機械学習を利用するAndroidアプリの開発

近年機械学習が話題になっています。しかし、機械学習を本格的に学んだことがある開発者が少ないので、機械学習を使うアプリの開発を難しく感じるかもしれません。

ところが、実際の開発において、機械学習のロジックを自前で実装する必要がありません。ML Kitを使えば、機械学習の知識がなくても簡単に開発できます。

Androidで簡単に導入できるML Kitが二つあります。

HMS ML Kit
Firebase ML Kit

どれを導入すべきか迷う方がいらっしゃると思うので、HMS ML KitとFirebase ML Kitの機能をまとめてみました。

※HMSにHUAWEI HiAiの機能もあるが、ファーウェイの端末でしか利用できないので、今回の比較対象に入れないことにします。HUAWEI HiAiに興味がある方はこちらをご参照ください（https://developer.huawei.com/consumer/jp/hiai）。

HMSのML KitとFirebaseのML Kitの比較

下記はHMSのML KitとFirebaseのML Kitの比較表です。Google Cloudで代用できる機能も表に入れました。

機能	HMS(オンデバイス)	Firebase(オンデバイス)	HMS(クラウド)	Firebase(クラウド)
テキスト認識	〇	〇	〇	〇
ドキュメント認識			〇	Google Cloud - Vision AI
銀行カード認識	〇
一般カード認識	〇
翻訳	〇	〇	〇	Google Cloud - 翻訳
言語識別	〇	〇	〇
音声認識			60秒以内、ファイル、リアルタイム、日本語未対応	Google Cloud - Speech-to-Text
音声合成			日本語未対応	Google Cloud - Text-to-Speech
自然な音声合成			日本語未対応	Google Cloud - Text-to-Speech
音声種類識別			〇
画像のラベル付け	〇	〇	〇	〇
オブジェクトの検出とトラッキング	〇	〇
ランドマーク認識			〇	〇
オブジェクト切り抜き	〇
類似商品検索			〇	Google Cloud - Vision AI
画像高画質化	〇
画像歪み補正	〇
文字高画質化	〇
場面のラベル付け	〇
顔検出	〇	〇
骨格検出	〇
Live Face Detection	〇
手のひら検出	〇
自然言語処理			〇	Google Cloud - 自然言語
AutoML モデルの推論	〇	〇
カスタムモデルの推論	〇	〇
バーコードスキャン	〇	〇
スマートリプライ		〇		Google Could - Dialogflow

比較表に示したように、画像認識分野においては、HMSのほうがより多くの機能を提供しています。音声認識分野においても、Firebaseがオンデバイスの言語識別機能しか提供していないのに対し、HMSがさらにクラウド機能も提供しています。また、日本語の音声認識と音声合成機能を使う場合は現時点ではGoogle Couldを使うとよいでしょう。総じて言えば、HMSのほうがより豊富な機械学習能力を提供しています。

参考

HMS：https://developer.huawei.com/consumer/jp/
HMS ML Kitの紹介：https://developer.huawei.com/consumer/jp/hms/huawei-mlkit
HMS ML Kitのドキュメント：https://developer.huawei.com/consumer/jp/doc/development/HMSCore-Guides/service-introduction-0000001050040017
Huawei Developers：https://forums.developer.huawei.com/forumPortal/en/home
Facebook Huawei Developersグループ：https://www.facebook.com/Huaweidevs/