能です。 7.検索エンジンの結果の絞り込み   Googleおよびその他の検索エンジンは、機械学習を使用して検索結果を改善します Googleや他の検索ツールは、機械学習を使用して検索結果を改善します。検索を実行するたびに、バックエンドのアルゴリズムが結果への応答方法を監視します。上位の結果を開いてウェブページに長時間留まると、検索ツールは、表示された結果がクエリに適当だと想定します。同様に、検索結果の2番とか3番目のページに到達しても、どの結果も開かない場合、検索ツールは、提供された結果が要件を満たしていないと推定します。このように、バックエンドで動作するアルゴリズムは検索結果を改善します。   続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」   […]

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AIと機械学習がCOVID-19との戦いをどのように支援しているか

組織はこのパンデミックを抑制するための戦いにAIと機械学習のノウハウをすばやく適用しました。 これらのテクノロジーは、研究からヘルスケア、さらには農業にまで展開されています。 世界がCOVID-19に取り組み、このパンデミックと戦うために活用された技術革新と器用な開拓のたびに、それを克服するために一歩近づきます。人工知能（AI）と機械学習は、COVID-19の危機をよりよく理解して対処する上で重要な役割を果たしています。機械学習テクノロジーにより、コンピューターは人間の知性を模倣し、大量のデータを取り込んでパターンと洞察をすばやく特定できます。 COVID-19との戦いにおいて、組織は機械学習の専門知識をいくつかの領域：顧客コミュニケーションの拡大、COVID-19の広がり方の理解、研究と治療のスピードアップなどにすばやく適用しました。   続きを読む: 「日本がどのようにAIとロボット工学を使用して社会問題を解決し、経済成長を達成するか」 組織の拡張と調整を可能にする   機械学習技術は、Covid-19パンデミックにおいて重要な役割を果たしています   小規模とか大規模、公的とか私的を問わず、すべての組織が、社会的距離および検疫措置が維持しながら、効果的に運用し、顧客や従業員のニーズを満たす新しい方法を模索しています。機械学習テクノロジーは、リモートコミュニケーションをサポートし、遠隔医療を可能にし、食料安全保障を保護するツールを提供することで、その変換を可能にする重要な役割を果たしています。   医療機関や政府機関の場合、機械学習対応のチャットボットを使用してCOVID-19症状を非接触でスクリーニングしたり、国民からの質問に答えたりすることが含まれます。1つの例はClevy.io – フランスの新興企業とAWSの顧客であり、COVID-19に関する政府の公式通信を人々が見つけやすくするためにチャットボットを立ち上げました。チャットボットは、フランス政府と世界保健機関からのリアルタイム情報を利用して、既知の症状を評価し、政府の政策に関する質問に答えます。今日までに約300万通のメッセージが送信されたこのチャットボットは、運動やCOVID-19リスクの評価に至るまで、医療機関や政府機関のリソースにさらに負担をかけることなく、あらゆる質問に答えることができます。ストラスブール、オルレアン、ナンテールなどのフランスの都市では、チャットボットを使用して、正確な情報を分散し、情報を検証しています。 食品サプライチェーンの混乱を避けるために、食品加工業者と政府は農業の現状を理解する必要があります。AWSの別の顧客であるAgri-techスタートアップMantle Labsは、最先端のAI駆動の作物監視ソリューションを3か月間無料で小売業者に提供し、英国のサプライチェーンに回復力と確実性を提供しています。このテクノロジーは、作物の衛星画像を評価して、農家や小売業者が調達、在庫計画をより適切に管理できるように、潜在的な問題に早期にフラグを付けるように機能します。このプラットフォームは、カスタム機械学習モデルを導入して複数の衛星からの画像を混合し、農業条件のほぼリアルタイムの評価を可能にします。   