【iOS 27】iPhoneの中でAIが動くと、どの業界の何が変わるのか（Apple Intelligence 業界別活用マップ）
こんにちは。リテールアプリ共創部で事業企画を担当しているかめだです。
訪問看護の看護師は、利用者宅で確認したことを、車の中や事務所で記録の様式に打ち直しています。建設の現場監督は、その日の作業を思い出しながら日報を書いています。店舗のスタッフは、気づいたことをメモに残し、あとで誰かが売場ごとに仕分けています。
この「話せば1分で済む内容を、様式に合わせて書き直す」「走り書きを仕分ける」作業が、多くの業界に残っています。アプリの中からiPhoneの中のAI（Apple Intelligenceの基盤モデル）を呼ぶと、この作業を端末の中だけで下書きにできます。
この連載では、業界ごとに課題の仮説を書き、その一部を実際にアプリにして iPhone 15 Pro で測ってきました。この記事は、測った結果をもとに、どの業界のどの作業にiPhoneの中のAIが向くかを整理した一覧です。スタッフが会社の端末で使う場面と、お客さまが自分のiPhoneで使う場面の両方を載せます。
Apple Intelligenceは自分の業界の業務で使える？
決まった言葉のルールでは書けない文字の業務があり、その業務を端末の外に出せない、通信がない、または回数が多すぎてクラウドでは費用が合わない、のどれかに当たるなら候補です。
ルールでは書けない文字の業務とは、話し言葉を記録の文体に書き直す、話した内容を日報の要約にする、話した出来事を項目に抜き出す、メモにタグを付ける、といった業務です。言い方が人ごとに違うので、決まった言葉を探すルールでは追いつきません。Apple も、端末内のモデルに向く業務として、要約、情報の抜き出し、分類、書き直し、タグ付けを挙げています（Apple Intelligence でアプリづくりは何が変わるのか（AFM 3 の全体像））。
連載で作って測った結果は次のとおりです。合格ラインは、人が直す前提で一から書くより速いかを根拠に、測る前に決めました。
| 業務の型 | 場面 | 端末内である理由 | 実機での結果 |
|---|---|---|---|
| 書き直し | 訪問看護で話した内容を、記録の文体に直して様式の欄に分ける | 外に出せない | 話した事実が100%残り、話していない数値は0件 |
| 情報の抜き出し | 育児で話したミルクやおむつを、記録の項目にする | 外に出せない | 記録すべき項目の91.7%が正しく、話していない出来事は0件 |
| タグ付け | 店舗スタッフが話したメモに、売場・依頼の種類・急ぎのタグを付ける | 回数が多い | タグの93.3%が正しい |
| 要約 | 建設現場で話した1日の作業から、日報の要約を作る | 通信がない | 要点の80.0%が要約に入り、話していない数値は0件。機内モードでも同じように動いた |
| 画像の理解 | 売場の棚の写真を、欠品あり・なしに仕分ける | 回数が多い | 店舗の棚の写真で88.5%が正しい。一部の段だけ空いた棚は外しやすい |
数字は、実物での1回目の間違いを1件ずつ見て仕組みを直したあとのものです。直す前の数字と直したことは、それぞれの検証の記事に書いています。
5つのうち4つは、声で入力する場面です。声を文字にするのは、iPhoneに以前からある端末内の音声認識で、Apple Intelligence ではありません。Apple Intelligence は、文字になったあとの書き直し・抜き出し・タグ付け・要約です。音声認識の聞き違いは残るので、実機での結果には聞き違いによる間違いも含まれています。
スタッフの端末で使う（toB）: どの業界に、どんな作業が残っているか
スタッフの端末で使う場面の強みは、会社が端末をそろえられることです。 対応端末を配り、設定をそろえれば、全員が同じ機能を使えます。
スタッフが業務端末を持つ運用は、公開されている事例で確かめられます。ゼネコンでは施工管理アプリをiPadやiPhoneで使う運用が広がっていて、民間調査（MM総研、2025年12月）では利用シェア1位のアプリが19%でした。生活雑貨の大手チェーンでは、店員向けに3,000台以上のiPod touchを配り、バーコードリーダーを付けて発注や在庫確認に使っています。
