coremlとは？初心者でもすぐ分かる使い方と仕組みを徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

coremlとは？初心者向け解説

coremlはAppleが提供する機械学習フレームワークです。iPhoneやiPad、Macのアプリの中で機械学習を使えるようにするための道具です。アプリの推論を速く、安全に行うことが目的で、端末上でデータを外部へ送らずに計算できます。

初心者にもわかるポイントを順番に見ていきましょう。

Core MLの仕組み

モデルとは、過去に学習させて得た「予測のルール」が入ったデータの集合です。Core MLはそのモデルをiOSアプリで使える形に変換して、スマホの計算資源で動かします。モデルを最適化することで端末上での推論が速く、電力も抑えられます。

よくある使い方

1) 画像認識や物体検出をアプリに組み込みたいとき、

2) テキストの分類や翻訳の前処理をしたいとき、

3) センサーのデータから状態を推定したいときなどに使います。実際には、学習済みのモデルをCore ML用の形式に変換して組み込むだけで、複雑な機械学習の処理をアプリ内で実現できます。

使い方の流れ

<th>手順

説明
1. 学習とモデル作成	Pythonでモデルを作成し、必要に応じて学習させます。Create MLを使うと初心者向けです。
2. Core ML形式へ変換	作成したモデルを.mlmodel形式に変換します。
3. アプリへ組み込み	Xcodeプロジェクトに追加し、Swift/Objective-Cから呼び出せるようにします。
4. 推論の実行	カメラやセンサーからデータを取り、モデルに入力して結果を得ます。

初心者がつまずきやすい点

モデルのサイズと精度のバランスを考えることが大切です。端末の容量が限られるため、過大なモデルは動作を遅くします。別のポイントは、データのプライバシーです。端末上で推論することは、外部のサーバーへデータを送らずに済むので、安全性が高い場合が多いです。

始めの一歩

初心者が始めるときは、Create MLを使って簡単な画像分類モデルを作るところから始めると良いでしょう。そこからCore ML形式へ変換して、実際のアプリに組み込む練習をします。

最後に、実際の開発につなげるには、公式のドキュメントやチュートリアルを読むことが近道です。実務での使い方は、サンプルコードを動かしてみるのが一番身につきます。

coremlの同意語

Core ML: Appleが提供する、iOS/macOSアプリに機械学習モデルを組み込み、デバイス上で推論を実行する公式フレームワーク（ランタイム）です。
CoreML: Core MLの別表記。Appleのデバイス上で機械学習モデルを動かすための公式フレームワークを指します。
Core MLフレームワーク: デバイス上で機械学習モデルを実行・活用するためのApple公式の開発フレームワークです。モデルの組み込みと推論を支援します。
Appleの機械学習フレームワーク: Apple社が提供する機械学習をアプリに統合・実行するためのフレームワーク群の総称で、Core MLが中心的役割を担います。
オンデバイス機械学習: 端末（スマホやPC）上で機械学習の推論を行うアプローチ。Core MLはこのオンデバイス推論を実現する代表例です。
デバイス上の機械学習ランタイム: デバイス内で機械学習推論を実行するための実行環境。Core MLの推論機能を支える重要な要素です。
iOS機械学習フレームワーク: iPhoneやiPad向けに機械学習モデルの統合・推論をサポートするフレームワークとしての位置づけ。
macOS機械学習フレームワーク: Mac向けに機械学習モデルを組み込み、推論を動かすためのフレームワークの一例。Core MLが中心です。
MLモデルをアプリへ組み込むAPI: アプリ内に機械学習モデルを組み込み、推論を実行するためのAPIセットとしてCore MLが提供します。
AppleのML推論エンジン: Core MLを指すこともある表現で、デバイス上でML推論を実行するエンジンとしての側面を指します。

