モバイルアプリ開発の進化

モバイル アプリ開発の将来を理解するには、その歴史を理解する必要があります。

その 最初の携帯型携帯電話 1973 年に発明されました。しかし、最初の市販の携帯電話が今日のテクノロジーへの道を切り開き始めるまでには、さらに 20 年かかりました。

1993年には、 IBMのサイモン タッチスクリーンと、連絡先帳やカレンダーなどのアプリを内蔵した初の携帯電話でした。

次にJavaベースの ブラックベリー 5810 年に Android 2002 が発表されました。この画期的なデバイスには、ワイヤレス接続の電子メールなどの統合アプリが含まれており、迅速なアプリ開発の基盤が整いました。今日に至るまで、Java は Android ベースのアプリの主な開発言語となっています。

その後、2008 年に Apple と Google の両社がオンライン アプリ ストアを立ち上げました。 AppleのApp Store 発売からわずか2021か月で230億ダウンロードを達成しました。XNUMX年にはXNUMX億ダウンロードに達しました。 モバイルアプリの初回ダウンロード Apple および Android デバイスを通じて世界中で利用可能。

携帯電話があらゆるところに登場し、開発が爆発的に進むにつれて、アプリはより高度になりました。最初のアプリは主に、ユーザーが入力した情報に基づいて情報を表示していました。しかし、今日のアプリの多くは、ユーザーに指示される前に積極的に情報を提供できます。

今後のモバイルアプリ開発の 5 つのトレンド

1. 5Gが基礎を築く

第5世代無線技術（XNUMXG）をめぐる熱狂は、XNUMX年近く前から高まってきた。しかし、ほとんどの通信事業者は、XNUMXGの導入を始めたばかりだ。 5Gアクセス 2021インチ

5G の焦点は速度です。4G は 5G テクノロジーよりも速いだけでなく、飛躍的に高速です。100G は、ほとんどの既存のネットワークの XNUMX 倍の速度で動作できます。これは、ユーザーが電話に加えてウェアラブル、デバイス、マシンに接続できるため重要です。

高速であるため、情報は数ミリ秒単位で転送され、遅延が短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

使用例は単純なものから複雑なものまでさまざまです。単純な使用例としては、ユーザーがバッファリングや品質の低下なしにデバイスで HD ビデオを視聴することが挙げられます。

PwCの調査では、より複雑な使用例が説明されている。 5G対応ヘルスケアエコシステムアプリ、IoT、ウェアラブルなどのテクノロジーを活用することで、患者は健康状態や生活の質をより適切に追跡できるようになります。また、病気を早期に特定し、患者 2,000 人あたり約 XNUMX ドルの医療費を削減することにも役立ちます。

2. ARとVRはゲームの枠を超える

拡張現実 (AR) 技術は、現実の物体に人工的な画像や物体を重ね合わせます。これにより、ユーザーは近所を歩きながら Pokémon Go をプレイできます。対照的に、仮想現実 (VR) は人工的な環境を作り出します。

良い例は MetaのOculus Quest 2。 これにより、ユーザーは自宅のリビングルームにいながら、エクササイズをしたり、新しい国を探索したり、没入型の世界で制作されたコンサートを鑑賞したりできるようになります。

しかし、AR と VR はもはやゲーマーだけのものではありません。これらのテクノロジーは、旅行、不動産、小売など、他の業界にも急速に拡大しています。

不動産業界では、COVID-19 という予期せぬきっかけによって AR 技術の利用が急増しています。パンデミックの発生により、オープンハウスに直接参加することは多くの人にとって安全な選択肢ではなくなりました。これに対応して、急速なアプリ開発により、自宅での仮想ウォークスルーが可能になりました。

もう一つの例はMatterportです。 3Dバーチャルツアープラットフォーム。 Matterport チームは 2020 年後半に iOS アプリを作成し、住宅販売者がスマートフォンやタブレットの LiDAR センサーを使用して自宅をスキャンできるようにしました。以前は、この機能は高価なカメラ機器でのみ可能でした。

Hubspot Redfin63年後半にバーチャルウォークスルーを見た購入者の2020%が、実際に訪問していない住宅にオファーを出しました。 3Dウォークスルー アプリ経由の売上は500年2020月からXNUMX%以上増加しました。

