Customizable Select: ついに本物の<select>をスタイルできる
Safari 27とChrome 135では本物のselect要素をスタイルできます。appearance: base-select、::picker(select)、optionへのリッチHTML、差し替え可能なボタンを紹介します。
Web Development執筆
デザイン、開発、AIインフラ、製品構築についての考え。
Instruments 27でアプリの応答性はどう進化したか
Instruments 27はTop Functions、Run Comparisons、Swift executorsインストゥルメント、新しいInspectorパネルを追加し、CPU・アクター・syscallに起因するハングを診断できます。
AI & TechnologyiOS 27のFoundation Modelsにおける画像入力
iOS 27では、オンデバイスのFoundation Models LLMにVision機能が加わります。UIImage、CGImage、ピクセルバッファをプロンプトに添付として渡すだけで、その内容を推論できます。
AI & TechnologyMetricKit再構築：iOS 27の状態認識テレメトリ
iOS 27でMetricKitが再構築されました。非同期のメトリック／診断ストリーム、Codable対応のレポート、そしてメトリックをアプリの状態ごとに分割するStateReportingフレームワークを解説します。
AI & Technologyループ・エンジニアリング――検証が安いところでループは勝つ
ループ・エンジニアリングを、Boris Cherny の全文書き起こしと照合する。彼が名前を挙げるループはどれも検証が安い。その制約こそが、何を自動化すべきかを決める。
AI & TechnologyiOS 27のFoundation Models：ツール呼び出しの制御
iOS 27では、オンデバイスモデルによるツールの使い方を制御するGenerationOptions.ToolCallingModeに加え、組み込みのVisionツールであるOCRToolとBarcodeReaderToolが追加されました。
AI & TechnologyiOS 27全体に広がるオンデバイスAI:SpotlightとMedia
iOS 27はオンデバイスモデルをシステム全体に織り込みます。SpotlightSearchToolがCore SpotlightをLLMで根拠付けし、AVFoundationが字幕をオンデバイスで生成します。
AI & TechnologyiOS 27のSwiftData：ObservationとHistory
iOS 27では、SwiftDataにResultsObserverによる第一級の変更監視、HistoryObserverによる永続履歴の監視、そしてcodable属性ストレージが加わります。
AI & TechnologySwiftの新機能（2026年）: WWDC26アップデート
WWDC26で発表されたSwift 6.3と6.4: anyAppleOS可用性、モジュールセレクタ、borrow/mutateアクセサ、Iterableプロトコル、Swift Testing相互運用、そしてMLX。
AI & TechnologyXcode 27がエージェント化した
Xcode 27はコーディングエージェントをIDEに組み込みます。plan modeでの機能開発、previewによるUIプロトタイピング、エージェント駆動のローカライズ、そしてXcode Cloudによる自動化。
AI & TechnologyEvaluations：モデル品質のためのXCTest（iOS 27）
Appleの Evaluations フレームワーク（iOS 27、全プラットフォーム）は、AI機能の品質をSwiftで測定します。Evaluator、ScoreDimension、Metric、ToolCallEvaluator、そして Swift Testing のトレイトを取り上げます。
AI & TechnologyPrivate Cloud Compute上のFoundation Models
iOS 27は、オンデバイスのプライバシーを保ちながらPrivate Cloud Compute上で動作するサーバー規模のFoundation Modelを追加し、さらに独自のLLMプロバイダーを差し込むためのプロトコルも提供します。
AI & Technology外部記事
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。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
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。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
オープンソースLLMの経済性とDeepSeekの競争上のポジショニング分析。
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。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
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。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeekのMulti-Head Compressionアーキテクチャ革新の技術分析。