coremlの対義語・反対語

クラウド推論: 推論をクラウド上のサーバーで実行する形式。デバイス内で完結する Core ML とは対照的。
サーバーサイド推論: 推論をサーバー側で処理するアプローチ。端末の計算リソースを使わず、クラウド/データセンターで処理する。
クラウドML: クラウド環境での機械学習全般。デバイス上の推論（Core ML）とは別の運用・設計思想。
非Apple製MLフレームワーク: Core ML 以外の機械学習フレームワーク（例: TensorFlow、PyTorch、TensorFlow Lite など）。Appleのエコシステムに依存しない点が対義的。
Android向けMLフレームワーク: Android など Apple 以外のプラットフォームを対象とした ML フレームワーク。Core ML の Apple 専用性とは対照的。
汎用MLフレームワーク: 特定プラットフォームに依存せず、広く使える機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorch など）。Core ML の Apple 製品向け最適化とは対比的。
クラウドベースAIプラットフォーム: クラウド上でモデルの学習・推論を提供する総合的な AI プラットフォーム。デバイス上の Core ML とは別のインフラ設計。

coremlの共起語

Core ML: Appleが提供する機械学習推論フレームワークで、iOS/macOSなどの端末上でモデルの推論を高速に実行します。
mlmodel: Core ML のモデルファイル形式。訓練済みモデルを Core ML が読み込んで推論させるための拡張子 .mlmodel のファイルです。
mlmodelc: mlmodel ファイルを実行時に最適化した、コンパイル済みの Core ML モデル形式（拡張子 .mlmodelc）。
Create ML: Mac上で機械学習モデルを作成・評価・トレーニングできる、Apple のツール。
coremltools: Pythonライブラリで、Keras/TensorFlow/PyTorch などのモデルを Core ML 形式 (.mlmodel) に変換します。
on-device 推論: 端末上で推論を実行すること。クラウドを介さずにアプリ内で結果を得られます。
推論: モデルを用いて入力データから結論を引き出す処理全般のこと。
入力: Core ML が受け取るデータのこと。画像・数値配列などが含まれます。
出力: モデル推論の結果として返されるデータ。分類結果や確率など。
画像入力: 入力データとして画像を使う場合の形式。Image などが該当します。
Vision フレームワーク: 画像処理や物体検出などを Core ML と組み合わせて実現する Apple の別フレームワーク。
iOS: iPhone や iPad などの Apple デバイス向けのプラットフォーム。
macOS: Mac 用のデスクトップ向けプラットフォーム。Core ML の実行対象の一つ。
watchOS: Apple Watch 用のOS。Core ML を活用した機能も搭載されることがあります。
tvOS: Apple TV 用のOS。Core ML を組み込んだアプリが動作することがあります。
Swift: Core ML の推論コードを記述する主なプログラミング言語。Swift が推奨されます。
Xcode: Apple の公式開発環境。モデルの統合・デバッグに使用します。
MLModel: Swift から Core ML モデルを扱うときに使われる、モデルを表すクラス名（型）です。
モデル変換: 他の機械学習フレームワークのモデルを Core ML 形式に変換する作業。
ニューラルネットワーク: 深層学習を中心とした多層の神経ネットワーク構造。Core ML で実装可能な推論対象の一つ。
機械学習: データからパターンを学習して予測を行う分野の総称。Core ML の根幹にある考え方。
深層学習: ニューラルネットワークの層を深く重ねた手法。大規模モデルを Core ML で推論します。
量子化: モデルのサイズと計算量を削減するための手法。Core ML でもサイズ削減の一環として用いられることがあります。
画像分類: 画像をカテゴリに分類するタスク。Core ML でよく使われるモデルタイプの一つ。
物体検出: 画像内の物体を検出し、位置情報を出力するタスク。Vision と組み合わせて使われます。
自然言語処理: 文章の理解・生成を行うタスク。Core ML のモデルとして使われるケースがあります。

