Apple Intelligence／オンデバイスAI編 — Apple Intelligence、基盤モデル、非公開 Cloud Compute、App Intents、Core ML/Vision、MLXを「AppleのAI」という一枚岩ではなく、実行場所・開発者API・プライバシー境界・アクション統合・古典的機械学習/研究基盤に分解する運用地図

台帳EA-003はApple Intelligence、Foundation Models、Core ML/MLX、Vision、App Intents、Private Cloud Computeを横断する構想である。2026年にはFoundation Models framework自体が、従来のon-device SystemLanguageModelだけでなくPrivate Cloud Compute上のserver model、LanguageModel protocolによる他provider modelまで扱うよう拡張されている。したがって「Apple AI＝オンデバイス」という単純化は現行仕様に反する。一方、Core ML/VisionとMLXはApple Intelligenceそのものではなく、別のML実装面である。公開後版では、実行場所と信頼境界を主軸に系統を分ける必要がある。

Enterprise AI Core: local-first inference、cloud escalation、privacy boundary、availability/fallback、model/version drift、tool/action boundary、evaluation。 Provider mapping: Apple Intelligence / Apple Foundation Models / Private Cloud Compute / App Intents / Core ML / Vision。 Implementation/non-LLM component: Core ML、Vision、MLX。 Interoperability: Foundation Models LanguageModel protocol、App Intents、外部intelligence integrations。 Organization overlay: MDM restrictions、supported device/OS/language/region、PCC managed entitlement、external intelligence integration policy。

Q1. 「Apple IntelligenceはオンデバイスAI」と記述してよいか。それともon-device、PCC、external providerを分離すべきか。 Q2. Foundation Models frameworkはApple純正on-device model専用APIか、それとも2026年現在はPCCとthird-party/provider abstractionを含むか。 Q3. Private Cloud Computeの「private cloud」は、通常cloud inferenceと何が技術的に異なり、何を保証し、何を保証しないか。 Q4. App IntentsはAI model/runtimeか、それともsystemがapp action/contentへ到達するintegration/action schemaか。 Q5. Core ML/Vision/MLXはApple Intelligenceの一部として扱うべきか、それとも別のon-device/research ML planeとして分離すべきか。 Q6. 法人運用では、hardware/OS/region/language、MDM restriction、PCC entitlement/quota、network、model updateをどのavailability gateとして扱うべきか。

• source class: official developer product architecture exact title: Apple Intelligence - Apple Developer author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/apple-intelligence/ publication/update/access: current page / accessed 2026-09-11 version/release: 2026 developer surface; Foundation Models + App Intents current architecture supporting locator: “The Foundation Models framework”; “App Intents” evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / topology established: Foundation ModelsはApple Foundation Modelsへon-deviceおよびPrivate Cloud Computeでアクセスでき、Language Model protocolへ適合するSwift package経由の他model providerも扱う。App Intentsはapp content/actionsをApple Intelligence/Siriへschemaで接続する別レイヤーである。

• source class: official framework change log exact title: Foundation Models updates author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/documentation/updates/foundationmodels publication/update/access: June 2026 / accessed 2026-09-11 version/release: iOS/iPadOS/macOS/visionOS 27.0 generation; earlier 26.4 model update also listed supporting locator: June 2026 General/Models; February 2026 Models evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / temporal limit established: June 2026にDynamicProfile、multimodal/agentic拡張、LanguageModel protocolによる任意LLM利用が追加され、on-device SystemLanguageModelもOS更新でmodelが変わる。February 2026にも26.4更新でinstruction following/tool calling/guardrail等が変化しており、prompt behaviorはOS/model version依存である。

• source class: official API documentation exact title: SystemLanguageModel author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/documentation/foundationmodels/systemlanguagemodel publication/update/access: accessed 2026-09-11 version/release: docs list model generations aligned to OS 26.0–26.3, 26.4, 27.0 supporting locator: Overview; Checking model availability; Inspecting model capabilities evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / availability / failure envelope established: SystemLanguageModelはApple Intelligenceを支えるon-device text foundation model。availabilityはdevice/region、model readiness等に依存し、contextSize/tokenCount/supportedLanguagesがAPIで確認できる。Appleはroutine OS updateでmodelを更新するため、同じapp promptでもOS世代を固定しなければbehaviorが不変とは言えない。

