OpenAI API を使用したモバイル アプリの構築: モバイル開発のための AI の可能性を解き放つ

最近、ChatGPT は世界中で注目を集めています。 人間の友達のようにあなたとチャットし、ほぼすべてのことを教えてくれるツールです。 すべては AI のおかげです。 人工知能は、私たち全員がポケットに入れて持ち歩いているため、もはや未来的な概念ではありません。 間違いなく、新しいテクノロジーにより、私たちの日常生活の多くのタスクが効率化されました。 OpenAI のような組織があり、人々が日々の基本的な作業を容易にするための新しいツールを提供する進化するテクノロジに継続的に取り組んでいます。

本日、このブログでは、OpenAI による AI の実装と、この新しいテクノロジをアプリやソフトウェアの開発に活用する方法について説明します。 始めましょう-

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オープン AI の簡単な紹介?

OpenAIは基本的にアメリカの人工知能研究会社であり、AI分野で継続的に実験を行い、さまざまな分野のさまざまなビジネスの生産性を向上させる新しいツールとソフトウェアを提供しています. 研究所は営利法人OpenLPに属します。 OpenLP の親会社は、非営利団体である OpenAI Inc. です。 OpenAI は、2015 年に Sam Altman、Peter Thiel、Elon Musk、Jessica Livingston、Reid Hoffman によって 10 億ドルの共同出資により設立されました。 OpenAI はその誕生以来、人工知能に基づく多くの新しいツールを導入してきました。

OpenAI の数値的洞察

数値的な洞察に従うことで、OpenAI の広さについてより良いアイデアを得ることができます。

• 同社の収益は2023年末までに2 億ドルに達すると予想されており、 2024 年までに 10 億ドルに増加する可能性があります。
• 伝えられるところによると、この組織は二次株式売却で200億ドルと評価されました。
• 2022 年 12 月の時点で、Open AI の月間訪問者数は2,100 万人を超え、その21%は米国のみから来ています。
• OpenAI の公式サイトは、世界で最も人気のあるサイトのリストで 1441 位にランクされています。
• ウェブサイトのトラフィックの約43.63%は検索によるものですが、トラフィックの48.98%は直接リンクによるものです。

マイクロソフトが OpenAI に 100 億ドルを投資

4 年前、Microsoft Corp. は OpenAI に 10 億ドルを投資しました。OpenAI は、Elon Musk と投資家の Sam Altman が共同で設立したスタートアップです。 OpenAI は 290 億ドルの評価額で資金調達ラウンドを行っており、Microsoft は再び 100 億ドルという多額の投資を予定しています。 マイクロソフトによるこの投資予定額は、同じ組織に対する以前の投資の 10 倍です。

この投資により、Microsoft は、投資が回収されるまで、OpenAI の利益の75%を受け取ることになります。 その後、マイクロソフトは OpenAI の 49% の株式を取得します。 AIツールのさらなる進歩を導入し、検索エンジン市場におけるGoogleの支配を排除するために資金が使用されることが期待されています.

モバイルアプリの開発に最適な OpenAI API

OpenAI が提供する API は、開発者がソフトウェアに大幅な自動化を組み込み、モバイル アプリの効率を高めるのに役立ちます。 技術の進歩をソフトウェアに注入するために使用できるさまざまな API があります。 ただし、次の方法が最適です。

1.DALL・E API

このセクションで先に説明したように、DALL·E を使用すると、ユーザーは大まかなテキスト記述からイメージを作成できます。 この API は、モバイル アプリやソフトウェアに簡単に統合でき、ターゲット ユーザーの創造性と使いやすさを変えることができます。 いくつかの統計について言えば、すでに 300 万人以上が OpenAI のこの API を使用しており、毎日 400 万以上の画像を生成しています。

