AIをどう使えるかを決めるのは、モデルの賢さじゃなくレイテンシだと自分は考えている。レイテンシは、依頼してから応答が返るまでの待ち時間のことだ。 2026年6月8日のApple WWDC26で、Appleが第3世代のオンデバイス基盤モデル（AFM 3 Core Advanced、20B＝200億パラメータのスパースモデル）を発表した。M3以降のMacやA18 Pro搭載のiPhoneといった手元の端末で、クラウドに通信せず20B規模のモデルが動く。ローカルLLM（端末内で完結する生成AI）が実用域に入ってきた、ということだ（techno-edgeの2026年6月9日の記事による）。 性能の話題として語られがちだけど、自分が注目しているのは別の点だ。同じ機能でも、待ち時間が2〜3秒から1秒未満に変わるだけで、それまで成立しなかった使い方が成立し始める。この記事では、レイテンシを軸にAIの用途を見直す。 ローカルだから速い、という当たり前の効き目 ローカルLLMで効いているのは、賢さじゃなく場所だ。クラウドのAIに依頼すると、入力を送り、サーバーで処