• source class: official server-model API documentation exact title: Adding server-side intelligence with Private Cloud Compute author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/documentation/FoundationModels/adding-server-side-intelligence-with-private-cloud-compute/ publication/update/access: 2026 developer documentation / accessed 2026-09-11 version/release: PrivateCloudComputeLanguageModel; iOS/macOS/watchOS/visionOS 27+ supporting locator: comparison table; availability/fallback; quota; reasoning levels evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / counter / availability gate / cost-operability established: PCC server modelはon-device modelと同じLanguageModelSession APIで利用できるが、offline不可、daily request limitあり、32K context、複数reasoning levelを持つ。on-deviceは同文書で4K context、offline可、usage unlimited、reasoning非対応と整理される。PCC利用には対応device/regionに加えdeveloper managed entitlementが必要で、network failure時のon-device fallbackが公式に示される。user quotaを超えた場合、iCloud+による追加アクセス提示経路もある。 limit: このAPIはBeta表記であり、quota値・eligibility・OS availabilityは固定本文に数値として焼き込まない。

• source class: official API documentation exact title: PrivateCloudComputeLanguageModel author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/documentation/FoundationModels/PrivateCloudComputeLanguageModel publication/update/access: accessed 2026-09-11 version/release: Beta; current 2026 PCC developer API supporting locator: Overview; availability; quotaUsage; contextSize evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / availability gate established: PCCはApple Intelligenceのserver-based Foundation Modelをappから利用する公式runtimeとなっているが、managed entitlementとavailability checkを要求する。したがって「PCCはApple自身の内部機構でdeveloperから触れない」という旧理解も2026年版では不正確。

• source class: official security architecture exact title: Private Cloud Compute Security Guide / Core Security & Privacy Requirements / No Privileged Runtime Access / Hardware Root of Trust / Verifiable Transparency author/org: Apple Security canonical URLs:
• https://security.apple.com/documentation/private-cloud-compute/
• https://security.apple.com/documentation/private-cloud-compute/corerequirements
• https://security.apple.com/documentation/private-cloud-compute/noprivilegedaccess
• https://security.apple.com/documentation/private-cloud-compute/hardwarerootoftrust
• https://security.apple.com/documentation/private-cloud-compute/verifiabletransparency publication/update/access: current documentation / accessed 2026-09-11 version/release: PCC production architecture supporting locator: stateless computation; no privileged runtime access; attestation; transparency log evidence label: VERIFIED_SPEC relation: support / security / privacy established: PCCは受領したpersonal user dataをrequest fulfillmentのためだけに使い、response後に保持しないことを設計要件とする。general-purpose remote shell/interactive debuggingを排除し、structured/audited metricsへ限定する。user deviceはPCC nodeのattestationをpublic append-only software-release ledgerと照合し、公開済みsoftware measurementに一致するnodeだけへrequest keyを渡す設計である。production software imageをresearcherが検証可能にするtransparency mechanismが組み込まれている。

• source class: official security engineering publication exact title: Private Cloud Compute: A new frontier for AI privacy in the cloud author/org: Apple Security Engineering and Architecture / User Privacy / Core OS / Services Engineering / AIML canonical URL: https://security.apple.com/blog/private-cloud-compute/ publication/update/access: 2024-06-10 / accessed 2026-09-11 version/release: PCC architecture launch design supporting locator: core requirements; PCC nodes; no privileged runtime access; verifiable transparency evidence label: VERIFIED_SPEC relation: support / architecture context established: AppleはPCCを単なる暗号化API endpointではなく、Apple silicon node、hardened OS、Secure Enclave、code signing/sandbox、request attestation、公開software log、research environmentから成るcloud trust architectureとして設計したと説明する。 limit: これは設計者自身のsecurity claimであり、独立検証済みという意味ではない。

