WWDC25でのAI進化を踏まえた、オンデバイス顔認証の実装とその挑戦 by こむぎ

WWDC25で発表されたAIツールの進化は凄まじく、Foundation Modelは実際に触った人も多いのではないでしょうか。
そして今、多くの開発者がAI機能の導入を検討している時期かと思います。そこで、導入に際して何が課題点なのか、精度はどのくらいなのかについて私が皆さんの代わりに検証を行います。
ただ、昨今は自然言語の話題が多いので、今回は敢えて視点を変え画像認識に焦点を当てます。そして、その中でも特にオンデバイスの良さが活かせる「顔認証」を調査します。

「VisionフレームワークやCreateMLを使ったお手軽実装」から、「PyTorchやMLXで独自モデルを構築する本格実装」まで、具体的な実装方法をコードと共に紹介します。
それぞれのメリット・デメリット、そして「実装難易度」と「認証精度」を徹底的に比較・解説します。

今回は顔認証を題材にしますが、ここで得られる知見は、画像分類や認識などの他のモデルを扱う上でも必ず役立つはずです。
あなたのアプリに最適なAI技術を見つけるための、実践的なヒントをぜひ持ち帰ってください！

【構成】
・難易度別の実装方法とその詳細
・実機で動かした場合の精度や負荷
・実装途中の失敗談やTips