聴講メモ：try! Swift Tokyo WWDC Recap 2025

今月何度目かわからなくなってきた、Apple Japan での Recap イベントに参加してきた。今回は、筆者も当日スタッフとして参加した try! Swift Tokyo 主催のもの。登壇は visionOS と Foundation Models のふたつとも筆者的関心の高いテーマでありがたかった。特に Foundation Models adapter training は未遂に終わっていたので、実際に触った所感を聞けたのが良かった。

タイムテーブルは筆者が確認していた限り直前まで公開されておらず、個人的に最もサプライズだったのは、 Swift Student Challenge に日本から入賞された学生さんがスピーカーとして登壇されたこと。Apple の Newsroom で取り上げられていたのを拝見していたので、すぐに分かった。入賞とひと言で言っても、世界 TOP50 に選出され WWDC に招待された上に、さらに11名だけが得られる Tim Cook へのピッチ機会も設けられた、とのこと。しかし彼のプレゼンを聞いていて、堂々とした語りと、なにより入賞した花札アプリのコンセプトが素晴らしく、これが世界レベルかと感動。ちなみに花札アプリは実際に触らせていただくこともできた。花札という古典ゲームにオリジナルの概念を盛り込んでいて、サウンドにも見た目にも細かな工夫が凝らしてあり、誰でも楽しみながら花札を覚えられるつくりとなっていた。

イベントページ：https://lu.ma/kd101ho8

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visionOS 26 のアップデート内容と所感

satoshi さん

• What’s new
  • Widget
  • instancing: メモリ効率がかなり上がった
• 他セッション
  • visionOS Apple Samples をもとに紹介
• 実機デモ
  • Enterprise APIでの両眼映像の取得
    • シェーダーを通したリアルタイム画像加工ができる（高速処理のためMetal使った）

Unleashing Foundation Models

shu223 さん

• Tool calling
  • 制約：modalilty – multi-modal ではない
    • テキストのin/outのみ
    • 音声や画像の入出力はない → tool calling でやった
  • Tool calling の処理実装はなんでも実装可能
    • Speech + Image Playground
    • ツールとして渡しているだけなので、使わないという選択をモデルがすることもできる
      • → 画像生成を依頼しなければ使われない
• Custom adapters
  • モバイルで動く小さめなモデル（Llama, Gemma の同程度のサイズのモデル）と比べてもやや劣る
  • Custom adapter で大幅に性能が向上した：すべてのベンチマークで、はるかに大きなモデルよりも優れた性能を発揮
    • GPT-4.1 や 4o を含む大規模モデルすらも超えるケースも
  • アダプター
    • 特定ケースにチューニングされた追加アダプター
      • e.g. .contentTagging
      • たくさんある？とおもっったら、general / contentTagging しかない
      • ほとんどのユースケースが、general に内包されている
        • tag, entity topic は tagging
  • 概要
    • LoRAを使用
    • ベースモデルの重みは固定し、アダプターの重みのみ更新
    • 必要なデータ量の目安
      • 単純タスク：100-1000 サンプル
      • 複雑タスク：5000サンプル以上
  • ツールキット
    • 必要なサンプルデータやコードが揃っている
    • .fmadapter ファイルがカスタムアダプターの実態
      • Xcode でプレビュー可能
  • Entitlement
    • アダプターのデプロイは、サイズがでかいのでバンドルするのではない、background assets フレームワークを使う
      • テストはアプリに組み込んでOK
  • サンプル（演劇）を使った学習結果のデモ
    • エポック（学習サイクル）を重ねるごとに、タグ構造を学習しフォーマットに沿った台本生成が可能になる（らしい）
    • 学習時間はMBPで10分程度：OSバージョンアップごとの再学習も現実的かも
• Q&A
  • 回答のばらつきは temperature で指定可能
  • 基本メジャーバージョンごとにモデルが変わる sticky patch で上がることはない
    • 追従できなくてもアダプター自体は通るが、精度が落ちる