投稿者 global-ai-media 
次期iOSに関する海外の観測記事において、SiriのLLM（大規模言語モデル）化や画面認識機能、AIによる高度なヘルスケアコーチングの実装が取り沙汰されています。具体的なリリース時期やバージョンの真偽は定かではありませんが、そこで語られる機能は「オンデバイスAI」と「エージェント化」という確実な技術トレンドを映し出しています。モバイルOS自体が高度なインテリジェンスを持つ時代、日本企業がアプリ開発やサービス設計で意識すべきポイントを解説します。
「コマンド」から「文脈理解」へ：LLM化するSiriの衝撃
従来の音声アシスタントは、「タイマーをセットして」「天気を教えて」といった特定のコマンドには正確に応答できましたが、複雑な文脈や複数のアプリを横断する操作は苦手としていました。しかし、最新の動向として注目される「LLM-driven Siri（LLMで駆動するSiri）」は、生成AIの技術を基盤とすることで、ユーザーの曖昧な指示を理解し、対話形式でタスクを遂行する能力を持つと予測されています。
特に重要なのが「On-screen awareness（画面認識）」という概念です。これは、ユーザーが今スマートフォンの画面で見ている内容（メール、ウェブサイト、画像など）をAIが理解し、それに基づいてアクションを起こせる機能を指します。例えば、「このメールのイベントをカレンダーに追加して、会場までの経路を調べて」といった指示が、アプリを切り替えることなくOSレベルで処理されるようになります。
日本企業が提供するアプリにとっても、これは大きな転換点です。これまではアプリ内でユーザーを囲い込むUI/UXが重視されてきましたが、今後は「OS標準のAIアシスタントから、自社アプリの機能をいかに呼び出してもらうか」という、API連携やインテント（意図）設計が重要になります。
ウェアラブル×AIヘルスケア：記録から「行動変容」へのシフト
もう一つの大きな潮流は、ヘルスケア領域におけるAI活用です。観測されているアップデート情報には、AIによる「栄養コーチ」や高度な「食事ログ」機能が含まれています。これまでのヘルスケアアプリは、歩数や睡眠時間などの「記録（ログ）」が主機能でしたが、AIの統合により、データに基づいた具体的なアドバイスや行動変容を促す「コーチング」へと価値がシフトしています。
日本国内でも、健康経営や高齢化社会への対応としてヘルステックへの注目は高まっています。しかし、単にデータを可視化するだけではユーザーの継続率は維持できません。OS標準のヘルスケア機能がLLMによって高度なアドバイスを提供し始めると、サードパーティのアプリには「より専門的な医療知見」や「日本独自の食文化・生活習慣に合わせたきめ細やかな提案」という、さらなる独自性が求められることになります。
オンデバイス処理とプライバシーガバナンス
これらの高度なAI機能を支える技術として、クラウドではなく端末内（オンデバイス）でAIモデルを動かすアプローチが主流になりつつあります。個人の健康情報や画面上のプライベートな情報を扱う際、すべてのデータをクラウドに送信することは、プライバシー保護やセキュリティの観点からリスクが高いからです。
日本市場は特にプライバシーに対する感度が高く、改正個人情報保護法への対応も厳格に求められます。OSレベルでオンデバイスAI処理が標準化されれば、企業は機密性の高いデータを外部に出さずにAIの恩恵を受けられるようになります。これは、金融や医療など、厳格なガバナンスが求められる分野でのAI活用を後押しする要因となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
モバイルOSのAI統合が進む中、日本企業やエンジニアは以下の視点を持って対策を進めるべきです。
- 「AIに選ばれる」ための準備：
自社のサービスやアプリが、SiriなどのAIアシスタントからスムーズに操作できるよう、App Intents（アプリの意図定義）やAPIの整備を進める必要があります。SEO（検索エンジン最適化）ならぬ「AIO（AI最適化）」の視点が、アプリ開発においても重要になります。 - 独自データの価値再定義：
OS標準機能で一般的な対応が可能になる中、自社サービスには「汎用AIでは答えられない固有のデータや知見」が求められます。日本の商習慣、法規制、詳細なローカル情報など、独自データの整備が競争力の源泉となります。 - ハイブリッドなアーキテクチャの検討：
プライバシー重視のデータはオンデバイスで、大規模な計算が必要な処理はクラウドで、という使い分けが現実的になります。すべてをクラウドLLMに依存するのではなく、エッジAIの活用を含めたアーキテクチャ設計が、コストとリスクのバランスを取る鍵となります。