COVID-19の広がり方を理解する   機械学習は、COVID-19の広がりを予測するために、研究者や実務家が大量のデータを分析するのにも役立ちます   機械学習はまた、研究者や実践者が大量のデータを分析してCOVID-19の蔓延を予測し、将来のパンデミックの早期警告システムとして機能し、脆弱な集団を特定するのにも役立ちます。カリフォルニアのChan Zuckerberg Biohubの研究者たちは、検出されなかったCOVID-19感染の数と公衆衛生への影響を推定するモデルを構築し、世界中の12の地域を分析しました。機械学習を使用し、AWS Diagnostic Development Initiativeと提携して、検出されなかった感染を定量化する新しい方法を開発しました-ウイルスが集団全体に広がるにつれてウイルスがどのように変異して、送信されなかった何回を推測する方法を分析しました。 このパンデミックの初めに、AIを使用して病気の発生を検出するカナダの新興企業とAWSの顧客であるBlueDotは、中国の武漢で気になる呼吸器疾患の発生について警報を出した最初の一人でした。BlueDotはAIを使用して病気の発生を検出します。BlueDotは、機械学習アルゴリズムを使用して、65か国語のニュースレポートに加えて、航空会社のデータと動物の病気のネットワークをふるいにかけて、発生を検出し、病気の分散を予測しています。疫学者はそれらの結果をレビューし、結論が科学的見地から理にかなっていることを確認します。BlueDotは、これらの洞察を公衆衛生担当者、航空会社、病院に提供し、リスクを予測してより適切に管理できるようにします。 機械学習は、リーダーがCOVID-19に直面してより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。3月に、元ホワイトハウスのチーフデータサイエンティストDJ Patilが率いるボランティアプロフェッショナルのグループがAWSに連絡し、COVID-19の潜在的な影響をモデル化したシナリオ計画ツールのサポートを依頼しました。いくらの病院のベッドが必要でしょうか？」とか「シェルターインプレースの注文をどのくらいの期間発行する必要がありますか？」彼らはオープンソースモデルを拡張する必要があるため、全米の知事は、曝露、感染、入院の量を理解し、対応計画をより適切に伝えることができます。AWSとジョンズホプキンスブルームバーグパブリックヘルススクールとの緊密なパートナーシップにより、グループはモデルをクラウドに移行し、数時間で複数のシナリオを実行し、モデルを50州すべてに、そして国際的に展開して、意思決定を支援しました。同時に COVID-19の世界的な広がりに直接影響を与える決定を行う 組織はまた、特に脆弱な集団の間でCOVID-19の蔓延を制限する方法を検討しています。私たちが協力しているAIの新興企業であるClosedloopは、医療データに関する専門知識を利用して、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人を探ししています。Closedloopは、COVID-19による深刻な合併症のリスクが最も高い人々を特定するAIベースの予測モデルであるCOVID脆弱性インデックスを開発およびオープンソース化しました。この「C-19インデックス」は、リスクの高い個人を特定するためにヘルスケアシステム、ケア管理組織、保険会社によって使用されており、手洗いと社会的距離の重要性を共有するよう呼びかけ。感染者は自宅で安全に隔離できるように、食品、トイレットペーパー、および他の重要なものを供給されます   研究と治療のスピードアップ   機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出でき、堅牢な自然言語クエリ機能を提供します   医療提供者と研究者は、COVID-19に関する指数関数的に増加する情報量に直面しているため、治療に影響を与える可能性のある洞察を導き出すことは困難です。AWSはそれに応えて、機械学習を利用した新しい検索ウェブサイトであるCORD-19 Searchを立ち上げました。これは、研究者が研究論文やドキュメントをすばやく簡単に検索し、「COVID-19の唾液バイラル負荷が最も高いのはいつですか」などの質問に答えるのに役立ちます。   