OSレベルの文脈をLLMに。Waylight for macOSは「デスクトップ版Rewind」の夢を見るか？

⚠️ 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

macOS上のブラウザ、ドキュメント、会議内容を自動でインデックス化し、LLMに「今何をしているか」を教えるツール。
コピー＆ペーストという原始的な作業からユーザーを解放し、ワークフローを劇的に高速化させる可能性を秘める。
常に画面や入力を監視するという性質上、セキュリティとリソース消費の懸念がエンジニア視点では最大の壁。

💡 ローカルAI環境のおすすめ
大規模言語モデル入門 - LLMの基礎から実装まで

このツールは何か

Waylight for macOSは、一言で言えば「文脈（Context）の自動供給エンジン」だ。従来のChatGPTとのやり取りでは、ドキュメントをアップロードしたり、ブラウザのテキストをコピペしたりする手間が発生していた。

このツールは、macOSのAccessibility APIや画面収録、音声解析をフル活用し、ユーザーが現在開いているタブ、進行中のZoom会議、閲覧中のPDFなどの情報をバックグラウンドで集約する。これにより、ユーザーは「さっきの会議の要点をまとめて」「このドキュメントとあのWebサイトの共通点は？」といった、アプリを跨いだ抽象的な指示を即座に実行できるようになる。

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、GUIだけで満足するわけにはいかない。Waylightがローカルに構築した「コンテキスト・データベース」に対して、SDK経由でアクセスできると仮定して検証してみよう。

環境構築

Waylightが開発者向けに、現在保持している文脈を取り出すためのローカルエンドポイントを提供していると想定する。

pip install waylight-sdk-sim

基本的な使い方

現在のデスクトップの状態（開いているタブと、直前の会議ログ）を取得し、コードのバグ修正に活かすシミュレーションだ。

# 検証用シミュレーションコード
from waylight_sdk import WaylightContextManager

# Waylightのローカルインスタンスに接続
wl = WaylightContextManager(api_key="local_sim_key")

# 現在の「文脈」を取得（ブラウザのタブ、Slackの最新発言、Zoomの文字起こし）
current_context = wl.get_active_context(apps=["Google Chrome", "Slack", "Zoom"])

prompt = f"""
以下の文脈を考慮して、私の現在の実装エラーを解決して。
【文脈】:
{current_context.summary}

【質問】:
先ほどのZoom会議で指摘されたライブラリのバージョン競合について、
Chromeで開いているStackOverflowの解決策を適用する手順を教えて。
"""

response = wl.ask_llm(prompt)
print(response)

実行結果

[Waylight Context Engine]
- Detected App: Google Chrome (StackOverflow: "Version conflict in React 18...")
- Detected App: Slack (PM: "We need to prioritize the stable build.")
- Detected App: Zoom (Meeting audio: "Upgrade to v18.2.0 but watch out for the peer dependency in the auth module.")

[LLM Response]
会議での指摘とStackOverflowの議論を照らし合わせると、現在のpackage.jsonの
'auth-provider'がReact 18.2.0に未対応なのが原因です。
以下の手順で解消してください：
1. npm install auth-provider@latest --legacy-peer-deps
2. ...

メリット・デメリット

メリット

コンテキストスイッチの極小化: アプリ間を行き来して情報を整理する「人間グルーウェア」としての作業が不要になる。
会議録の即時活用: 会議直後に「決定事項をJiraのチケット形式に変換して」といった操作がシームレスに行える。

デメリット

プライバシーの悪夢: 画面上の機密情報やパスワードが、意図せずLLMのプロンプトに含まれるリスクを完全には拭えない。
リソース消費: 常時インデックス作成を行うため、Apple Siliconを積んだMacであっても、メモリとバッテリーへの負荷は無視できないだろう。

結論：Negi Labの評価

評価: ★★★☆☆ （3.5/5.0）

「あらゆる情報をプロンプトに自動注入する」という発想は、LLMの利便性を極限まで高める正攻法だ。しかし、この手のツールはApple自身が「Apple Intelligence」としてOSレベルで実装してくる領域でもある。サードパーティ製ツールとして生き残るには、エンジニア向けの強力なAPI公開や、完全ローカルLLM対応による「究極のプライバシー保護」といった尖った機能が必須になるだろう。現状では、ワークフローの自動化に飢えているアーリーアダプター向けの「劇薬」といったところだ。