DALL・E APIのコアコンピタンス

• ユーザーは、テキストによる説明を含む高品質のカスタム イメージを作成できます。
• API は、さまざまな色、スタイル、解像度の画像を生成できます。
• この API は簡単に使用でき、最初のイメージ作成やコーディングの知識は必要ありません。
• 画像生成は非常に高速で、ユーザーは結果をリアルタイムで確認できます。
• この API は、個人、企業、中小企業にとって費用対効果が高く、アクセスしやすいものです。
• 画像は膨大なコレクションから生成され、ユーザーはそれに応じて最適なものを選択できます。

2.GPT-3 API

この言語で何でも想像してみてください。GPT-3 はほぼすべてのことを実行できます。 ランダムな質問への回答、文法の修正、要約、テキストのコマンドなど、GPT-3 はすべてをカバーします。 モバイル アプリまたはソフトウェアを GPT-3 API と統合することで、ソフトウェアの有用性を次のレベルに引き上げることができます。 同時に、この API をモバイル アプリやソフトウェアに統合することも同様に簡単です。

GPT-3 API のコア コンピテンシー

• 質疑応答
• 文法修正
• テキストサマライザー
• 自然言語命令によるコード生成
• テキストをプログラム コマンドに変換する
• 言語翻訳
• 自然言語から Stripe API
• SQL 変換
• 非構造化データを解析する
• アイテムをカテゴリに分類する
• Python から自然言語へ
• 映画のタイトルを絵文字に変換する
• 関数の時間計算量を計算する
• プログラミング言語などの翻訳

3. コーデックス API

Codex は OpenAI によって導入された別の API であり、開発者が自然言語でコードを記述し、その入力を Python、JavaScript、Java などのさまざまな言語で動作するコードに変換できるようにします。 この機能により、コードをゼロから作成するために必要な労力と時間が削減されます。 同時に、言語の知識が限られている、またはまったくない人でも、専門知識を学ぶことができます。

Codex API のコア コンピテンシー

• 自然言語命令でコードを作成する
• 自然言語を SQL クエリに変換する
• 人間が理解できる言語で Python コードを説明する
• Python バグ修正ツール
• JavaScript の質問に答えるメッセージ スタイル ボット
• JavaScript 式を Python に変換する
• Javascript 関数をワンライナーに変える

Codex は GPT-3 の後継であり、5,400 万の GitHub リポジトリからのコードでさらにトレーニングされています。 組織は2021年半ばにイノベーションを導入しました。 OpenAI によると、このモデルを使用して、Python で最も効果的な結果を提供しながら、数十のプログラミング言語で動作するコードを作成できます。

API 開発ガイド: API の構築方法

OpenAI を利用したツール

OpenAI が定期的に導入しているさまざまなツールがあります。 これらのツールの一部のみが他のツールのアップグレードであり、一部のツールはまったく新しいサービスを提供します. OpenAI によって導入されたいくつかの人気のあるツールを見てみましょう-

1.GPT（Generative Pre-Training）

Alec Radford は同僚とともに、言語モデルの生成的事前トレーニングに関するオリジナルの論文を書き、2018 年 6 月 11 日に OpenAI の Web サイトで公開しました。長期的な依存関係。

2.GPT-2

GPT がその革新的なアプローチで人々を助けることができたとき、モデルを次のレベルに引き上げる時が来ました。 その結果、OpenAI は GPT の新しくアップグレードされたモデルを発表し、それを GPT-2 (Generative Pre-Training Transformer) と名付けました。 このアップグレード版は 2019 年 2 月に発表され、組織は 2019 年 11 月に完全版をリリースしました。

新しい GPT モデルは、エンコーダー/デコーダーの原理に依存し、マルチヘッドや自己注意などの概念を使用する Transformer アーキテクチャに基づいています。 GPT-2 は、15 億を超えるパラメーターを持つ非常に大きな言語モデルであり、約 800 万の Web ページのデータセットでトレーニングされています。 これらのデータセットはすべて多様であり、最高品質の条件付き合成テキスト サンプルを生成できました。 したがって、関連する単語を入力することで、人間レベルの正確さで長い説明と情報を得ることができます。

