「Swift」はモバイルアプリ開発に機械学習を取り入れる：AIの未来を開く

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。

[Kristen Gloss，TechTarget]

　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。

併せて読みたいお薦めの記事

Swift人気急上昇のわけ

• Appleの開発言語「Swift」は「素晴らしい！」、IBM担当者が感動した理由は
• Swift開発者が「仕事用iPhoneアプリ」を作りたくなるApple×SAPの秘策とは？
• Appleの開発言語「Swift」の人気が急上昇している理由

モバイルアプリ開発言語／環境の選び方

• モバイルアプリ開発言語をどう選ぶ？　ビジネスユーザーも知るべきその違い
• ネイティブにこだわらないモバイルアプリケーション開発（MADP）「Sapho」とは

機械学習はなぜモバイルで重要なのか

　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。

なぜSwiftはAIの未来を開く可能性があるのか