学習にMacやサーバーは必要ですか？

いいえ。学習はiPad上で完結し、オフラインでも動作します。外部ドライブからのデータセット取り込みにも対応しています。書き出したモデルをアプリで使う場合のみApple製ハードウェアが必要です。

対応するiPadの機種は？

Appleシリコンチップ（M1以降）を搭載したiPadが必要です。Apple Silicon非搭載の旧型iPadは対象外です。

どんなモデルを学習できますか？

画像分類、音の認識、手のポーズ、動画からの手の動作、テキスト分類、CSVの表形式データによる予測の6種類です。

完成したモデルはどう使いますか？

名前を付けて.mlmodelファイルとして書き出し、Swift PlaygroundsやXcodeで開いて自分のiOSアプリに組み込みます。

MagicaLCoreは無料でダウンロードでき、広告が表示されます。MagicaLCore Proは自動更新サブスクリプションまたは買い切りの一度の購入で、広告を削除し無料版の制限を解除します。

MagicaLCore の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？

MagicaLCore は現在、月間 0 の訪問があり、前月比のトラフィック変動は +0（成長率 0.0%）です。主要な流入市場はグローバル（シェア —）で、月間 0 のダイレクト訪問と月間 0 のオーガニック検索訪問を含みます。

MagicaLCore は無料ですか？料金モデルは何ですか？

MagicaLCore はフリーミアムの料金モデルで運営されています。MagicaLCoreは無料でダウンロードでき、無料プランでは広告が表示されます。広告を削除し無料版の制限を解除するMagicaLCore Proは、自動更新サブスクリプションまたは買い切りの一括購入で利用できます。価格は地域によって異なるため、App Storeの掲載情報で最新価格をご確認ください。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。

MagicaLCore — 月間訪問数 (0/月)・料金・API・代替ツール比較

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MagicaLCore について

1つのアプリで6種類のモデル

画像分類、音声認識、手のポーズと手の動作、テキスト分類、表形式データの予測モデルを単一の画面で学習できます。

ノーコードのオンデバイス学習

自分の写真、録音、テキスト、CSVを取り込み、精度と損失をリアルタイムで確認。オフラインでもすべて端末上で処理されます。

一時停止・再開と最良結果の保持

長時間の学習を中断し、履歴から後で再開できます。検証条件は一貫し、書き出されるのは最良のチェックポイントです。

カメラとマイクでライブ検証

学習済みモデルを写真やファイル、動画ですぐに評価でき、カメラやマイクを使ったリアルタイム検証も可能です。

Core MLへの書き出し

モデルに名前を付けて.mlmodelとして書き出せば、Swift PlaygroundsやXcodeで即使えます。iCloud同期で複数のiPad間でも結果を共有できます。

MagicaLCoreは、完全な機械学習の学習ワークフローをiPadに持ち込むアプリです。Python環境を構築したりGPU時間を借りたりせずにCore MLを試したい学生、教員、メイカー、開発者を対象としています。ノートブックを書く代わりに、データセットを取り込み、6種類のモデルから1つを選び、学習中の精度と損失のグラフの推移を見守ります。

単純な画像分類にとどまりません。写真から植物やペット、物体を見分ける、自分の録音から音を認識する、じゃんけんのような手のジェスチャーを覚える、動画から手を振る動作を学ぶ、メッセージやレビュー、メモを複数言語でトピック分類する、CSVを取り込んで表形式データの分類や数値予測を行う、といったことができます。

学習は端末上で行われるため、データはiPadから出る必要がなく、オフラインでも動作します。長時間の学習は一時停止して履歴から再開でき、再開時も同じサンプルで検証され、書き出されるのは最後ではなく最良のチェックポイントです。チュートリアル、各ステップの説明ポップオーバー、VoiceOver対応により初めての方でも取り組みやすく、完成したモデルはSwift PlaygroundsやXcode向けの.mlmodelファイルとして書き出せます。

MagicaLCore の効果的なユースケース

教員・学生

コンピュータ室なしで実践的なML授業

生徒が自分の画像や音の分類器にラベルを付けて学習し、カメラやマイクでライブ検証する授業プロジェクトを組み立てます。

iOS開発者・メイカー

モデルを試作してXcodeへ書き出す

iPadでCore MLモデルを試作し、.mlmodelを書き出してSwift PlaygroundsやXcodeプロジェクトに取り込み、アプリとして公開します。

趣味の開発者・研究者

実世界の物体向けの独自認識モデル

自分の写真や録音を使って、植物、ペット、道具、音、ジェスチャーの認識モデルを端末上だけで学習します。

アナリスト・運用担当

表データからの分類と予測

CSVを取り込み、データサイエンス環境を用意せずにレコードの分類や数値予測を行うモデルを学習します。

順位	AI ツール	月間訪問数	前月比成長率	直接流入の割合	料金	直接比較
●	MagicaLCore	0	—	—	フリーミアム	表示中
1	Liner.ai	1.03万	-27.4%	直接流入 39%	無料	vs Liner.ai
2	Encord	24.42万	+9.4%	直接流入 43%	料金は要問い合わせ	vs Encord
3	BasicAI Cloud	2.17万	-13.1%	直接流入 40%	Freemium, Enterprise Quote	vs BasicAI Cloud
4	ClearML	2.01万	-60.9%	直接流入 33%	料金は要問い合わせ	vs ClearML
5	SuperAnnotate	38.6万	+37.4%	直接流入 64%	無料トライアル、料金は要問い合わせ	vs SuperAnnotate
6	Weights & Biases（CoreWeave Forge）	31.56万	-80.2%	直接流入 73%	フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料	vs Weights & Biases（CoreWeave Forge）

MagicaLCore

MagicaLCore を選ぶ理由（強み）

注意点・トレードオフ

多角的な視点ショートレビュー