テキストの生成に加えて、GPT-2 は Web サイト用のチャットボットの開発プロセスを簡素化しました。 GPT-2 が開始される前は、ルールを設計し、チャットボットのさまざまな会話トピックをカバーするのに数か月かかりました。 しかし、GPT-2 では、この期間が数日に短縮されました。

機械翻訳は、GPT-2 によって提供される別のユース ケースです。 ゼロショット学習法を実装することにより、言語モデルは「英文=仏文」などのペア形式の例を条件としています。 したがって、英文を翻訳するには、入力は「英文=」の形式で与えられます。 次に、貪欲な復号化を利用してサンプルを生成します。

さらに、GPT-2 はテキストや記事の要約にも使用できます。 選択したテキスト行に重要な情報を要約するツールがあると、すべての業界で非常に役立ちます。

3.GPT-3

GPTモデルのはしごをさらに一歩進めたGPT-3は、GPT-2の後継バージョンです。 これは教師なし変換言語モデルです。 新しいバージョンは 2020 年 5 月に導入され、1,750 億を超えるパラメーターを搭載しています。 アップグレードにより、言語モデルにメタ学習が浸透しました。 GPT-3 と GPT-2 の機能を比較すると、結果は大幅に改善されました。

GPT-3 の実用的なアプリケーションについて言えば、企業は GPT-3 を使用して顧客の問い合わせに対する応答を自動的に生成し、多くの時間とコストを節約できます。 また、さまざまなトピックに関するレポートを作成し、最新の情報を入手するためにも使用できます。

同時に、従業員が特定の意思決定を行うために必要な知識を収集して使用できるため、ナレッジ マネジメントも GPT-3 のコア アプリケーションです。 新しいモデルは、テキスト データのセンチメントの分析にも役立ちます。 そのため、企業や企業は、顧客の感情や意図を容易に理解し、より良い意思決定を下すことができます。

GPT-3 は自然言語データを理解できるため、ユーザーは事前に作成されたテキストから洞察や重要な情報を簡単に抽出できます。 それに加えて、言語翻訳にGPT-3を使用することもできるため、企業は複数のバックグラウンドを持つ顧客とコミュニケーションをとることができます.

GPT-3 は、予測モデルの構築にも強く推奨されているため、企業が賢明な将来の意思決定を行うのに役立ちます。

4.チャットGPT

2022 年 11 月に開始され、5 日以内に 100 万人以上のユーザーを達成した ChatGPT は、コンテンツ業界に革命を起こす最新のツールの 1 つです。 ツールの操作モデルは、ユーザーにとって魅力的なポイントです。 公式または非公式に誰かと話すことが、情報を得る最も簡単な方法であることは間違いありません。 ChatGPT でもまったく同じことができます。

ChatGPT を使用すると、コマンドを入力したり、質問したり、情報を要求したり、テキストを言い換えたりできる会話情報を取得できます。 このモデルの核となる能力は、人間の仲間のように対話できることです。 ユーザーがあらゆる種類のコンテンツを数秒で作成できるようにすることで、さまざまな業界でさまざまな目的で広く使用されています。 メールの作成からまったく新しい概念の理解まで、ChatGPT はコンテンツ生成のあらゆる側面をカバーしています。

ChatGPT のリアルタイムへの影響は次のとおりですが、これらに限定されません。

• 風景や業界に関する質問への回答を入手してください。
• 人工知能ジェネレーターのプロンプトの生成が大幅に簡単になりました。
• 何百万もの生成された結果から情報を除外する必要があるため、Google または他の検索エンジンで適切なコンテンツを検索するのは多忙な場合があります。 一方、ChatGPT は、必要なコンテンツを一度に配信します。
• 信じがたいかもしれませんが、ChatGPT を使用すると、アプリ開発タスクがはるかに簡単になります。 ツールは、特定のシナリオに従ってアプリケーションを開発するための完全なコードを提供できます。
• 創造性に欠ける場合は、ChatGPT がサポートします。 ChatGPT を数回タップするだけで、面白いセリフ、キャプション、フォーマルな文章などを生成できます。
• メールは私たちの日常生活の一部ですが、毎日何百通ものメールを書くことは、私たち全員にとって大きな頭痛の種です。 ChatGPT は、100% の精度で数秒以内にプロフェッショナルなメールを生成することで、私たちのタスクを大幅に簡素化してくれます。

