MacのオンデバイスAIアプリ

「オンデバイス」は、実際には何についての主張なのか

「オンデバイスで動作」は、1つのラベルをまとった3つの別々の約束で、アプリはそのうち1つを守りながら、ほかを破れます。

1つ目は、モデルがどこで動くかです。ローカルモデルとは、テキストをデータセンターに送らず、自分のシリコンで処理するということです。

2つ目は、アプリがそもそも何かと通信するかどうかです。この2つは、思うよりずっとよく食い違います。アプリがローカルモデルを動かしながら、検索、同期、分析のために文書をアップロードすることはあり得ます。

3つ目は、そのあとコンテンツがどうなるかです。保持やトレーニングのポリシーは、すでに外に出たコピーについてのものです。何も出ていなければ、ポリシーを持つ対象がありません。

プライバシーのページを読んで確かめられるのは、3つ目だけです。最初の2つは自分で確認でき、その方法は、この記事の後ろから2番目の節にあります。

Apple IntelligenceがMacで変えたこと

少し前まで、小さなMacアプリの中に言語モデルを置くことは、モデルを借りることを意味しました。APIキー、トークンごとの課金、そしてすべてのユーザーのテキストがネットワークを渡ることです。その経済性のせいで、買い切りのユーティリティというカテゴリ全体が成り立たず、ほとんどのアプリにAIが入っていませんでした。入っていたものはサブスクリプションでした。

macOS 26は、AppleのFoundation Modelsフレームワークを搭載し、どのアプリにも、すでにマシンの中にある言語モデルを渡します。キーも、課金も、リクエストもありません。Apple siliconと、システム設定でオンにしたApple Intelligenceが必要です。

落とし穴はサイズです。オンデバイスモデルのコンテキストウィンドウは小さく、それを使うアプリは、ないものとして振る舞うのではなく、その枠の中でやりくりしなければなりません。たとえばPlexusは、約4,000トークンのウィンドウに合わせて動き、1回の呼び出しをタスク40件までに制限し、それより大きなものはバッチに分けます。オンデバイスの機能が、自由に話しかけるチャット欄ではなく、狭く、よく整った形をしがちなのは、まさにこの制約のためです。小さなモデルが1つの具体的な仕事をするなら信頼できますが、同じモデルに何でも尋ねるとそうはいきません。

クラウドがまだ勝つところ

はっきり言っておく価値があります。ローカルの選択肢を持ち上げるだけの比較は、実際に決めようとしている人には役に立たないからです。

データセンターの最先端のモデルは、単独で測れるほぼすべてで、オンデバイスのモデルに勝ります。長い文書、世界の最新情報、複数ステップの推論、コード、画像です。50ページの契約書を要約したいときや、難しい問題を考え抜きたいときは、ChatGPT、Claude、Notion AI、Raycast AIのほうがうまくやり、ノートパソコンのローカルモデルは足元にも及びません。

その代償がアップロードです。だから問いは、どちらが賢いかではありません。この特定のテキストを、送ってもよいと思えるかどうかです。広告の下書きなら、たいてい構いません。顧客のブリーフ、未発表のロードマップ、NDAのかかっているものなら、多くは駄目で、そうなると本当の比較は、ローカルモデルとクラウドモデルではありません。ローカルモデルと、手でやることです。

オンデバイスのモデル：Plexus

Plexusは、そのフレームワークの上にすべてを築いたタスクアプリです。1行のToDoを入力すると、モデルが何が何に依存するかを考え、キャンバスは、何にも止められていないタスクを丸で囲みます。段落を貼り付けると、タスクを取り出し、フローに名前を付け、順序をつなぐ作業を1回で行います。そして着手可能が、そのすべてから何にも止められていないものを集め、今日のプランが、今日の分を実際にある時間に収めます。

ライセンスの確認、アップデートの要求、匿名のクラッシュと利用回数のほかは、ネットワーク通信をせず、通知以外のアクセス許可は求めず（リマインダーへのアクセスは、そこからリストを読み込むときだけです）、ストアはアプリのコンテナの中に保ちます。機能ごとの説明は、Macでメモをタスクに変えるにあります。買い切り$4.99で、macOS 26が必要ですが、これは選択ではなく、フレームワークの参加費です。バイナリはユニバーサルで、Apple Intelligenceが使えないMacでは、AIの半分が静かになり、残りは動き続けます。

モデルをまったく使わないローカルな判断

人が「ローカルAI」に求めるものの多くは、モデルではありません。自分のマシンの上で下される判断です。多くの仕事では、ルールのほうが推論よりうまくそれをこなします。ルールは読めて、予想できるからです。

NoMoreは、気が散るサイトやアプリを、前面のアプリと現在のブラウザのタブを、自分で書いたリストと照らし合わせてブロックします。チェックはMacの上で行われ、URLはどこにも送られません。モデルは関わらず、その必要もありません。何を開かないようにしたいかは、すでに自分で分かっているからです。

Sweepは、ダウンロードを、種類、名前、サイズ、経過期間、タグ、入手元といった分かりやすい条件で整理し、何かに触れる前に、すべての移動予定を表示します。

このプレビューがすべての論拠です。モデルがファイルを仕分けるなら、柔軟ではあっても、厳密には信頼性が下がります。200個を動かす前に、その推論を確かめられないからです。作業が決定的であるところでは、決定的であることは制限ではなく、特長です。

主張を自分で確かめる方法

手間の少ない順に、4つの確認方法があります。

アカウントがあるか見る。 サインアップのないアプリには、そうしたくても、データの置き場所がありません。最も手軽で、最も確実なサインです。

App Storeのリストのプライバシーラベルか、直接ダウンロードならプライバシーのページを読みます。「データを収集しない」は、開発者が文書で行った主張です。

ネットワークを切る。 Wi-Fiをオフにして、機能を使います。それでも動くなら、処理はローカルです。止まるなら、そうではありませんでした。

接続を監視する。 Little Snitch、または無料のLuLuを使うと、アプリが開くすべての送信接続が表示されます。ライセンスとアップデートの通信は通常のことで、想定内です。文書がどこかへ行くのは、そうではありません。

並べて比べる

この3つはいずれも、買い切りで、アカウント不要、文書がMacの外に出ないネイティブのmacOSアプリです。違うのは、何が判断を下すかです。

価格と機能は2026年9月5日に確認しました。