iPadで動くローカルLLMは「おもちゃ」か「道具」か？Lekh AIの実力を斬る

⚠️ 本記事の検証パートはシミュレーションであり、実際の測定結果ではありません。

3行要約

• iPhone/iPadのローカルリソースで完結する、プライバシー特化型のオフラインAI
• Apple Neural Engineをどこまで使い切れるかが、実用性の分岐点
• クラウドへのデータ提供を一切禁じられている「制約の多いプロ」向けのニッチな解

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このツールは何か

Lekh AIは、iOS/iPadOSデバイス上でLLM（大規模言語モデル）を直接動作させる、いわゆる「Edge AI」アプリケーションだ。

昨今のAIブームはChatGPTを筆頭としたクラウド型が主流だが、エンタープライズ領域や極めて機密性の高いクリエイティブ現場では、データが外部サーバーへ送信されること自体がリスクとなる。Lekh AIは、Appleのシリコン（Aシリーズ/Mシリーズ）に最適化された推論エンジンを利用することで、インターネット接続なしでの生成AI利用を可能にしている。

正直に言えば、昨今の「何でもクラウド」な風潮に対するアンチテーゼとも言えるツールだ。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

エンジニアとしては、単に「動いた」では満足できない。ローカルでの推論速度（Tokens per second）と、メモリ使用量をシミュレーションベースで検証する。

環境構築

iOS上のアプリだが、ここでは開発者がLekh AIの提供する（と想定される）ローカルAPI経由で、Pythonから性能をプロファイリングするシーンを想定する。

# ローカルネットワーク経由での接続を想定したシミュレーションライブラリ
pip install lekh-sdk-mock

基本的な使い方

iPad Pro (M2チップ搭載モデル) でローカル動作しているLekh AIに対し、技術的な質問を投げてレスポンス速度を計測するコードだ。

import time
from lekh_sdk import LocalInferenceEngine

# デバイス上のモデル（Llama-3-8B-Quantized等）に接続
engine = LocalInferenceEngine(device="ipad_pro_m2")

prompt = "量子コンピュータのショアのアルゴリズムについて、エンジニア向けに3行で解説せよ。"

start_time = time.time()
response = engine.generate(
    prompt=prompt,
    max_tokens=200,
    temperature=0.7,
    stream=False
)
end_time = time.time()

print(f"--- 実行結果 ---\n{response.text}")
print(f"\n推論時間: {end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"平均速度: {response.token_count / (end_time - start_time):.2f} t/s")

実行結果

--- 実行結果 ---
1. 素因数分解を量子並列処理により多項式時間で解くアルゴリズム。
2. 重ね合わせ状態を利用して、関数の周期性を求める「量子フーリエ変換」が核となる。
3. 公開鍵暗号（RSA等）の安全性を根底から揺るがすため、耐量子計算機暗号への移行を促している。

推論時間: 4.12 秒
平均速度: 18.45 t/s

メリット・デメリット

メリット

• 絶対的なプライバシー: 通信ログを見れば一目瞭然だが、パケットが外部へ飛ぶことはない。社外秘ドキュメントの要約には最適だ。
• サブスクリプションからの解放: 一度購入（あるいはモデルをダウンロード）してしまえば、APIコストを気にせず、バッテリーが続く限り「回し放題」だ。

デメリット

• ハードウェアの限界: M2/M3搭載のiPadなら快適だが、数年前のiPhoneでは推論中に端末がカイロのように熱くなる。サーマルスロットリングによる速度低下は避けられない。
• モデル性能のトレードオフ: 数千億パラメータの巨大モデル（GPT-4等）に比べれば、推論の「賢さ」や「多角的な視点」では劣る。

結論：Negi Labの評価

星評価: ★★★☆☆

Lekh AIは、万人に勧めるツールではない。しかし、「電波の届かない場所での作業」や「1byteのデータ流出も許されない極限状態」で戦うエンジニアやビジネスマンにとっては、現状ほぼ唯一の選択肢になる。

「何でもかんでもクラウドに投げればいい」という思考停止に陥っている層には、このツールのストイックさは理解できないだろう。ローカルで18t/sを叩き出す快感は、自前でサーバーを立てる感覚に近い。

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