• source class: independent primary research / reverse engineering exact title: Unlocking Apple's Private Cloud Compute: An Analysis of Privacy-Preserving Artificial Intelligence author: Yannik Dittmar, Marvin Jerome Stephan, Thomas Völkl, Matthias Hollick, Jiska Classen canonical URL: https://arxiv.org/abs/2605.24239 publication/update/access: 2026-05-22 / accessed 2026-09-11 version/release: arXiv 2605.24239 supporting locator: abstract; PCC transparency/reverse-engineering/evaluation claims evidence label: RESEARCH relation: independent support / counter / limit established: 独立研究はPCC mobile implementationをreverse-engineerし、非公開interfaceをlocal device上で開いてPCC model benchmarkingを行うframeworkを提示した。 counter/limit: 同研究は、production binariesが公開されてもreproducible buildやsymbolsがなく、仕様とshipping binaryの一致を外部から完全に再構成することには限界があること、underlying model/interfaceが通常はopenでないためmodel accuracy等の学術評価が難しいことを指摘する。したがって「verifiable transparency＝fully open source / reproducible build / open model」と書いてはならない。

• source class: official deployment/MDM documentation exact title: Review device management restrictions for Apple devices / Device management restrictions for supervised Apple devices author/org: Apple Platform Deployment canonical URLs:
• https://support.apple.com/guide/deployment/review-device-management-restrictions-dep739685973/web
• https://support.apple.com/en-euro/guide/deployment/dep6b5ae23e9/web publication/update/access: current deployment guide / accessed 2026-09-11 version/release: iOS/iPadOS 18+, macOS 15+ restriction families; current 2026 guide supporting locator: Allow writing tools; Allow Image Playground; Allow Genmoji; Allow external intelligence integrations; Allow signing in to external intelligence integrations evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / organization overlay / availability gate established: 管理端末ではWriting Tools、Image Playground、Genmoji、external cloud intelligence integration等をMDM restrictionで制御できる。external integration自体の禁止と、external providerへのsign-in禁止（anonymous mode強制）は別controlである。現在の例としてChatGPT/Google Lensが外部cloud intelligence integrationに含まれる。 limit: restriction availability/supervision requirementはOS revisionで変わるため公開直前再確認が必要。

• source class: official availability/support documentation exact title: How to get Apple Intelligence author/org: Apple Support canonical URL: https://support.apple.com/121115 publication/update/access: current 2026 support page / accessed 2026-09-11 version/release: current Apple Intelligence requirements; support page references iOS/iPadOS/macOS 26.1 generation and later supporting locator: system requirements; supported languages and regions; mainland China restriction evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / availability gate established: Apple Intelligenceの実効可用性は対応hardware、OS、device/Siri language、on-device model storage、regionに依存する。current support surfaceではdevice storage 7 GB、対応言語群、EU availability、mainland Chinaでの制限等が明記され、feature availabilityはplatform/language/regionで異なり得る。 limit: hardware/OS/language/region matrixは高頻度に更新されるため、本文ではgateの存在を固定し、具体表はas-of matrixにする。

• source class: official App Intents API/update documentation exact titles: AppIntent; App Intents updates; Providing contextual cues to Apple Intelligence and Siri author/org: Apple canonical URLs:
• https://developer.apple.com/documentation/appintents/appintent
• https://developer.apple.com/documentation/updates/appintents
• https://developer.apple.com/documentation/appintents/providing-contextual-cues-to-apple-intelligence-and-siri publication/update/access: June 2026 update / accessed 2026-09-11 version/release: 2026 App schemas / SyncableEntity / OwnershipProvidingEntity generation supporting locator: discoverability/actions; Apple Intelligence June 2026 updates; contextual cue privacy boundary evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE relation: support / action boundary / security established: App Intentsはapp-specific actionをsystemへ表現するprotocolで、Apple Intelligence/Siri等がdiscover/executeできる。2026更新ではschema conformance、cross-device stable entity、shared/public entityに対するdestructive/sensitive action confirmation等が追加される。app UI dataはsystemから直接読めるわけではなく、developerがAppEntity等でcontextを明示する。 limit: App Intents自体はfoundation modelでもagent runtimeでもない。AIがaction/contentへ安全に接続するintegration surfaceとして記述する。

