テストで AI と機械学習を使用する Android 開発のトレンド

Android アプリのデザインのトレンドは常に変化しています。競争力を維持するには、最新のテクノロジーの更新に遅れないようにすることが重要です。

現在、アプリはモバイル デバイスだけでなく、電子書籍リーダー、ガジェット、その他の接続デバイスでも利用できます。膨大な数の Android デバイスが利用可能になっており、お気づきかと思いますが、アプリもますます賢くなっています。

QA プロフェッショナルは、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) を活用した、ブラウザーに依存しないクロスプラットフォームのソフトウェア テストを使用して、これらの機能をテストすることがよくあります。

機械学習を使用すると、製品のパフォーマンスを向上させ、メンテナンスコストを削減できます。 AI 主導のツールを使用すると、ソフトウェアのテストをより効率的に行うこともできます。

これらのテクノロジーと他の 5 つの Android トレンドについて、間もなく詳しく説明します。

Android アプリは、主に Google の継続的なイノベーションとユーザー エクスペリエンスの更新により、継続的に変更され続けています。

あなたのビジネス向けにモバイル アプリケーションを作成または設計および開発したいと考えていますか?この場合、成功する製品を開発するには、最新の Android アプリ開発トレンドを深く理解する必要があります。

インスタント アプリ

Google I/O 2016 はインスタント アプリのデビューでしたが、現在インスタント アプリは Android 5.0 Lollipop デバイスでのみ利用できます。名前が示すように、ユーザーはこれらのアプリケーションをインストールせずにすぐに実行できます。

インスタント Android アプリはまだ比較的一般的ではありませんが、その人気は着実に高まっています。

クラウドから直接アクセスでき、Web サイトと同じように簡単にナビゲートできます。したがって、これらのアプリは携帯電話上の追加のストレージ容量を占有しません。

ブロックチェーン技術

近年、ブロックチェーン技術が大きな注目を集めています。分散型通貨を使用する Android アプリが増えるにつれ、このテクノロジーは将来的に中心的な舞台になることが予想されます。

このテクノロジーの可能性を最大限に高めるには、できるだけ多くのユーザーや投資家が利用できるようにする必要があります。ブロックチェーン テクノロジーを使用することには、次のようないくつかの利点があります。

• データ破損の削減
• ネットワーク停止時のパフォーマンスの向上
• データ セキュリティの向上
• データトランザクション保護。

ビーコン

ユーザーはリアルタイムの情報を要求するため、多くの開発者はエクスペリエンスをさらに向上させるために位置ベースの機能を使用することに熱心です。

ビーコン市場は 2013 年から存在しています。ビーコンの範囲内の Bluetooth および WiFi デバイスは、ビーコンを使用して信号を受信し、さまざまなユーザーにサービスを提供できます。

飲食店やホテルなど、Android モバイル アプリを使用するビジネス オーナーは、このテクノロジーから大きなメリットを得ることができます。

モノのインターネット (IoT)

スマートフォンは、最も貴重なデータへのゲートウェイとなっています。 IoT テクノロジーは急速に発展しており、2025 年までに約 270 億のガジェットがモノのインターネットに接続されることになります。

何千もの民生用および産業用デバイスはチップを使用してデータを保存および交換しています。

家電製品、自動車、エアコン、冷蔵庫などの組み込みデバイスを介してインターネットに接続される物体が増えるにつれ、リアルタイム接続があらゆる人の周囲に存在するようになりました。

チャットボット

Skype や Replika などのアプリを使用したことがありますか?その場合、他の人に代わってシステムから複数のメッセージを受信して​​いる可能性があります。これらはチャットボットと呼ばれます。

チャットボットがすぐに現れる気配はありません。 Facebook Messenger Platform 2.0 のリリース以来、チャットボットが爆発的に普及し、企業はボットの作成を急いでいます。

この統合を使用すると、顧客により迅速なサービスを提供できるようになります。さらに、ディープ リンクを使用して、モバイル アプリ内の特定の機能にアクセスできます。

AI/ML テクノロジー - ソフトウェア テスト AI

さまざまなソフトウェア開発段階において、ソフトウェア テストは常に最も重要です。

AIはテストレコーダーの機能を強化しました。テスト レコーダーが高度であればあるほど、優れたテスト レポートの作成が容易になります。さらに、AI テスト ソリューションはテスト データの処理プロセスを改善し、テスト ケースで高品質のデータをより迅速に利用できるようにします。

これらの AI ツールを使用して、アプリケーションの開発およびテストのタスクを合理化および簡素化します。これは、次のプロジェクトの助けを借りて行われます。

• データの分析
• 問題の特定と解決
• 機械学習 (ML)

これまで以上に強力な AI のテスト

人工知能により、モバイル アプリとビジネスは新たな高みに到達します。商品やサービスの監視から、顧客サービスを強化するためのスマート チャットボットの作成まで、AI はすべてを実行できます。

人工知能の助けを借りて、自動ソフトウェア テストは多くの一般的な障害を克服できます。 Android アプリ開発会社は人工知能を使用して、10 年前には想像できなかった方法でソフトウェア テストを変革しています。

その中には次のものが含まれます:

• テスト作成を容易にする
• テスト メンテナンスの頻度を削減します
• 新しい方法で結果を分析します。

結論

アプリケーションは、さまざまなデバイス、プログラム、プラットフォームと互換性がある必要があります。人工知能はサイトの機械学習モデルに依存しているため、テストのメンテナンスを不要にすることができます。

ソフトウェア テストにおける AI と ML とは別に、Android アプリ開発業界は他のトレンドでも活況を呈しています。これらのトレンドには、ブロックチェーン テクノロジー、ビーコン、IoT、チャットボットの使用が含まれます。

Android アプリのデザインのトレンドは常に変化していますが、競争力を維持するには最新のテクノロジーの更新に遅れずに従うことが重要です。

以上がテストで AI と機械学習を使用する Android 開発のトレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。