Create MLで作った画像分類モデルをiOSアプリで使うまで

import Foundation
import Vision
import CoreML
import UIKit
final class ImageClassifier {
    struct Best {
        let label: String
        let confidence: Double
    }
    struct Output {
        let best: Best?
        let top3: [(String, Double)]
    }
    // ① Create MLで作ったモデル（Core MLモデル）を Vision で扱える形に変換して保持しておく
    // - AnimalClassifier は .mlmodel をXcodeに入れたときに自動生成されるクラス
    // - VNCoreMLModel にすることで、Vision のリクエスト（VNCoreMLRequest）として実行できる
    private lazy var vnModel: VNCoreMLModel = {
        do {
            let model = try AnimalClassifier(configuration: MLModelConfiguration()).model
            return try VNCoreMLModel(for: model)
        } catch {
            fatalError("モデルのロード失敗: \(error)")
        }
    }()
    func classify(_ image: UIImage) async throws -> Output {
        // ② Vision は CGImage を扱うのが得意なので、UIImage から CGImage を取り出す
        // - ここが取れないケースもあるので guard で安全に抜ける
        guard let cgImage = image.cgImage else {
            return Output(best: nil, top3: [])
        }
        // ③ 「このモデルで分類してね」というリクエストを作成
        // - imageCropAndScaleOption は入力画像をモデル用サイズに合わせる時の方針
        // - .centerCrop は中央を切り出して正方形寄りにして渡す（画像分類でよく使う）
        let request = VNCoreMLRequest(model: vnModel)
        request.imageCropAndScaleOption = .centerCrop
        // ④ 画像と向き情報（orientation）を Vision に渡す準備をする
        // - Photos から取得した画像は向き情報がメタデータで付いていることが多い
        // - これを渡しておかないと、入力が回転した状態で推論されて精度が落ちることがある
        let handler = VNImageRequestHandler(
            cgImage: cgImage,
            orientation: CGImagePropertyOrientation(image.imageOrientation),
            options: [:]
        )
        // ⑤ ここで実際に推論が走る（同期実行）
        // - 実行後、request.results に推論結果が入る
        try handler.perform([request])
        // ⑥ 結果を取り出す
        // - 画像分類の場合、VNClassificationObservation の配列として返ってくる
        // - identifier: ラベル名（今回は「犬」「ライオン」「キリン」など）
        // - confidence: 0〜1 のスコア（大きいほどそれっぽい）
        let results = (request.results as? [VNClassificationObservation]) ?? []
        // ⑦ confidence が高い順に並べ替えて、Top3 を作る
        let sorted = results.sorted { $0.confidence > $1.confidence }
        let top3 = Array(sorted.prefix(3)).map { ($0.identifier, Double($0.confidence)) }
        // ⑧ 1位（ベスト）だけ取り出す
        let best: Best?
        if let first = sorted.first {
            best = Best(label: first.identifier, confidence: Double(first.confidence))
        } else {
            best = nil
        }
        return Output(best: best, top3: top3)
    }
}
// UIImageの向きをVisionへ渡す変換
extension CGImagePropertyOrientation {
    init(_ orientation: UIImage.Orientation) {
        switch orientation {
        case .up: self = .up
        case .down: self = .down
        case .left: self = .left
        case .right: self = .right
        case .upMirrored: self = .upMirrored
        case .downMirrored: self = .downMirrored
        case .leftMirrored: self = .leftMirrored
        case .rightMirrored: self = .rightMirrored
        @unknown default: self = .up
        }
    }
}

import SwiftUI
import PhotosUI
struct ContentView: View {
    @State private var pickerItem: PhotosPickerItem?
    @State private var image: UIImage?
    @State private var resultText: String = "未推論"
    @State private var top3: [(String, Double)] = []
    @State private var isRunning = false
    private let classifier = ImageClassifier()
    var body: some View {
        NavigationStack {
            VStack(spacing: 16) {
                PhotosPicker(selection: $pickerItem, matching: .images) {
                    Text("画像を選んで分類する")
                        .font(.headline)
                }
                if let image {
                    Image(uiImage: image)
                        .resizable()
                        .scaledToFit()
                        .frame(maxHeight: 320)
                        .clipShape(RoundedRectangle(cornerRadius: 12))
                }
                if isRunning {
                    ProgressView("分類中…")
                } else {
                    Text(resultText)
                        .font(.title3)
                        .bold()
                }
                if !top3.isEmpty {
                    VStack(alignment: .leading, spacing: 8) {
                        Text("Top3")
                            .font(.headline)
                        ForEach(Array(top3.enumerated()), id: \.offset) { i, item in
                            HStack {
                                Text("\(i + 1). \(item.0)")
                                Spacer()
                                Text(String(format: "%.1f%%", item.1 * 100))
                                    .monospacedDigit()
                            }
                        }
                    }
                    .padding()
                    .background(.thinMaterial)
                    .clipShape(RoundedRectangle(cornerRadius: 12))
                }
                Spacer()
            }
            .padding()
            .navigationTitle("画像分類（1枚）")
            .onChange(of: pickerItem) { _, newValue in
                guard let newValue else { return }
                Task { await run(item: newValue) }
            }
        }
    }
    @MainActor
    private func run(item: PhotosPickerItem) async {
        isRunning = true
        defer { isRunning = false }
        do {
            guard let data = try await item.loadTransferable(type: Data.self),
                  let uiImage = UIImage(data: data) else {
                resultText = "画像の読み込みに失敗しました"
                top3 = []
                return
            }
            image = uiImage
            let output = try await classifier.classify(uiImage)
            if let best = output.best {
                resultText = "結果: \(best.label)  \(Int(best.confidence * 100))%"
            } else {
                resultText = "分類結果が取得できませんでした"
            }
            top3 = output.top3
        } catch {
            resultText = "エラー: \(error.localizedDescription)"
            top3 = []
        }
    }
}