• source class: official classical ML framework documentation exact title: Core ML author/org: Apple canonical URL: https://developer.apple.com/documentation/coreml publication/update/access: accessed 2026-09-11 version/release: current Core ML supporting locator: Overview evidence label: VERIFIED_SPEC relation: support / boundary / non-LLM component established: Core MLはappへML modelを統合するframeworkで、CPU/GPU/Neural Engineを使ったon-device inference、on-device retraining/fine-tuningを支える。Vision、Natural Language、Speech、Sound Analysis等のdomain frameworkの基盤でもある。 limit: Core ML利用＝Apple Intelligence利用ではない。custom/local model deploymentの独立planeとして扱う。

• source class: author-maintained OSS exact title: MLX: An array framework for Apple silicon author/org: Apple Machine Learning Research / ml-explore canonical URL: https://github.com/ml-explore/mlx publication/update/access: repository accessed 2026-09-11 version/release/tag/commit: releases surface shows v0.31.2, commit 68cf2fd, released 2026-04-22 supporting locator: README; releases evidence label: OSS_PRACTICE + PRODUCT_VOLATILE relation: support / implementation boundary established: MLXはApple ML researchが公開するarray/ML frameworkで、NumPy/PyTorch/JAX的API、autodiff、lazy/dynamic graph、unified memory等を提供し、LLM training/text generation、Stable Diffusion、Whisper等のexamplesを持つ。研究・local model実験の実装基盤であり、Apple Intelligence end-user runtimeと同義ではない。 limit: current repositoryはApple silicon起源のframeworkでありつつLinux CPU/CUDA install pathも案内しており、「MLX=macOS専用」も固定表現にしない。Apple Intelligenceのprivacy/security保証をMLX workloadへ自動継承させない。

• source class: official current product announcement / architecture context exact title: Apple Intelligence brings powerful AI capabilities into everyday experiences author/org: Apple canonical URL: https://www.apple.com/newsroom/2026/06/apple-intelligence-brings-powerful-ai-capabilities-into-everyday-experiences/ publication/update/access: 2026-06 / accessed 2026-09-11 version/release: next-generation Apple Foundation Models / 2026 architecture supporting locator: “A Bold New Architecture, Built Privacy-First” evidence label: SOURCE_REPORT + PRODUCT_VOLATILE relation: support / counter / provider boundary established: 2026のApple Intelligenceはon-deviceとPCC serverの両方を使う。Appleは次世代Apple Foundation ModelsをGoogle/Gemini modelsとのcollaborationでcustom-builtと説明している。 counter: 「Apple Intelligenceの全model stackはApple単独開発・Apple modelだけで閉じる」と一般化しない。具体的provider/model routingはfeatureごとに再確認が必要。

EA-003は高い採用価値がある。ただし章名の「オンデバイスAI」は全体の同義語ではなく、一つの実行planeとして扱うべきである。2026年時点の安全な系統は少なくとも次の七面に分かれる。 A. Apple Intelligence experience plane: OS統合されたuser-facing intelligence。実処理が常にdevice内に閉じるとは限らず、on-device/PCC/external integrationのroutingを別途見る。 B. On-device Foundation Model plane: SystemLanguageModel。Foundation Models APIから利用し、offline可能、device/region/model-ready gateを持つ。OS updateでmodel versionが変わるため、prompt/evaluationはOS/model世代を記録する。 C. Private Cloud Compute plane: PrivateCloudComputeLanguageModelおよびApple Intelligenceのserver inference。network、device/region、managed entitlement、daily quota等のgateがあり、on-deviceより大きなcontext/reasoningを提供する。privacy/securityはstateless processing、no privileged runtime access、attestation、public software transparencyを組み合わせた別trust boundary。 D. App action/context plane: App Intents/App Entity/App Schema。modelそのものではなく、AI/Siriがappのaction/contentへ到達するためのtyped integration boundary。 E. Classical on-device ML plane: Core ML + Vision/Natural Language/Speech/Sound Analysis等。custom modelをdevice上で扱う独立基盤。 F. ML research/local model plane: MLX。Apple ML research由来のOSS frameworkで、研究・training・local inference用。Apple Intelligence/PCCのmanaged privacy boundaryを自動的には持たない。 G. External/provider interoperability plane: Foundation ModelsのLanguageModel protocol、external intelligence integrations等。2026年のApple AI developer surfaceはApple純正modelだけの閉鎖系ではない。

