Siri AIとは？端末とクラウドの使い分け
画像出典: Apple Newsroom
Siri AIは2026年6月8日のWWDC26で発表された新しい音声アシスタントで、リクエストの複雑さに応じて処理場所を振り分ける「System orchestrator」を中核に持ちます。端末内検索（Spotlight検索）などの基本処理は端末上で完結し、複雑な処理はPrivate Cloud Compute（PCC）へ送られますが、PCCではユーザーの個人データが保存されず、Appleを含め誰もアクセスできない設計とされています。一般ユーザー向けベータは2026年後半に英語から提供予定です。
音声アシスタントの処理が「どこで行われているか」は、これまであまり表に出てこない話でした。話しかけた内容がそのまま外部へ飛んでいるのか、それとも手元で片づいているのか。使う側からは区別がつきません。
2026年6月8日、AppleはWWDC26の初日に、Siriを刷新した「Siri AI」を発表しました。過去15年で最大級のSiri改修とされています。そして今回、処理をどこで行うかを振り分ける仕組みそのものが、機能の中心として説明されました。正直なところ、使い勝手の話よりもこちらのほうが読み解きがいがあります。
Siri AIとは何が新しいのか？
Siri AIは、これまでの「決まった命令に決まった反応を返す」タイプの音声アシスタントから、対話を続けられるアシスタントへ作り替えられたものです。Appleが挙げている対応内容は4つあります。
- 対話の往復（back-and-forth。一問一答で終わらず、やり取りを続けられる）
- メール・メッセージ・写真からの個人コンテキスト参照
- Web上のライブ情報への回答
- アプリ横断での操作実行
このうち後ろの3つは、性質がまったく違います。手元の写真アプリを見に行くだけの話と、Web上の最新情報を取ってくる話では、必要な計算量も、外に出る情報の量も同じではありません。ここを一律に扱わなかったことが、今回の設計の核心です。
処理をどこで行うか、誰が決めているのか？
Siri AIの中核には「System orchestrator（システム・オーケストレーター）」と呼ばれる仕組みがあります。オーケストレーターは、受け取ったリクエストの複雑さに応じて、その処理をどこで行うかを振り分ける司令塔です。
指揮者が曲の場面ごとにどの楽器を鳴らすかを決めるのと同じで、Siri AIでは「この程度なら手元の演算で足りる」「これは大きなモデルが要る」という判断が、リクエストごとに下されます。ユーザーが設定で切り替えるものではなく、話しかけた内容そのものが行き先を決めます。
端末の中だけで完結する処理
Appleの説明では、端末内を横断して探すSpotlight検索や、アプリの機能をSiriから呼び出すためのApp Toolbox（アプリが提供する操作の一覧をSiriが使う仕組み）といった基本的な処理は、すべてデバイス上（オンデバイス）で完結します。手元のiPhoneやMacの中で計算が終わり、外へは出ません。
タイマーをかける、天気を確認する、端末内を検索する——このあたりは、そもそも外部の巨大なモデルを呼び出す必要がない処理です。手元で済むものを手元で済ませるのは、プライバシーのためであると同時に、速さのためでもあります。
クラウドへ送られる処理
一方、より複雑な処理はPrivate Cloud Compute（PCC）というAppleのサーバー基盤へ送られます。旅行プランを組み立てるような、複数の情報を突き合わせて考える必要がある要求がここに当たります。
PCCの説明で重要なのは、利用時にユーザーの個人データは保存されず、Appleを含め誰もアクセスできない設計になっているとされている点です。「送られる／送られない」の二択ではなく、「送られた後どう扱われるか」まで含めて設計が示されているのが、従来のクラウド処理との違いです。
一部の報道では、オンデバイス→PCC→Google Cloud上のNVIDIA GPUで動く最重量モデル、という三段階のアーキテクチャとして説明されています。ただしApple公式の文言で中心に据えられているのは、オンデバイスとPCCの二層です。三層構成の詳細な振り分け基準や閾値は非公式報道側の解釈であり、現時点では未確認と考えるのが妥当です。
Siri AIを動かしているモデルはどう分かれている？
この振り分けは、モデルの側でも用意されています。Appleは第3世代Apple Foundation Models（AFM3、Apple独自の基盤モデル群）として、5つのモデルからなる体系を発表しました。オンデバイス2種と、サーバー（PCC）側3種です。
| モデル | 動く場所 | 役割 | パラメータ数 |