5. 音楽ツール

OpenAI は、言語とコンテンツ ライティングの世界にまだイノベーションを導入していませんが、音楽のシナリオも探求しています。 2019 年に導入された MuseNet は、MIDI 音楽ファイルの後続の音符を予測するようにトレーニングされたディープ ニューラル ネットワークです。 MuseNet は、他の 10 の楽器から 15 の異なるスタイルの曲を生成できます。

OpenAI によって導入された別の音楽ツール、すなわち Jukebox は、2020 年に発売されました。これは、ボーカルで音楽を生成するオープンソースのアルゴリズムに基づいています。 このプラットフォームは 120 万を超えるサンプルでトレーニングされており、現在ではさまざまなジャンル、アーティスト、歌詞のスニペットを受け入れて曲のサンプルを出力しています。

6.ささやき

OpenAI のもう 1 つのイノベーションは、基本的に汎用の音声認識モデルであるウィスパーです。 Whisper は、さまざまなオーディオの大規模なデータセットを使用してトレーニングされます。 Whisper を使用すると、多言語音声認識、翻訳、言語識別など、複数のタスクを効率的に活用できます。

7. DALL-E と CLIP

DALL-Eはトランスフォーマーモデルとして2021年1月に発売。 このモデルのコア コンピタンスは、テキストの説明からイメージを作成することです。 だから、あなたの心にあるものも画面に表示することができます。

一方、CLIPはDALL-Eの逆モデルにすぎません。 ここに画像を配置することで、画像に描かれている内容をテキストで説明することができます。 このモデルは、GPT-3 の 120 億のパラメーター バージョンを使用して、自然言語入力を提供します。

8.コーデックス

OpenAI の API を使用してアプリを開発する一般的な利点

さまざまな OpenAI API の専用の利点以外に、人工知能を備えたアプリを使用しているときに活用できる相互の利点がいくつかあります。

1. より良い意思決定と自動化

高度な AI アルゴリズムにより、データ分析がより効率的になります。 顧客からのフィードバックのパターンと傾向を分析することで、企業は市場でのパフォーマンスに関する重要なデータを取得します。 この洞察を使用して、彼らは生産性をさらに高めるための正しい決定を下すことができます。

2. 充実したカスタマーサービス

OpenAI の API は、チャットボットの構築に非常に効果的に使用できます。 チャットボットで人工知能の進歩を利用することで、企業はターゲット ユーザーのクエリや問題に効果的に対処できます。 この慣行は、顧客サービスの強化を確実にするのに大きく役立ちます。

3.効率を上げる

OpenAI の API は、反復的なタスクを簡単に自動化し、企業の時間とお金を大幅に節約できます。 たとえば、言語モデル API は財務レポートを要約できるため、アナリストはより重要なタスクに集中できます。 これらの API は、リソースを効率的に利用できるようにすることで、ビジネスの効率を高めます。

4. コスト削減

OpenAI には無料利用枠のオプションと使用量ベースのプランがあり、あらゆる規模の企業にとってテクノロジーをより手頃な価格で利用できます。 同時に、このソフトウェアを使用して、反復的な言語タスクをすぐに実行できます。 したがって、人件費を大幅に節約できます。 これにより、OpenAI API はビジネスにとって素晴らしいコスト削減リソースになります。

5. 競争優位性を確保

さまざまな API を使用して、企業は最新のコンテンツやニュース記事を常に最新の状態に保つことができます。 新しいトピックへの洞察を提供することで、企業はターゲット ユーザーの注目をすばやく集め、自社の高いブランディングを維持できます。 同時に、企業はデータと洞察を分析することで、情報に基づいたマーケティングおよび販売戦略を立てることができます。 これらの慣行は、ビジネスの競争力を確保し、ライバル企業の一歩先を行くのに役立ちます。

オープン AI API を使用してモバイル アプリを開発するには?

