パンデミック後、アメリカ人の半数がスマートデバイスの音声制御が不可欠だと考えている

パンデミック後、アメリカ人の半数がスマートデバイスの音声制御が不可欠だと考えている

Syntiantが最近実施したユーザー調査によると、COVID-19パンデミックの影響により、アメリカ人の半数以上がスマートデバイスに音声制御機能が不可欠であると考えている。中でも、ハンズフリーのスマートフォンやテレビのリモコンは、消費者が接触を減らすために音声制御を選択するため、優先度が高くなっています。

[[326196]]

アマゾン、ボッシュ、インテル、マイクロソフトなどの企業からの支援を受け、Syntiant は常時音声市場に大きな成長の可能性があると考えています。

COVID-19の流行中に消費者が家族、友人、同僚とつながるための新しい方法を見つける中、アメリカ人の大多数は、タッチスクリーンやその他の接触インターフェースを使用するのではなく、音声を使用してさまざまなスマートデバイスを制御することを選択しています。

Syntiant は、エッジ デバイス向けの常時接続音声ソリューションを提供するディープラーニング テクノロジー企業です。

調査によると、アメリカ人の87%が1つ以上のスマートデバイスを所有している。

コロナウイルスの影響で音声コントロールの使用が増える可能性が最も高いのは、Z世代(1995年から2004年の間に生まれた人々)です。

Z 世代とミレニアル世代 (1981 年から 1994 年の間に生まれた人々) の 81% が音声コントロールを使用していると報告しているのに対し、X 世代 (1960 年代半ばから 1970 年代後半の間に生まれた人々) とベビー ブーマー世代 (1946 年から 1964 年の間に生まれた人々) では 68% です。

消費者は、音声制御を必要とするスマートデバイスのトップ 3 として、スマートフォン、スマート TV/リモコン、家電製品を挙げました。

しかし、アメリカ人の半数はプライバシーとセキュリティが最大の懸念事項であるとも答えた。

スマートデバイスとIoTデバイスの音声制御

消費者は、音声制御機能を備えた最も重要なデバイスとして、スマートフォン (61%) とスマートテレビ/リモコン (45%) を挙げました。

さらに、回答者の 27% が、スマートな生活を実現するためのトップ 3 の選択肢としてスマート家電 (サーモスタット、ドアベル、電子レンジなど) を選択しました。これは主にジェネレーション X とベビー ブーマー世代の影響を受けています。 Z 世代とミレニアル世代は、ゲーム機とスマートウォッチに音声制御機能があることを好みます (それぞれ 28% と 18%)。

「音声は急速に次のユーザーインターフェースになりつつあります」と、SyntiantのCEOであるKurt Busch氏は語ります。「当社の調査では、アメリカ人の3分の2以上が音声を使用してデバイスを制御していることがわかりました。これは当社の顧客数の増加を反映しており、ハンズフリーの常時接続音声ソリューションの市場機会が拡大していることを示しています。カスタムの多言語ウェイクワードを使用する場合でも、「音量を上げる」や「音量を下げる」などの音声コマンドを使用する場合でも、当社のニューラル意思決定プロセッサは、エッジで快適な体験を生み出す音声テクノロジーを提供し、消費者が音声を使用してスマート製品をシームレスに操作できるようにします。」

音声制御の未来

世界がCOVID-19の影響に揺れ動く中、パンデミックの長期的な影響から、消費者は音声ユーザーエクスペリエンスとタッチフリーインターフェースを選択することが予想され、スマートデバイスでの音声制御の使用を増やす可能性が最も高いのはZ世代(60%)で、これにミレニアル世代(56%)、X世代(54%)、ベビーブーマー世代(43%)が続きます。

より多くの消費者が触覚インターフェース(タッチスクリーンなど)からタッチフリー機能に切り替えるにつれて、新しいテクノロジーが使用されるのは当然のことです。アメリカ人の15%は音声制御について懸念がないと答えたが、27%はプライバシーが最も重要だと答え、次いでセキュリティ(23%)、機能性(19%)、使いやすさ(15%)となった。

「現在のパンデミックにより、健康リスクを減らすために人々がデバイスに触れたくないため、音声制御の需要が高まっていることは明らかだ」とブッシュ氏は付け加えた。

AI テクノロジーが地域規模で普及するにつれて、さまざまな人口統計にわたって音声ユーザー エクスペリエンスの採用がさらに拡大し続けるでしょう。音声技術の進歩により、クラウド接続が不要になり、消費電力レベルが以前よりも桁違いに低くなるため、スマート デバイスのプライバシーが向上します。

Syntiant のソリューションは、高精度のウェイクワードとコマンド制御を通じて、事実上あらゆるエッジ デバイスにディープラーニングを適用し、消費者が安全かつプライベートに音声でデバイスを使用できるようにします。

<<:  地図メーカーの次の戦い:AI戦争

>>:  AWSクラウド上で機械学習を輸出するための黄金のツールであるAmazon SageMakerが正式に中国に上陸

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

AIが開発ツールを進化させる方法

[[410767]] GitHub Copilot、DeepDev、IntelliCode、その他の...

マーケターがAIと機械学習を活用して顧客にリーチする方法

数十年前、技術者が初めて人工知能の概念を生み出したとき、彼らは人間の知能を模倣できる技術を生み出そう...

スマート健康システムがコロナウイルス隔離中の人々を監視

新型コロナウイルスの世界的な感染拡大は187の国と地域に広がり、417万人が感染している。ほとんどの...

2021年に自動運転は私たちをどこへ連れて行くのでしょうか?

[[361430]]文/Quiu Yueye 編集/Tan Lu新年、自動運転は私たちをどこへ連れ...

...

IBM、生成AIの基礎モデルを発表

IBM Granite ファミリーの基礎モデルは、生成 AI を自然言語およびコーディング タスクに...

コンピュータビジョンにおけるステレオビジョンと奥行き知覚の例

人工知能と画像処理の魅力的な世界では、これらの概念は、機械が人間の目と同じように私たちの周りの三次元...

英国のAI研究者マイケル・ローンズによる機械学習の5つの大きな落とし穴を避けるための独占ガイド

[[416810]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...

大学入試の願書記入や学校選びの際、人工知能を専攻するならこれらの学校を選ばなければなりません!

すでに非常に人気がある人工知能は、大学入試の願書が記入されるにつれて、間違いなく人気が続くでしょう。...

ポストエピデミック時代のスマートエネルギー管理にエッジAIを活用する方法

COVID-19の影響により、今年の新学期は例年とは少し様子が異なります。多くの学校や企業がハイブリ...

5G の出現はフェデレーテッド ラーニングにどのような影響を与えるでしょうか?

世界中の開発チームが AI ツールの作成を急いでいるため、エッジ デバイスでのアルゴリズムのトレーニ...

顔認識を完了するための3行のPythonコード

顔認識パッケージこれは世界で最もシンプルな顔認識ライブラリです。 Python リファレンスまたはコ...

自動化には限界がない: SF Express のサプライチェーンは RPA を活用してデジタル変革を加速

[51CTO.comからのオリジナル記事]最近、UiPathとSF Supply Chainは共同オ...