|---|---|---|---|
| AFM 3 Core | オンデバイス | 従来世代の後継となる基本モデル | 30億（高密度） |
| AFM 3 Core Advanced | オンデバイス | マルチモーダル対応のスパース構造モデル | 200億（1リクエストで10〜40億のみ活性化） |
| AFM Cloud | PCC | オンデバイスで処理しきれない要求を担当するベースモデル | 非公表 |
| AFM Cloud Image | PCC | 画像生成・編集 | 非公表 |
| AFM 3 Cloud Pro | PCC | エージェント的なツール利用や複雑な推論など最も高度な用途 | 非公表 |
Apple Machine Learning Researchの公表データをもとに作成
上の表で目を引くのは、オンデバイス側の2つ目です。AFM 3 Core Advancedは200億パラメータを持ちながら、1回のリクエストでは10〜40億パラメータしか動きません。スパース構造とは、モデル全体のうち必要な部分だけを選んで動かす作りのことです。
大きな辞書を丸ごと暗記しておいて、引くときは該当のページだけを開く、というイメージが近いでしょうか。手元の端末はサーバーほど電力も熱の逃がし方も余裕がないので、「全体は大きいが、一度に動く量は小さい」という形にして端末に載せているわけです。
数字の見え方には注意が必要です。200億パラメータはあくまで格納されている総量で、応答のたびに全部が計算されるわけではありません。この「持っている量」と「動かす量」を分けたことが、端末上でマルチモーダル（テキストだけでなく画像なども扱える）処理を成立させる鍵になっています。
Google Cloudを使うのにプライバシーは保てるのか？
今回の発表でもう一つ動いたのが、PCCの設置場所です。AppleはPCCを初めて自社データセンター外へ拡張し、Google Cloud上でも動かすと発表しました。GoogleおよびNVIDIAとの協業です。
Google Cloud上のPCC実装は、NVIDIAのConfidential Computing対応GPU（計算中のデータを他から覗けない状態に保つ機能を持つGPU）、Intel CPUとTDX技術（Intel TDX。CPU側で仮想マシンの中身を暗号化し、サーバーの管理者からも見えなくする機能）、そしてGoogle独自チップ「Titan」を組み合わせた構成とされています。
他社のデータセンターを借りると聞くと不安になるところですが、Appleは場所が変わっても維持するとする基本要件を5つ挙げています。
- ステートレス計算（処理が終わったらデータを保持しない）
- 強制可能な保証（後から監査できる形にする）
- 特権アクセスの禁止（ランタイムの管理者権限そのものを排除する）
- 非標的性（特定のユーザーやデバイスだけを狙った攻撃を防ぐ）
- 検証可能な透明性（外部研究者による検証を許可する）
3つ目は特に踏み込んだ項目です。通常、サーバーには管理者が入れる口が残っています。それを設計として無くす、という主張になっています。
加えて、Google Cloud上のハードウェアは「暗号的に検証可能で追記専用の台帳（cryptographically verifiable, append-only ledger）」で追跡され、サプライチェーン攻撃に対抗するとされています。追記専用の台帳とは、記録を後から書き換えたり消したりできず、足していくことしかできない記録簿のことです。どの機材がいつ組み込まれたかを、後から改ざんできない形で残す狙いです。
Geminiは使われているのか
ここは情報源のあいだで説明が食い違っています。一部報道は「GoogleのGeminiモデルをカスタマイズしてクラウド処理に利用する」と伝えていますが、Apple側および複数のメディアは「新モデルにGeminiは一切含まれていない」「AFM 3 Cloud Proの学習にGeminiの出力を知識蒸留（大きなモデルの出力を教材にして別のモデルを鍛える手法）として利用したが、推論時にGoogleのGeminiインフラへデータは一切送られない」と説明しています。
現時点で確度の高い読み方は、学習の段階でGeminiの知見を活用したが、実際に応答を返す推論はApple自社モデルで完結するという説明です。一方、AFM 3 Cloud Proの提供を広げるためにGoogle Cloud上のNVIDIA GPUを使う点は、Appleの機械学習リサーチブログで明言されています。「Googleの計算資源は使うが、Googleのモデルは使わない」という整理になります。
会話の履歴はどう扱われるのか
