11月4日、Federico Viticciが「Siri AI's Evolution Is Both Surprising and Obvious」と題した記事を公開した。iOS 27のリリースからわずか2ヶ月、モデルの大幅更新なしにSiri AIがあらゆるサードパーティアプリへ開放されたという事実は、AI業界全体が注目するアーキテクチャの転換点を意味している。「なぜAppleはここまで短期間でこれを実現できたのか」——その問いへの答えが、今回の変更の本質を貫いている。

Siri AIが「ドメイン限定」から「全アプリ対応」へ

iOS 27.3の開発者ベータとともに、AppleはSiri AIの大規模な機能拡張を発表した。

iOS 27のリリース時点では、Siri AIが対応するアプリはAppleが特定のスキーマを最適化した限定ドメインのみだった。今回の更新でその制限は完全に撤廃される。**カスタムApp Intentを実装しているあらゆるアプリ**がSiri AIと連携できるようになる。AppleはこれをSiri AI Developer Previewとして公開している。

Appleの発表から引用する。

本日のプレビューにより、あらゆるアプリがApp Intentsを通じてコンテンツとアクションをSiri AIに直接統合できるようになる。個人的な文脈の理解、画面上の認識、自然言語処理といったSiri AIの最新機能を、すべてのアプリが活用できる。

Calendar、Files、Journal、Mail、Maps、Messages、Music、Notes、Photos、Reminders、Safari、Shortcuts、Weatherなど、主要なApple製アプリへの展開もすでに開始されている。なお、App Intentsフレームワーク自体はiOS 16から提供されており、既存の実装資産を持つ開発者にとっては対応コストが比較的低い点も見逃せない。

核心はアーキテクチャの変化：「Agentic Planner」と「Skills」

今回の拡張で最も技術的に重要なのが、Siri AIの内部エンジン（コードでは "agentic planner" と呼ばれる）のアップグレードだ。

新アーキテクチャの目玉は、**Markdown Agent Skills仕様** のサポートである。開発者はアプリに「スキル」を同梱でき、Siriはそのスキルを参照して複雑なリクエストを処理する。スキルはMarkdown形式のファイル（SKILL.md）で記述する。

Appleのドキュメントによれば、スキルの役割は次のように定義されている。

SiriはApp IntentとEntityを把握しているが、複雑なリクエストに対してどのIntentを使うべきかは追加の案内が必要な場合がある。スキルはその情報を提供する——どのIntentをどの順序で使うか、曖昧さをどう解消するか、何をすべきでないか、といった情報だ。

具体例として、「お気に入りのスニーカーをパートナーに◯◯（メッセージアプリ名）で送って」というリクエストをSiriが処理するシナリオが示されている。Siriはお気に入りに登録されたスニーカーを見つけ、パートナーをContactsで特定し、指定したアプリで送信する——という複数ステップの処理を一括で行う。

agentic plannerに追加された主なツールは以下の通りだ。

• **view_skill**：アプリのスキル定義を読み込む
• **get_skill_response**：スキルの実行結果またはフォローアップの質問を受け取る
• **available_skills**：Siriが選択できるスキルの名前と説明のメタデータ一覧
• **activated_skill_instructions**：現在のターンで読み込まれたスキルの指示内容

この「必要なときだけスキルを読み込む」設計は、dynamic skill loadingと呼ばれるアプローチだ。AIモデルがリクエスト処理に必要なスキル定義を動的に取得・適用する手法で、すべてのスキル仕様をコンテキストに事前展開するのではなく、マッチングが成立したときのみ詳細を読み込むことでトークン効率とレイテンシのバランスを取る。スキル本文は最大10,000文字まで対応しており、一致しない場合は本文を読み込まないため、通常のSiri AIクエリよりは若干レイテンシが増す局面もある。

※編集部の考察：同様のアーキテクチャはAnthropicのClaude APIを活用したエージェント実装でも採用例が報告されており、AI業界のエージェント設計におけるデファクトパターンになりつつある。

iOS 27.3の最初のベータ時点でApple自身がすでに3つのスキルを実装しており、そのうちの1つはNotesアプリでテキストを選択・編集する方法をSiriに教えるものだ。また、ファイル管理スキルの中でAppleがbashコマンドを参照していることも確認されており、App Intentsベースのツールとシェルコマンドの対応関係をモデルに教える目的で使われている。

テスト・検証ツール「Siri Evaluations」も追加

開発者向けに、Siriがユーザーのクエリにどう応答するかをシミュレートできる**Siri Evaluations**も新たに導入された。シンプルなリクエストから始め、言い回しが異なるケース、不完全なリクエスト、想定外の表現など多様なシナリオを用意してテストすることが推奨されている。

「驚き」と「必然」の両面

Viticciは今回の拡張を「驚きであり、同時に必然だった」と表現している。このバランスのとれた評価こそが、今回の変化の性格を的確に言い表している。

驚きの側面は、6月発表・9月リリースのモデルから大きなアップグレードなしに、わずか2ヶ月でこれほどの機能拡張を実現した点だ。既存モデルでも、周囲のスキャフォールディング（scaffolding：AIモデルを包むシステム設計全体）を改善するだけでまだ多くの価値を引き出せることを示している。モデルそのものの刷新なくここまで到達できるという事実は、Appleのシステム設計の余白を示唆している。

必然の側面は、AI業界のデファクトスタンダードとなっているエージェント型アーキテクチャを、Appleが競争力維持のために採用せざるを得なかったことだ。ChatGPT、Gemini、Claudeといった競合AIアシスタントがマルチステップのタスク実行を標準機能として備える中、Siriが「限定ドメインのみ対応」にとどまることは長期的に許容しがたい状況だった。

今後の展望として、Viticciはユーザー定義メモリの拡充（27.2で会話履歴の基礎的なメモリ機能は追加済み）とユーザーが独自スキルを保存できる機能が次のステップになると予測している。また、今回の動きを踏まえ、iOS 28でのSiri Agent実現に対して「非常に自信を持っている」と述べている。

今週の決算発表（2025年Q4）でAppleのハードウェアエンジニアリング担当SVP、John Ternusはこう語っている。

Siriは毎日25億件以上のリクエストを処理しており、Siri AIはその延長線上にある。現在はリクエストベースが中心だが、現代的なオーケストレーター駆動のアーキテクチャの上に構築されており、今後の拡張に十分な余地がある。

詳細はSiri AI's Evolution Is Both Surprising and Obviousを参照していただきたい。