Allen Institute for AIのCORD-19オープンリサーチデータセット（128,000を超える研究論文およびその他の資料）に基づいて構築されたこの機械学習ソリューションは、非構造化テキストから関連する医療情報を抽出し、堅牢な自然言語クエリ機能を提供して、発見のペースを加速するのに役立ちます。 一方、医用画像の分野では、研究者は機械学習を使用して画像のパターンを認識し、放射線科医が病気の可能性を指摘して早期に診断する能力を高めています。   カリフォルニア大学サンディエゴヘルスは、重度のCOVID-19に関連する状態の肺炎を早期に診断する新しい方法を開発しました。この早期発見により、COVID-19の診断が確定する前でも、医師は患者を適切なレベルのケアにすばやく分類できます。人間の放射線科医による22,000の表記法で訓練された機械学習アルゴリズムは、肺炎の可能性を示す色分けされたマップでX線をオーバーレイします。AWS 診断学開発イニシアティブから寄付されたクレジットにより、これらの方法は、UC San Diego Health全体のすべての胸部X線およびCTスキャンに臨床研究研究で導入されました。   機械学習は、COVID-19の治療に役立つ薬剤の発見を加速するのにも役立ちます。BenevolentAI、英国のAI企業とAWSの顧客は、コロナウイルスに対する身体の反応を理解することにプラットフォームを向けました。彼らは、AI薬発見プラットフォームを使用して、新規コロナウイルスの進行を阻害する可能性のある承認済みの薬を特定する調査を開始しました。彼らは、機械学習を使用して、遺伝子、疾患、薬物間のコンテキスト関係を導き出し、少数の薬物化合物を提案しました。わずか数日で、BenevolentAIは、バリシチニブ（Eli […]

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日本がどのようにAIとロボット工学を使用して社会問題を解決し、経済成長を達成するか

自動化は世界的な製造ラインの一部になりました。そこでは、ロボットが毎日同じようにボックスに充填したり、車のフレームを溶接したりするなど、反復的な仕事を引き受けます。   しかし、ロボットが限られた範囲のタスクから離れて、組立ラインの不具合の発見や部品のより良い化合物の特定などの複雑な操作状況で問題解決を開始できるとしたらどうでしょう。   また、ロボットが「ディープラーニング」を可能にするにはどうすればよいのでしょうか–アルゴリズムは経験から収集された大量のデータから学習します–他のロボットと洞察を共有し始め、工場から道路上の自動運転車まで、あらゆる種類　すべての設定の革新を高めて病院で早期がんと薬を発見する。   これらの質問は、2014年に設立された最先端の人工知能企業であるプリファードネットワークスが焦点を当てています。CBInsightsによると、東京を拠点とするこの会社は、およそ20億ドルの価値があり、AIとロボット工学は、社会問題を解決し、新しい経済成長を達成するための鍵と見られる。   プリファードネットワークスの共同創設者である岡野原大輔氏は、このソリューションベースのアプローチは、数十億ドルの資金を集めた米国および中国を拠点とする企業が独占する、競争の激しいAIテクノロジー分野の日本企業にとって重要であると述べています。   AIは日本の多くの産業にますます適用されています   「創業以来、当社は仮想世界ではなく、現実世界の問題への取り組みに重点を置く」と彼は言います。「その一貫した方針と立場、継続的な成果は、パートナーから高く評価されています。」   Preferred Networksが最近発表したトヨタとのパートナーシップは、AIの導入とディープラーニングが当面の課題を解決することへの日本の焦点の例です。このプロジェクトは、日常生活で人々を支援できるサービスロボットを開発することを目的としています。これは、高齢化と労働者不足により、在宅や医療現場で高齢者の十分なサービスを確保することが困難になっている日本において、重大なニーズを満たすことができます。   続きを読む：「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」   両社は、ロボットが介護や介護アプリケーションの基本的なケアとサポート支援を提供する人々の傍らで作業できるプラットフォームであるトヨタのヒューマンサポートロボット（HSR）を使用して、研究開発に協力します。1つの腕、表示画面、カメラ、ホイールベースを備え、アイテムを自動的に収集と取得し、リモートコントロールと通信機能を提供します。   日本にも世界のどこでも、これは社会が直面している多くの課題に対処するのに役立つ種類のイノベーションである、と内閣官房の革新的な政策担当副大臣の赤石浩一氏は述べています。   赤石は、日本が急速に「 社会5.0」に向かっている、 世界が人間開発の前の4つの段階、つまり狩猟採集民、農業、産業、情報の後に「超スマート」の章が追加したからだと説明して   社会 5.0ではすべてのものがテクノロジーを介して接続および統合されて、日本は、世界のソリューションを提供するため新興企業や中小企業の「隠れた宝石」などの企業に、新しい革新的なアイデアを思いつくのを集中していると赤石はいいました。   世界で3番目に大きい経済国である日本は、圧倒的で革新的テクノロジーに関してはかつてリーダーでした：ポケット電卓、ソニーのウォークマン、LEDライトなどです。シリコンバレーと中国の開発者がIoT、ビッグデータ、AIを探索し始めたため、日本は遅れを取りました。現在、日本は多くの挑戦に直面しているため、AIを受け入れ、そのソリューションを活用する態勢が整っていると赤石氏は語ります。   日本はますますAIテクノロジーを利用して世界の国々と競争できるようになっています   赤石氏によると、プリファードネットワークスのような「隠れた宝石」企業が出現するために、日本政府は教育から規制政策や金融に至るまで、幅広い改革を支援しています。イニシアチブの中で：   教育改革は、学校を暗記の文化から、問題解決に焦点を合わせた学習へと移行させています。データリテラシーは、政府がコンピューターとテクノロジーの実装に資金を提供している小学校と中学校で強調されます。 資格のある開発者と労働者のプールの拡大を確実にするために、AI教育を提供する日本の大学への政府からのより多くの認定と助成金。 海外の研究プロジェクトを日本に誘致するために、日本のAI研究イニシアチブ、大学、ネットワークをグローバルコミュニティに宣伝する。 さまざまな業界でのデータ形式と標準の統一により、企業や設定全体にビッグデータを展開する機能が強化されます。 新しい規制審査プロセスにより、企業は実験を開始し、市場に革新をもたらすことが容易になります。 プログラムは、国際化できる新しいデータプライバシー基準を作成しています。 新しいツールは、新興企業が日本国内および国外の資金調達を見つけるのに役立ちます。 赤石氏は、これらの取り組みにより、日本は広いAIリテラシー知識がある国になると語った。自動化とロボットの影響を恐れる代わりに、日本はAIの倫理的および法的影響を特定し、新しいポリシーを作成するため政策審議会を設置したと言います。しかし、赤石は国が未来を作成するための新しいツールとしてAIを活用すると信じています。日本のテクノロジーワーカーは、国内で新しい機会を見つけるだけでなく、海外でより多くの共同の機会を見つけるでしょう。   「私たちは私たちの仕事の根本的な変化に直面しており、私たちの社会とAIは途方もない影響を与えます」と赤石は言います。「私たちは大きな変化を起こす機会があります。」   続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」 Innotech Japanのリソース   Innotech Japan は、ベトナムでの高品質サービスに焦点を当てたソフトウェアアウトソーシング企業です。 Innotech […]

オフショアソフトウェア開発

オフショアITアウトソーシングの長所と短所

