Apple Intelligence の Foundation Models、思ったより使える / 使えない（個人開発で本気使い）
Zenn / 5/5/2026
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Key Points
- Apple Intelligence（Foundation Models）を個人開発で実際に使ってみた結果、想定以上に「使える」場面がある一方で「使えない/期待外れ」も見つかったという体験ベースの評価が中心です
- 生成AIの“できること”は明確に増えたものの、ユースケースや前提条件によって有効性が大きく変わる点が示唆されています
- 個人開発の視点で、実装・運用の観点から実用性を見極める姿勢（試して判断する）が強調されています
- 結果として、導入可否や期待値調整の材料になるタイプの記事になっています
はじめに
Seekthea は個人開発の RSS リーダーで、Apple の Foundation Models framework（いわゆる Apple Intelligence のオンデバイス LLM）をフル活用しています。記事の要約・カテゴリ分類・キーワード抽出・興味学習用の翻訳など、ほぼ全ての AI 処理がオンデバイスで完結（Seekthea がこの形になるまでの設計プロセスは SmartNewsクローンを作るはずが、Apple Intelligenceで動く月額$0の広告ゼロ・トレンドリーダーになった に書きました）。
ところが、Foundation Models の実装記...
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