クイックファクト
- 比較対象アプリ： PocketPal AI、Private LLM、Locally AI（LM Studio製）、Google AI Edge Gallery、MLC Chat、Apple Intelligence（システム）— さらに、現在App StoreにないLLM Farm（README：「一時的に利用不可」）。
- 最終アップストリーム更新（2026年10月23日確認）： PocketPal AI v1.20.1（2026年10月19日）· Locally AI v1.66.0（2026年10月15日）· Google AI Edge Gallery v1.0.13（2026年10月8日）· Private LLM v1.9.16（2026年9月14日）· MLC Chat iPhoneアプリ v1.6（2024年9月27日 — 古い）· LLM Farm リリース1.4.3（2025年1月27日）、最後のコードプッシュ2026年1月30日 — 古い。
- 速度の基準デバイス： iPhone 16 Pro（A18 Pro、8 GB RAM）とiPhone 17 Pro（A19 Pro、12 GB RAM）。速度は最近のiPhoneでのQ4_K_Mモデルの大まかな目安の範囲であり、PromptQuorumによる計測ではありません。iPhone 18 Pro、18 Pro Max、iPhone Duo（A20 Pro）の速度データはここにはありません。
- 推論エンジン： llama.cpp（PocketPal AI、LLM Farm）、Apple MLX（Locally AI）、Metal対応MLC LLM（MLC Chat）、Google LiteRT-LM（Google AI Edge Gallery）、独自のオンデバイスランタイム（Private LLM、Apple Intelligence）。
- 3B以上のモデルに必要な最低限のiPhone： 1.7B向け：iPhone 14 Pro（A16、6 GB RAM）；3B〜4B向け：8 GB以上のiPhone（15 Pro、16シリーズ、16e、17シリーズ、18 Pro）。
- 推奨の無料アプリ： PocketPal AI — App Store、オープンソース、モデルの柔軟性。
- 有料の選択肢： Private LLM — $4.99の買い切り（iPhone・iPad・Mac対応）、ShortcutsとSiriのサポート。
- オフライン動作： モデルをダウンロードすれば、6つすべてでオンデバイスのチャットはWiFiなしで使えます。ライブデータを取得する機能（例：Google AI Edge GalleryのWikipediaや地図のスキル、Locally AIの任意のLM Link）には接続が必要です。PocketPal AI、Private LLM、Locally AI、Google AI Edge GalleryのREADMEまたは掲載情報によると、オンデバイスのチャットにクラウド通信はありません（MLC ChatとLLM Farmは未検証）。Apple IntelligenceはPrivate Cloud Computeを使用することがあります。
最初にインストールすべきiPhoneアプリは？
ほとんどのユーザーへの推奨：App StoreでPocketPal AIをインストールし、Phi-4 Mini（3.8B Q4_K_M）、またはGemma 4 E2B/E4BやQwen3.5 4Bのような新しい小型モデルをダウンロードしてください。 この組み合わせはiPhone 15 Pro以降（RAM 8 GB以上）で動作します。iPhone 14 Proのような6 GBのiPhoneでは、代わりにQwen3 1.7Bのような1.7Bモデルをダウンロードしてください（「iPhoneのティア別モデル」参照）。チャットは無料で、日常のチャット・要約・簡単な下書きに実用的な出力を提供します。PocketPal AIで対応できない特定の需要がある場合のみ、他のアプリを検討してください。
📍 一文で説明
2026年の多くのiPhoneユーザーには、PocketPal AI（無料・App Store）をインストールし、Phi-4 MiniやGemma 4 E2Bなどの新しい小型モデルをダウンロードする方法を推奨します。日常のチャット・要約・下書きに対応します。8 GB以上のiPhoneでは3B〜4Bモデル、6 GBのiPhoneでは1.7Bモデルを使ってください。
💬 簡潔に説明
2026年には6つのiPhone向け選択肢が、AIをiPhone上で動作させます。チャットアプリはモデルをダウンロードした後、チャットを端末内で処理し、Apple Intelligenceは大きなリクエストにAppleのPrivate Cloud Computeを使うこともあります。PocketPal AIが推奨する無料のスタート地点です。インストールして2.7 GBのモデルファイルを一度ダウンロードするだけで、WiFiなしの電車の中でも使えるプライベートなチャットアシスタントが手に入ります。Private LLMはSiriにローカルモデルを応答させたい場合の有料オプションです。LM Studioチーム製のLocally AIはShortcutsに対応した無料の現代的な代替で、Google AI Edge GalleryはGoogleのGemma 4モデル用の無料アプリです。MLC ChatのiPhone版はすでに更新されていません。Apple IntelligenceはiOSに内蔵されていますが、チャットアプリではありません。PocketPal AIはほとんどのユースケースに対応します。
選択ガイド：iPhoneでどのローカルAIアプリを使うか？
ローカルLLMを使うべき場合：
- •オフラインで動作する無料チャットAIが欲しい → PocketPal AI
- •Siriにローカルモデルを応答させたい → Private LLM
- •ShortcutsとApple Foundation Modelsへのアクセスに対応した無料MLXアプリが欲しい → Locally AI
- •思考モードとエージェントスキルを備えたGoogle純正のGemma 4が欲しい → Google AI Edge Gallery
- •MLC LLMツールチェーンを試したい。2024年9月以降更新のないiPhone版は許容する → MLC Chat
- •メール・メッセージ・メモでの文章支援だけが必要 → Apple Intelligence（内蔵）
- •文書Q&A、編集できるメモリ、PIN付きキッズモードを備えたオフラインチャットが欲しい → MemoryAI
クラウドモデルを使うべき場合：
- •70B以上のモデル品質（Llama 3.3 70B、GPT-5.5クラス）が必要 → クラウドまたは自宅PCへのリモート接続
- •GPT-5.5、Claude Opus、Geminiが特定で必要 → クラウドアプリ（ローカルでは利用不可）
- •リアルタイムのビジョンやテキスト以外のマルチモーダル出力が必要 → クラウド（2026年のオンデバイスマルチモーダルは限定的）
クイック判断：
- →無料 + ほとんどのユーザーに対応：PocketPal AI
- →有料 + iOSネイティブ統合：Private LLM
- →無料 + LM Studioエコシステム：Locally AI
- →無料 + Google Gemma 4：Google AI Edge Gallery
- →無料+文書・メモリ・キッズモード:MemoryAI
💡ヒント: 後でPrivate LLMを購入する予定でも、まずPocketPal AIをインストールしてください。ご自身のiPhoneでのオンデバイス推論が用途に十分な速度かどうかを確認してから、Private LLMのShortcuts・Siri統合が$4.99の価値があるか判断できます。不要なら、支払う前に$4.99を節約できます。PocketPal AIには、ご自身のiPhoneでトークン/秒とメモリを報告する内蔵ベンチマークもあります。下の表を含め、どんな表よりもこちらを信頼してください。
iPhoneアプリ比較表
6つの選択肢は、ほとんどのユーザーにとって重要な3つの軸で異なります：費用、モデルの柔軟性、iOS統合。 速度の差は存在しますが、これらのアプリとクラウドLLMの差より小さいです。価格とバージョンは、2026年10月23日に米国App Storeの掲載情報とプロジェクトページで確認しました。
📍 一文で説明
PocketPal AIが推奨する無料の定番、Private LLMが有料オプション、Locally AIがLM Studioチーム製の無料MLXの選択肢、Google AI Edge GalleryはGoogle製の無料Gemma 4アプリ、MLC ChatはiPhone版が更新停止、Apple Intelligenceがシステム統合型です。