| 業界 | 残っている作業 | AIが端末内でする業務 | 端末内である理由 | 連載の記事 |
|---|---|---|---|---|
| 訪問看護 | 利用者宅で確認したことを、記録の様式に打ち直す | 話した内容を記録の文体に直し、欄に分ける | 外に出せない | 訪問看護の記録は、話した内容をどこまで下書きにできるか |
| 建設 | その日の作業を思い出しながら日報を書く | 話した作業を、作業・人員・安全・変更・翌日の予定に分けて要約する | 通信がない | 建設現場の写真を日報にする |
| 小売店舗 | スタッフのメモを、誰かが売場や依頼の種類ごとに仕分ける | 話したメモに、売場・依頼の種類・急ぎのタグを付ける | 回数が多い | 店舗スタッフ全員に「毎回使っていいAI」を、なぜこれまで配れなかったのか |
| 小売の売場管理 | 本部の担当者が、届いた売場の写真を1枚ずつ目で見る | 棚の写真を、欠品あり・なしに仕分ける | 回数が多い | 売場の写真を「欠品あり」「欠品なし」に仕分けてから本部へ送る |
| 航空 | 機内で聞かれたことに、その場で答えるか上に上げるかを判断する | 聞かれたことを、その場で答えるものと上に上げるものに分ける（まだ測っていない） | 通信がない | 連載の中で扱います |
同じ業界でも、上の条件に当たらない現場では見送ります。
お客さまの端末で使う（toC）: 毎日の記録が楽になる
お客さまの端末で狙うのは、毎日のようにiPhoneでしている記録の手間を減らすことです。 年に何度もない手続きより、授乳やおむつ替え、薬を飲む、支出をつけるといった毎日の行動のほうが、端末の中で処理する回数も、下書きが役に立つ回数も多くなります。
| 業界 | いまお客さまがしていること | AIが端末内でする業務 | 端末内である理由 | 連載の記事 |
|---|---|---|---|---|
| 育児用品・育児記録アプリ | 授乳やおむつ替えのたびに、アプリを開いて種類・量・時刻を打つ | 話した内容から、ミルク・おむつ・体温などの出来事を項目に抜き出す | 外に出せない | 赤ちゃんのミルクとおむつを話すだけで、育児記録アプリの下書きにできないか |
| ホテル | 事前チェックインで、パスポートや免許証を撮って宿泊者名簿を作る | 名簿の下書きは作れるが、主役は文字認識とルールで、AIモデルは要らなかった | 外に出せない | 事前チェックインで、宿泊者がパスポートを撮って名簿を自分で埋める |
| 薬局・お薬手帳アプリ | 飲んだ薬をアプリに記録する | 話した服薬を、アプリが持つ処方の一覧から選んで記録する（まだ測っていない） | 外に出せない | 連載の中で扱います |
| 金融・家計簿アプリ | 支出をメモして費目を選ぶ | 「同僚とランチ 850円」のようなメモを費目に分ける（まだ測っていない） | 外に出せない | 連載の中で扱います |
お客さまの端末はそろえられず、対応端末でない人が多いことを前提にします。そのため、toCでは常に2通りの設計が必要です。対応端末の人には下書きを作って確認画面で見せ、対応端末でない人にはいまの入力の手順をそのまま残します。いまの手順に確認画面を足すだけなので、既存のアプリへの機能追加です。
子どもの体調や服薬のような健康の情報を扱う記録では、AIの処理を端末の中で終え、Appleのサーバー側にも渡さない設計にします。外部に渡す審査を通さずに済むためです。
どの業務にも共通する前提（対応端末・費用・人が確定する）
対応端末
iPhoneで動くのはiPhone 15 Pro/Pro MaxかiPhone 16以降です。iPhone 15とiPhone 15 Plusは対象外です。対応端末でも、利用者がApple Intelligenceをオンにしていないと動きません。iPadの対応条件は、AFM3の5モデルと対応端末を参照してください。スタッフの端末は会社がそろえられます。お客さまの端末はそろえられないので、上に書いた2通りの画面が要ります。
費用
