機械学習（ML）と人工知能（AI）は、iPhoneとiPadのほぼすべての機能に不可欠な要素となっていますが、一部の競合他社とは異なり、Appleはこれらの技術を積極的に宣伝していません。Ars Technicaのサミュエル・アクソンは、Appleの機械学習・AI戦略担当シニアバイスプレジデント、ジョン・ジャンナンドレア氏と、製品マーケティング担当バイスプレジデント、ボブ・ボーチャーズ氏に1時間かけてインタビューを行い、同社の戦略、そしてAIとMLに基づく新機能がプライバシーに及ぼす影響について語りました。
Ars TechnicaのSamuel Axon氏：
ジャンナンドレア氏とボーチャーズ氏は共に過去数年の間にAppleに入社しました。両氏とも以前はGoogleに勤務していました。ボーチャーズ氏はAppleを離れてから復帰し、2009年までiPhoneのマーケティング担当シニアディレクターを務めていました。また、ジャンナンドレア氏が2018年にGoogleからAppleに移籍したことは広く報道されました。彼はGoogleでAIと検索の責任者を務めていました。
ジャンナンドレア氏は、機械知能を活用した機能や製品の構築において、Appleが「業界をリードする」最適な立場にあると主張した。
私たちはペンシルとiPadを開発し、両方のソフトウェアも開発しました。これは、本当に素晴らしい仕事をするための、まさにユニークな機会です。私たちが本当に素晴らしい仕事をしているのは、一体何でしょうか？デジタルペーパー上でメモを取り、創造的な思考を生産的に表現できるようにすることです。私が興味を持っているのは、こうした体験が世界中で大規模に活用されるようになることです。
彼はこの点をGoogleと比較した。「Googleは素晴らしい会社で、本当に優秀な技術者たちが働いています」と彼は言った。「しかし、根本的に彼らのビジネスモデルは異なり、何億人もの人々が利用するような消費者体験を提供することで知られているわけではありません。」
機械学習は、データが増えればモデルの質が向上し、ひいてはユーザーエクスペリエンスと製品が向上するという考え方に要約される、という通説があります。これは、Google、Amazon、FacebookがAI業界の覇権を握る可能性が高いと見るのが一般的である理由の一つです。これらの企業は大規模なデータ収集エンジンを運用しており、これは世界の多くの地域にとって重要なデジタルインフラとなっているものを運用し、その完全な可視性を持っているためです。この基準からすると、Appleはビジネスモデルが異なり、データ収集を制限することを公に約束しているため、Appleほどの成果を上げる可能性は低いと考える人もいます。
私がこれらの見解をGiannandreaに伝えると、彼はためらうことなくこう答えました。データセンターにある大規模なモデルの方がより正確だという認識は理解できますが、実際には間違っています。技術的に間違っているのです。データを移動させるよりも、データの近くでモデルを実行する方が効果的です。位置情報（何をしているかなど）であれ、運動データ（スマートフォンの加速度計が何をしているかなど）であれ、データソースに近い方がプライバシー保護にもつながります。
MacDailyNews の見解:記事全文には、Apple、人工知能、機械学習、Apple Silicon などに関する興味深い情報が満載で、それほど長くはないので、ぜひ読んでみてください。
タグ: AirPods、Apple、Apple Neural Engine、Apple Silicon、Apple TV、Apple Watch、人工知能、Bob Borchers、iPad、iPhone、John Giannandrea、Mac、機械学習
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