💬 簡潔に説明
選択は通常3つの要素に絞られます：Siri統合に料金を払うか（Private LLM）、LM Studioエコシステムを無料でShortcuts対応のまま使いたいか（Locally AI）、思考モード付きのGoogle純正Gemma 4が欲しいか（Google AI Edge Gallery）。それ以外はPocketPal AIがデフォルトです。表の速度は、2026年のモバイル推論の標準であるQ4_K_M量子化を前提とした大まかな目安の範囲で、PromptQuorumによる計測ではありません。
アプリ | 価格 | トークン/秒（Phi-4 Mini、16 Pro） | プライバシー | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| PocketPal AI | 無料（MIT）＋任意のアプリ内課金 | 約10〜15 | オンデバイスチャット、アカウント不要（README） | ほとんどのユーザー向けの無料の定番 |
| Private LLM | $4.99の買い切り | 数値なし | オンデバイス。アカウント・トラッキングなし（開発元） | Shortcuts + Siri統合 |
| Locally AI | 無料（LM Studioチーム） | 該当なし — MLXカタログ（Phi-4非対応） | オンデバイス。データ収集なし（掲載情報） | MLX + Shortcuts、LM Studio連携 |
| Google AI Edge Gallery | 無料（Google） | 該当なし — LiteRT-LM、Gemma 4 | モデルのダウンロード後はオンデバイス（掲載情報） | Gemma 4、思考モード、エージェントスキル |
| MLC Chat | 無料（オープンソース） | 該当なし — Phi-4以前のライブラリ | ローカル推論（プロジェクト文書。未検証） | MLC LLMツールチェーン利用者（iOSアプリは停滞） |
| LLM Farm | 無料（ソースからビルド） | 数値なし | ローカル推論（プロジェクト文書。未検証） | 開発者向け（App Store非掲載、更新停止） |
| Apple Intelligence | 無料（iOS内蔵） | 該当なし（システム機能） | ローカル + Private Cloud Compute（Apple） | メール・メッセージ・メモでの支援 |
| MemoryAI | 無料。広告・アプリ内課金なし | 数値なし | ダウンロード後は端末内で動作。利用イベントとクラッシュレポートを送信 | 文書、編集できるメモリ、キッズモード |
| fullmoon | 無料（MIT） | 数値なし | 提供元によれば端末内。ポリシーは矛盾 | シンプルなオフラインチャット。2025年1月以降更新なし |
| Cloak: Local AI | 買い切り(¥300、日本のストア)、サブスクなし | 数値なし | モデルのダウンロード後は端末内で動作。任意のアンケートと任意の利用カウント | 設定不要のチャット、ボイスメモ、Recap |
Apple Neural Engine（ANE）、Metal、MLXの違いについて： PocketPal AIとLLM Farmは、GPU上で動作するMetal Performance Shadersを使ったllama.cppで推論を行います。MLC ChatはMLC LLMとより深いMetal最適化を採用しており、MLC LLMプロジェクトは、対応モデルについて同じハードウェア上でllama.cppベースのアプリより高速と説明しています（プロジェクトの主張であり、PromptQuorumは計測していません）。Locally AIはApple独自のオープンソース配列フレームワークであるApple MLXを使用し、Apple Silicon上で同等のGPU効率を実現します。Google AI Edge GalleryはGoogleのLiteRT-LMランタイムでGemma 4を動かします。Apple Intelligenceはシステムの約3Bモデル専用にANEを使用します。Metal推論より省電力ですが、柔軟性は低めです。iOS 26以降、サードパーティアプリはFoundation Modelsフレームワーク経由でこのシステムモデルを呼び出せます（Locally AIがまさにこれを行っています）が、独自のGGUF/MLXモデルは依然としてANEを直接ターゲットできません。AppleはiPhone 18 ProのA20 Proに、従来の2倍の演算性能を持つデュアル16コアNeural Engineが搭載されていると述べています。これはAppleの主張であり、PromptQuorumはこれらのアプリで何を意味するかを計測していません。
💡ヒント: トークン/秒の数値は最近のiPhoneでのQ4_K_Mモデルの大まかな目安の範囲であり、PromptQuorumによる計測ではなく、アプリのバージョンや検証日にも紐づいていません。2026年のモバイル推論の標準であるQ4_K_M量子化と、他の重いアプリが動作していないiPhoneを前提としています。バックグラウンドアプリはスループットを目に見えて低下させる可能性があり、iPhone 17 Proは通常iPhone 16 Proより高速です。ご自身の端末でPocketPal AIの内蔵ベンチマークを実行して計測してください。
PocketPal AI：無料オープンソースの定番アプリ
PocketPal AIは2026年の多くのiPhoneユーザーにとって推奨のスタート地点です。 利用は無料、オープンソース（MIT、GitHub: a-ghorbani/pocketpal-ai）で、App Storeから入手でき、Hugging FaceのあらゆるGGUFモデルに対応しています。内部ではApple Silicon最適化を施したllama.cppを使用しています。詳しいレビュー：PocketPal AIレビュー。
- 概要： Gooya UGが公開する、llama.cppでGGUFモデルをローカル実行するiOS/iPadOS/Androidアプリ。READMEには、プロンプト・応答・ドキュメントは外部サーバーにアップロードされず、チャットにアカウントは不要と記載されています。
- バージョンと最終更新： v1.20.1、2026年10月19日リリース（GitHubリリース）。App Storeの掲載も同じバージョンです。最近のリリース：v1.19.0（10月4日）、v1.20.0（10月14日）、v1.20.1（2026年10月19日）。古さの警告はありません。
- インストール： App Store → "PocketPal AI"。無料ダウンロード、アプリ内課金は任意（プレミアムPalsと「PocketPal Plus」）。iOS/iPadOS 15.1以降が必要です。使えるモデルサイズを決めるのはiOSのバージョンではなくRAMです。v1.20.0以降、任意のSign in with Appleとアカウント削除にも対応しています。
- モデルの追加： アプリ内で「Models」→「Add from Hugging Face」→検索（例："phi-4-mini-instruct-Q4_K_M"）→タップしてダウンロード。モデルはアプリのローカルストレージに保存されます（Phi-4 Mini Q4は約2.7 GB）。
- 生成速度（iPhone 16 Pro、目安）： Phi-4 Mini 約10〜15トークン/秒、Llama 3.2 3B 約12〜18トークン/秒、Gemma 3 4B 約7〜10トークン/秒、Qwen3 1.7B 約18〜24トークン/秒。大まかな目安の範囲であり、PromptQuorumによる計測ではありません。ご自身のiPhoneでトークン/秒とメモリを報告する内蔵ベンチマークを使ってください。
- その他の機能： Pals（カスタムアシスタント）、オンデバイスの音声読み上げ、Talents（対応モデル向けの電卓・日時ツール）、アクセストークンでゲート付きモデルにも対応するHugging Faceモデルブラウザ。
- 最適な用途： 無料でApp Storeからインストールでき、アカウント不要で、コミュニティが公開するあらゆるGGUFモデルに対応したチャットアプリを求めるユーザー。
💡ヒント: PocketPal AIのモデルピッカーには「Recommended」フィルターがあり、アプリのドキュメントによると、お使いのデバイスのRAMに収まるモデルを表示します。ご自身のiPhoneで確認してください。大きすぎるモデルを動かすと、iOSが応答の途中でアプリを終了することがあります。
Private LLM：iOS統合機能付き有料オプション