最重要の修正点は「on-device vs cloud」の二値では不足することである。同じFoundation Models framework内でもon-device Apple model、PCC Apple server model、任意provider modelが同じsession abstractionへ接続可能になっている。API surfaceの共通性とtrust/data boundaryの共通性を混同してはならない。

• 「Apple Intelligence＝すべてオンデバイス」は誤り。PCCへのcloud escalationがあり、2026年はdeveloperもPCC modelへ公式アクセスできる。
• 「PCC＝通常cloud APIと同じ」も誤り。Apple設計上はstatelessness、no privileged runtime access、attestation、transparency log等の追加security architectureを持つ。
• ただし「PCC＝完全にopen/reproducible」は言えない。独立研究はreproducible builds/symbols/model interface opennessに限界を指摘する。Appleのarchitecture claimと独立検証可能性を分離する。
• 「Foundation Models＝Apple model専用」は2026年には誤り。LanguageModel protocolでserver/on-deviceの他provider packageを扱える。
• 「Core ML/MLX＝Apple Intelligence」ではない。前者はmodel integration/runtime、後者はML research frameworkで、Apple IntelligenceのOS-level privacy/governanceを自動継承しない。
• App Intentsはmodel capabilityそのものではない。action/semantic schemaのintegration layer。
• On-device modelはOS updateでversionが変わる。prompt/testを一度通したから将来OSでも同じbehaviorとは保証できない。
• PCCはnetwork/availability/quota/entitlement failureを持つ。公式にon-device fallbackが案内されるため、production appではcloud availabilityを前提条件にしない。
• Apple Intelligence feature availabilityはdevice、OS、language、regionで差があり、MDMが一部機能/外部integrationを無効化できる。
• 2026年発表にはGoogle/Gemini collaborationが明記されるため、「Apple stackは全モデルをApple単独開発」と固定しない。

Apple Intelligence user plane: compatible hardware、OS version、device/Siri language、model download/storage、region、feature-specific rollout、user enablement。 SystemLanguageModel: Apple Intelligence capable device、region、model ready/download状態、OS/model generation、supported locale。 PCC developer model: iOS/macOS/watchOS/visionOS 27+、Apple Intelligence capable device/region、network、managed entitlement、service readiness、daily quota、iCloud+ quota path。 App Intents: OS/API availability、app schema/domain support、developer implementation、authentication/ownership/confirmation policy、app/entity discoverability。 Organization/MDM: supervision requirement、configuration profile restriction、external intelligence integration allowed/sign-in allowed、Writing Tools/Image Playground/Genmoji等feature controls。 Core ML: app-bundled/downloaded model、device compute/memory、CPU/GPU/Neural Engine support、model format/operator compatibility。 MLX: platform/backend/version/package requirements。Apple Intelligence entitlementとは別。

Apple Intelligence: production OS-integrated product surface。ただしindividual feature/model routingはPRODUCT_VOLATILE。 SystemLanguageModel: maintained developer API; current docs include multiple OS-aligned model generations。 PrivateCloudComputeLanguageModel: official 2026 developer APIだがBeta表記。公開後辞典ではBeta/GA stateを公開直前確認する。 PCC security architecture: production security architecture + public research/transparency mechanisms。claimはApple specとindependent researchを分離。 App Intents: maintained system integration framework。2026にAI schema/ownership等が拡張。 Core ML/Vision: mature maintained on-device ML frameworks。 MLX: active author-maintained OSS; v0.31.2 evidence取得。Apple Intelligence runtimeとは独立。 LanguageModel provider abstraction: current Foundation Models architectureに存在。provider packageの具体対応/termsは別provider evidenceが必要。

