AppleのiOS向け開発言語「Swift」には、モバイルアプリへの機械学習の実装を容易にする可能性がある。SwiftでAIモデルを作成するための新しいツールや、そのユースケースを見てみよう。
iOS開発コミュニティーは最近、iOS向け開発言語「Swift」でAI（人工知能）モデルの作成や利用を目指す取り組みを進めており、モバイルアプリケーションにおける機械学習の可能性が広がっている。
ユーザーは、モバイルアプリに機械学習を実装することで、かゆいところに手が届く便利さをスマートフォンに期待している。開発者は、アプリの機能に機械学習を実装することを考えなければならない。2018年6月に米国で開催されたイベント「SwiftFest 2018」で開発者は、機械学習にこうした期待が寄せられるようになった背景や、Swiftで実現するモバイルアプリの機械学習の将来、機械学習の用途について議論をした。
モバイルアプリ開発者は機械学習モデルを作成することで、開発者が全ての動作や反応を個別にプログラミングしなくても、多くの機能を果たすアプリケーションを構築できる。「機械学習技術は、パターンを形成するルールを理解し、将来の事象を予測できるのに対し、人々は自身の想像力に制約される」と、時間管理ソフトウェアを手掛けるElement55のCTO（最高技術責任者）を務めるレイ・デック氏は、SwiftFestでのセッションで語った。
以前は、AIモデルの作成には、機械が自身の見ている対象を正確に識別するのに必要な、大量のサンプルを集めるのが大変だった。例えば画像内の人物を正確に識別する必要がある場合、開発者が作成するニューラルネットワークモデルの規模に比例した数の画像を集めなければならなかった。
だが約5年前に、ニューラルネットワークの組織化におけるブレークスルー（ディープラーニング）によって、モデルを正確かつ迅速に作成する方法が登場した。そのおかげで、機械学習モデルにより、コンピュータがパターンの予測や対象の識別を正確に行うことが可能になった。
「われわれがこうしたモデルを自力で作成しようとしても、うまくいかないだろう」とデック氏は述べた。
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