AI アノテーションで UI と UX を強化できるか?

テクノロジーが変化し続け、人々が適応し続けるにつれて、人工知能は私たちの日常生活に組み込まれています。

人工知能は常に UI (ユーザー インターフェイス)/UX (ユーザー エクスペリエンス) に存在していましたが、現在では主にデザイナーによって顧客により良いエクスペリエンスを生み出すために世界中で使用されています。

現在、人工知能と機械学習アルゴリズムは、メディア キューで次に再生する音楽や到着予測など、最も基本的な選択を行うためにも使用されています。 GPS アプリの時刻。当社はこれらのアルゴリズムとデータ注釈をさまざまな目的に使用して、効率とパーソナライゼーションを向上させます。最近ではUI/UXにおけるAIもこれを行っています。

人工知能アノテーションとは何ですか?

人工知能におけるアノテーションは、写真上のデータにラベルを付けるプロセスです。画像には、コンピュータの認識を助けるために、人、車、またはその他の物体が含まれる場合があります。マシンにさまざまなことを教えるために使用できるアノテーションには、さまざまな種類があります。

データ マイニングおよび情報抽出アルゴリズム用のテキストベースの機械学習システムのトレーニングが必要です。これにより、アルゴリズムの実行中に機械がデータを認識しやすくなります。

コンピューター ビジョン タスクにより、深層学習テクノロジーを使用して現実世界のさまざまな複雑な問題を解決できるようになります。ディープネットワークは、広範なトレーニングの助けを借りて、画像内の各オブジェクトの「キーポイント」をセグメント化して識別でき、システムはよりラベル付けされたデータを使用して「キーポイント」をより簡単に分析できます。要約すると、ラベル付けされたデータが多いほど、パフォーマンスが向上します。

なぜ人工知能のアノテーションが必要なのでしょうか?

消費者エクスペリエンスの基盤はデータです。人工知能は、ブランドが収集した顧客の洞察を有益な情報に変えるのに役立ちます。

現在、データ サイエンティストはデータの準備に多くの時間を費やしています。この一部は、正確な測定を保証し、異常または異常なデータを修正または拒否するために使用されます。アルゴリズムはパターンに依存して結論を​​導き出し、不正確なデータは偏った AI や不正確な予測につながる可能性があるため、これらは重要な責任です。

UI/UXにおける人工知能の役割は何ですか?

ユーザー調査の洞察は、ユーザー インターフェイスを効果的に構築するための UI/UX デザインの唯一の基盤です。製品ブランドのターゲット市場、ユーザー、製品を深く理解したUI/UXデザインは、近年世界的に大きな可能性を秘めています。 Web サイトとモバイル アプリの両方で、対象ユーザーにとって適切なパフォーマンスを発揮するには、優れたレスポンシブ Web デザインが必要です。この業界では、ユーザーの満足度が非常に重要であり、ブランドの UI/UX 開発がその成功を左右します。 UI (ユーザー インターフェイス) は視覚的なナビゲーションに重点を置き、UX (ユーザー エクスペリエンス) は視聴者とモバイル アプリまたは Web サイトとのインタラクションを管理します。

人工知能を UI/UX に導入すると、ユーザーを即座に喜ばせるリアルタイム データを備えたユーザー中心の Web サイトやモバイル アプリを作成できます。創造的で動的なテストとハイパーパーソナライゼーションを頻繁に提供して、ブランドとユーザーのつながりを強化し、顧客のさまざまなニーズに迅速に自動化されたソリューションを提供することでデザイナーを支援します。

UI/UX 市場が直面している課題の 1 つは、グローバル市場向けにローカライズされた Web サイトの開発についての深い理解がないことです。人工知能により、対象となる視聴者は英語体験を複数の地域の言語で再現できます。人工知能の使用は、グローバリゼーションの言語問題を効果的に解決できます。これは、AI が UI/UX にどのように役立つかの一例にすぎません。これについては、以下でさらに詳しく説明します。

1. タスクの自動化

人工知能と予測分析により、ユーザー エクスペリエンスは大幅に変化し、デザイナーや開発者が顧客中心のデザインを作成できるようになりました。マシンは注釈などのタスクを自動化できるようになり、生産性が向上し、所要時間が短縮されます。

2. 顧客維持に重点を置く

ユーザー エクスペリエンスは、顧客が製品やサービスを使い続けるための最高のエクスペリエンスを提供することを常に目指しています。人工知能の助けを借りて、顧客のニーズと要望をさらに理解し、最終的な目標を達成できるようになります。