EA-003では「Apple AI全体の性能ランキング」を作らない。適切な評価単位はruntimeごとに異なる。 - SystemLanguageModel: task success、structured output validity、tool-call accuracy、latency、memory/energy、context overflow、guardrail refusal、OS/model-version regression。 - PCC model: task success、32K-context utilization、reasoning level別quality/latency、network fallback、quota exhaustion、service availability。 - App Intents: intent/entity resolution、confirmation correctness、authentication/ownership boundary、side-effect success/failure。 - Core ML/Vision: task-specific accuracy、latency、energy/memory、hardware compatibility。 - MLX: workload/model/backendごとのthroughput/memory/correctness。Apple Intelligence benchmarkへ外挿しない。 - PCC security: model qualityとprivacy/security verificationを別評価軸にする。独立研究のbenchmark結果を「PCC全世代のmodel quality保証」には使わない。

Security/Privacy: on-device処理、PCC、external providerのdata boundaryを明示し、単に「Apple Intelligenceだからprivate」と一括しない。PCCはAppleのstateless/no-admin-access/attestation/transparency設計を記載できるが、独立研究の検証限界も併記する。App Intentsではaction permission/ownership/confirmationを別管理する。 Audit: PCCのpublic software transparencyはenterprise tenant audit logとは別物である。researcher-verifiable production image/measurementと、organizationが自社user activityを監査できることを混同しない。MDM configuration state、app telemetry、Foundation Models session logging等は別途設計が必要。 Cost: on-device SystemLanguageModelは公式比較でusage unlimited、PCCはdaily quotaを持ち、iCloud+ upgrade pathがある。これはAPI token billingとは異なるmeterである。企業向け費用評価ではdevice hardware refresh、MDM、developer effort、local compute/energy、PCC quota/consumer subscription依存を分離する。具体価格は公開時再確認。 Operability: local-first + PCC fallbackはnetwork failure耐性を設計できる一方、model update driftとdevice fragmentationを持つ。availability APIを実装し、deviceNotEligible/modelNotReady/systemNotReady/quotaLimitReached等を運用状態として扱う。OS更新時にprompt regression testを再実行する。

「AppleのAI運用は『オンデバイスかクラウドか』の二択では捉えにくい。Apple Intelligenceには端末上で動くFoundation Modelと、より大きな処理をPrivate Cloud Computeへ送る経路があり、2026年のFoundation Models frameworkはさらに他のモデル提供者を共通APIへ接続できる。Private Cloud Computeは通常のクラウド推論とは異なるstateless処理・attestation・software transparencyを設計しているが、これはすべてのApple AI機能や外部モデルに自動適用される保証ではない。Core ML、Vision、MLX、App Intentsも同じApple系統に見えるが、それぞれmodel実行、画像等のdomain ML、研究用ML基盤、app action統合という別の役割と信頼境界を持つ。法人運用では、実行場所、モデル提供者、device/OS/region、管理制限、network/quota、action権限を分けて確認する。」

