My 6~7 Brain — プライバシーファーストのナレッジ管理

課題

現代のプロフェッショナルは情報に溢れています — メール、会議メモ、アイデア、ToDo、メッセージが何十ものアプリに分散しています。必要なものを再び見つけ出すには時間とフラストレーションがかかります。既存のAIツールは解決策を約束しますが、すべての個人データをクラウドに送信することを求めます。プライバシーを重視するユーザーにとって、それは選択肢になりません。

ソリューション

My 6~7 Brainは、あなたのすべての思考、メモ、記憶を記録し、賢く検索可能にするプライバシーファーストのiOSアプリです — 完全にオンデバイスで、1バイトたりとも外部サーバーに送信されません。

• 複数のキャプチャ方法：入力する、音声文字起こしで話しかける、またはメールとカレンダーを連携する — すべてが一箇所に集まります。
• オンデバイスAI：セマンティック検索とAIチャットは、Core MLとMLX Swift（Phi-4-mini / Llama 3.2）を介してあなたのiPhone上でローカルに動作します。データがデバイスを離れることはありません。
• ナレッジグラフ：アプリがあなたのアイデア間のつながりを自動的に発見し、視覚的に表示するため、見逃しがちなパターンに気づけます。
• 週次インサイト：あなたの気分、生産性、繰り返し現れるテーマについてのAI生成サマリー — 手間をかける必要はありません。
• Appleエコシステム：素早いキャプチャのためのApple Watchアプリ、ホーム画面とロック画面のウィジェット、iCloud同期、そしてFace ID / Touch IDによるセキュリティ。

成果

このプロジェクトを特別にしているもの

• プライバシーバイデザイン：妥協なし — すべてのAIモデルはAppleのCore MLフレームワークを介してデバイス上でローカルに動作します。
• フルアプリ開発：コンセプトとUXデザインからSwift 6 / SwiftUI実装まで、Apple Watchアプリとウィジェットを含みます。
• 複雑な統合：Gmail、Outlook、EventKit、iCloud/CloudKit — すべてがシームレスな体験へと連携されています。
• スケーラブルなAIモデル：システムはユーザーの好みに応じて、オンデバイス（プライバシーモード）でもAPI経由（クラウドモード）でも動作できます。

Architectuur

Volledig op het apparaat: er wordt geen backend gebruikt voor AI-verzoeken. SwiftData slaat aantekeningen, taken en herinneringen lokaal op; bij het starten van de app laadt de MLX Swift-runtime een gequantiseerd taalmodel (Phi-4-mini of Llama 3.2) in het geheugen. Semantisch zoeken en de knowledge graph worden ontwikkeld met behulp van embeddings die ook op het apparaat zelf worden berekend, zodat het niet nodig is om content naar een server te sturen.

Modelkeuze

Bewust gekozen voor kleine, gequantiseerde open-source modellen in plaats van een cloud-API zoals GPT. De privacygarantie van de app houdt in dat er geen gegevens het apparaat mogen verlaten, waardoor de afmetingen van het model beperkt zijn tot wat er op de Neural Engine van een iPhone past. Dit is een weloverwogen afweging: iets lagere kwaliteit vergeleken met een grootschalig cloud-model, maar voldoende voor semantisch zoeken en het samenvatten van persoonlijke notities. Voor gebruikers die meer waarde hechten aan kwaliteit dan aan privacy is een optionele cloud-modus beschikbaar via API.

Kosten & latency

• Geen API-kosten per gebruiker in de standaardmodus: het model draait lokaal na een eenmalige download tijdens installatie, dus de kosten per extra gebruiker zijn vrijwel verwaarloosbaar.
• Het modelbestand, enkele gigabytes groot, wordt eenmalig gedownload en lokaal opgeslagen.
• Het eerste keer laden van het model bij app-start kost ongeveer 2 tot 3 seconden; daarna is semantisch zoeken binnen 1 seconde mogelijk (zie Resultaten).

Lessons learned

Een vroege MLX-integratie met een omvangrijker model (7 miljard parameters) leidde tot geheugenproblemen op oudere iPhones. Overschakelen naar modellen met 3 tot 4 miljard parameters verhielp dit zonder merkbare afbreuk aan de gebruikservaring. De optionele cloud-modus is later geïntroduceerd voor gebruikers die kwaliteit belangrijker vinden dan strikte privacy, met een duidelijke keuze in de app in plaats van een verborgen instelling.

Concept — cijfers ter illustratie, nog te verifiëren tegen het daadwerkelijke project vóór publicatie.