App Schemas：アプリをSiriから使えるようにする
App Schemasは、アプリのコンテンツとアクションをSiriがすでに理解している形で記述します。これにより、トレーニングフレーズなしでSiriがデータを推論し、操作できるようになります。
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。
MLXでMacの上にエージェントAIを動かす
WWDC 2026：MLXを使ってエージェントAIのループ全体をMac上でローカルに動かし、複数のMacにスケールさせ、さらにAppleのフレームワークでセキュアにしてプロファイリングする。
AI & TechnologyCustomizable 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 DevelopmentiOS 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 & TechnologyiOS 27 における SwiftUI のパフォーマンスと相互運用
iOS 27 の SwiftUI が、lazy stack のスクロール、GPU シェーダー効果、AppKit/UIKit との相互運用をどう扱うのかを、WWDC26 の UI Frameworks 公式セッション3本から読み解きます。
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 & Technology2026年の機械学習におけるMetal
WWDC26はMetalを第一級のML計算基盤へと押し上げました。カスタムカーネル向けのMetalテンソル、M5のneural accelerator、リアルタイムのニューラルレンダリング、そしてMLX Swiftです。
AI & Technology2026年のRealityKitとReality Composer Pro 3
WWDC26でAppleの空間パイプラインが成熟しました。RealityKitのライティングとクロス、そしてライブプレビューとXcodeプラグインを備えた独立アプリのReality Composer Pro 3を紹介します。
AI & TechnologyCore AI: Apple Silicon でモデルを実行する
Core AI は iOS 27 の低レベルなモデル実行フレームワークです。アセットとモデルの分離、NDArray テンソル、コンピュートユニットの指定、そして Apple silicon 上での推論関数を解説します。
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 & TechnologyiOS 27のHealthKit: ワークアウトゾーンと新しいタイプ
iOS 27では、HKWorkoutZoneConfigurationとHKWorkoutZoneGroupによってワークアウトの心拍ゾーンが正式なHealthKitデータとなり、さらにmenopausalStateなどの新しいタイプも加わります。
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。
