スマホアプリは5年後消滅する？ | AIエンジニアが創る新しいAIスマートフォン | AI起業ラボ

5年後スマホアプリは消滅する？
AIスマホ、AIアプリに使われるIT技術
Pythonで学ぶAIと機械学習
AIスマホアプリの応用アイデアとビジネスチャンス
- 同業種への応用アイデア：
- 他業種への応用アイデア：
まとめ

AIエンジニアやプログラマーに転職して、未来のスマートフォン「AIスマホ」を開発しましょう。

専門家は、スマホアプリは5年から10年後に消滅し、AIによる新しいスマホに置き換わると予想しています。

ここでは、AIスマホに使用されるIT技術や具体的なPythonコードも解説しますので、AIエンジニアやプログラマーに転職したい方には必読です。

また、AIスマホを応用したビジネスや他業種でのアイデアも紹介しますので、新しい視点や発想を得られます。

5年後スマホアプリは消滅する？

参考

AI Could Replace the Apps on Your Phone. I’ve Seen It With My Own Eyes

CNET

MWCで紹介された「T Phone」は、AIを活用して従来のアプリに依存しない新しいスマートフォンの使用方法を提案しています。

このスマホは、ユーザーの指示に応じてリアルタイムでカスタムインターフェイスを生成し、特定のタスクをナビゲートする自然なやり取りを実現します。

たとえば、飛行機の予約から支払いまで、すべてアプリを切り替えることなくできるということです。

この技術は、スマートフォンとの対話を根本的に変える可能性があり、アプリ中心の世界からAIが提供する直感的な体験へと移行することを示唆しています。

Deutsche TelekomのCEOは、今後5〜10年以内にスマートフォンアプリが消滅すると予測しています。

AIスマホ、AIアプリに使われるIT技術

なんと、5年から10年後にはスマホアプリが消滅し、AIスマホに置き換わるということです。

現在のスマホアプリの開発には、主にKotlin、Swift、React Nativeなどが使われます。しかしAIスマホの開発には、主にPythonが使われるようになるかも知れませんね。

AIスマホ、AIアプリに使用されるIT技術を推測してみましょう。

プログラム言語：
- Python：AIや機械学習の分野で広く使われている。
- JavaScript：ウェブベースのインターフェース開発に使用。
- JavaやKotlin：Androidアプリの開発に利用されることがある。
AI技術：
- 深層学習（Deep Learning）：自然言語処理や画像認識などに使用。
- 自然言語処理（NLP）：ユーザーの指示を理解し、適切なアクションを実行するために必要。
- 生成的AI（Generative AI）：カスタムインターフェイスをリアルタイムで生成するために使用。
クラウド技術：
- AWS、Google Cloud Platform、またはMicrosoft Azure：大規模な計算処理やデータストレージに利用。
- エッジコンピューティング：デバイス上でのリアルタイム処理を実現するために使用されることがある。
セキュリティ対策：
- 暗号化：データの安全な転送と保管を保証するために使用。
- 認証と認可：ユーザーのアイデンティティを確認し、適切なアクセス権限を管理するために必要。
- セキュリティプロトコル：HTTPSやSSL/TLSなど、通信の安全性を確保するために使用。

上記のIT技術は、AIスマートフォンを実現するために使用されるIT技術を推測したものです。AIスマホでは、従来のスマホアプリとは異なる技術が必要になるかも知れませんね。

Pythonで学ぶAIと機械学習

以下は、Pythonを使用したAIと機械学習のサンプルコードです。

ユーザーの指示に基づいて、特定のタスクを実行する簡単な機械学習モデルをシミュレートしています。

# Import necessary libraries
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# Sample data
instructions = [
    "book a flight from Tokyo to New York",
    "reserve a table at a restaurant",
    "show me the weather forecast",
    "play some music"
]
categories = [
    "travel",
    "dining",
    "weather",
    "entertainment"
]

# Create a model pipeline
model = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())

# Train the model
model.fit(instructions, categories)

# Test the model
test_instructions = [
    "I want to fly from Osaka to Paris",
    "Find a sushi place nearby",
    "What's the temperature today?",
    "Play the latest hits"
]
predicted_categories = model.predict(test_instructions)

# Display the results
for instruction, category in zip(test_instructions, predicted_categories):
    print(f'Instruction: "{instruction}" --> Category: {category}')

Instruction: "I want to fly from Osaka to Paris" --> Category: travel
Instruction: "Find a sushi place nearby" --> Category: dining
Instruction: "What's the temperature today?" --> Category: weather
Instruction: "Play the latest hits" --> Category: entertainment

CountVectorizer：テキストデータを数値データに変換するツールです。AIモデルがテキストデータを処理できるようになります。
MultinomialNB：ナイーブベイズ分類器の一種で、テキスト分類タスクによく使用されます。
make_pipeline：前処理とモデル学習のステップを結合して、モデルのパイプラインを作成します。
fitメソッド：モデルを訓練データに適合させ、学習させます。
predictメソッド：訓練されたモデルを使用して、新しいデータのカテゴリを予測します。

上記のPythonコードは、ユーザーの指示に基づいて特定のカテゴリ（例：旅行、食事、天気、エンターテインメント）を予測するシンプルなモデルを示しています。

実際のアプリでは、より複雑なデータとモデルが必要になりますが、このコードは基本的な概念を理解できます。

AIスマホアプリの応用アイデアとビジネスチャンス

5年後、10年後に登場するかも知れないAIスマホの応用アイデアを考えてみましょう。

同業種への応用アイデア：

スマートホームデバイス：AIを活用して、家電製品や照明システムなどのスマートホームデバイスを制御するカスタムインターフェイスをリアルタイムで生成する。
ウェアラブルデバイス：健康管理やフィットネス追跡のためのウェアラブルデバイスにAIを組み込み、ユーザーの活動や健康状態に応じたカスタマイズされたインターフェイスを提供する。
車載システム：自動車の車載システムにAIを導入し、運転中に音声指示によってナビゲーションやエンターテインメントシステムを操作するインターフェイスを生成する。

他業種への応用アイデア：

医療分野：医師や看護師が患者の症状や治療計画に関する情報に素早くアクセスできるように、AIを活用してカスタムメディカルインターフェイスをリアルタイムで生成する。
教育分野：学生の学習進度や興味に応じて教材をカスタマイズするために、AIを使って教育アプリのインターフェイスを動的に生成する。
小売業界：顧客の購買履歴や好みに基づいて商品を推薦するカスタマイズされたショッピングインターフェイスを、AIを用いてリアルタイムで作成する。

AIスマホ、AIアプリは、さまざまな分野に応用できそうですね。まさに「早い者勝ち」です。