• 公開後版ではEA-003を七面図（Apple Intelligence experience / on-device Foundation Model / PCC / App Intents / Core ML-family / MLX / external-provider interoperability）として構成する。
• Foundation Modelsのcurrent canonical API名、SystemLanguageModel model generations、PrivateCloudComputeLanguageModelのBeta/GA、32K/4K context、reasoning level、quota/iCloud+ pathを公開直前に再採集する。
• Apple Intelligence supported device/OS/language/region matrixは本文固定せずas-of表にする。特にmainland China、EU、watchOS/visionOS差を再確認する。
• MDM restrictionsを管理表にする。Writing Tools/Image Playground/Genmoji/external intelligence integration/external-provider sign-in等についてsupervision requirementとOS minimumを公開時に再確認する。
• PCC節はApple Security Guide + production transparency materials + independent researchの三段証拠にする。「Apple claim」「technically enforceable design」「independent evidence/remaining opacity」を別欄にする。
• Dittmar et al. 2605.24239の本文/公開artifactを追加採集し、どのprivacy claimを実測/逆解析で支持・限定したかをclaim-levelで整理する。abstractだけで詳細を過剰解釈しない。
• LanguageModel protocolで利用可能なthird-party model packageの公式provider implementation/termsを別途採集し、Apple PCC privacyを第三者providerへ外挿しない。
• App IntentsのauthenticationPolicy、OwnershipProvidingEntity、confirmation、execution targetをEA-054/055等のagent identity/governanceとcross-referenceする。
• Core ML/Vision/Speech/Sound AnalysisとEA-004非LLM AI総合編を接続する。EA-004ではOCR/image recognition/STT/TTS/translation/embedding等をprovider-neutralに再整理し、Apple固有実装はmappingとして置く。
• MLXについては公開時current release/tag/backend matrixを再確認する。Apple silicon起源だがcurrent repoのLinux CPU/CUDA pathを確認し、platform scopeを固定観念で書かない。
• TEST_PROFILE（未実施）: 同一taskのSystemLanguageModel/PCC比較、network遮断時PCC→on-device fallback、OS update前後の固定prompt regression、MDM external intelligence restriction、quotaLimitReached時のstate handling。認証・課金・MDM変更を伴うため、このRUNでは実施しない。
• 接続候補: EA-004非LLM AI総合編、EA-012公称能力vs実効能力、EA-018端末内AI/Edge AI、EA-030継続観測所、EA-046小型モデル/SLM、EA-054 agent identity、EA-062 AI操作権限モデル、EA-064 AI機能可用性モデル、EA-085 hardware-aware AI、EA-131 Apple Intelligence導入設計。

/ STOP_CONDITION

• 2026-09-11時点のPrivateCloudComputeLanguageModel managed entitlement eligibilityの具体審査条件とorganization distribution条件。
• PCC daily quotaの具体値、iCloud+ tierごとの差、enterprise/managed accountでの扱い。
• Foundation Models LanguageModel protocolのthird-party package別data path、provider terms、enterprise administration。
• Apple Intelligence各featureがon-device/PCC/external modelのどれへrouteされるかの完全matrix。
• Apple Platform Deploymentにおける各Apple Intelligence restrictionの最新supervision requirementとOS 27での変更。
• Dittmar et al.が各PCC security claimをどこまで実測確認できたかの本文レベルmapping。
• production PCC transparency log/imageの継続availabilityと、researcher toolchainのcurrent version。
• SystemLanguageModel/PCCの企業アプリ内利用に関するtelemetry/audit/retention設計の全仕様。
• 2026年Apple Foundation ModelsとGoogle/Gemini collaborationのmodel supply/training/runtime境界。
• MLXのcurrent backend/platform roadmapとApple Intelligence内部利用の有無。公開根拠なしに内部利用を推測しない。

EA-003の更新章に必要なtopology、on-device/PCC/external-provider境界、PCC security claimと独立検証限界、App Intents/Core ML/MLXの別役割、hardware/OS/region/MDM/quota/model-version gateまで一次資料と独立研究で確立した。PCC developer APIとOS 27世代は変動が速く、具体quota/entitlement/feature routingを今固定するとPRODUCT_VOLATILE化が早い。今回はEA-003をbounded closeし、次の未調査最小番号EA-004「非LLM AI総合編」へ送る。

The canonical EA-003 packet remains structurally valid under the current v2.1 Research Gate. Its central topology — Apple Intelligence experience plane, on-device Foundation Model, Private Cloud Compute, App Intents, classical on-device ML, MLX/local model plane, and external/provider interoperability — remains supported. The supplement below updates fast-moving API/availability/admin-control facts without rewriting the canonical packet.