端末の中で処理を終える機能には、呼び出すたびの課金がありません。処理をするのが利用者のiPhoneだからです。外部のAIサービスとの契約・APIキー・アカウントも要りません。ただし、アプリの開発と社内の稟議は要ります。変わるのは、「外部のAIにデータを送るのか」という審査項目で企画が止まらなくなることです。Appleのサーバー側の大きいモデル（Private Cloud Compute）を使えるのは、App Store Small Business Programに登録していて、その開発者のどのアプリも累計の初回ダウンロードが200万件未満で、Appleから利用権限を割り当てられた開発者です。条件に当たればクラウドの費用はかかりません。条件を外れるとAppleから通知があり、6か月以内に別の仕組みへ移る必要があります。利用者ごとに1日の上限があり、対応端末が必要で、オフラインでは動かず、プロンプトは保存されません。自社が条件に当たるかは、企画の最初に確認します。PCCの仕組みと保証は、Private Cloud Compute とは何かにまとまっています。
声で入力する場合
声を文字にするのは、iPhoneの音声認識（Speech フレームワーク）です。Apple Intelligence とは別の仕組みで、日本語は端末の中だけで文字にできます。私が機内モードでWi-Fiも切った状態で測ってみたところ、音声認識もAIモデルも通信ありのときと同じ結果でした。ただし、中国語や韓国語は端末の中だけでは認識できませんでした。対象の言語で先に確かめます。
人が確定する
AIが作るのは下書きと候補までです。誰が、どの画面で、何を見て、確定ボタンを押すかを、業務ごとに決めます。看護師、現場監督、店長、保護者本人などです。確定した内容だけを次の業務で使います。
品質を数字で測る
AIが作った下書きの出来は、お手本（この入力ならこの答え、の組）と比べて数字にします。お手本は数十件から始め、実際の使われ方の幅を足していきます。測り方はEvaluationsフレームワークで品質を測るにあります。合格ラインは測る前に決めます。結果を見てから決めると、結果に合わせた線になります。
端末内AIが向いている仕事と向いていない仕事は？
端末内AIが向いているのは、1件の短い文章を、決めた形に整えることです。 書き直す、要約する、項目を抜き出す、候補から選んでタグを付ける、の4つは、連載で測ったすべての場面で合格ラインに届きました。言い方が人ごとに違っても、仕組みを変えずに読めました。同じ入力に決まった言葉を探すルールだけをかけると、育児の記録で68.8%、店舗のメモで66.7%にとどまりました（AIモデルを使ったパターンはそれぞれ91.7%、93.3%）。
文字を正確に読み取る業務は、AIモデルではなく文字認識に任せます。 私が実物のパスポートで測ってみたところ、写真をそのままAIモデルに渡す流れでは姓が36回中15回しか合わず、iOS 13から使える文字認識とルールだけのパターンでは30回合い、誤った値は0回でした。
画像の理解は、まだ粗い見立てまでです。 棚の大半が空いているかどうかは見分けられましたが、一部の段だけ空いた棚は見落としやすく、料理の写真から料理を見分ける精度は47%までしか届きませんでした。
数字と、あるかないかはルールで決めます。 体温や血圧の数値、おしっことうんちの有無、急ぎの言葉があるかどうかは、決まった形で書けるので、AIモデルに任せずルールで取り出します。AIモデルに数値を書かせると、続けて話した文から血圧の値が落ちたり、話していない数を引き算で作ったりしました。計算や、モデルが持つ知識で答えることも任せません。
その業務に、答えを確かめる手立てがあるか。 向き不向きを分けるもう1つの線がこれです。読み取った値が正しいかどうかを、人が見比べる前にアプリ側で確かめられるなら、誤った値が次の業務に流れません。確かめる手立てには、番号そのものに含まれる検査数字、合計と明細の突き合わせ、値の取りうる範囲、前回の記録との差、といったものがあります。手立てがない業務では、人が原本と照合する前提でしか使えません。
対応端末を持つ人（またはスタッフの支給端末）の比率が低い、試作で精度が合格ラインに届かない、1件の処理に待たせられない時間がかかる、のいずれかに当たるなら、端末内は選ばず、いまの運用かクラウドの処理を続けます。
自社の1業務を選んで、この表に当てる
- いまスタッフかお客さまが、話せば短く済む内容を様式に合わせて打ち直している作業、または走り書きを誰かが仕分けている作業を、1つ選びます。
- その作業の件数と、1件にかかる時間を数えます。