Private LLMは、このガイドにおける有料のiPhoneオプションです（$4.99の買い切り、サブスクなし）。 App Store専用配布で、最適化済みモデルの厳選ライブラリを同梱しています。差別化ポイントはiOS統合で、開発元はSiriとShortcutsアプリに直接連携すると説明しています。詳しいレビュー：Private LLMレビュー。
- 概要： 厳選モデルライブラリと深いiOS統合を備えた有料iOSアプリ。Apple Silicon向けに最適化された独自のオンデバイスランタイムを使用しています。
- インストール： App Store → "Private LLM - Local AI Chat"（Numen Technologies Limited）。買い切り$4.99（サブスクなし。掲載情報にアプリ内課金の記載なし）。A12 Bionic以降のチップを搭載したiOS/iPadOS 17.0以降が必要です。
- バージョンと最終更新： v1.9.16、2026年9月14日リリース（App Storeのバージョン履歴）。1つ前は2026年7月9日の1.9.15です。リリースは2〜3か月ごとで、3か月のラインの内側にあるため、古さの警告はありません。
- 厳選モデルライブラリ： privatellm.appは、iPhone・iPad・Mac全体で140以上のローカルモデルを掲げ、Llama、Qwen3、Gemma 3、Phi 4などのファミリーを挙げています。iPhoneに収まるのはその一部です。PocketPal AIより柔軟性は低めですが、モデルはアプリのランタイム向けに事前最適化されています。
- Shortcuts： 開発元によると、Private LLMはShortcutsアプリに連携し、x-callback-url仕様に対応する他のアプリへ応答を渡せます。ホーム画面のボタンやNFCタグからローカルAIを起動するのに便利です。
- Siri統合： 開発元はSiri統合を掲げています。オンデバイスモデルに送ったプロンプトはインターネット接続なしで動作します（接続が必要なのは最初のモデルダウンロード時のみ）。
💡ヒント: privatellm.appによると、$4.99の1回の購入でiPhone・iPad・Macに対応します。App Storeの掲載には、ファミリー共有で最大6人の家族が利用できると記載されています。サブスクもアプリ内課金も記載がなく、表示価格が総費用です。開発元は、アカウント・トラッキング・ログはないと説明しています。
Locally AI：LM Studio製の無料MLXアプリ
Locally AIは、LM Studioチームが開発する（掲載上はElement Labs Inc名義）無料のチャットアプリ（掲載情報ではデータ収集なしとされています）で、llama.cppではなくApple独自のMLXフレームワークを基盤としています。 Appleのオンデバイスファウンデーションモデルをチャットインターフェースとして提供する、このガイドで唯一のアプリです。詳しいレビュー：Locally AIレビュー。
- 概要： Apple MLXで推論を行うiOS/iPadOS/macOSアプリ。デスクトップ版LM Studioの開発チームが手がけています。
- インストール： App Store → "Locally AI"。無料、アプリ内課金の記載なし、アカウント不要（掲載情報による）、オフラインで動作します。
- バージョンと最終更新： v1.66.0、2026年10月15日リリース（App Storeのバージョン履歴）。2026年はおよそ月1回のリリースで、古さの警告はありません。
- モデルライブラリ： Llama 3.2、Gemma 2/3/4、Qwen 3と3.5、DeepSeek、LFM 2.5、Bonsai、Ministral 3、Apple Foundation Models — MLC Chatより幅広く新しいカタログです。
- iOS Shortcuts： Shortcutsアクションを提供し、Private LLMの自動化サポートに無料で匹敵します。
- LM Link： MacのLM Studioと、LM Studioがエンドツーエンド暗号化と説明する接続で連携する任意機能で、必要に応じて自宅マシン上のより大きなモデルにハンドオフできます。
- 要件： iOS/iPadOS 18.1以降（Mac版はmacOS 26.0以降）。Apple Siliconクラスの効率性はiPhone 15 Pro以降で最も発揮されます。
💡ヒント: Locally AIはこのガイドの中で唯一、Apple独自のオンデバイスファウンデーションモデルを通常のチャットウィンドウの裏側に配置できるアプリです。Writing Toolsのメニューを探し回らずに、Apple Intelligenceのモデルが何をできるか試したい場合に便利です。サードパーティGGUFの柔軟性では、PocketPal AIが依然として大きなモデルカタログを持っています。
Google AI Edge Gallery：Google製の無料Gemma 4アプリ
Google AI Edge Galleryは、GoogleのGemma 4モデルを端末上で動かす無料アプリで、iPhoneのApp Storeでも入手できます。 掲載情報には、思考モード付きのAI Chat、エージェントスキル、画像・音声入力、Prompt Lab、モデルのベンチマークが記載されています。Googleはアプリを開発中と説明しています。詳しいレビュー：Google AI Edge Galleryレビュー。
- 概要： GoogleのLiteRT-LMランタイムを基盤とする、GoogleのオンデバイスAI紹介アプリ。無料で、アプリ内課金の記載はありません。
- インストール： App Store → "Google AI Edge Gallery"。iOS 17.0以降が必要です。モデルはアプリ内で別途ダウンロードします。
- バージョンと最終更新： v1.0.13、2026年10月8日リリース（App Storeのバージョン履歴）。Gemma 4対応は2026年4月3日のv1.0.2で追加されました。古さの警告はありません。
- モデル： Gemma 4ファミリー（E2BとE4Bがスマートフォン向けサイズで、GoogleはLiteRT-LMファイルをそれぞれ約2.58 GBと3.65 GBと記載）、EmbeddingGemma 2、FunctionGemma 270M。LiteRT-LM形式のモデルはHugging Faceからインポートすることもできます。
- 機能： Thinking Mode（Gemma 4モデルのみ）、Agent Skills（例：Wikipedia検索や地図、コミュニティスキルも）、Ask Image、Audio Scribe、Prompt Lab、モデルのベンチマーク。
- 制限： 対応はLiteRT-LMモデルのみで、GGUFやMLXは非対応。掲載情報にShortcutsやSiriの記載はなく、PromptQuorumの速度データもありません。
- 最適な用途： 目に見える推論モードとエージェントツールを備えたGoogle純正のGemma 4を、無料で使いたいユーザー。
💡ヒント: Googleは、iPhone 17 ProでのGemma 4 E2Bのピークメモリを、CPUで約607 MB、GPUで約1,450 MBと報告しています（GoogleのLiteRT-LM Gemma 4ページに基づくベンダー値で、PromptQuorumは再計測していません）。ほとんどのスマートフォンではE2Bが現実的な出発点で、E4Bは8 GB以上のiPhone向きです。
MLC Chat：Apple Siliconに最適化
古さの警告：MLC ChatのiPhoneアプリは、2024年9月27日のバージョン1.6以降（2年以上）更新されておらず、メンテナンスされていない可能性があります。ご利用前にご確認ください。 MLC LLMエンジンのリポジトリ自体はGitHubで活発です（最終アクティビティは2026年10月6日）。MLC Chatは無料・オープンソースで、標準GGUFではなくMLC LLMツールチェーンでコンパイルされたモデルを動作させ、カタログはPocketPal AIやLocally AIに追いつけていません。詳しいレビュー：MLC Chatレビュー。
- 概要： MLC LLMプロジェクトのiOSリファレンスアプリ。Apple Silicon上でMLC LLMのMetal加速推論を実演します。
- インストール： App Store → "MLC Chat"。無料。iOS/iPadOS 17.0以降が必要です。