CURRENT_PRIMARY_EVIDENCE: - Apple Developer, “Apple Intelligence”, accessed 2026-10-11: Foundation Models exposes Apple Foundation Models on device and in Private Cloud Compute, and can use model providers whose Swift packages conform to the LanguageModel protocol. App Intents remains a separate app-content/action integration layer. URL: https://developer.apple.com/apple-intelligence/ - Apple Developer, “Foundation Models updates”, current June 2026 update, accessed 2026-10-11: iOS/iPadOS/macOS/visionOS 27 changes the on-device SystemLanguageModel and Apple explicitly instructs developers to retest prompts after OS/model changes; LanguageModel supports server or on-device LLMs. URL: https://developer.apple.com/documentation/Updates/FoundationModels - Apple Developer, “PrivateCloudComputeLanguageModel”, accessed 2026-10-11: PCC is a distinct server-side Apple Foundation Model; availability depends on Apple Intelligence device/region support. URL: https://developer.apple.com/documentation/FoundationModels/PrivateCloudComputeLanguageModel - Apple Developer, “Adding server-side intelligence with Private Cloud Compute”, accessed 2026-10-11: SystemLanguageModel and PCC share a session API but differ materially in offline availability, usage limit, reasoning and context size; PCC requires eligibility/managed entitlement and developers are instructed to fall back to on-device where appropriate. URL: https://developer.apple.com/documentation/foundationmodels/adding-server-side-intelligence-with-private-cloud-compute - Apple Developer WWDC26, “What’s new in the Foundation Models framework”, accessed 2026-10-11: Apple documents PCC, LanguageModel abstraction, Core AI/MLX local paths and partner-model integrations as separate model/runtime options rather than one trust boundary. URL: https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2026/241/ - Apple Support, “External intelligence declarative configuration for Apple devices”, accessed 2026-10-11: supervised managed devices can restrict external intelligence integration, sign-in and allowed workspace IDs; availability of settings also depends on the device-management service implementation. URL: https://support.apple.com/en-euro/guide/deployment/depedd7d23ef/1/web/1.0

• ESTABLISHED: “Apple Intelligence = on-device only” remains unsafe wording. Current Apple documentation explicitly distinguishes on-device SystemLanguageModel and server-side PrivateCloudComputeLanguageModel.
• ESTABLISHED: A common Foundation Models session/API surface does not collapse trust/data/runtime boundaries. LanguageModel can bridge different local or server models.
• ESTABLISHED: The on-device system model is OS-generation dependent. Current Apple documentation explicitly tells developers to retest prompts after the iOS/iPadOS/macOS/visionOS 27 model change.
• ESTABLISHED: PCC has availability/eligibility/network/usage-limit gates and is not interchangeable with offline SystemLanguageModel merely because both fit LanguageModelSession.
• ESTABLISHED: Enterprise/managed-device controls for external intelligence are a separate organization overlay. Supervision, enrollment, integration sign-in and workspace restrictions can change effective availability.
• LIMIT: Apple’s PCC privacy/security claims and developer API description do not by themselves prove a tenant-specific enterprise audit trail, independent reproducibility of every production image, or equivalent privacy properties for third-party model providers.

The canonical packet’s existing counterevidence and independent-research limits remain controlling. This supplement does not promote Apple architecture claims into proof of universal third-party-provider behavior, enterprise tenant audit completeness, or deployment conformance. Current Apple documentation strengthens rather than removes the packet’s model-version, region, network, managed-entitlement, MDM and external-provider gates.

“AppleのAI運用を『端末内かクラウドか』の二択で扱わない。Foundation Modelsは共通セッションから端末内モデル、Private Cloud Compute、さらにLanguageModelに適合する別モデルへ接続できるが、APIの共通性はデータ境界・認証・課金・可用性・監査境界の共通性を意味しない。OS/model世代、device/region、PCC entitlement/network/limit、MDMによる外部intelligence制御を個別gateとして記録する。”

• tenant/organizationごとのPCC managed entitlement条件と実効quota
• third-party LanguageModel packageごとのdata path, terms, auth, billing, admin controls
• Apple Intelligence各featureの完全な runtime-routing matrix
• enterprise tenant audit/retention semantics across SystemLanguageModel/PCC/external providers
• independent verification coverage of current PCC production generations

RESEARCH_GATE: PASS_FOR_BOUNDED_BASE_REVISION — canonical packet already contains exact topic/questions, claim-level evidence, independent/official counterevidence, scope boundaries, failure envelope, availability gates, security/privacy/audit/cost/operability, SAFE_WORDING, OPEN_UNKNOWN and STOP_CONDITION. Currentness was rechecked on 2026-10-11 with current Apple primary documentation. No claim is made that an independent content audit has passed.

CANDIDATE_IMPLEMENTATION_OVERLAY: