App Intents vs MCP：ルーティングの問題
2つのプロトコル、1つのアプリ。App IntentsはアプリをApple Intelligenceに公開します。MCPは同じドメインをClaudeやChatGPTなどに公開します。ルーティングの問題です。
AI & Technology執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
watchOSのランタイムは契約であり、バックグラウンドタスクではない
watchOSにはiOSのようなバックグラウンドはありません。WKExtendedRuntimeSessionが契約であり、これがなければ手首を下ろした瞬間にアプリは停止します。Returnで実装したパターンを紹介します。
AI & TechnologySwiftUIを構成するもの
SwiftUIは、値型のViewツリーの上に構築されたresult builder DSLです。基盤が見えれば、AnyView、Group、ViewBuilderはもう謎ではなくなります。
AI & TechnologySwiftDataの真のコストはスキーマの規律にある
SwiftDataのAPIは2つのマクロだけです。コストはリリース後に発生します。オプショナルなフィールドは安価なマイグレーションですが、非オプショナルな追加にはVersionedSchemaが必要です。
AI & TechnologyFoundation Models オンデバイス LLM：Tool プロトコル
iOS 26 の Foundation Models フレームワークは、Apple Intelligence 対応デバイスすべてに 3B パラメータの LLM を搭載します。Tool プロトコルこそが、このモデルを実用的なものにする表面（サーフェス）です。
AI & TechnologyiOS 26のHealthKit + SwiftUI：認可、サンプルタイプ、そして2つの実アプリから得たクロスプラットフォームパターン
Water（水分摂取トラッキング、HKQuantitySample）とReturn（マインドフルセッション、HKCategorySample）から得た本番運用パターン。許可UX、async ラッパー、watchOSバリアント、そして避けるべき罠。
AI & TechnologyMCP サーバーを iOS アプリと同居させる：2つのエージェントエコシステム、1つのリスト
Get Bananas は iOS、macOS、watchOS、visionOS で動作します。Claude Desktop の中では MCP サーバーとしても存在しています。橋渡しとなるのは iCloud Drive と JSON ファイルです。
AI & TechnologySwiftUIにおけるLiquid Glass：iOS 26でReturnを出荷して得た3つのパターン
AppleのLiquid Glassは1行で書けるSwiftUI APIです。Returnから得た3つのパターンは`.glassEffect()`の先へ進みます。Core Textのグリフパスによるテキストへのガラス、鏡像の反射、そしてHUDオーバーレイです。
AI & Technology5つのAppleプラットフォーム、共有ファイルは3つ — ReturnはクロスプラットフォームSwiftUIをどう出荷しているのか
ReturnはiPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TVで動作します。全40ファイル中、5つのターゲットすべてで共有しているSwiftファイルは3つだけ。残りは重複していますが、それは意図的です。
AI & TechnologyApp Intentsは、あなたのアプリへのAppleの新しいAPIです
2026年2月8日、WaterにApp Intentを出荷しました。iOS 26でApple Intelligenceがサードパーティアプリに求めているもの、そしてApp Intentsこそが重要な「契約」である理由をお伝えします。
AI & Technologyクリーンアップレイヤーこそが本当のAIエージェント市場である
Charlie Labsはエージェント構築から、エージェントの後始末をする側へとピボットしました。AIエージェント市場は生成から証明へと移行しています。クリーンアップこそが永続的なレイヤーなのです。
AI & Technology答えより先にツールを評価する
AIエージェントが失敗するのは、実際には行われていないツール作業を答えが主張するときです。4つの失敗モードと、それを捕捉するルール、そしてツール監視型RLとの類似について。
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技術記事： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
大規模言語モデルをローカルで実行するための包括的なハードウェア推奨事項とコスト分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
さまざまなAIワークロード向けにNVIDIA最新データセンターアクセラレータを比較するGPU選択ガイド。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
GoogleのTensor Processing UnitのTPUv1からTPUv5までの進化に関する詳細な技術解説。
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コンテナ化環境におけるGPUクラスターのリソース共有戦略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Rayフレームワークを使用した分散AI計算の構築と管理のガイド。
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NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
将来のデータセンター電力要件とNVIDIAの次世代GPUロードマップ。
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次世代AIインフラストラクチャに電力を供給する小型モジュラー炉ソリューション。
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DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。