- バージョンと最終更新： v1.6、2024年9月27日リリース（App Storeのバージョン履歴。Llama 3.2 3Bを追加）。それ以前：1.5でGemma 2 2Bを追加（2024年8月）、1.4でPhi-3、Mistral v3、Qwen2を追加（2024年6月）。iPhone版の最終更新は2年以上前 — 古さの警告を表示中。
- 速度（プロジェクトの主張であり、ここでは計測していません）： MLC LLMプロジェクトは、Metal加速エンジンが双方の対応モデルについて同一iPhoneでllama.cppベースのアプリより高速と説明しています。しかしアプリ自体のモデルリストはPhi-4 MiniやGemma 3のような現在の推奨モデルより前のもので、自前でコンパイルしない限り、2026年の推奨モデルでこの優位性を検証できません。
- モデルライブラリ： アプリが停滞する前にMLC LLMプロジェクトがコンパイルしたモデルに限定されます。Llama 3.2 3B、Gemma 2 2B、Phi-3、Mistral v3、Qwen2など2024年当時のモデルです。すべてのHugging Face GGUFが動作するわけではなく、App Storeビルドには現行世代の小型モデルは含まれていません。
- 最適な用途： すでにMLC LLMツールチェーンに投資しており、自分でモデルをコンパイルする意欲がある開発者、または2025年以前のモデルのうち、すでに同梱されているものを特に必要とするユーザー。
⚠️注意: MLC ChatのApp Storeビルドは2024年9月27日以降更新されていないため、モデルピッカーにPhi-4 Mini、Qwen3、Gemma 3が現れることは期待しないでください。現行世代のモデルをMetalクラスのGPU効率で今すぐ使いたい場合、Locally AI（Apple MLX）、PocketPal AI（Metal Performance Shadersを使うllama.cpp）、Google AI Edge Gallery（Gemma 4）が、積極的にメンテナンスされている代替です。
LLM Farm：App Store非掲載、ソースは入手可能
古さの警告：LLM Farmの最後のリリース（1.4.3）は2025年1月27日、最後のコードプッシュは2026年1月30日で、9か月近く更新がなく、メンテナンスされていない可能性があります。 PromptQuorumのレビューでは、App Storeからの削除は2025年8月とされています。公式のGitHub READMEは、App StoreとTestFlightの両方で「一時的に利用不可」と説明しています。プロジェクト（GitHub: guinmoon/LLMFarm）はオープンソースのままで、2026年10月までGitHub Issueの活動が見られますが、新規ユーザーはApp Storeからインストールできず、Xcodeでソースからビルドする必要があります（README：macOS 13以降、iOS 16以降）。詳しいレビュー：LLM Farmレビュー。
- 概要： プロジェクトのメンテナーによるiOSアプリ。GGUFモデルを豊富な設定オプションで動作させ、以前はApp Storeで配布されていました。
- 現在の入手可能性： 今回の更新時点で、App StoreまたはTestFlightからはインストールできません。ソースコードは公開・ビルド可能なままです。
- ソースからのビルド： リポジトリをクローンし、Xcodeで開き、無料または有料のApple Developerアカウントでデバイスにビルドします。App Store掲載のないオープンソースiOSアプリの標準的なサイドローディング手順です。
- 公開されている設定（ビルド後）： 温度、Top-p、Top-k、Mirostatサンプリング、繰り返しペナルティ、モデルごとのシステムプロンプト、チャットテンプレート選択、コンテキストウィンドウ長。
- 最適な用途： Xcodeでソースからアプリをビルドすることに抵抗がなく、特にMirostatサンプリング制御を必要とする開発者。それ以外の人はPocketPal AIまたはLocally AIを使ってください。どちらも完全にApp Storeからインストール可能で無料です。
⚠️注意: LLM FarmへのApp Storeリンクが機能すると期待しないでください。他所で見つけたそのようなリンクは古いものとして扱ってください。ソースからのビルドにはXcodeとiOSコード署名の基本知識が必要です。それが手間に感じるなら、PocketPal AIが同じ「柔軟な無料チャットアプリ」というユースケースをApp Storeの範囲内でカバーします。
Apple Intelligence：システム統合型オンデバイスAI
Apple IntelligenceはiPhone 15 Pro以降（iPhone 15 Pro世代。報道では8 GB RAM、AppleはRAMを公表していません）でApple独自の約3Bファウンデーションモデルをオンデバイスで動作させます。 標準ではチャットアプリではありません。メール（Smart Reply）、メッセージ（文章ツール）、メモ（要約）、通知サマリーのシステム機能を担います。iOS 26以降、Appleの Foundation Modelsフレームワークにより、サードパーティ開発者が同じオンデバイスモデルを直接呼び出せるようになり、Locally AIのようなアプリはこれを使って本格的なチャットインターフェースを提供しています。iOS 27ではこのフレームワークが拡張されます。Appleの開発者ガイドによると、アプリはApple自身のモデルやクラウドモデルを含め、言語モデルプロトコルに準拠する任意の言語モデルを使用できます。
- 場所： iOS 18+に統合されています（Foundation ModelsフレームワークはiOS 26で追加）。「設定」→「Apple Intelligence & Siri」で有効化できます。
- ハードウェア要件： iPhone 15 Pro / 15 Pro Max、iPhone 16シリーズ、iPhone 16e、iPhone 17シリーズ、そして2026年のiPhone 18 Pro、18 Pro Max、iPhone Duo（A20 Pro）。旧モデル（14以前）はApple Intelligenceに非対応です。購入前に、iOS 27向けのAppleの最新の対応リストを確認してください。
- Siri AI（iOS 27）： Appleは、Siri AIをiOS 27のベータ版として提供し、英語から先行して展開するとしています。iOSではEUで当初は利用できず、一部のサーバー側機能には1日あたりの利用上限があります。このガイドのオンデバイスのチャットアプリとは別の機能です。
- オンデバイス機能： あらゆるテキストフィールドでのWriting Tools（書き直し・要約・校正）、メール・メッセージでのSmart Reply、通知サマリー、Genmoji生成。
- Foundation Modelsフレームワーク（iOS 26以降）： 開発者が数行のコードで同じオンデバイスモデルに直接アクセスできるネイティブSwift API。Locally AIはこれを使ってチャットオプションとして提供しており、Shortcutsの「モデルを使用」アクションもこれを通じて、プロンプトをオンデバイスモデル、Private Cloud Compute、またはChatGPTにルーティングできます。
- Private Cloud Compute： オンデバイスモデルの処理能力を超えるタスクの場合、Apple IntelligenceはリクエストをPrivate Cloud Compute（PCC）に送ることがあります。Appleが運営するより大型モデルのサーバーで、Appleはユーザーデータを保持しないと説明しています。利用できる設定は、Appleの最新のApple Intelligenceとプライバシーに関するドキュメントをご確認ください。
- チャットアプリとの関係： Apple Intelligenceは補完的な存在であり、代替ではありません。システム機能はiOS内アプリでの文章書き直しと要約を担い、PocketPal AI、Private LLM、Locally AI、MLC Chatは任意の質問に対応する専用チャットインターフェースを提供します。そしてLocally AIは今やApple独自のモデルにも同様のインターフェースを提供できます。
💡ヒント: Apple Intelligenceだけが目的（メールの書き直し、通知の要約）なら、別途チャットアプリは不要です。「量子トンネルをわかりやすく説明して」や「Xのプロジェクト計画を作成して」といった質問をモデルに投げかけたいなら、チャットアプリをインストールしてください。PocketPal AIのような専用アプリでも、Apple自身のオンデバイスモデルにチャットウィンドウを提供できるLocally AIでも構いません。
