個人開発でAIを積むとき、ほとんどの人は『クラウドの賢いモデルに全部投げる』を当たり前にします。私は筋トレアプリ(NPNG)を作るとき、最初に逆を選びました。
『ユーザーのトレ記録を、どこにも送らない』。
便利さでもAIの賢さでもなく、いちばん最初に『データを集めない』を設計の芯に置いた。これはきれいごとではなく、個人開発で一番怖いリスク——自分のミスでユーザーのデータを漏らすこと——を、設計そのもので消すための現実的な判断です。
そして2026年、『端末内AIは非力で使えない』という前提が崩れました。
AppleのFoundation Modelsフレームワークで、数行のSwiftから端末内のLLMを呼べる時代です。この記事は、その現実を踏まえて『オンデバイスかクラウドか』を個人開発者がどう判断し、どう課金まで落とすかを、開発中のNPNGを実例に書きます。
この記事は、こんな人向けです。
- 個人開発でAI機能を入れたいが、ユーザーデータの扱いに迷っている人
- 『端末内AI(オンデバイス)』と『クラウドAI』の選び方を、判断軸で整理したい人
- プライバシーを守りつつ、課金できる設計に落としたい人
この記事に書くこと:
- 2026年の端末内AIの現実(Apple Foundation Models=数行で呼べる・無料・オフライン)
- オンデバイス vs クラウドの判断軸(そのまま使える早見表)
- 端末内AIの弱点を埋める『二段構え』設計と、2026年は“同じ枠組み”で出し分けられる話
- 正直な注意点と、私が今一番悩んでいる設計のジレンマ
- 【購入特典】『データを預からない』設計キット=チェックリスト13項目＋判断マトリクス＋宣言文テンプレ
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