ビジネスニーズに適切なタイプを決定する前に、以下のオフショアITアウトソーシングの長所と短所を検討してください。   オフショアITアウトソーシングのメリット コストを削減   人件費：近年、アジアの多くの国がオフショアITアウトソーシングの目的地になっています。 簡単に言うと、ヨーロッパの国やアメリカの従業員に支払うよりも、アジアの国の従業員に支払うほうがはるかに安いです。 オフショアITアウトソーシングにより、企業はより低い人件費で運営できます。 これは、人件費の削減が運用コストの削減、売上の増加、収入の最大化に役立つ製造やサービスの仕事など、労働集約型の企業にとって特に重要です。 税金と金銭的インセンティブ：企業は、税金、社会保障、健康保険、労働者補償、その他の関連費用を削減できます。ユーティリティ、インフラストラクチャ、および資材のコストは、フィリピンなどの発展途上国、インド、および製造などの労働集約型産業に費用対効果の高くて、その他の国よりも低くなっています。 運用コストとインフラストラクチャ：オフショアITアウトソーシングを決定する場合、資本コストの大部分を占めるインフラストラクチャとテクノロジーに投資する必要はありません。その代わりに、そのお金はビジネスの他のコア領域を開発するために使用できます。 トレーニングコスト：社内の開発者チームを結成した場合、スタッフ、研究開発のための追加のテクニカルトレーニングの料金は間違いなく失われます。オフショアITアウトソーシングにより、このコストも削減されました。   続きを読む：「ベトナムの高品質のオフショアITスタッフィング会社」   世界の有能な人材へのアクセス   オフショアITアウトソーシングの利点の1つは、企業が有能で高度な資格を持ち、経験豊富な人材にアクセスできることです。 人的資本は、プロジェクト、ビジネス、ビジネスのシステムの生命です。 特にアウトソーシングでは、ソフトウェアエンジニアの能力と可能性が最大の関心事です。 優れたオフショアITアウトソーシングチームを選択することにより、プロジェクトは熟練した専門家のチームによって処理されます。 ベトナムは、最高の開発者を持つ国の中で23位にランクされています   中国、ベトナム、インドなどの国には、高度な資格を持つ開発者が多数います。 特に、近年のベトナムのIT労働力は常に高く評価されており、エンジニアが最も多い上位10か国、平均EF EPIが最も高いアジアの上位7か国 、英語スキルの向上が最も速いアジア5か国、人的資本指数が最も高いアジア太平洋地域のトップ10です。   一方で、ベトナムにおける情報技術教育の量と質の両方の急速な成長は、今後数年間でベトナムのアウトソーシング企業にソフトウェア開発者の幅広い供給を提供しています。 ベトナムの学生は、知識をすばやく習得する能力について評価されることが多く、それらのほとんどは、標準化された試験、雇用主の証言、および教授によって認定された優れた学歴を持っています。 具体的には、すべての東南アジア諸国の中で、ベトナム人学生がシンガポールに次いですべての科目で2位に到達する能力があります。   24/7で作業   オフショアITアウトソーシングの利点は、24時間365日稼働する能力です。ベトナムのようなアジアの別のタイムゾーンにある国へのオフショアITアウトソーシングは、企業に1日最大24時間利用できるというさらなる利点をもたらします。あなたの夜は彼らの昼なので、パートナーはあなたの従業員が帰宅して就寝した後でも仕事を引き継ぎ、継続することができます。彼らは重要なタスクを完了し、それらを翌日のレビューに戻すことができます。したがって、ここでのアウトソーシングの利点は、1日でより多くのことを成し遂げ、全体的な生産性を向上させることです。 24時間年中無休のカスタマーサポートは、お客様にとって夢の実現であり、オフショアITアウトソーシングを通じて完全に実現できます。   短納期   高度な資格を持つチームと協力して、ワークフローは問題なく迅速に行われます。 これは、サービスがより速く、より効率的に提供されることを意味します。 これらは、どの企業にとっても重要な競争上の優位性です。   順応性   アウトソーシング会社は、ビジネスの要求に応じて制作チームを割り当てます。 多数の従業員と生産管理チームにより、小規模、中規模、大規模のタスクに適応することができます。 さらに、オフショアITアウトソーシングにより、企業は増加または減速する需要と市場の変化に迅速に対応し、適応することができます。 リスク削減   プロジェクトの結果を決定するオフショアITアウトソーシングの利点の1つは、リスク分析です。 組織が特定の責任をアウトソーシング企業に移すのに役立つビジネスプロセスの一部のコンポーネントをアウトソーシングする。 会社が簡単に識別して修正できることを知らないかもしれないいくつかの要因があります。 すべての可能なリスクを特定して防止することは、成功を収めるために不可欠です。   […]