MemoryAI:編集できるメモリを備えたオフラインチャット(未計測)
MemoryAIは、iPhone向けの無料オフラインチャットアプリで、文書Q&A、端末内で編集できるメモリ、PIN付きのキッズモードを備えています。 主な比較の後に追加したため、比較表には含まれず、当サイトのテスト対象でもありません。
- モデルライブラリ: モデルはアプリ内でダウンロードし(各0.3〜4GB)、独自のGGUFファイルをHugging Faceから取り込めます。推論エンジンはllama.cppとGoogleのLiteRTの2種類です。
- 機能: 文書Q&A、開いて編集・削除できるエージェントメモリ、ハンズフリー音声(端末内の音声入力と読み上げ)、ビジョンモデルによる画像理解、保護者用PINでロックされるキッズモード。
- 要件と価格: iOS 16.4以降、RAM 4GB以上。無料で、広告、サブスクリプション、アプリ内課金はありません。
- プライバシーとライセンス: モデルのダウンロード後、チャット、文書、メモリは端末内にとどまります。アプリは利用イベントとクラッシュレポートを送信し(開発者によればチャット内容は含まれません)、クローズドソースです。
- 入手方法: App Store。初回リリースは2026年3月30日で、新しいアプリです。App Storeには1.0.60が掲載されています。
💡ヒント: 上記はストアの掲載情報、プライバシーポリシー、そして当サイトの記事を確認した開発者の情報に基づいています。MemoryAIを当サイトのテスト端末で計測したわけではありません。詳しくはMemoryAIレビューをご覧ください。
fullmoon：Apple MLX上で動く無料オープンソースのチャット（2025年初頭以降リリースなし）
fullmoonは、AppleのMLXで小型モデルを実行する、MITライセンスの無料オフラインチャットアプリ（iPhone・iPad・Mac対応）ですが、2025年1月28日以降リリースがなく、2025年5月5日以降コードの変更もないため、メンテナンスが終了している可能性があります。 主要な比較の後に追加したため、当サイトのテスト対象には含まれていません。
- モデル： Webサイトによれば、Llama 3.2 1Bと3B、およびDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bの2種類（各0.7〜1.9 GB）。
- 機能： 編集できるシステムプロンプト、テーマとフォント、ショートカットのアクション。チャット履歴は端末内に保存されます（README）。
- 要件と価格： iOS 17.6以降、モデルのダウンロード前で31.6 MB。ダウンロードは無料です。
- プライバシーとライセンス： ポリシーは「何も収集しない」としながら、収集した情報の利用目的も挙げており、矛盾しています。ソースコードはMITライセンスで公開されています。
- 入手方法： App Store（バージョン1.2.0）。新しいビルド向けにTestFlightのリンクもWebサイトにあります。
💡ヒント: 上記の情報は、提供元のWebサイト、App Storeの掲載情報、プライバシーポリシー、公開リポジトリに基づいており、fullmoonを当サイトのテスト端末で動かしてはいません。詳細：fullmoonレビュー。
Cloak: Local AI:買い切りのオフラインチャット(未計測)
Cloak: Local AIは、ボイスメモと週次のRecapを備えた、iPhone・iPad向けの買い切り型オフラインチャットアプリです。 主な比較の後に追加したもので、速度の数値には含まれず、当方のテストの対象でもありません。
- モデルライブラリ: 初期設定時にHugging Faceから推奨モデルを1つダウンロードします。モデルの選択機能はなく、モデル名とサイズは公表されていません。
- 機能: 端末内に保存される複数のチャットスレッド、カスタマイズできるシステムプロンプト、ノートやチャットに変換できるボイスメモ、写真・位置情報・ボイスメモから直近7日間をまとめるRecap。別アプリのMac版Cloak: Local AI Chatはチャット専用です。
- 動作条件と価格: iOS／iPadOS 18.0以降。日本のストアで買い切りの¥300、サブスクリプションなし、アプリ内課金の記載もありません。
- プライバシーとライセンス: ポリシーによれば、モデルのダウンロード後も会話は端末内にとどまります。iPhone版は任意の初期設定アンケート回答と、オンにした場合のみ日次の機能利用カウントを送信します。クローズドソースです。
- 入手方法: App Store。初回リリースは2026年6月25日で、App Storeには2026年10月27日リリースのバージョン1.2.9が掲載されています。
💡ヒント: 上記はApp Storeの掲載情報、Polyauraのサイト、プライバシーポリシーに基づきます。開発者には連絡しておらず、Cloakはテスト用の端末では計測していません。詳細はCloak: Local AIレビューをご覧ください。
Reins:自分のOllama・LM Studioサーバー向けチャットクライアント(未計測)
Reinsは、自分で運用するOllama、LM Studio、OpenAI互換サーバーに接続するiPhone・iPad向けの無料チャットアプリで、バージョン2からは端末上でMLXモデルも実行できます。メインの比較のあとに追加したため、比較表には含まれず、当方のテスト対象でもありません。
- モデルライブラリ:端末上のMLXモデルはアプリ内でHugging Faceからダウンロードされ、任意のMLXモデルを検索してダウンロードできます。AppleのFoundation Modelsにも対応します。
- 機能:ツール呼び出し、APIキー不要の内蔵Web検索、画像・PDF・CSV・テキストの添付、チャットの分岐、思考モード、一時チャット。
- 要件と価格:iOS 17.0以降(バックグラウンド生成にはiOS 26が必要)。ダウンロードは無料で、Reins Proは月額・年額・買い切りのアプリ内課金です。Proで何が使えるかは情報源に記載がありません。
- プライバシーとライセンス:開発者によれば、ログイン、分析、データ収集はありません。バージョン2はクローズドソースで、公開リポジトリのコードはバージョン1.3.4までです。
- 入手方法:App Store。App Storeにはバージョン2.3.3(2026年10月21日公開)と表示されています。
💡ヒント: 上記はApp Storeの掲載情報、開発者の公式サイトとポリシーに基づく内容で、当方のテスト用端末でReinsを計測してはいません。詳細はReinsレビューをご覧ください。
iPhoneモデル別推奨モデル
iPhoneのRAMがモデルサイズの上限を決めます。チップの世代ではありません。 6 GB iPhone（14 Pro、15）は1.7Bモデルを快適に動かせます。8 GB以上のiPhone（15 Pro、16シリーズ、16e、17シリーズ）は3B〜4Bモデルを快適に、7Bモデルをゆっくり動かせます。Phi-4 Miniと並んで試す価値のある新しい小型モデルは、Gemma 4 E2BとE4B（Google、2026年4月。LiteRT-LMファイルで約2.58 GBと3.65 GB）、およびQwen3.5小型シリーズ（Alibaba、2026年3月。0.8B、2B、4B、9B、Apache 2.0。Artificial Analysisのまとめによる）です。PromptQuorumにはこれらの速度の数値がありません。Locally AIとGoogle AI Edge Galleryが直接提供しています。モバイル以外の全ハードウェアクラスを網羅した広範なモデルガイドは 2026年版ベストローカルLLM をご参照ください。
iPhoneモデル（年・RAM） | 推奨モデル | ダウンロードサイズ | 目安の速度 |
|---|---|---|---|
| iPhone 18 Pro / Pro Max（2026年、報道で約12 GB） | 17 Proと同様に開始。RAMはApple未公表 | 約2.5〜3.7 GB | 数値なし |
| iPhone 17 Pro / 17 Pro Max（2025年、12 GB） | Phi-4 Mini / Llama 3.2 3B / Gemma 4 E4B | 約2.5〜3.7 GB | 約13〜20トークン/秒（Phi-4 Mini） |
| iPhone 16シリーズ / 16e / 17（2024〜2025年、8 GB） | Phi-4 Mini（3.8B Q4_K_M）または Gemma 4 E2B | 約2.6〜2.7 GB | 約10〜15トークン/秒（Phi-4 Mini） |
