はじめに
2026年6月8日、Appleは年次開発者向けカンファレンス「WWDC26」を開催しました。
今年の最大のテーマはAIで、なかでも iPhoneのローカルLLM（大規模言語モデル） に関する発表はかなりインパクトがありました。
本記事では、WWDC26で発表されたCore AIフレームワークとFoundation Modelsフレームワークの進化について、初心者の方にもわかりやすく解説します。
そもそも「ローカルLLM」とは何か
LLM（Large Language Model）とは、ChatGPTやClaudeのような文章を理解・生成するAIのことです。通常、こうしたAIはクラウド（インターネット上のサーバー）で動作します。
一方「ローカルLLM」とは、インターネットに接続せず、手元のデバイス上だけで動くLLMのことです。
| 比較項目 | クラウドLLM | ローカルLLM |
|---|---|---|
| インターネット | 必要 | 不要 |
| プライバシー | データがサーバーへ送信される | データがデバイス外に出ない |
| コスト | API利用料が発生 | 無料 |
| 速度 | 通信遅延が生じる | 即座にレスポンス (スペックによる) |
| ストレージ圧迫 | 無し | パラメータ数によって変動 (大容量だと数十GB) |
AppleはiOS 26（2025年リリース）でFoundation Modelsフレームワークを初めて公開し、今回のWWDC26でその大幅な拡張を発表しました。
WWDC26の主な発表内容
1. Core AIフレームワークの登場
これまでAppleのオンデバイス機械学習は「Core ML」というフレームワークで提供されていました。
WWDC26では、これの後継として 「Core AI」 という新しいフレームワークが登場。
Core AIはLLMや生成AIに特化して設計されており、以下の仕組みを持ちます。
- アプリが「速度優先」「プライバシー優先」「高性能優先」といった要件を指定するだけで、Core AIが自動的にオンデバイスモデル・Appleのクラウドモデル・ユーザーが選んだ外部AIサービスのいずれかにルーティングしてくれます
- 開発者向けAPIの窓口はFoundation Modelsフレームワークが担当します
既存のCore MLが即サ終するわけではありませんが、新規開発ではCore AIを採用することが推奨されています。
2. AFMシリーズ全5モデル一覧
WWDC26では、Appleが第3世代のApple Foundation Models（AFM）として5つのモデルを発表しました。オンデバイス2つ、クラウド（Private Cloud Compute）3つという構成です。
| モデル名 | 動作場所 | 概要 |
|---|---|---|
| AFM 3 Core | オンデバイス | 約3Bパラメータの汎用モデル |
| AFM 3 Core Advanced | オンデバイス | 20Bパラメータのスパースモデル（後述） |
| AFM 3 Cloud | クラウド（PCC） | 速度・効率重視のサーバーサイド汎用モデル |
| ADM 3 Cloud（Image） | クラウド（PCC） | 画像生成・編集専用モデル |
| AFM 3 Cloud Pro | クラウド（Google Cloud + NVIDIA GPU） | エージェント処理・複雑な推論向けの最上位モデル |
なお、これらのモデルはAppleが独自に設計・開発したものですが、Googleのフロンティアモデルを利用してさらに磨き上げられています。
Craig Federighi（Appleソフトウェアエンジニアリング担当SVP）は「GoogleのGeminiアプリのコードは一切使っていないし、Googleが顧客向けにデプロイしているモデルも使っていない」と明言しています。
3. 注目の新モデル「AFM 3 Core Advanced」とは
今回最も注目を集めたのが、オンデバイスで動くAFM 3 Core Advancedです。
通常、20Bパラメータのモデルをスマートフォンで動かすのは不可能に近いです。
しかしAppleはスパースアーキテクチャという独自技術でこれを実現しました。
スパースアーキテクチャの仕組み
アナリストのMax Weinbach氏がXで概要を解説しています。
AFM Core AdvancedはMoE（Mixture of Experts）だが、プロンプトを処理する際は必要なパラメータだけをロードしてロックする。
合計20Bパラメータでも、特定のリクエストでは実際に使うのは1〜4B分だけ。
プリフィル時にどのパラメータを使うかを決める。アーキテクチャは完全にApple独自設計で、Googleは関与していない。
Apple公式のML研究ブログでも同様の説明がされており、仕組みは以下のとおりです。
モデル全体（20B）はフラッシュストレージ（NAND）に格納
↓
リクエストごとに必要なパラメータ（1〜4B分）だけを選択
↓
選択した部分だけをDRAM（高速メモリ）に展開して推論
↓
次のリクエストでまたパラメータを選び直す
この「Instruction-Following Pruning（IFP）」と呼ばれるApple独自技術により、12GBのRAMしか持たないiPhone 17 Proでも20Bモデルの実行が可能になっています。
AFM 3 Core Advanced の対応デバイス
重要な注意点として、AFM 3 Core AdvancedはすべてのiPhoneで動くわけではありません。
| チップ | 対応モデル | AFM 3 Core Advanced |
|---|---|---|
| A19 Pro | iPhone 17 Pro / 17 Pro Max / iPhone Air | 対応 |
| A19 | iPhone 17 / iPhone 17e | 非対応（AFM 3 Coreのみ） |
| A18以前 | iPhone 16シリーズ以前 | 非対応（AFM 3 Coreのみ） |
iPhone 17 ProシリーズとiPhone AirはA19 Proチップ・12GB RAMを搭載しており、AFM 3 Core Advancedに対応します。