- 上の表で、業務の型（書き直し・要約・抜き出し・タグ付け・画像の理解）のどれに当たるかを見ます。数字と、あるかないかはルールに回します。
- 確認して確定する人と画面を決めます。ここが決まらない業務は、まだ始めません。
- お手本を数十件用意し、合格ラインを測る前に決めます。既存の記録から匿名化して抜くのが早いです。
- 1店舗、1現場、あるいは対応端末を持つお客さまだけで始めます。
進めるか見送るかは、次の表で確かめます。
| 見るもの | 進める | 見送る |
|---|---|---|
| 確認して確定する人と画面 | 誰が確定するか決まっている | まだ決まっていない |
| 1件で完結するか | 1件の記録・1つのメモ・1枚の写真で足りる | 複数の記録をまたぐ、または月次の集計が要る |
| ルールでは書けない業務か | 言い方が人ごとに違い、決まった言葉では拾いきれない | 決まった言葉や値の形で書ける（ルールで作る） |
| 対応端末（toBはそろえられるか、toCは利用者が十分いるか） | そろえられる、または十分いる | そろえられない、または少ない |
| 外に出せない・通信がない・回数が多い、のどれかが当たるか | いずれかに当たる | どれも当たらない |
見送りの列に当たる項目があれば、その条件を先に満たしてから始めます。
よくある質問
Q. すでにクラウドのAIで同じことをしています。端末内に置き換える意味はありますか？
費用も審査も問題になっていないなら、置き換える必要はありません。置き換える理由になるのは、全員が毎日使う機能で利用料金を予測できないとき、電波の届かない場所で使いたいとき、健康の情報のように外部送信の審査で企画が止まっているときです。
Q. Private Cloud Compute（Appleのサーバー側モデル）を使えば、この制約はなくなりますか？
扱える情報量は増えますが、対応端末は引き続き必要で、通信も必要になります。データを端末の外に出すことについて、Appleは「プロンプトは保存されず、独立した研究者が検証できる」と説明しています。情報システム部門や法務部門には、端末から出さない場合と、外に出るが保証がある場合を分けて説明する必要があります。健康の情報を扱う記録では、この連載では端末の中で終える設計を前提にしています。
Q. 写真を撮って読み取る使い方はできないのですか？
写真の文字を読む業務は、文字認識とルールのほうが確実です。AIモデルが写真で役に立つのは、写っている様子を粗く見立てる業務で、売場の棚の写真で欠品あり・なしを分けることは合格ラインに届きました。細かい見分け（料理の種類、一部だけ空いた段）は、まだ届いていません。
参考
- Apple, "Meet the updated Foundation Models framework", WWDC26: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/241/
- Apple, Private Cloud Compute（利用条件）: https://developer.apple.com/private-cloud-compute/
- Apple Machine Learning Research, "Introducing third-generation of Apple Foundation Models": https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models
- 建設: MetaMoJi「ゼネコンでの施工管理アプリ利用シェア（MM総研 2025年12月調査）」 https://product.metamoji.com/gemba/eyacho/topic/article/202606I.html
- 小売店舗: SHOPCOUNTER Magazine「東急ハンズの iPod touch・iPad 活用」 https://shopcounter.jp/magazine/success-story/tokyu-hands-use-ipod-touch-and-ipad
では、おつかめ！
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