3. 高度なインターフェイス

トップ AI コンサルティング会社は、クライアントにニーズを明確に示すために、ビジュアル コンテンツをユーザー エクスペリエンス (UX) に統合しています。 (AR) 拡張現実と (VR) 仮想現実テクノロジーの進歩により、ユーザーは購入する前に製品をより深く理解できるようになります。これは、これまでになかった顧客タッチポイントです。人工知能は、顧客が適切なソリューションを見つけるのに役立つ高品質のユーザー インターフェイスを作成しています。

4. ハイパーパーソナライズされたアプリ

ユーザー エクスペリエンス デザイナーは、消費者が絶対に気に入るアプリを作成するために、顧客のニーズを理解します。これには、クライアントから生のデータ ポイントを継続的に収集する必要があり、多くの場合、設計チームが圧倒されます。しかし今では、人工知能の助けを借りて、チームはこのデータをより迅速かつ効率的に収集し、解釈できるようになりました。その結果、チームは顧客向けに独自のアプリケーションを設計できるようになります。

5. 革新的なビジュアル スタイル

人工知能ソリューション プロバイダーは、動的な視覚効果を生み出すことができる最先端のプログラムを開発しています。 Prisma、Artisto、Snapchat などのアプリは、ユーザーが特定の主題に使用する最適なフィルターを選択するのに役立ちます。

Google の人工知能の取り組みである Auto Draw は、スケッチを自動的に完成させて洗練されたバージョンに変換し、デザイナーもそうでない人も同様にプロジェクトを迅速かつ簡単に開発できるようにします。

6. より薄いインターフェース

より薄いインターフェースは、今後の UX デザインのトレンドになるでしょう。システムが「薄い」と、ユーザーがシステムを使用したり目標を達成したりする際に遭遇する可能性のある障害が少なくなります。たとえば、「より合理化されたエクスペリエンス」とは、照明や扇風機を手動でオン/オフする代わりに、Siri を使用して家電製品を操作することです。

デザイナーは、ユーザー エクスペリエンスを作成するときにユーザーのニーズを予測し、アプリのデザインに組み込みます。このような戦略は一部のユーザーには機能するかもしれませんが、すべてのグループには機能しない可能性があります。その結果、最も著名な人工知能 (AI) 企業は、ユーザーのクエリを理解することに優れたチャットボット、予測検索、チャット システムなどのアプリケーションを開発しています。

7. タスクを自動化する

デザイナーは、画像のサイズ変更、色補正、トリミングなどのさまざまな作業に従事することがよくあります。現在、これらのアクティビティはすべて自動化できます。優秀な AI ソフトウェア開発会社は、そのような単調で反復的な操作を自動化できるソリューションを開発しているため、設計者がその完成を監督する必要がなくなるかもしれません。

8. 比較テスト

人工知能のユーザー インターフェイス設計に基づいて、ユーザーはパーソナライズされたエクスペリエンスを得ることができます。人工知能のブームにより、さまざまな新興企業や中小企業が発展し、競争の激しい市場が形成されています。多くの競合他社が存在し、どの企業も市場を争っています。

製品のどのバージョンが成功する可能性が最も高いかを判断するために、分割テストがよく行われます。通常、製品は異なるユーザー タイプに合わせて 2 つのバージョンでリリースされます。しかし、類似オーディエンス、過去の検索、他の製品とのエンゲージメントなどの AI データを使用することで、各顧客のニーズに合わせてサービスをカスタマイズできるようになりました。

9. より迅速なユーザビリティ テスト プロセス

デザイナーは、製品のユーザビリティを評価する際に、ユーザーが製品をどのように使用するかを考慮します。このプロセスには費用と時間がかかる場合があります。しかし、人工知能を使えば、そのプロセスはよりシンプルになります。人工知能は、ユーザーと製品の対話をシミュレートするのに役立つようになりました。これらのシミュレーションにより、製品の有用性をコスト効率の高い方法で迅速にテストできるようになります。

10. インテリジェント エクスペリエンス

人工知能企業は、インテリジェント エクスペリエンスを理解し、重視しています。それほど一般的ではありませんが、AI を活用したスマート エクスペリエンスは、最終的には標準になるでしょう。人工知能は、視覚障害を持つ人々のコンテキストを理解することで、画像を解釈できます。さらに、より革新的な広告の機会につながる可能性があります。

新しい UI/UX AI ソリューションが毎日登場し、UI/UX デザインが将来どのように進化するかを予測することが困難になっています。しかし、AI によりデザイナーはより大きな影響力を発揮できるようになるのは間違いありません。さらに、反復的な操作を自動化し、設計者の時間を節約するのに役立ちます。自然言語処理 (NLP) と機械学習の進歩により、私たちは顧客とチームの間のギャップを超え、すべての顧客がカスタマイズされたエクスペリエンスを得る未来に向かって進んでいます。

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