| iPhone 15 Pro / Pro Max（2023年、8 GB） | Phi-4 Mini（3.8B Q4_K_M） | 約2.7 GB | 約8〜12トークン/秒 |
| iPhone 13 Pro / 14 Pro / Pro Max（6 GB） | Qwen3 1.7B または SmolLM 2 1.7B（Q4_K_M） | 約1.1 GB | 約15〜20トークン/秒 |
| iPhone 14 / 14 Plus / 15 / 15 Plus（6 GB） | Qwen3 1.7B または SmolLM 2 1.7B（Q4_K_M） | 約1.1 GB | 約12〜18トークン/秒 |
| iPhone 13 / 12 / SE / 旧モデル（4 GB） | オンデバイスLLMには非推奨 | — | — |
💡ヒント: 6 GB RAMの旧世代iPhoneでは、2026年においてQwen3 1.7BやSmolLM 2 1.7B（HuggingFace）が妥当な選択です。同じサイズクラスの新しい選択肢として、Qwen3.5 2BとGemma 4 E2Bがあります。これほど小さいモデルは短い回答（1〜3段落）は一貫して生成できますが、複数ステップの推論は苦手です。6 GB iPhoneにPhi-4 Miniをインストールしないでください。名目上は収まりますが、他のアプリがメモリを必要とするとiOSがアプリを強制終了します。表の速度の数値は、Phi-4 Mini、Llama 3.2 3B、Qwen3 1.7Bについて丸めた目安の範囲で、アプリのバージョンや検証日には紐づいていません。Gemma 4とQwen3.5の数値はここにはありません。AppleのiPhone製品ページにはRAMの記載がありません。ここで挙げたRAMの数値は広く報じられている仕様で、18 Proの約12 GBは報道に基づく数値です。
バッテリー消耗と熱スロットリング
iPhoneでのオンデバイスLLM推論はCPU/GPU負荷が高く、熱を発生させます。 目安（大まかな目安であり、PromptQuorumによる計測ではありません）として、アクティブな推論は約3〜5 Wを消費し、継続的な生成はチップをスロットリングさせ、iPhone 16 Proで1時間あたり約20〜30%バッテリーを消耗することがあります。
- バッテリー消耗（アクティブなチャット、目安）： iPhone 16 ProでPhi-4 Miniを使用時、1時間あたり約20〜30%。
- 継続的な生成は熱スロットリングを引き起こすことがあります。 チップが高温になると、iOSがクロック速度を下げ、トークン/秒が低下します。いつ始まり、どれだけ遅くなるかは、端末、ケース、充電の有無、室温によって異なり、PromptQuorumは計測していません。冷却すれば速度が戻ります。
- 対策： 長い推論セッション中は、iPhoneを画面を上にした状態で硬い平面に置いてください（手で持ったりポケットに入れないでください）。放熱が改善されます。パッシブヒートシンクケースは有効ですが、短時間のやりとりにはほぼ不要です。
- ファントム消耗： 生成後にチャットアプリをバックグラウンドで開いたままにしても、RAMは割り当て済みですが推論は実行されません。バッテリーへの影響は最小限です。アプリを完全に閉じると約3 GBのRAMが解放されます。
- 推論中のMagSafe充電： 推論中の充電は、発熱が増える場合があります。本体が熱くなったら、充電か生成を一時停止するか、推論後に充電してください。
⚠️注意: 直射日光下や熱い車内でiPhoneのオンデバイスLLM推論を実行しないでください。直射日光下や熱い車内では、チップが熱限界に早く達することがあり、スロットリングや、Appleの「iPhoneを冷やす必要があります」の警告が出る可能性があります。多くの場合、アプリが終了するのではなく、生成速度が遅くなります。
iOS Shortcuts、Siri、サイドローディング
iOSとの統合度はアプリによって大きく異なります。 Private LLMとLocally AIはどちらもShortcutsに対応しています。PocketPal AI、Google AI Edge Gallery、MLC Chatはスタンドアロンのチャットアプリで、READMEやApp Storeの掲載情報にShortcutsやSiriの統合は記載されていません。
Private LLMのShortcut：選択テキストを要約
“1. アクション：「選択したテキストを取得」（iOS Share Sheetの入力）。 2. アクション：Private LLMのテキスト生成（Private LLMアプリのShortcutsアクションから）→ プロンプト：「以下のテキストを3つの箇条書きで要約してください：[選択したテキスト]」→ アプリにインストール済みのモデルを選択。 3. アクション：「結果を表示」または「クリップボードにコピー」。 Share Sheetに追加することで、あらゆるアプリの任意のテキストで、モデルをダウンロード済みならWiFiなしで実行できます。アクション名は開発元の説明に基づくもので、アプリのバージョンによって異なる場合があります。”
Apple IntelligenceのShortcut：トーンを調整
“1. アクション：「クリップボードを取得」。 2. アクション：「モデルを使用」→ モデル：On-device → プロンプト：「これをプロフェッショナルで簡潔なトーンに書き直してください：[クリップボード]」。 3. アクション：「クリップボードにコピー」。 ロック画面ウィジェットに割り当てて、コピーしたものをワンタップで書き直せるようにします。”
- Private LLM は、開発元によるとShortcutsとSiriに連携し、x-callback-urlに対応するアプリへ応答を渡せます。ここで取り上げるチャットアプリの中で最もiOSネイティブです。
- Locally AI はShortcutsアクションを無料で提供し、Foundation Modelsフレームワーク連携によりShortcutをApple自身のオンデバイスモデルにルーティングできます。Siriの音声トリガーはありませんが、支払いなしでShortcuts自動化が可能です。
- PocketPal AI はスタンドアロンのチャットアプリです。READMEにShortcutsアクションやSiri統合の記載はありません。アプリを開いてチャットします。
- Google AI Edge Gallery はスタンドアロンのチャット兼デモアプリです。App Storeの掲載にShortcutsアクションやSiri統合の記載はありません。
- MLC Chat はMLC LLMプロジェクトのリファレンスアプリで、iOS統合は最小限、2024年9月以降iPhone版の更新もありません。Shortcutsアクションなし。
- LLM Farm は現在App Storeになく、ソースからビルドした場合もShortcutsアクションはありません。
- Apple Intelligence は「モデルを使用」アクション（iOS 18.4+、iOS 26でFoundation Modelsフレームワークとともに拡張）でiOS Shortcutsと統合します。これはプロンプトをオンデバイスモデル、Private Cloud Compute、またはChatGPT（設定可能）にルーティングします。オンデバイスの出力を他のShortcutsアクションに連結できます。
- サイドローディング： PocketPal AI、Private LLM、Locally AI、Google AI Edge Gallery、MLC ChatはApp Storeにあり、サイドローディングやジェイルブレイクは不要です。Apple IntelligenceはiOS内蔵です。LLM Farmは例外で、インストールにはXcodeでのソースビルドが必要になりました。EUでは、DMAに基づく代替アプリマーケットプレイスがありますが、どのアプリを提供するかは各開発者次第です。開発元の公式な入手経路からインストールしてください。これらのアプリに代替マーケットプレイスは不要です。
💡ヒント: 運転中や料理中のハンズフリー利用には、Private LLMは、このガイドのチャットアプリの中で開発元がSiri統合を掲げる唯一のアプリで、端末に触れずに使えます。Apple IntelligenceはSiriを通じた音声操作に対応していますが、システムタスク（文章作成、要約、アプリ操作）のみで、チャットアプリのような一般的なQ&Aには対応していません。
よくある間違い
