WWDC 2025の基調講演では、OS全体に及ぶ10年ぶりのデザイン刷新「Liquid Glass」が大きな話題を呼んでいるが、恐らくこれと同じくらい重要な発表が静かに行われた。Appleは「Foundation Models framework」を本日発表したが、これはiPhoneやMacの隅々にまで浸透するパーソナルAI「Apple Intelligence」の心臓部であるオンデバイスAIモデルを、世界中のサードパーティ開発者に開放するという、まさに革命的な発表なのだ。
これにより開発者は、高速で、究極のプライバシーを保ち、オフラインでも動作する高度なAI機能を、驚くほど簡単に、しかもクラウドAPIのコストを一切かけることなく自身のアプリに組み込めるようになる。
これは、アプリ開発の常識を根底から覆し、ユーザー体験を新たな次元へと引き上げる可能性を秘めている。そして、長年AI分野をリードしてきたGoogleのAndroidに対し、Appleが「開発者体験」と「エコシステム統合」という新たな土俵で仕掛けた一撃と言えるかもしれない。
WWDC25の真の主役、「Foundation Models framework」とは何か？
Appleが発表した「Foundation Models framework」は、開発者が「Apple Intelligence」を支えるオンデバイスの大規模言語モデル（LLM）に直接アクセスできるようにするための新しいツールセットだ。これまでApple純正アプリの独壇場であった高度なAI機能が、ついにサードパーティにも解禁されたのである。
開発者にとって、そのメリットは計り知れない。
- 究極のプライバシー: 全ての処理がユーザーのデバイス内で完結するため、機密データが外部のサーバーに送信されることはない。これはAppleのプライバシー哲学の真骨頂である。
- 圧倒的なパフォーマンス: ネットワーク遅延が存在しないため、AI機能は瞬時に応答する。
- 完全なオフライン対応: インターネット接続がない環境でも、AI機能は問題なく動作する。飛行機や地下鉄の中でも、アプリのインテリジェンスは損なわれない。
- コストゼロ: 開発者は、高価なクラウドAIのAPI利用料を支払う必要がない。これにより、小規模な開発者や個人でも高度なAI機能を搭載したアプリ開発に挑戦しやすくなる。
従来、アプリに生成AIを組み込むには、外部のクラウドAPI（例えばOpenAIやGoogle CloudのAPI）を呼び出すのが一般的だった。しかし、これには通信遅延、コスト、そしてプライバシーに関する懸念が常につきまとっていた。Appleは、この常識を「オンデバイス」というアプローチで覆したのだ。
「わずか3行のコード」は真実か？驚異的な実装の容易さ
Appleは基調講演で、このフレームワークがいかに簡単に利用できるかを強調した。Appleの公式ドキュメントやプレスリリースによれば、開発者はわずか3行のSwiftコードで、AppleのオンデバイスLLMを呼び出すことができるという。
これは単なる誇張ではない。Foundation Models frameworkは、Appleのプログラミング言語であるSwiftと深く、ネイティブに統合されている。これにより、開発者は複雑なAPIリクエストやデータ形式の変換といった定型的な作業から解放され、AIを使って「何をしたいか」という本質的な部分に集中できる。
例えば、ユーザーの書いたメモから自動でクイズを生成する学習アプリや、自然言語で入力された条件に基づいて最適なハイキングコースをオフラインで検索するアウトドアアプリなど、これまで実現が難しかったり、コストがかかりすぎていたアイデアが、現実的なものとなるのだ。
AppleオンデバイスAIの心臓部、その技術的深層
この手軽さは、Appleが長年培ってきたハードウェアとソフトウェアの垂直統合の賜物だ。Apple Machine Learning Researchが公開した技術文書は、その心臓部の詳細を明らかにしている。
Apple Intelligenceを支えるモデルは、主に2種類存在する。
- オンデバイスモデル: 約30億（3B）パラメータを持つ、効率性に最適化されたモデル。iPhone、iPad、MacのApple Silicon上で直接動作する。今回、開発者に開放されたのはこのモデルだ。
- サーバーモデル: より複雑なタスクに対応するための、高性能なサーバーベースモデル。これはAppleが独自に設計した「Private Cloud Compute」というセキュアなインフラ上で動作し、オンデバイスモデルでは処理しきれない要求を、プライバシーを最大限に保護しながら処理する。
特筆すべきは、これらのモデルの学習プロセスだ。Appleは、ユーザー個人のプライベートなデータや操作履歴をモデルのトレーニングに一切使用していないことを明言している。学習データは、ライセンス契約を結んだ出版社のコンテンツ、公開されているデータセット、そして同社のWebクローラー「Applebot」が収集した公開情報のみで構成されている。これは、プライバシーを最重要視するAppleの姿勢を明確に示している。
さらに、オンデバイスモデルは、性能を維持しつつメモリ使用量を極限まで削減するために、量子化技術が駆使されている。デコーダーの重みは平均2ビット/weightという驚異的なレベルまで圧縮されており、これによりスマートフォンという限られたリソースの上で大規模モデルを軽快に動作させることを可能にしているのだ。
開発の常識を変える2つの革命的機能：「Guided Generation」と「Tool Calling」
Foundation Models frameworkの真の価値は、その実装の手軽さだけではない。開発者の生産性を飛躍的に向上させ、AIの可能性を広げる2つの強力な機能が用意されている。
型安全なAI出力：「Guided Generation」の衝撃
従来の生成AI開発における最大の課題の一つが、AIの出力形式を制御することだった。AIにJSON形式で出力するよう指示しても、時として形式が崩れたり、予期せぬデータが返ってきたりすることがあり、開発者はそのパース処理やエラーハンドリングに多大な労力を費やしてきた。
Appleの「Guided Generation（ガイド付き生成）」は、この問題をエレガントに解決する。開発者は、Swiftのコード内で出力してほしいデータ構造（structやenum）を定義し、それに@Generableという印を付けるだけだ。
// 例：クイズの問題と選択肢、正解を定義
@Generable
struct QuizItem {
var question: String
var options: [String]
var answer: String
}たったこれだけで、フレームワークはLLMに対してこのQuizItemという構造に沿った出力を生成するよう舞台裏で働きかけ、生成された結果が必ずこの型に準拠することを保証する。開発者は面倒なパース処理から完全に解放され、型安全なSwiftのオブジェクトとしてAIの出力を直接受け取ることができる。これは、開発効率とアプリケーションの安定性を劇的に向上させる、まさに革命的な機能だ。
モデルの能力を無限に拡張：「Tool Calling」の可能性
もう一つの強力な機能が、「Tool Calling（ツール呼び出し）」だ。これは、汎用的なLLMに、アプリ固有の「道具（ツール）」を与え、その能力を拡張させる仕組みである。
開発者は、Toolというプロトコルに準拠したコードを書くことで、独自のツールを定義できる。例えば、以下のようなツールが考えられる。
- 社内データベースにアクセスして製品在庫を調べるツール
- Web APIを叩いて最新の天気予報を取得するツール
- アプリ内の特定の機能（例：音楽を再生する、写真を加工する）を実行するツール
ユーザーが「今日の東京の天気は？あと、リラックスできる曲をかけて」とリクエストすると、LLMはそれを解釈し、「天気予報取得ツール」と「音楽再生ツール」を適切な順番で呼び出す判断を下す。フレームワークは、これらの複雑なツールの呼び出しシーケンス（並列実行や直列実行）を自動的に最適化し、管理してくれる。
これにより、汎用的なオンデバイスLLMを、まるでそのアプリのためだけに作られた「専用AI」のように賢く振る舞わせることが可能になる。すでにジャーナリングアプリの「Day One」や、ハイキングアプリの「AllTrails」などがこの技術を活用し、よりインテリジェントな体験を提供し始めている。
なぜAppleは「オンデバイス」にこだわるのか？これはAndroidへの挑戦状か
AppleがここまでオンデバイスAIにこだわる背景には、同社の揺るぎない哲学と、競合に対する明確な戦略が見て取れる。プライバシー、パフォーマンス、コストゼロというメリットは前述の通りだが、これはGoogleが主導するクラウド中心のAI戦略とは一線を画すアプローチだ。
Googleは、世界最高峰の性能を持つAIモデル「Gemini」を擁し、クラウドAPIを通じてそのパワーを提供してきた。また、Androidデバイス上でのAI処理（Gemini Nano）にも取り組んでいる。しかし、サードパーティ開発者がその力を簡単に、かつシームレスにアプリへ統合するという「開発者体験」の観点では、Appleが一歩先んじた可能性がある。
「わずか3行のコード」という実装の容易さ、「Guided Generation」による型安全な出力の保証、「Tool Calling」によるエコシステムとの深い連携。これらは、日々の開発に追われるエンジニアにとって、極めて実践的で強力な魅力を持つ。Android Authorityが「AppleはAndroidを追い抜いた」と評したように、AppleはAIモデル単体の性能競争ではなく、「いかに開発者が優れたAI体験を簡単にユーザーへ届けられるか」という、より高次元の戦いを仕掛けてきたのだ。
AIアプリ開発は「第二章」へ。Appleが描く未来図
Foundation Models frameworkの登場は、AIアプリ開発が新たな時代、「第二章」に突入したことを告げている。もはやAIは、一部の専門家だけが扱える特別な技術ではない。すべての開発者が、まるでUIパーツを配置するかのように、当たり前の構成要素としてアプリに知性を組み込む時代が始まったのだ。
Appleは開発者という名のパートナーたちに、自社のエコシステムをさらに豊かにするための「AIの鍵」を惜しみなく手渡した。この決断は、Appleプラットフォームの魅力を比類なきものに高め、ユーザーをそのエコシステムにさらに強く惹きつけるだろう。
これから私たちは、この新しい力を手にした開発者たちが生み出す、想像もつかなかったような革新的なアプリケーションの数々を目の当たりにすることになるはずだ。あなたのスマートフォンに入っているあのお気に入りのアプリは、この技術によって、次にどのような驚きをもたらしてくれるだろうか。
Sources
- Apple Developer: Updates to Apple’s On-Device and Server Foundation Language Models