一方、標準のiPhone 17はA19チップ・8GB RAMのため、従来のAFM 3 Core（約3B）のみ対応となります。
つまりiPhone全機種が20Bモデルに対応しているわけではなく、上位モデル限定の機能という点は押さえておく必要があります。
対応するデバイスは今後増えていくでしょうが、フラッグシップシリーズ出ないと快適に動作させるのが難しい点については同様だと考えられます。
AFM 3 Core Advanced の主な特徴
- ネイティブマルチモーダル：テキスト・画像・音声に対応
- 表現豊かな音声（Expressive Voices）：自然な抑揚のある音声出力
- 高精度ディクテーション：音声入力の認識精度が向上
- 完全オンデバイスで動作し、データは一切外部に送信されない
4. Foundation Modelsフレームワークの強化
Foundation Modelsフレームワーク（iOS 26で初登場）は、Apple Intelligenceを動かしているオンデバイスLLMを、サードパーティのアプリからSwiftコードで直接呼び出せる仕組みです。
WWDC26では以下の機能が追加・強化されました。
オンデバイスモデルの強化
- 推論能力とツール呼び出し（Tool Calling）が改善されたモデルに刷新
- コンテキストサイズの確認やトークン数のカウントができる新APIが追加（iOS 26.4以降）
- 誤検知を減らすよう安全フィルターが精緻化
Private Cloud Compute（PCC）モデルの拡充
- Appleのサーバーサイドモデルを、認証やAPIキー不要で利用できる
PrivateCloudComputeLanguageModelが追加 - コンテキストウィンドウは32,000トークンで、推論レベルも選択可能
- watchOS 27でも利用できるようになりました
- App Store Small Business Programに登録済みで初回ダウンロード数が200万未満のアプリは、PCCモデルをAPI費用なしで利用できます
macOSのターミナル対応
macOS 27ではfmというCLIツールが追加され、ターミナルからオンデバイスモデルやPCCモデルをそのまま使えるようになりました。またPython SDKも提供され、Swiftを書かない開発者でもAppleのオンデバイスモデルを活用できます。
5. Siri AIの刷新
SiriはWWDC26で「Siri AI」として全面的に作り直されました。
Apple独自のFoundation ModelsをベースにGoogleのフロンティアモデルから蒸留した知識を組み合わせたアーキテクチャです（GeminiのコードやモデルをそのままSiriに使っているわけではありません）。
Siri AIはiPhone・iPad・Mac上でスタンドアロンのアプリとして動作し、会話履歴がiCloud経由でデバイス間で同期されます。ただし、EUではSiri AIは提供されません。
開発者にとって何が変わるか
APIキー不要・クラウドコスト不要
Foundation Modelsフレームワークを使うと、APIキーも不要、通信も不要でLLMをアプリに組み込めます。スタートアップや個人開発者にとってコスト面の壁が大幅に下がりました。
プライバシーの担保
データがデバイス外に出ないため、ユーザーの個人情報を扱うアプリでも安心してAI機能を追加できます。
制約も理解しておく
便利な反面、以下の制約もあります。
- AFM 3 Core（約3Bパラメータ）は汎用的に使えますが、複雑なタスクではクラウドLLMに劣る場合があります
- AFM 3 Core Advancedは**iPhone 17 Pro / Pro Max / Airなどフラッグシップモデル限定。iPhone 17標準モデルやiPhone 16シリーズでは利用できません
- モデルの重みを自分でファインチューニングすることはできません
- オープンソースモデルを利用する場合、初回起動時にモデルのダウンロードと「モデル特化処理（specialization）」が発生し、ラグが生じます。Instruments上の新しいCore AIテンプレートで計測・対処することが推奨されています
まとめ
WWDC26でのオンデバイスLLM関連の発表を整理すると、以下のようになります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 新フレームワーク | Core AI（Core MLの後継） |
| オンデバイスモデル① | AFM 3 Core（約3B）：全Apple Intelligence対応デバイス |
| オンデバイスモデル② | AFM 3 Core Advanced（20B/スパース）：A19 Pro搭載機限定 |
| クラウドモデル | AFM 3 Cloud / Cloud Image / Cloud Pro（PCC） |
| オープンソースモデル対応 | CoreAILanguageModel / MLXLanguageModel |
| 利用コスト | オンデバイスは完全無料 |
| 対応言語 | Swift（iOS/macOS）、Python SDK |
| ターミナル対応 | macOS 27でfm CLIが追加 |
AppleはiPhoneをAI処理の拠点にすることを明確に打ち出しており、プライバシーとコストの両面で優れたオンデバイスAIの時代が本格的に到来しています。
特にAFM 3 Core Advancedのスパースアーキテクチャは、スマートフォン上でのLLM実行の常識を塗り替える技術として今後も注目です。
参考リンク
- Apple Machine Learning Research - Introducing the Third Generation of Apple's Foundation Models
- Apple Developer - What's new in the Foundation Models framework (WWDC26)
- Apple Developer - Integrate on-device AI models into your app using Core AI (WWDC26)
- Apple Developer - WWDC26 Apple Intelligence guide
- Max Weinbach