Apple Intelligenceは「Copilot+ PC」や「Federated Learning」とは何が違う？ 今後、デジタルデバイスの刷新が進むと考える理由：本田雅一のクロスオーバーデジタル（3/3 ページ）

[本田雅一，ITmedia]

「プライベートなAI」が新たな価値観をもたらす

　機密情報が社外のクラウドサービスに送信される――企業ユーザーにとって、このリスクは極めて深刻だ。ゆえに、ChatGPTのようなパブリックなクラウドAIの社内利用に制限を設けている企業もある。こうしたニーズに対して、企業向けのクラウドAIソリューションもいくつか提供されている。

　しかし、社員個々の業務を効率化するためのソリューションとして、Apple Intelligenceのアプローチが生きるケースもあるだろう。機密性の高い金融機関や医療機関、知的財産を扱う研究開発部門などでは、使用するデバイスで安全に情報を扱いつつ、デバイスAIの恩恵を受けられる点は大きな訴求点となるはずだ。

　もっとも、Apple製品の性質を考えるなら、個人ユーザーの日常生活を円滑にサポートしてくれる利便性が大きなポイントになるだろう。この場合、プライベートデータをどこまで活用できるかどうかが、利便性を向上させる上で大きなポイントとなる。

Apple Intelligenceは、プライバシーに配慮する形でクラウドを活用している

　今後、スマートフォンやPCの多くがAIによって「新たな仕事のやり方」「コンピュータの使い方」を提案し、継続的に進化していくだろう。一方でデバイスに依存しないクラウドAIに着目すると、ネットの海から有益な情報を収集してまとめる「エージェント型サービス」の進化も著しい。これらのエージェントとプライベート情報を組み合わせた活用など、まだまだ広がる領域の余地は大きそうだ。

　Appleの「プライバシーと利便性は両立しうる」というAI戦略が、昨今のAI業界全体のトレンドとどう交わっていくのか、今後にも期待したい。

「Apple Intelligence」がもたらす業界への波紋

　Apple Intelligenceの取り組みは、まだ始まったばかりだ。今後数年間で機能が拡充されていき、私たちのデジタル体験は大きく変わっていくだろう。

　だが、その意義はApple製品ユーザーの利便性向上にとどまらない。Appleの挑戦（ユニークで利便性も高いが成熟までには遠い）は、プライバシーを守りながらAIを活用するという新たなモデルケースを提示している。

　これまでAI開発においては、「データ収集の量と質」が競争力の源泉とされてきた。しかし、AppleはApple Intelligenceを通して「ユーザーのプライベートデータを企業側が収集せずとも、別の角度、価値観から高度なAI体験を提供できる」ことを示している。

　Googleもオンデバイス学習を活用する「Federated Learning（連合学習）」など、サーバにデータを送信せずにAIモデルの動作を変える仕組みを開発している。先述の通り、MicrosoftもCopilot+ PCにおけるオンデバイス処理の拡充を進めている。テック業界の巨人は「できるだけ多くのAI処理をオンデバイスでする」という意味で同じ方向を向いているのだ。

　その点、Apple Intelligenceの“手法”が周知されると、ライバルはそれに対抗できるアイデアを見つけ出すに違いない。今後数年の競争の中で、デジタル端末は大きく刷新されていくことになるだろう。