iOS 27の最新情報

主な最新のテクノロジーと機能について詳しく解説します。

Foundation Modelフレームワーク

Foundation ModelフレームワークはネイティブのSwift APIで、Apple Intelligenceを動かすのと同じオンデバイスモデルに直接アクセスできます。 Apple Foundation Modelのほか、ClaudeやGeminiといったクラウドモデル、またはLanguage Modelプロトコルに準拠したその他のプロバイダなど、あらゆる言語モデルを利用できるようになりました。

マルチモーダルプロンプトによりテキストと画像を組み合わせて渡せるため、アプリがビジュアルコンテンツを推論できます。また、OCRやバーコードリーダーなどVisionフレームワークのツールをモデルから直接呼び出すことも可能で、すべてオンデバイスで処理されます。 Dynamic Profilesによりモデル、ツール、インストラクションをその場で切り替えられるため、継続セッション内でアプリの動作を柔軟に変更できます。

App Store Small Business Programに登録していて、アプリのApp Store累計初回ダウンロード数が200万件未満の場合、プライベートクラウドコンピューティング上で動作する次世代Apple Foundation ModelにクラウドAPIコストなしでアクセスできます。また、新しいEvaluationsフレームワークを使えば、ユニットテストだけでは対応しにくい動的な条件下でもAI機能が正しく動作するかを検証できます。

Foundation Modelフレームワークの新機能

Foundation Modelフレームワークによる、エージェントを活用したアプリ体験の構築

プライベートクラウドコンピューティングによるApple Foundation Modelの活用

Foundation ModelフレームワークへのLLMプロバイダーの導入

Instrumentsによる、エージェントを活用したアプリ体験のデバッグとプロファイリング

fm CLIとPython SDKによるAI活用型スクリプトの作成

Evaluationsを活用した山登り法によるプロンプトの改善

Evaluationsフレームワークについて

エージェント型アプリに対する信頼性の高い評価プロセスの確立

App Intentフレームワーク

App Intentフレームワークにより、Siriはアプリにおけるユーザーのより多彩なアクションに対応できるようになりました。自然言語でリクエストして、コンテンツやアクションにアクセスできます。

エンティティスキーマによってアプリのコンテンツをSpotlightのセマンティックインデックスに関連付けることで、Siriはコンテンツを提供するとともに帰属情報をアプリに返せるようになります。インテントスキーマを使うことで、ユーザーはそのコンテンツに対するアクションを自然な方法で行えるようになります。Siriの言語理解は進化または拡張し、新たに対応する言語や地域の方言を理解できるようになるので、特定のフレーズを定義したりコードを変更したりする必要はありません。

新しいView Annotations APIを使ってアプリのビューをエンティティにマッピングすることで、ユーザーは画面上のアイテムを音声で参照したり、操作したりできます。また、App Intents Testingフレームワークでは、UI自動化を使わずに、実際のシステム経路を通じて連係全体を検証できるため、問題を早期に発見してアプリを不安なくリリースできます。

Code Along：アプリをSiriに対応させる方法

App IntentによるインテリジェントなSiri体験の構築

Siri向けの高度なApp Intentスキーマ

App Intentフレームワークの新機能

App Intents Testingフレームワークについて

Core Spotlightを利用したLLM検索

Core AI

Core AIは、Appleシリコン専用に設計されたOS組み込みの新しいフレームワークです。サポートのツールとテクノロジーも充実しており、デベロッパ自身のモデルをデバイス上で実行できるようにする上で最良の方法と言えます。最先端のメモリセーフなSwift APIを使用することで、AIモデルの読み込み、特化、実行を完全にデバイス上で行えます。ユーザーデータのプライバシーを保護し、アプリの応答性を確保できるとともに、サーバへの依存を解消でき、トークンのコストもかかりません。モデルは実行するハードウェアに合わせて自動で特化され、事前コンパイルに対応しているため読み込みも高速です。推論メモリのきめ細かなコントロール、ゼロコピーのデータパス、ステートフルな実行により、コンパクトなVisionモデルから大規模な生成AIまでに至るあらゆるモデルを、すべてのAppleプラットフォーム上で実行するために必要なパフォーマンスを実現しています。

Core AIについて

Core AIモデルのオーサリングと最適化の詳細

Core AIによるオンデバイスのAIモデルのアプリへの統合

Metalテンソルによるカスタム機械学習オペレーションの最適化

Core AIに関するドキュメント

プラットフォームの改善

SwiftUI、UIKit、WidgetKitにわたり、アプリの外観を洗練させ、スムーズに動作するようにするための新しいツールが追加されました。フレッシュになったマテリアル、より洗練されたタイポグラフィ、タブバーとナビゲーションバーのアップデートにより、各種のAppleプラットフォームをまたいで統一感を生みつつ、アプリの個性も維持できます。 SwiftUIでは、ディスクへの直接アクセスにより高パフォーマンスなドキュメントベースのアプリを構築できるようになりました。また、リストやグリッドでのコンテンツの並べ替えが可能になったほか、コンテンツを事前取得するサブビューの遅延読み込みによりスクロールがスムーズになります。 UIKitにはiPhoneミラーリングに適応する新しいレイアウトが追加され、ウィジェットではApp Intentとダイナミックスタイリングによるカスタマイズが可能になりました。

優れたデザインのための原則

iOSでのブランドアイデンティティの表現

SwiftUIの新機能

WidgetKitの基本

UIKitアプリのモダナイズ

SwiftUIとUIKitおよびAppKitの併用

SwiftUIの遅延スタックとスクロール処理の詳細

SwiftUIでの高度なグラフィックエフェクトの組み合わせ

アプリの機能やラベルへのわかりやすい名前の設定

直感的な検索体験のための設計

ゲームとメディア

Game Porting Toolkit 4にオープンソースのエージェントコーディングのスキルが導入されたことで、ポーティングプロセスのあらゆる段階にMetalとApple向けのゲーム開発のベストプラクティスを取り入れて、Appleプラットフォームでのゲームのリリースを高速化できます。オーディオやメディアの再生を利用するアプリでは、Music Understandingフレームワークを使用すれば、デバイス上で6つの要素についてオーディオを解析できます。 NowPlayingフレームワークでは、アプリでのオーディオ再生をロック画面、コントロールセンター、Dynamic Island、CarPlayに接続できます。また、Core Image RAW処理のためのAPIのバージョン9は、画像のシャープネス改善とカラーのより詳細な定義を可能にして、画質の大幅な向上を実現します。