iOSゲーム開発における生成AIの応用と加速化 by はろだいん

ゲームディレクター・デザイナーが「軽量」「摩擦少」「最小人数」でプロトタイピングできるかどうかが、斬新なコンセプトの成功や事業実装に直結するのです。Cursorを使えば、新しい体験のプロトタイプをプログラム的に生成することは以前より格段に容易になりました。try Swift 東京 2025でも、iOSアプリのゲーミフィケーションを強化するツール群を紹介しました。
youtube.com/watch?v=7LSKcNOm_HE

なお、現在のネックはコンテンツです。

世界観に合うアートスタイルのキャラクター生成には、単なる画像APIでは不十分。
特定のカラースキームを持つUIを構築するには、プロンプトだけでは質感や見た目のクオリティが担保できない。
初期段階でも「説得力ある動的生成コンテンツ」（ストーリー、対話、NPCの行動・性格・反応）でユーザーを驚かせる必要がある。
任天堂やスクエニのような秘密主義の企業ほど、GPT 等へのプロンプト送信を避け、ローカルだけ完結させたいという要件が強い。また、画像生成の往復の待ち時間をエンドユーザーが容認しない場合も多いでしょう。

本セッションでは、
Foundation Models や ビジョン フレームワークを活用する部分、
Create ML でトレーニングする部分、
Huggingface からLoRAによるファインチューニング／MLX経由で変換する部分（Image Playgroundは実用的？）
などを、iOSアプリ上—限られたメモリ環境内—でローカル完結しつつ、外部APIに頼る世界とどう折衷すべきかを具体的に比較・解説します。

最後には、MLX + Swift を使った独自ファインチューニングパイプラインを解説し、注意点・落とし穴・ベンチマーク手法（gpt‑image や Gemini との比較）まで深掘りします。