はじめに：Apple Foundation Modelsの登場

2025年のWWDCでAppleが発表した「Foundation Models」フレームワークは、iOS 26のリリースと共に、開発者がアプリケーション内でAppleのローカルAIモデルを活用する道を開きました。このフレームワークの最大の利点は、開発者が推論コストを心配することなくAIモデルにアクセスできる点にあります。さらに、これらのローカルモデルは、ガイド付き生成やツール呼び出しといった機能を内蔵しています。

iOS 26がユーザーに展開されるにつれて、多くの開発者がAppleのローカルAIモデルを活用した新機能をアプリに導入しています。OpenAI、Anthropic、Google、Metaなどの主要なモデルと比較すると、Appleのモデルは小規模ですが、そのローカル処理能力は、アプリのワークフローに大きな変更をもたらすというよりも、ユーザー体験の質を向上させる機能に主に貢献しています。特に、オンデバイスでのAI処理は、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティを強化する重要な要素として注目されています。

iOS 26で登場した注目のAI活用アプリ

以下に、AppleのAIフレームワークをいち早く採用したアプリとその機能の一部を紹介します。

• Lil Artist: AIストーリークリエーター機能で、選択したキャラクターとテーマに基づいた物語を生成します。
• Daylish: 日記アプリのタイムラインイベントのタイトルから、絵文字を自動で提案するプロトタイプを開発中です。
• MoneyCoach: 支出に関する洞察を提供し、特定の週の食費が平均より多いかなどを分析。また、支出項目にカテゴリとサブカテゴリを自動提案します。
• LookUp: 新しい学習モードでは、単語に対応する例文を生成し、その単語の用法を説明するようユーザーに促します。単語の語源マップも生成します。
• Tasks: エントリのタグを自動提案し、繰り返しタスクを検出してスケジュールします。また、ユーザーが話した内容を個別のタスクに分解します。
• Day One: 日記のエントリからハイライトを抽出し、タイトルを提案します。さらに、書かれた内容に基づいて、より深く書き込むためのプロンプトを生成します。
• Crouton: レシピにタグを提案し、タイマーに名前を割り当てます。また、テキストブロックを分かりやすい調理手順に分解します。
• Signeasy: 契約書から主要な洞察を抽出し、署名する文書の要約を提供します。
• Dark Noise: ユーザーが数語でサウンドスケープを記述すると、それに基づいてサウンドスケープを生成します。
• Lights Out: F1レース中の解説を要約します。
• Capture: メモやタスクを入力する際に、カテゴリの提案を表示します。
• Lumy: 天気関連の気の利いた提案をアプリに表示します。
• CardPointers: クレジットカードや特典に関するユーザーの質問にAIが答えます。
• Guitar Wiz: コードの説明を提供し、上級者向けに時間間隔に基づいた洞察を表示します。15以上の言語をサポートします。
• SmartGym: ワークアウトの説明を、レップ数、インターバル、器具を含む段階的なセットに変換します。月間進捗、ルーティン内訳、個々のエクササイズパフォーマンスを含むワークアウトの概要も提供します。
• Stoic: 気分ログに基づいてパーソナライズされたプロンプトを提供し、投稿の要約、過去のエントリの検索、整理を支援します。
• SwingVision: テニスやピックルボールなどのラケットスポーツのプレーヤーに、動画記録に基づいて具体的で実践的なフィードバックを提供します。
• Zoho: ドキュメント用のNotebookやスプレッドシート用のTablesなど、Zohoのアプリ全体で要約、翻訳、文字起こしを強化します。
• TrainFitness: 特定の器具が利用できない場合に、エクササイズの代替案を提案します。
• Stuff: リッスンモードでユーザーの音声を個別のタスクに変換します。

ローカルAIモデルがもたらすセキュリティとプライバシーの利点

AppleのFoundation Modelsフレームワークが提供するローカルAIモデルの最大の強みの一つは、セキュリティとプライバシーの向上にあります。データがデバイス上で処理されるため、ユーザーの機密情報が外部サーバーに送信されるリスクが大幅に低減されます。これにより、個人情報や機密性の高いデータ（日記の内容、財務情報、健康データなど）が、クラウドベースのAIサービスを利用する際に発生しうるデータ漏洩や不正アクセスの懸念から保護されます。

推論コストの削減という経済的メリットに加え、このオンデバイス処理は、Appleが長年重視してきたユーザープライバシーの原則と完全に合致しています。開発者は、ユーザーが安心してAI機能を活用できる環境を提供できるようになり、これはセキュリティニュースの観点からも非常に重要な進展と言えます。

今後の展望

現時点では、AppleのローカルAIモデルを活用した機能は、主にアプリの使い勝手や効率性を向上させる「Quality of Life」の改善に焦点を当てています。しかし、このフレームワークは、開発者にとって新たな可能性を広げるものであり、今後さらに革新的でプライバシーに配慮したAI機能がiOSアプリに統合されていくことが期待されます。ユーザーデータの安全性を確保しつつ、高度なAI体験を提供するというAppleのアプローチは、今後のAI技術の発展において重要な方向性を示すものとなるでしょう。

元記事: https://techcrunch.com/2025/10/03/how-developers-are-using-apples-local-ai-models-with-ios-26/