3. AIが王者

人工知能 (AI) は、モバイル アプリ開発における新しいテクノロジーではありません。しかし、AI と機械学習がより洗練されるにつれて、アプリの機能も向上します。

たとえば、アルゴリズムは高度な機械学習を使用して過去のユーザーの行動を学習し、データを取得して次に何が起こるかを予測することができます。

AIが特に優れているのは、顔認識と音声認識です。これらは生体認証マーカーであり、安全機能を強化することができます。特に保険業界や金融業界の企業は、AIと機械学習を使用して、ユーザーの安全性とデータセキュリティを向上させるだけでなく、詐欺の発見にも役立ちます。マッキンゼーは、世界の銀行業界におけるAIの潜在的な年間価値を次のように推定しています。 1兆ドル以上.

携帯電話やウェアラブル端末を決済デバイスとして使用する人が増えるにつれ、詐欺行為の特定と防止がさらに重要になることは間違いありません。

推定によれば 2.8億のモバイルウォレット 2020年には世界中でウォレットが使用されており、その数は4.8年までに2025億に増加する可能性があります。人々がこれらのウォレットを使用してオンラインでの取引を増やすにつれて、不正検出企業は銀行や小売業者を支援するAIベースのテクノロジーを開発しています。

• 誤検知を減らす
• 不正検出の強化
• 調査時間を最小限に抑える

4. ウェアラブル端末はもっと使える

ウェアラブルには、時計、イヤホン、その他のスマートデバイス、さらには特定の衣類も含まれます。これらは、電話の音声起動から毎日の歩数記録の支援まで、さまざまな機能を実現できます。

およそ 1億台の接続されたウェアラブルデバイス 2021年、ウェアラブル技術市場は約 116億ドル規模の製品検査を今後さらに大きな成長が見込まれます。

ウェアラブルデバイスの大部分は民生用電子機器で占められています。しかし、単純な歩数計測以外の目的でウェアラブルデバイスを使用することへの関心が高まっています。特にヘルスケア分野でその傾向が顕著です。

FitbitやApple Watchなどのウェアラブルは、米国食品医薬品局から認可を受けており、 心電図 心臓の不整を追跡するアプリ。

近い将来ウェアラブルに期待されるその他の機能としては、セキュリティに関連したスマートアプリ機能が挙げられる。最近、AppleはロックメーカーのSchlageと提携して、 スマートロック Apple Watch または iPhone を使用して開くことができます。ユーザーは、モバイル スマート ウォレットに仮想の家の鍵を追加することもできます。

5. セキュリティは差し迫った問題である

個人情報がオンライン上に増えるにつれ、消費者のセキュリティとプライバシーに関する懸念が高まっています。特に AI や機械学習が関係するユースケースでは、より良いサービスを提供するために消費者のデータが定期的に収集されます。しかし、個人情報が漏れることに対する消費者の懸念は根拠のないものではありません。

シノプシスによる人気のAndroidアプリの調査では、 63% オープンソース コンポーネントには既知のセキュリティ上の脆弱性がありました。そのため、多くの消費者がハッキングや情報漏洩の危険にさらされています。これは、顧客体験とアプリに対する信頼に影響を及ぼします。

しかし、このようなセキュリティ問題の解決に役立つ 2 つのイノベーションが登場しています。

1. 一つは 生体認証は、目、顔、指紋、または音声認識を使用してユーザーを認証します。これは、詐欺や情報の盗難に対する第一の防御線となるだけでなく、消費者にとっても使いやすいものです。
2. もう一つは、 分散型元帳技術 ブロックチェーンは分散型台帳技術 (DLT) の一部です。これにより、暗号化の層を増やすことで、モバイルやその他のスマート デバイスの IoT セキュリティを強化できます。
   

モバイルアプリ開発の将来はどうなるのでしょうか?

既存のテクノロジーの応用と新しいテクノロジーの開発は、モバイル アプリ業界の成長を継続的に推進します。

開発者がこの動きに参加しようとする動機は明らかです。推定成長軌道では、モバイル アプリ開発は 600 年までに 2025 億ドル以上の収益を生み出すと予測されています。そして、それはモバイル アプリ開発の報酬に対する頭金にすぎないようです。