- iPhoneのRAMが許容する以上のモデルをインストールする。 8 GB iPhoneの7Bモデルは、チャットには遅すぎることが多く、iOSが別のアプリのためにメモリを回収すると終了されることがあります。先にPocketPal AIの内蔵ベンチマークで測定してください。お使いのiPhoneクラスに合った推奨モデルを使用してください（8 GBデバイスは3B〜4B、6 GBデバイスは1.7B）。
- オンデバイスモデルにクラウドAIの品質を期待する。 Phi-4 Mini（3.8B）はそのサイズとしては印象的ですが、GPT-5.5ではありません。チャット・要約・下書き・簡単なQ&Aに使い、複数ステップの推論・複雑なコード生成・微妙な創作は対象外です。
- 直射日光下や熱い車内で推論を実行する。 熱スロットリングが早く発動することがあり、生成速度が低下し、「iPhoneを冷やす必要があります」の警告が表示される場合があります。室温で推論を実行してください。
- 3つ以上のチャットアプリをそれぞれ3 GBのモデルとともにインストールしたままにする。 重複したモデルで約10 GBのストレージを消費します。1つのアプリと1つのモデルを選び、必要と確信できるまで他はアンインストールしてください。
- Apple Intelligenceにはチャットインターフェースが全くないと思い込む。 iOS 18まではその通りでしたが、iOS 26以降はLocally AIのようなアプリがFoundation Modelsフレームワーク経由でApple自身のオンデバイスモデルに本格的なチャットウィンドウを提供できます。システム機能（Writing Tools、Smart Reply）自体は依然としてチャットUIではありません。
- App StoreでLLM Farmを探す。 現在App Storeにはありません（PromptQuorumのLLM Farmレビューでは、削除は2025年8月とされています）。App Storeで検索しても時間の無駄です。同じ無料・柔軟なユースケースにはPocketPal AIを使うか、Mirostat制御が特に必要ならXcodeでソースからLLM Farmをビルドしてください。
- 「無料」は課金なしという意味だと思い込む。 PocketPal AIはローカルチャットは無料ですが、任意のプレミアムコンテンツ（Palsと「PocketPal Plus」）を販売しています。Locally AIとGoogle AI Edge Galleryにはアプリ内課金の記載がありません。インストール前に掲載情報のアプリ内課金欄を確認してください（PocketPal AIの米国App Storeの掲載では、2026年10月23日時点で年齢制限18+と表示されていました）。
- 速度表だけでモデルを判断する。 このガイドのトークン/秒の範囲は目安で、Gemma 4やQwen3.5のような新しいモデルは含まれていません。すでにダウンロードしたモデルを削除する前に、PocketPal AIのベンチマークで同じプロンプトを2つのモデルで実行してください。
参考資料
- PocketPal AI — github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai（README、MITライセンス、2026年10月19日のリリースv1.20.1）およびApp Storeの掲載（バージョン履歴、アプリ内課金、年齢制限、iOS 15.1以降）。2026年10月23日に確認。
- Private LLM — App Storeの掲載（v1.9.16、$4.99、iOS 17.0以降、ファミリー共有）およびprivatellm.app（SiriとShortcuts、モデル一覧、iPhone・iPad・Mac対応の1回購入）。2026年10月23日に確認。
- Locally AI — App Storeの掲載（v1.66.0、無料、Element Labs Inc、iOS 18.1以降。LM Studioチーム）およびlmstudio.ai/locally（LM Link）。2026年10月23日に確認。
- Google AI Edge Gallery — App Storeの掲載（v1.0.13、無料、iOS 17.0以降、Gemma 4、Agent Skills、Thinking Mode）、github.com/google-ai-edge/gallery、およびGoogleのLiteRT-LM Gemma 4ページ（E2B/E4Bのファイルサイズとメモリ、ベンダー値）。2026年10月23日に確認。
- MLC Chat / MLC LLMプロジェクト — App Storeの掲載（v1.6、2024年9月27日、バージョン履歴）、llm.mlc.ai、github.com/mlc-ai/mlc-llm（エンジンのリポジトリ）。2026年10月23日に確認。
- LLM Farm — github.com/guinmoon/LLMFarm（README：TestFlightとApp Storeで「一時的に利用不可」。2025年1月27日のリリース1.4.3。最後のプッシュは2026年1月30日）、および2025年8月の削除についてはPromptQuorumのLLM Farmレビュー。2026年10月23日に確認。
- Apple Intelligenceとオンデバイスファウンデーションモデル — Apple Machine Learning Research、What is new in iOS 27 開発者ガイド（Foundation Modelsフレームワーク）、iPhone 18 Proのページ（A20 Pro、デュアル16コアNeural Engine、Siri AIベータ、RAMの記載なし）、iPhone Duoのページ。2026年10月23日に確認。
- Qwen3.5小型シリーズ（0.8B〜9B、2026年3月）— Artificial Analysisのまとめ。
よくある質問
iPhoneは本当に7Bモデルを動かせますか？
iPhone 15 Pro以降（8 GB RAM）では技術的には可能ですが、実用的な速度では動作しません。iPhone 16 Proの7B Q4モデルは、快適なチャットには遅すぎることが多いです（目安）。iOSは他のアプリがメモリを必要とするとアプリを強制終了する傾向もあります。日常のオンデバイスチャットには3B〜4Bモデル（Phi-4 Mini、Llama 3.2 3B、Gemma 3 4B）を使用してください。7B以上の品質が必要なら、Ollamaを実行しているMacやPCにリモート接続してください。
ローカルAIはiPhoneのバッテリーを消耗させますか？
はい。アクティブな推論は通常約3〜5 Wを消費し、目安として、iPhone 16 Proで1時間あたり約20〜30%バッテリーを消耗することがあります。ときどきのチャット（数回のプロンプト）なら影響は小さいです。継続的な使用（長い会話、複数の要約タスク）ではバッテリーの消耗が早くなります。生成中の充電は発熱を増やす場合があるため、本体が温かくなったら生成を一時停止してください。推論なしでRAMに留まるモデル自体のバッテリーへの影響は無視できる程度です。
ローカルAI使用中にiPhoneは熱くなりますか？
はい、特に長い連続生成中は熱くなることがあります。チップが高温になるとiOSがクロック速度を下げ、トークン/秒が低下します。いつ、どれだけ下がるかは、端末、ケース、充電の有無、室温によって異なり、PromptQuorumは計測していません。対策：長いセッションでは硬い平面に画面を上にして置き（手で持たない）、直射日光を避けてください。短いやりとりでは、通常は目立つ発熱はほとんどありません。
ローカルモデルでSiriを使えますか？
はい、Private LLM（$4.99の買い切り）を使えば可能です。開発元によると、SiriとShortcutsに直接連携するため、プロンプトをインターネット接続なしでオンデバイスモデルに送れます。PocketPal AI、Locally AI、Google AI Edge Gallery、MLC ChatにはSiriの音声統合の記載がありませんが、Locally AIはShortcuts自動化に対応しています。Apple IntelligenceはSiriに統合されていますが、システムタスク（文章作成、要約、アプリ操作）のみで、一般的なQ&Aには対応していません。Siri AIはiOS 27のベータ機能として別に提供され、英語が先行し、EUでは当初利用できません。
これらのアプリはiPhone SEや古いiPhoneでも動作しますか？
