アップルとIBMは2014年にiOSデバイスにエンタープライズアプリケーションを導入するためにパートナーシップを締結するエキサイティングな発表しました。最新のステップでは、IBMの強力なWatson AIシステムとAppleのCore MLフレームワークを組み合わせて、まだ開発されていないスマートなモバイル・アプリを開発することを目的としています。

アップル＆IBM、WatsonとCore MLを組み合わせてスマートなモバイルアプリ開発

フォーチュンの記事によると、コカ・コーラのテストでは、現場の技術者が自動販売機を点検し、サービスするのに役立つかどうかを確認する技術に、アップル＆IBM、WatsonとCore MLを組み合わせたスマートモバイルアプリを利用しようとしていると報告しています。具体的な記述はありませんが、IBMはTechCrunchの注記のように、その技術をどのように利用できるかの事例と思われるものを提供しています。

たとえば、現場のサービス技術者が自分のiPhoneカメラをマシンに向け、正しい部品を注文するためのモデルを特定することができるというものです。 Watsonの画像認識機能を使用して、すべての異なるマシンを認識するようにモデルをトレーニングできる可能性があります。

これは最もエキサイティングなアプリではないかもしれませんが、巨大な可能性を秘めたアプローチの第一歩です。

オフラインでも、iPhoneやiPadでWatsonモデルを活用するアプリケーションを構築できます。アプリは、Watson Servicesを使って画像を素早く分析し、ビジュアルコンテンツを正確に分類し、モデルを簡単に訓練することができます。事前にトレーニングを受けたWatsonモデルを使い始めるか、時間をかけて継続的に学習するモデルをカスタマイズしてトレーニングします。

画期的なことは、データをサーバに送り返す必要なく、モバイルアプリが認識自体を行うことができることです。 Watsonはタスクを実行するために必要なAIモデルを開発し、コアMLに変換してカスタムアプリを作成します。効果的にワトソンは、マシンの認識方法を理解する上で難しい初期作業を行い、次にCore MLにiOSデバイス上でローカルで作業を行います。

Watsonの知性は、IBMが投入するコンピューティング・パワーの量からもたらされます。これは90個のIBM Power 750サーバー（約3Mドルのハードウェア）のクラスター上で動作します。高レベルの自然言語処理を必要とするタスクで人間を上回る能力を実証するために、WatsonはTVクイズショーJeopardyで競い合って優勝しました。

TechCrunchによると、Core MLはこのセットアップの下位パートナーかもしれませんが、Watsonのトレーニングにも役立ちます。

IBMは、アップルとの提携は、モバイル機器で大きなデータ力を活用していたとのべており、機械学習はアプリを次のレベルに引き上げると語った。

AppleがIBMのWatsonと提携したのは初めてのことではない。2016年には、ResearchKitとWatson Health Cloudを組み合わせた睡眠調査アプリを開発した。