開発者がiOS26でAppleのローカルAIモデルを使用する方法

今年の初めに、Appleは紹介しました その基礎モデルのフレームワーク WWDC 2025では、開発者が会社のローカルAIモデルを使用して、アプリケーションの機能を強化できるようになりました。

同社は、このフレームワークで、開発者は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ことを宣伝しました。さらに、これらのローカルモデルには、ガイド付き生成やツールコールが組み込まれているなどの機能があります。

iOS 26がすべてのユーザーに展開されているため、開発者はAppleのローカルAIモデルを搭載した機能を含めるようにアプリを更新しています。 Appleのモデルは、Openai、Anthropic、Google、またはMetaの主要なモデルと比較して小さいです。そのため、ローカルのみの機能は、アプリのワークフローに大きな変更を導入するのではなく、これらのアプリでの生活の質を大幅に向上させます。

以下は、AppleのAIフレームワークを活用した最初のアプリの一部です。

リルアーティスト

リルアーティスト アプリは、子供たちが創造性、数学、音楽などのさまざまなスキルを学ぶのを助けるためのさまざまなインタラクティブな体験を提供します。開発者のArima JainとAman Jainは、iOS 26アップデートでAIストーリー作成者を出荷しました。これにより、ユーザーはキャラクターとテーマを選択でき、AIを使用してアプリがストーリーを生成します。開発者は、ストーリーのテキスト生成はローカルモデルを搭載していると述べました。

フォーニッシュ

の開発者 フォーニッシュ APPは、Daily Plannerアプリのタイトルに基づいて、タイムラインイベントの絵文字を自動的に提案するためのプロトタイプに取り組んでいます。

Moneycoach

ファイナンス追跡アプリ Moneycoach ローカルモデルを搭載した2つのきちんとした機能があります。まず、アプリは、その特定の週の食料品に平均以上を費やしたかどうかなど、支出に関する洞察を示しています。もう1つの機能は、迅速なエントリの支出アイテムのカテゴリとサブカテゴリを自動的に提案します。

見上げる

学習アプリという言葉 見上げる AppleのAIモデルを使用して2つの新しいモードを追加しました。新しい学習モードがあり、ローカルモデルを活用して単語に対応する例を作成します。さらに、この例では、ユーザーに文の単語の使用を説明するように依頼します。

また、開発者はデバイス上のモデルを使用して、単語の起源のマップビューを生成しています。

タスク

他のいくつかのアプリと同じように、 タスク APPは、ローカルモデルを自動的に使用してエントリのタグを提案する機能を実装しました。また、これらのモデルを使用して、繰り返しのタスクを検出し、それに応じてスケジュールしています。また、アプリを使用すると、ユーザーはいくつかのことを話し、ローカルモデルを使用してインターネットを使用せずにさまざまなタスクに分解できます。

初日

Automattic所有のジャーナリングアプリ 初日 Appleのモデルを使用してハイライトを取得し、エントリのタイトルを提案しています。チームはまた、あなたがすでに書いたものに基づいて、より深く潜り、より多く書くようにあなたを微調整するプロンプトを生成するための機能を実装しました。

クルトン

レシピアプリ クルトン Apple Intelligenceを使用して、レシピのタグを提案し、タイマーに名前を割り当てています。また、AIを使用して、テキストのブロックを調理用の簡単なフォローステップに分解します。

微妙な

デジタル署名アプリ 微妙な Appleのローカルモデルを使用して、契約から重要な洞察を抽出し、ユーザーが署名しているドキュメントの要約を提供しています。

ダークノイズ

背景サウンドアプリ ダークノイズ Appleのローカルモデルを使用して、ユーザーがいくつかの単語でサウンドスケープを説明し、それに基づいてそれを生成させました。 Soundscapeが作成されたら、Soundscapeのさまざまな要素のレベルを調整できます。

ライトアウト

ライトアウト TwitterクライアントAveryとMastodonクライアントMammothの開発者であるShihab MehboobのF1シーズンとグランプリを追跡する新しいアプリです。このアプリは、オンデバイスAIモデルを使用して、レース中に解説を要約しています。

捕獲

メモを取るアプリ 捕獲 ローカルAIを使用して、ユーザーがメモやタスクを入力するときにカテゴリの提案を表示しています。

lum

太陽と天気追跡アプリ lum AIを使用して、アプリにはきちんとした気象関連の提案が表示されます。

カードポインター

カードポインター クレジットカードの費用を追跡し、持っているカードからポイントを獲得するための最良の方法について提案をするアプリです。アプリの新しいバージョンでは、AIを使用して、ユーザーが自分のカードとオファーについて質問することができます。

ギターウィズ

ギターウィズ いくつかの方法でApple Foundationモデルのフレームワークを使用しているギター学習アプリです。ユーザーはそれを学習している間、和音の説明を見るでしょう。このアプリは、時間間隔に基づいて上級者の洞察を示しています。さらに、AIモデルは、開発者が15を超える言語をサポートするのに役立ちます。

https://www.youtube.com/watch?v=lsgzmxjtzfe

SmartGymアプリ ローカルAIを使用して、ワークアウトの説明を、REPカウント、間隔、および機器を使用して段階的なセットに変換します。また、毎月の進捗状況、日常的な故障、および個々の運動パフォーマンスで、ユーザーがトレーニングの要約を提供します。

ストイック

ジャーナリングアプリ ストイック Appleのモデルを使用して、気分ロギングに基づいてユーザーにパーソナライズされたプロンプトを提供しています。モデルは、ユーザーが投稿を要約したり、過去のエントリを検索したり、整理したりするのに役立ちます。

SwingVision

このアプリは、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がビデオ録画に基づいてフォームを改善するのに役立ちます。アプリメーカーが現在使用しています 実用的で具体的なフィードバックを提供するための基礎モデル。

ゾホ

インドを拠点とする生産性スイート会社Zohoは、ローカルモデルを使用して、アプリのような要約、翻訳、転写を電源として使用しています。 スプレッドシート用のドキュメントとテーブル用のノートブック。

TrainFitness

トレーニングアプリ デバイス上のモデルを使用して、特定の機器が利用できない場合の運動の代替案を提案しています。

もの

To-Doアプリにはあります リッスンモード AppleのAIモデルを使用してユーザーに耳を傾け、音声を個々のタスクに変換します。

Appleのローカルモデルを使用してより多くのアプリを発見するため、このリストの更新を継続します。