GPT-3、DALL·E、Codex など、すべての API には、モバイル アプリやソフトウェアの重要な機能を追加する独自の機能があります。 アプリケーションでのユーザー エクスペリエンスの向上に役立つだけでなく、これらの API を統合することも非常に実現可能です。 これらの API を使用したモバイル アプリの開発プロセスに直接進むには、次の手順が含まれます。

1. アプリ開発のアイデアをブレインストーミングする

上記で説明したように、OpenAI API を介してアプリと統合できるさまざまな機能があります。 それらのそれぞれは、ユーザーに異なる目的を提供します。 そのため、市場調査に飛び込み、AI ベースのモバイル アプリを開発するためのアイデアを引き出す必要があります。 ここでは、対象ユーザーのために対処したい問題に焦点を当て、同じことができるアプリの種類を選択できます。

2. 詳細な競合分析を実行する

高い投資収益率を期待するには、提供する予定のソリューションが既存のアプリやソフトウェアと競合できることを確認する必要があります。 アプリの競合他社、競合他社が提供する機能、価格設定、ターゲット ユーザーについて調べてください。 視聴者をソリューションに向かわせ、競争上の優位性を獲得できるギャップを探します。

3. アプリで提供する機能を確定する

機能は、アプリやソフトウェアの基本です。 アプリに含めたい機能のリストを作成します。 機能を使用して、アプリに独自の販売提案を浸透させてください。 これらの機能は、アプリの機能を定義し、対象ユーザーにとってのソフトウェアの有用性を定義します。 間違いなく、アプリの開発コストは機能の数に正比例しますが、アプリの開発中に必要な機能を維持する必要があります。

4. OpenAI から適切なモデルを選択してアプリに統合する

アイデアの開発と機能の決定が完了したら、OpenAI から適切なモデルを選択してアプリに統合します。

• まず、Codex、DALL.E、GPT-3 など、OpenAI が提供するさまざまなモデルから選択します。
• 次に、OpenAI の公式 Web サイトにサインアップして、API キーを取得します。
• API キーを取得した後、開発者は事前に定義されたニーズの言語とテクノロジに従ってプログラミングを開始します。

5. アプリのテスト

開発者が開発フェーズを完了すると、テスト チームはアプリを複数回テストしてソフトウェアをデバッグします。 アプリにバグがあると、ユーザー エクスペリエンスが完全に損なわれる可能性があります。 できるだけ多くのバグを特定し、アプリケーションから削除してください。

6. 展開

最終段階は展開です。 それぞれのプラットフォーム (Android または iOS) でアプリを起動し、対象ユーザーが利用できるようにします。 アプリ開発パートナーがアプリの展開を行います。

AI搭載モバイルアプリの技術スタック

OpenAI API 以外に、次のテクノロジを使用してモバイル アプリを構築できます。

フル スタック モバイル アプリ開発: 完全ガイド

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まとめます

人工知能は長い間ユーザー エクスペリエンスを変革してきました。モバイル ガジェットで新しいコンセプトを活用する時が来ました。 OpenAI 組織は継続的にこのテクノロジに取り組んでおり、ハイエンド ユーザー サービスを提供するためのいくつかのツールを導入しています。 テキストの説明を含む画像の生成から、いくつかのキーワードを使用した世界的な情報の取得まで、これらのツールの機能は非常に優れています。

OpenAI を使用すると、開発者は API を利用してこれらの進歩をモバイル アプリに浸透させることができます。 3 つの異なる API について説明しました。 Codex、GPT-3、DALL・Eの魅力的な機能。 Emizen Tech は、こ​​れらの AI API の強みを備えた最先端のモバイル アプリケーションとソリューションの構築を支援します。

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