【iOS27】AFM3の5モデルと対応端末

はじめに

こんにちは。リテールアプリ共創部の Yahiro です。

前回、iOS 27 で Apple Intelligence は何が変わるのか、というところを記載しました。

今回は、AFM 3 のそもそものモデルのご紹介と、対応端末についてまとめていきます。

なお、本記事の内容は 2026年9月時点のものです。対応端末・地域・言語は更新されることがあるので、実際の判断には Apple の最新情報をご確認ください。

この記事でわかること

• AFM 3 を構成する5つのモデルと、アプリから呼べるのはどれか
• 誰が使えて、誰が使えないのか
• AFM 3 Core と AFM 3 Core Advanced は何が違うのか
• サーバー側（PCC）も対応端末が必要だということ
• 端末が対応していても動かないケース（ユーザー設定・地域・言語）

AFM 3 は5つのモデルで構成されています

まず全体像です。

「オンデバイス AI」と呼ぶと端末の中の話だけに聞こえますが、同じ Foundation Models framework から、サーバー側も呼べます。 呼び出し方はほとんど同じで、使うモデルを差し替えるだけです。

アプリから見ると、選べるのは「端末の中」か「Private Cloud Compute」かの2つです。端末の中で Core と Core Advanced のどちらが動くかは、端末の能力で決まります。

Apple Intelligence 対応端末

iOS 27 自体はもっと古い機種にも配信されますが、Apple Intelligence はすべての端末で動くわけではありません。

線が iPhone 15 世代の途中を通っています。 同じ 15 世代でも Pro 系だけが対応し、無印と Plus は対象外です。一方、16 世代からは無印を含む全モデルが対応します。

オンデバイス非対応ならPCCも使えない

PCC も、Apple Intelligence 対応端末でしか呼べません。 サーバー側で計算していても、入口は端末の Apple Intelligence だからです。

一方で、対応端末のユーザーにとっては話が簡単です。アカウント設定も、認証も、API キーも要りません。対応端末であれば、サーバー側のモデルまで同じ経路で届きます。

ユーザーがオンにしないと使えない

Apple Intelligence は設定画面から、ユーザーが任意にオンオフを切り替えられるため、ユーザーがオフにしていたら使えないです。

そのため、Apple Intelligence 対応端末＝かならず動くというわけではないので注意が必要です。

Core と Core Advanced は何が違うのか

対応端末のユーザーは全員 PCC を使えますが、端末の中で動くモデルのほうは2段階に分かれます。ここが分かりにくいところなので、章を分けて整理します。

規模とアーキテクチャ

なぜ 200 億が iPhone に載るのか

Apple は iPhone 上で下記の仕組みを用いることにより、200 億パラメータを実現しています。

• モデル全体は NAND（フラッシュメモリ）に置いたままにする
• プロンプトを見て、そのタスクに必要な部分だけを DRAM に読み込む
• どこを読み込むかはプロンプトごとに決め、生成の途中でも選び直す

土台になっているのは IFP（Instruction-Following Pruning） という、Apple の研究者が開発した手法です。ユーザーの指示を読んで、関連するパラメータを動的に選びます。

どの端末で Core Advanced が動くのか

メモリ 12GB が線引きです。

Apple Intelligence 自体は 8GB が基準でした。Core Advanced で初めて、Apple Intelligence の内側にメモリによる線が引かれたことになります。

iPhone 17（無印）が 8GB で外れる点と、iPhone 16 Pro が Pro でありながら外れる点は、見落としやすいところです。

結局、誰が何を使えるのか

整理するとこうなります。

ポイントは2つです。

線は「対応か非対応か」の1本。 対応端末なら、端末の中のモデルとサーバー側のモデルの両方が使えます。「対応端末のうち上位機種だけがサーバー側も使える」といった分かれ方はしません。

最後に

Apple Intelligence は iOS 27 対応ならイコール利用可能というわけではなく、また、その中でも色々と区別があることがわかりました。

実装を試す記事では、これらがアプリの実装にどう効いてくるか試してみたいと思います！

参考

• Apple Machine Learning Research「Introducing the Third Generation of Apple's Foundation Models」
• Apple「Apple Intelligence」
• Apple Developer「Apple Intelligence 最新情報」
• Apple Developer「Private Cloud Compute」
• WWDC26「プライベートクラウドコンピューティングによる Apple Foundation Model の活用」
• Instruction-Following Pruning for Large Language Models