coremlの関連用語

Core ML: Apple の端末上で動く機械学習フレームワーク。iOS や macOS などのアプリにモデルを組み込み、端末上で推論を実行できる。
mlmodel: Core ML 用のモデルファイル形式。モデルの層構造・重み・入出力仕様を含むファイル。
mlmodelc: mlmodel を端末で実行可能な状態にコンパイルしたディレクトリ形式。実行時に読み込まれる。
Create ML: Mac 上でモデルを作成・訓練するツール。GUI やコードから訓練・評価・エクスポートまで行える。
coremltools: Python パッケージ。さまざまなモデルを Core ML (.mlmodel) へ変換するためのツール。ONNX などからの変換にも対応。
ONNX: オープンな機械学習モデル交換フォーマット。Core ML へ変換する際の中間フォーマットとして使われることがある。
Turi Create: データから簡単にモデルを作成できる Python ツール。Core ML 形式へエクスポート可能。
Vision Framework: 画像処理を担当する Apple のフレームワーク。Core ML と組み合わせて推論・検出を行える。
Natural Language Framework: テキスト関連の処理を提供する Apple のフレームワーク。Core ML モデルと組み合わせて NLP タスクを実行。
MLModel: Core ML のモデルを読み込み推論を実行するための Swift/Objective-C のランタイムクラス。
MLFeatureProvider: モデルへの入力データを提供するプロトコル。入力特徴量名と値を返す。
MLFeatureValue: 入力・出力の特徴量の値を表す型。数値、画像、配列、文字列などを扱える。
Image input: 画像を入力として使う場合の形式。多くのモデルで画像を前処理して受け取る。
MultiArray input: 多次元の数値配列を入力として渡す形式。主に数値データのベクトルやテンソルに対応。
Dictionary input: キーと値の組み合わせで入力データを渡す形式。特徴量名と対応する値を紐づける。
分類 (Classification): クラスラベルを予測するタスク。出力はラベルと信頼度がセットになっていることが多い。
回帰 (Regression): 連続値を予測するタスク。出力は実数値になる。
Tree Ensemble: 決定木のアンサンブルモデル（例: ランダムフォレスト、勾配ブースティング）を Core ML で扱える形式。
SVM: サポートベクターマシン。分類・回帰の古典的アルゴリズム。Core ML で推論可能。
GLM (Generalized Linear Model): 線形回帰やロジスティック回帰などを含む一般化線形モデル。
Neural Network: ニューラルネットワーク。深層学習モデルの総称で、Core ML で推論されることが多い。
Apple Neural Engine (ANE): iPhone/iPad などのハードウェアアクセラレータ。Core ML 推論を高速化。
オンデバイス推論: データを外部に送らず、端末上で推論を実行すること。
オンデバイス学習: デバイス上でモデルの一部を更新・学習させる機能。用途に応じて活用されることがある。
Compiled model: コンパイル済みモデル。mlmodelc のことを指すことが多い。
メタデータ: 著者、ライセンス、説明などモデルに付随する追加情報。
対応プラットフォーム: iOS、macOS、watchOS、tvOS など、Core ML をサポートするデバイス。
Swift: Core ML を利用したアプリ開発で主に用いられるプログラミング言語。
Objective-C: 歴史的に使われてきた iOS/macOS アプリ開発言語。Core ML 実装にも対応。
Xcode: Apple 提供の公式 IDE。Core ML モデルの組み込み・デバッグ・ビルドに使用。
量子化 (Quantization): モデルの重みを低精度化してサイズと推論速度を抑える最適化技法。Core ML でも活用されることがある。
入力特徴量名: モデルに渡す入力特徴量の名前。複数の入力がある場合は対応する名前を事前に定義する。
出力特徴量名: モデルの出力の名前。ラベル名やスコアなどを指すことが多い。
ファイル拡張子: .mlmodel（未コンパイル）, .mlmodelc（コンパイル済み）
ドキュメンテーション: 公式リファレンス・ガイド。Core ML の使い方を学ぶ際の基本リソース。
推奨学習順序: Create ML で始め、coremltools で他フォーマットからの変換、実機での検証へと進むのが一般的。