Siri AIとの会話履歴をiCloudで同期する場合、内容はエンドツーエンドに近い形で「プライベートに暗号化」されるとAppleは説明しています。端末を複数持っている人にとっては、同期の利便性と履歴の保護がどちらも要る場面です。
また、PCCの設計（ステートレスであること、検証可能であること）は、独立した外部のセキュリティ研究者が随時監査できる仕組みになっているとされています。企業の自己申告だけで終わらせず、外から確かめられる状態に置く、という立て付けです。
自分の端末で使えるのはいつから？
対応デバイスとして挙げられているのは次のとおりです。
- iPhone 16以降、iPhone 15 Pro / Pro Max
- iPad mini（A17 Pro搭載）
- M1以降を搭載したiPad / Mac
- Apple Vision Pro
- Apple Watch Series 9以降
提供の段取りは二段構えです。開発者向けテストはWWDC26初日の2026年6月8日から始まっています。一般ユーザー向けのベータは2026年後半に、まず英語のみで提供される予定です。PCCのGoogle Cloudへの拡張は「夏季プレビュー期間を通じて段階的に」実施されるとされています。
- 手元の端末が対応機種か確認する上の一覧に自分の機種があるかを見ます。ここに無ければ、当面は待つことになります。
- 言語と時期を踏まえる一般向けベータは2026年後半・英語からの開始予定です。日本語での利用時期はこの発表では示されていません。
- 気になる処理だけ切り分けて考える手元で完結する範囲（端末内検索など）と、クラウドへ送られる範囲（複雑な提案など）は性質が違います。扱いに気を遣いたい内容がどちらに当たるかを意識しておくと判断しやすくなります。
より高性能なオンデバイス機能がiPhone Air、iPhone 17 Pro / Pro Max、統合メモリ12GB以上のiPad（M4以降）やMac（M3以降）に限定されるとする報道は複数メディアで一致していますが、要確認の情報です。またEUでは規制上の制約により2026年内のSiri AI提供が見送られるとする報道もありますが、Apple公式リリース本文で地域制限は明言されておらず、未確認です。
この発表から読み取れること
音声アシスタントの評価軸は、これまで「どれだけ賢く答えるか」に寄っていました。今回のSiri AIで前に出てきたのは、答えを作る場所を要求ごとに変え、その場所ごとに扱いの約束を分けるという考え方です。
手元で足りるものは手元で。足りないものは、保存しない・監査できるという条件を付けたクラウドへ。この線引きの発想は、Appleに限らず、端末とクラウドの両方を持つ事業者が今後たどる道筋を示しているようにも見えます。仕組みの側から眺めておくと、次に別の会社が似た発表をしたときにも、何が新しくて何がそうでないかを自分で判断できるようになります。
よくある質問
Siri AIとは何ですか？
Siri AIは、Appleが2026年6月8日のWWDC26初日に発表した刷新版のSiriで、過去15年で最大級のSiri改修とされています。対話の往復、メール・メッセージ・写真からの個人コンテキスト参照、Web上のライブ情報への回答、アプリ横断での操作実行に対応します。
Siri AIは端末とクラウドをどう使い分けますか？
「System orchestrator」と呼ばれる仕組みが、リクエストの複雑さに応じて処理場所を振り分けます。端末内を横断して探すSpotlight検索などの基本的な処理はすべてデバイス上で完結し、より複雑な処理はPrivate Cloud Compute（PCC）というAppleのサーバー基盤で処理されます。
Private Cloud Computeに送られたデータは保存されますか？
Appleの説明では、PCC利用時にユーザーの個人データは保存されず、Appleを含め誰もアクセスできない設計になっているとされています。処理後にデータを保持しない「ステートレス計算」を基本要件の一つに挙げており、この設計は独立した外部のセキュリティ研究者が随時監査できる仕組みになっているとされています。
Siri AIはいつから使えますか？
開発者向けテストは2026年6月8日のWWDC26から開始されています。一般ユーザー向けのベータは2026年後半に、まず英語のみで提供される予定です。対応デバイスはiPhone 16以降、iPhone 15 Pro/Pro Max、A17 Pro搭載のiPad mini、M1以降のiPad/Mac、Apple Vision Pro、Apple Watch Series 9以降です。
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