Apple は Wonderlust イベントで一貫してデータ セキュリティについて強調しており、これは強調する価値のあるメッセージです。データを安全に保つということは、場合によってはデータをクラウドから完全に遠ざけることを意味するのです。
企業のデータセキュリティに関しては、Appleは確かに一部の企業よりも優れた実績を誇っています。そして、同社は長年にわたり、Googleなどの企業のようにユーザーの情報を金銭化しようとはしていないことを強調してきました。
クラウド内の個人情報に誰かがアクセスするリスクは常に存在します。
Apple は今週、データ セキュリティの概念を 2 倍、3 倍、あるいは 4 倍に強化し、iPhone 15 Pro を動かす A17 Pro システム オン チップ (SoC) と Apple Watch Series 9 を動かす S9 システム イン パッケージ (SiP) の両方の機能を強調しました。これらの機能は、ユーザーの最も個人的な健康情報をローカルに保存し、クラウドから完全に切り離すことで、個人データのセキュリティを強化します。
鍵となるのは、両システムのニューラル エンジン コンポーネントの機能強化です。このコンポーネントは、両システムで機械学習 (ML) 機能を管理する部分です。
デバイスにデータを保存する
イベント中、AppleのApple Watch製品マーケティングディレクターであるDeidre Caldbeck氏が、S9チップの仕組みについて説明しました。
「強力な新しいニューラルエンジンのおかげで、Siriへのリクエストはデバイス上で処理されるようになり、より高速かつ安全になりました」とカルドベック氏は述べた。「つまり、『Siri、屋外ウォーキングワークアウトを開始して』といった最も一般的なリクエストは、クラウドに送信する必要がなくなり、Wi-Fiや携帯電話の接続状況が悪くても速度が低下することはありません。」
さらに、カルドベック氏は、Siriの健康に関する問い合わせはS9によってデバイス上で処理されるため、睡眠スケジュール、投薬情報、トレーニングルーチン、月経周期データなどの個人の健康データを記録および表示するためにクラウド間で往復データを移動する必要がなくなると説明した。
SiriのヘルスデータはクラウドではなくApple Watch S9で処理される
イベントの後半では、Appleのシリコンエンジニアリンググループ担当副社長であるスリバラン・サンタナム氏が、カルドベック氏のコメントの一部を繰り返し、iPhone 15 ProのA17 Proチップの仕組みを説明した。
「ニューラルエンジンは、個人データをクラウドに送信することなく、デバイス上で機械学習を活用します」とサンタナム氏は述べた。彼は、セキュリティよりも利便性を重視する例を挙げて説明を続けた。この機能により、入力の自動修正機能の精度が向上したり、写真に写っている人物の背景を隠したり、さらにはパーソナルボイスを作成したりすることが可能になったりする。
いずれにせよ、重点は同じです。新しいS9プロセッサとA17 Proプロセッサはどちらも、オンチップでより多くの処理を実行し、データをクラウドではなくデバイス上に保存します。
Appleのニューラルエンジンの内部
AppleはiPhone 8とiPhone Xを発売した際にA11チップとともにNeural Engineを導入し、それ以来ずっとApple Siliconの一部となっている。
A17 ProはM2の2倍のニューラルエンジン性能を備えています
Appleはプレスリリースやイベントの台本で「人工知能」といった用語を徹底的に避けている。その理由は容易に理解できる。この用語は政治的な含みがあり、意図的に曖昧にされているからだ。「ニューラルエンジン」も、AIではないにせよ、それと似たようなものを暗示しているため、曖昧さは変わらない。
結局のところ、テクノロジーの呼び方が何であれ、機械学習の効率化が目的です。AppleのNeural Engineは、一般的にニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）と呼ばれるコンピューティングコアのクラスターです。
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）がグラフィックス情報の表示と処理を高速化するために設計された特殊なシリコンであるのと同様に、NPUは機械学習（ML）アルゴリズムと関連データの処理を高速化します。どちらも、大量の高度に並列化されたデータ処理を迅速かつ効率的に行うことを目的とした、より汎用的なCPUの設計とは異なります。
iPhone 15 ProのA17 Proチップには16個のコアを持つNeural Engineが搭載されており、これは新しいMacモデルに搭載されているM2およびM2 Maxチップに搭載されているNeural Engineと同じコア数だ。
M2 ニューラルエンジンは 1 秒あたり 158 億回の演算を処理できますが、サンタナム氏は A17 Pro の方がはるかに高速であることを確認しました。
「ニューラルエンジンは機械学習モデルに対して最大2倍の速度を実現し、1秒あたり最大35兆回の演算処理が可能になった」とサンタナム氏はA17 Proについて述べた。
エッジコンピューティングをデバイスに直接
クラウド コンピューティングの世界的な傾向は、特定の地理的領域に集まったモノリシック データ センターからデータとコンピューティング機能を移動し、ユーザーが機能を必要とする場所の近くに配置するエッジ ネットワークの開発を重視し続けています。
これにより、クラウドコンピューティングサービスは、はるかに高速なパフォーマンスと、データパケットの往復時間を短縮することで大幅に低いレイテンシを実現できます。実際、この機能は、いわゆる「メタバース」（Appleは決して口にしない言葉ですが）を開発者の構想通りに機能させるために極めて重要です。
ある意味、Appleが自社製チップに機械学習機能を開発していることは、データをユーザーに近づけるというAppleの姿勢を反映していると言えるでしょう。イベントでApple幹部らが指摘したように、デバイスに機械学習機能を搭載することで、セキュリティの強化とパフォーマンスの高速化の両方が実現します。
その点では、データプライバシーの側面は後付けのように思えるかもしれません。しかし、これはAppleが示唆するメッセージの核心部分です。つまり、あなたのデータはAppleのデバイス上では他のデバイスよりも安全であるということです。
結局のところ、これは、途中で自分の個人情報を誰が見るか心配している消費者にとって大きな勝利です。
