Appleは、デバイス上で動作する大規模言語モデルを、一流の開発ツールへと進化させました。iOS 26、iPadOS 26、macOS 26では、Foundation Modelsフレームワークを利用することで、トークンごとの推論コストを支払うことなく、プライベートなオフラインAI機能を構築できます。このモデルはApple Intelligence対応デバイスで動作するため、ユーザーはネットワークに接続していなくても、低レイテンシの結果を得ることができます。

これが何をもたらすのか

これまでサーバーを必要としていた機能を、今なら提供できます。このフレームワークはSwiftと統合され、予測可能な出力のためのガイド付き生成をサポートし、ツール呼び出しを公開することで、モデルが応答前にアプリにファクトを要求できるようにします。Appleのデバイス内モデルは30億のパラメータを誇ります。このサイズにより、バッテリー寿命とプライバシーを維持しながら、応答を高速化できます。

製品計画においては、コスト構造が変化します。一般的なAIタスクをデバイス上で実行し、変動するクラウド料金を回避し、機密性の高いコンテンツをデフォルトでローカルに保存することが可能になります。

ロードマップの主な機能:

• 追加費用なしでプライベートなオフライン推論が可能です。
• 応答形式を強制するためのガイド付き生成。
• アプリのデータ内の回答を基盤として呼び出すツール。
• iOS、iPadOS、macOS にわたるネイティブ Swift API。

開発者が初日に出荷したもの

実際のアプリは既にこのフレームワークの優れた活用方法を示しています。パターンは一貫しており、認識と分析は既存のモデルに保持し、要約、計画、説明はデバイス上の基盤モデルに委ねます。

• SmartGym：ユーザーは分かりやすい英語でワークアウトの内容を入力します。アプリはそれをセット数、回数、休憩、器具のオプションに変換します。それぞれの調整内容を説明し、進捗状況をまとめ、ワークアウト後のメモを作成します。
• Stoic：ジャーナリングプロンプトは、最近のエントリと気分に合わせて調整されます。要約と検索はローカルで実行されるため、個人的なテキストはデバイス上に残ります。
• CellWalk：生徒はインタラクティブな3Dセル内の任意の用語をタップします。アプリはツールコールを通じて独自の参照データに基づいた会話形式の解説を生成します。
• 操作：「金曜日にソフィアに電話」と入力すると、アプリが日付、タグ、リストを瞬時に解析します。リスニングモードでは音声タスクを、スキャンモードでは手書きからToDoを抽出します。
• VLLO : エディターはプレビューを分析し、Vision と Foundation Models を組み合わせてシーンごとに音楽とステッカーを提案します。

注目すべき機能としては、 SwingVisionは試合映像からコーチングフィードバックを提供します。7 Minute Workoutは自然言語から怪我を考慮したルーティンを構築します。Gratitude and Motivationは要約を作成し、エントリをテーマ別に整理します。Streaksはタスクを提案し、自動的に分類します。Wakeoutはパーソナライズされた運動休憩を作成します。Agenda、OmniFocus、Signeasy、Detail、Essayist、Platziは、ドキュメントやレッスン固有の質問に答えたり、プロジェクトを提案したり、PDFから引用を抽出したりするアシスタント機能を追加します。

製品デザインを考える方法

デバイス上のモデルを推論レイヤーとして扱います。既存の検出器、分類器、追跡器に重要な処理を任せ、その後、基盤モデルに計画、説明、要約を任せます。

構造を中心に設計する必要があります。ガイド付き生成を使用して、出力をJSONなどの厳密な形式に固定します。これにより、機能のテストと信頼性が向上します。ツール呼び出しを使用して、モデルに必要なデータのみを取得します。

設計チェックリスト:

• レンダリングまたは保存する必要がある出力に対して厳密なスキーマを定義します。
• デフォルトではユーザー データをローカルに保持し、必要な場合にのみサーバーを呼び出します。
• プロンプトとテンプレートをキャッシュして、セッション間で結果の一貫性を保ちます。
• アプリがプランや提案を変更した理由をユーザーが理解できるように説明を追加します。

管理すべきトレードオフ

デバイス内モデルは、プライバシー、スピード、そして予測可能なコストを実現します。しかし、デバイス間のバージョン管理、古いハードウェアでの動作テスト、そしてApple Intelligenceの有効化に依存する機能のフォールバックを文書化する必要もあります。

互換性は重要です。ユーザーがApple以外のプラットフォームを利用されている場合は、AndroidとWebの両方で並行して利用できるように計画するか、Apple専用の機能を分離して、他のプラットフォームでコアエクスペリエンスを維持できるようにしましょう。

予期すべきリスク:

• デバイスの機能と OS バージョンによる断片化。
• ツール呼び出しが不完全なデータを返すエッジケース。
• テストなしでプロンプトがドリフトすると、品質が低下します。

結論

Appleは、プライベートなデバイス内AIを開発プリミティブへと転換しました。Appleプラットフォーム向けに開発すれば、リクエストごとにサーバーをレンタルすることなく、高速で、根拠があり、プライバシーを保護するインテリジェンスを日常のワークフローに追加できます。まずは、構造化と説明が役立つタスクから始めましょう。出力は予測可能なものにし、ユーザーに作業内容を示しましょう。

Apple は、ワールドワイド デベロッパー リレーションズ担当副社長の Susan Prescott 氏のコメントを含め、プラットフォーム発表資料やプレス コミュニケーションの中で、Foundation Models フレームワーク、デバイス サポート、API 機能について詳しく説明しました。