モバイルアプリに有効なGoogleの最新技術トレンドとは：KeyConductors

モバイルアプリやクラウド技術、検索、音声認識など、さまざまな研究開発を行うGoogle。最新技術トレンドについて、「Interop Tokyo」の基調講演で語った。

[キーマンズネット]

Google　Developer Advocate 松内良介氏。2011年Google入社。主に日本、韓国地域のGoogleパートナー企業に、アプリ開発にかかわる技術支援や技術コンサルティング業務を行う。

　モバイルアプリにおいてどんな技術がユーザーに有効なのか。今の3つのトレンドについてGoogleの松内良介氏が登壇して語った。

　その1つ目が「Material Design」。Googleの研究により、ユーザーが美しいと感じるアプリの方が売り上げが高いことが分かっている。そのためGoogleでは、2014年6月からMaterial Designのガイドラインを提供。近年、その重要性から導入を強く薦めている。

　そこでGoogleではMaterial DesignやGoogle Play、モバイルアップから広告のプロモーションまでを含めた数々のガイドラインを提供（図1）。PDFでダウンロードが可能だ。

図1 ガイドライン

　 2つ目の重要な技術が「Smart Lock for Passwords」だ。GoogleはIDとパスワードを入力してのサービス利用には、限界があると感じている。いろんな企業が努力しているところだが、パスワード入力をできるだけ減らすために、オープン・スタンダードやオープンコネクトと呼ばれている規格の利用を提案。「Googleからも使いやすいパッケージでさまざまな技術が提供されています」と松内氏は言う。

　Chromeブラウザを使う時にひも付くGoogleアカウントを、それぞれのIDとパスワードに自動的に記録しておける。メリットはAndroidアプリをインストールした瞬間から自動的にログイン状況に持っていけること。同じアプリを再度使う時に、IDやパスワードを入れ直す必要性がなくなる（図2）。

図2 Smart Lock for Passwords

　そして3つ目の技術が「Service Worker」だ。日本では4G回線が普及しているため、およそ常時接続環境にある。そのためレスポンスの早いアプリを好むユーザーが多く、そのようなアプリをよく使う傾向にある。Service Workerとは、ネットワークよりもさらに早くレスポンスができる、オフラインでのサービス提供を可能にする技術。Webサイトにアクセスするとホーム画面にアイコンを加え、まるでアプリを立ち上げるかのようにサイトにアクセスできる。

　従来、サイトとアプリは別のものだと考えられてきたが、技術の進化でその境界線が曖昧になっている。GoogleではWebサイトとアプリの両方の利点を兼ね備えたプログレッシブWebアプリとして、Service Workerを最新のWebの制作技術として推奨している。

　また、Service Workerはリクルート社が提供する不動産売買や住宅購入、賃貸情報サイトの「SUUMO（スーモ）」に導入されている。Webサイトがアプリのように振る舞え、Webユーザーにプッシュ通知を送ることもできる（図3）。

図3 Service Worker

次世代の検索やユーザーサービスについて考える

　ユーザーがサービスコンテンツを検索するとき、直接アプリに誘導できることは重要なこと。近年、アプリにしかないコンテンツも増えているので、Googleでは「App Indexing」を使って、アプリのコンテンツがGoogle検索の結果表示に登録できるようにしている。

　例えば「カリカリモダン焼き」と検索したときに、直接、クックパッドのアプリのレシピページが表示される。高速に遷移でき、より積極的にコンテンツにたどり着いてもらえる。現在は新聞社などの導入が多い（図4）。

図4 App Indexing

　この他Googleが開発している技術に「Awarenss API」というものがある。これはケータイ端末に搭載されている位置情報や加速度センサー、温度計、湿度計などを利用して、ユーザーの現在の環境を把握。検索キーワードの文脈を探るというもの。このAPIは現在、普及しつつあるビーコン技術にも役立つ。その場に応じた情報提供を、広告も含めた形で提案できるのではないかと研究中だ。

　 2016年5月に開催されたGoogle I／Oデベロッパー・カンファレンスでAwarenss APIを発表。ユーザーがジョギング中に音楽アプリを立ち上げるとノリのいい音楽が流れ、ジョギング後に薬局の近くを通ったときには、プロテインやエネルギーチャージの購入を促すといったことが可能になる。ただ通知は乱用するとオフにされるので、乱用しない通知の在り方を考えていきたいと言う（図5）。

図5 Awarenss API

　最後にここ最近、機械学習の分野で注目されている「Google Cloud Platform」と「TensorFlow」について語った。まずGoogle Cloud Platformでは画像認識や音声認識、自動翻訳などのAPIを提供。TensorFlowはオープンソースライブラリーなので、自社のサーバに導入して機械学習を実行することができる。Googleでは2016年3月から分散処理に対応したものを提供している。

　図6では「Google I/O 2016」で行ったデモンストレーションで、音声認識でロボットが指示した通りに動く様子や、1ドル札をお金だと認識させようとしている様子だ。「YouTubeに170以上の動画が提供されているのでぜひ見てください」と松内氏は語った。

図6 Google I/O 2016でのデモンストレーション

　テレビやタブレット、ウエラブルデバイス、自動車、バーチャルリアリティーなど、マルチスクリーンの話題も進行中だ。1つではなく、これら全部に一貫したサービスを提供するのが、これからは当たり前になってくる。ユーザーの来訪もストアやフォーム画面だけでなく、検索やメッセンジャーが入り口になる場面も多くなるかもしれない。

　松内氏は「さまざまな接点を通じて、ユーザーと出会うことが重要だと考えます。そのためにGoogleが提供するさまざまなスクリーンを活用してもらいたい」と締めくくった。