限定的です。iPhone SEとiPhone 13 / 12（4 GB RAM）は、2026年のオンデバイスLLMの実用下限を下回ります。iPhone 14 / 15（Pro以外、6 GB RAM）は1.7Bモデル（Qwen3 1.7B、SmolLM 2 1.7B）は動かせますが、3B以上は不可です。iPhone 13 ProとiPhone 14 Pro（6 GB RAM）も1.7Bまでです。iPhone 15 Pro（8 GB RAM）はPhi-4 Miniのような3Bモデルをおおよそ毎秒8〜12トークン（目安）で動かせます。古いiPhoneでは、自宅のMacやPCへのリモート接続の方が現実的です。
iPhoneとMacの間でチャット履歴を同期できますか？
PocketPal AI、Private LLM、Google AI Edge Gallery、MLC Chatには対応していません。チャット履歴は各デバイスにローカル保存され、iCloud同期はありません。Private LLMとLocally AIはどちらもMacでもネイティブに動作するユニバーサル購入/ダウンロードですが、それでもiPhone版とMac版の間で履歴は同期しません。デバイス間でチャット履歴を共有する実用的な方法は、自宅のMacでOpen WebUIを稼働させ、iPhoneとMacの両方からブラウザでアクセスすることです。Open WebUIはチャット履歴をサーバー側に保存します。
これらのアプリはApp Store以外でも入手できますか？
PocketPal AIはオープンソースでXcodeを使ってソースからビルドできますが、App Storeビルドが標準配布です。LLM Farmは例外で、現在はソースからのビルドが必須です。現在App StoreにもTestFlightにもありません（READMEには「一時的に利用不可」と記載）。Private LLM、Locally AI、Google AI Edge Gallery、MLC ChatはApp Storeのみです。EUでは、DMAに基づく代替アプリマーケットプレイスがありますが、どのアプリを提供するかは各開発者次第です。開発元の公式な入手経路からインストールしてください。これらのアプリに代替マーケットプレイスは不要です。
ジェイルブレイクが必要なアプリはありますか？
いいえ。PocketPal AI、Private LLM、Locally AI、Google AI Edge Gallery、MLC Chat、Apple Intelligenceはすべて標準iOSで動作します。Xcodeを使ったLLM Farmのソースビルドもジェイルブレイクを必要としません。ジェイルブレイクの脆弱性ではなく、開発者向けの標準的なサイドローディングを使用します。これらのアプリのいずれにもジェイルブレイクは不要かつ非推奨です。
iOS ShortcutsでローカルAIを使えますか？
はい、Private LLM（Shortcutsアクション）、Locally AI（無料のShortcutsアクション）、Apple Intelligence（「モデルを使用」アクション、iOS 18.4+、iOS 26で拡張）を通じて使えます。PocketPal AI、Google AI Edge Gallery、MLC ChatにはShortcutsアクションの記載がありません。ここで比較したアプリの中では、Locally AIが、Shortcuts対応とApple自身のオンデバイスモデルへのアクセスの両方を掲載する唯一の無料の選択肢です。
ローカルAIとiPhoneのChatGPTアプリを比べるとどうですか？
オンデバイスモデル（Phi-4 Mini、Llama 3.2 3B）は複雑な推論、幅広い世界の知識、マルチモーダルタスクではフロンティア級のクラウドモデルに依然として大きく劣りますが、シンプルな質問では（ネットワーク往復なしで）より速く、各アプリのドキュメントによれば、チャットは端末内に留まります。正直なトレードオフ：日常的・プライベートなタスクにはローカルAI、ときどきの難しい質問にはChatGPTなどのクラウドアプリ。2026年の多くのユーザーは両方を持ち、クエリに応じて選んでいます。
LLM FarmはApp Storeになくなった今も安全に使えますか？
ソースコードはGitHubで公開されており、2026年もIssueの活動が続いていますが、最後のリリース（1.4.3）は2025年1月27日、最後のコードプッシュは2026年1月30日で、メンテナンスされていない可能性があります。ソースからビルドしてサイドローディングした場合、AppleのApp Store審査も経ません。Mirostatサンプリング制御が特に必要でなければ、PocketPal AIが同じ無料・柔軟・オープンソースのユースケースをカバーしつつ、AppleのApp Store標準審査を経てApp Storeに留まっています。
このiPhoneアプリのうち、無料なのはどれですか？
PocketPal AIは無料（MITライセンス）で、プレミアムPalsと「PocketPal Plus」のアプリ内課金が任意です。Locally AIとGoogle AI Edge Galleryは無料で、アプリ内課金の記載はありません。MLC Chatは無料です。LLM Farmは無料ですが、ソースからのビルドが必要です。Private LLMは$4.99の買い切りで、アプリ内課金の記載はありません。Apple IntelligenceはiOSに内蔵されています。価格は2026年10月23日に米国App Storeで確認したもので、国によって異なる場合があります。
iPhone DuoはオフラインでローカルのLLMを動かせますか？iPhone 18 Proはどうですか？
原則として可能です。どちらもAppleのA20 Proチップを搭載しており、このガイドのアプリはiOSの最低要件を満たすiPhoneで動作します。モデルサイズを決めるのはRAMですが、AppleのiPhone 18 ProとiPhone Duoのページには、RAMの数値が記載されていません。報道ではiPhone 18 Proは12 GBとされていますが、未確認です。PromptQuorumには、どちらの端末についても計測済みの速度データがありません。PocketPal AIをインストールし、内蔵ベンチマークでご自身の端末の実力を確認してください。
iPadでもこれらのアプリは動きますか？
ほとんどは動作します。PocketPal AI（iPadOS 15.1以降、READMEによるとiPadを完全サポート）、Private LLM（iPadOS 17.0以降）、Locally AI（iPadOS 18.1以降）はiPad対応を掲載しています。Google AI Edge Galleryの掲載にはiOS 17.0以降が必要とあるため、お使いのiPadで対応するかは掲載ページで確認してください。iPhoneと同じく、収まるモデルを決めるのはRAMです。iPad向けの情報はタブレットでAIを動かす方法をご覧ください。
LLM FarmはなぜApp Storeから消えたのですか？
プロジェクトのREADMEには「The app is temporarily unavailable in TestFlight and Appstore.」とあります。PromptQuorumは削除の理由を公に示した情報を見つけられなかったため、他所で読んだ説明は未確認として扱ってください（LLM Farmレビューを参照）。ソースコードは公開されたままですが、最後のリリースは2025年1月27日の1.4.3です。App Storeからインストールできる無料の代替には、PocketPal AIまたはLocally AIを使ってください。
iPhone向けのOllamaアプリはありますか？
Ollamaのダウンロードページに掲載されているのはmacOS、Windows、Linuxで、iPhoneアプリはありません。iPhoneからOllamaやLM Studioのモデルを使うには、MacやPCでサーバーを動かし、クライアントアプリから接続します。Locally AIには、MacのLM StudioへのLM Link（LM Studioが暗号化接続と説明する機能）があります。端末上だけで完結するモデルには、このガイドのアプリを使ってください。
Gemma 4とPhi-4 Mini、どちらをダウンロードすべきですか？
PromptQuorumには、iPhone上での両者の直接比較ベンチマークはありません。判断材料は次のとおりです。Gemma 4 E2BとE4BはGoogleのスマートフォン向けモデルで（Google AI Edge GalleryではLiteRT-LMファイルで約2.58 GBと3.65 GB。Locally AIもGemma 4を掲載）、Phi-4 Mini（3.8B Q4_K_M、約2.7 GB）はこのガイドの速度の基準モデルです。8 GBのiPhoneでは、ご自身のプロンプトで両方を試し、PocketPal AIのベンチマークでトークン/秒を比べてください。6 GBのiPhoneでは1.7Bクラスのモデルにとどめてください。