「Apple Intelligence」の登場で、Appleデバイスの使い方はどう変わる?

たとえばPagesで、架空の設定の物語を作らせて、その設定に合わせた画像を生成して挿絵にする、といった使い方も考えられています。あるいはプログラマにとっては、Swiftコードの自動補完が便利かもしれません。

こうした一連の処理を、クラウド向けに料金を払うことなく、おおよそデバイス上の処理を中心として、すばやく実現する。これがApple Intelligenceが実装されたあとの、iPhoneやMacの世界になるのです。
“Siriに聞くだけ”のデモに見る、Apple Intelligenceのスゴさ

Apple Intelligenceは、既存の生成AI競争に十分対抗できるだけのモデル群と、オンデバイス処理によるプライバシーやスピード、より広い視野を拡げれば、消費電力やネットワーク帯域に負担をかけない形で、より多くの人々がAIを活用する世界の手法を明らかにするものでした。

しかしApple Intelligenceの凄みは、既存の生成AIと肩を並べることではありません。

Appleは、デバイス上でユーザーがどんな情報に触れ、どんな情報を受け取り、アプリで何をやっているのか、という情報全てを、生成AIによる処理の対象としているのです。

これは、チャット型やプロンプト型の生成AIが持ち合わせていない、ユーザーの生活そのものに近い情報を、AIで便利にしていこうというコンセプトがあるのです。

たとえば「自分が出発時点でいる場所を、何時に出れば、空港に迎えに行くとぴったりの時間なのか?」をSiriに質問したとします。

この質問に答えるには、まず、以前家族からメールをもらっていた飛行機のスケジュールと空港の場所の情報を把握します。次に、自分のその日のスケジュールを照らし合わせる必要があります。

自分は何時にどこで予定があるのか。自宅なのか、職場なのか、テニスコートなのか。それによって、空港に迎えに行く際の出発地点が変わってきます。経路によっては渋滞があるかもしれません。

また飛行機のスケジュールも、早まったり遅れたりすることは珍しくありません。リアルタイムのフライト情報を参照すべきでしょう。

このように、我々はスマートフォンで、上のような複雑な問題を扱っています。マメな人は予めの分類と事前のリサーチで、そうでない人は場当たり的な検索によって、問題を解決しようとしているのです。

チャット型の生成AIでこの問題を解決しようとすると、さらに面倒ごとは膨らみます。膨大なメールを読み込ませて分析させてフライト情報を探させ、自分のスケジュールも読み込ませて、飛行機のスケジュールをリアルタイム検索から把握させる必要があります。忘れてはならないのは、「誰が自分の家族なのか」すら、チャットで教え込まなければならないのです。