AppleのAI戦略発表はなぜ他社より大幅に遅れたのか 「Apple Intelligence」の真価を読み解く

　筆者が1年前にAppleのAIフレームワークを予想したときには、既にほぼ実用域に達していたOpenAIとGoogle、そしてオープンソースで存在感を高めているMetaのLLMをうまく利用していくことを想定していた。

　その後は強力なLLMとしてAnthropicのClaudeが台頭し、CohereのCommand R+の性能も注目されている。

　AIの世界は日進月歩、いや秒進分歩であり、これら3社に加え、Tencent、ByteDance、Baidu（百度）、Alibaba、Huaweiが毎週のように新技術を投入し、苛烈な戦いを繰り広げている。

　最高性能はすぐに書き換えられてしまう。だから、その最良の部分を利用できるようなフレームワークをAppleが提供し、それをユーザーが安全かつ安価に利用できるようにするだろうと考えたのだ。

　それならば、2023年6月でも可能だったろう。しかしAppleはそうしなかった。なぜか？

　ChatGPT-4oに聞いてみた。

Appleが2023年6月の時点で他社製LLM（大規模言語モデル）を採用しなかった理由について考えると、以下のような戦略的および技術的な要因が考えられます。

1. プライバシーとセキュリティの重視

Appleはプライバシーとセキュリティを非常に重視する企業です。他社製のLLMを採用することは、データの管理やプライバシー保護の観点でリスクが伴います。Appleはユーザーデータを外部に依存することなく、自社内で管理することを好むため、他社のモデルを採用しない方針を取った可能性があります。

2. カスタマイズと統合

Appleのエコシステムは、ハードウェアとソフトウェアの緊密な統合が特徴です。他社製のLLMを採用すると、Appleの製品やサービスとの統合が難しくなる可能性があります。自社で開発したモデルであれば、より柔軟にカスタマイズでき、Apple独自のエコシステムに最適化できる利点があります。

3. 技術的な優位性の確保

Appleは他社に依存せず、独自の技術を開発することで競争力を高める戦略を取ることが多いです。特にAIやLLMの分野では、技術的な優位性を確保するために自社開発を進めることで、長期的な競争力を維持しようとする意図があると考えられます。

4. コストとライセンス

他社製のLLMを採用すると、ライセンス料や使用料が発生する可能性があります。これにより、コストが増加するだけでなく、他社のビジネスモデルに依存するリスクも生じます。自社開発であれば、これらのコストを抑えることができ、長期的にはコスト効率が良くなります。