Appleは、合成データに依存していた従来のAI訓練手法に限界を見出し、ユーザーの実データを活用したApple Intelligenceの改善計画を提示した。2025年4月発表の技術論文では、Differential Privacyを用いた匿名化処理によって、ユーザーのプライバシーを守りつつモデル精度を向上させる戦略が詳述されている。

Genmojiのような生成AI機能や長文要約ツールでは、実際の利用文脈に即した反応精度が課題とされ、Appleはこれに対し、デバイス上での処理や限定的な信号収集によってフィードバックを得る仕組みを設計。ユーザーのオプトインを前提とした設計である点が、他社の大規模データ収集モデルとの差異を際立たせる。

技術的・倫理的両面からの挑戦ともいえる今回の方針は、AppleのAI分野での巻き返しを狙った布石となる可能性を秘めており、今後の成果次第ではAI業界全体への波及も見込まれる。

Appleが提案する新たなAI訓練戦略の中核にある「差分プライバシー」と実データの統合手法

Appleは2025年4月、Apple Intelligenceの性能向上を目的とした新たなモデル訓練計画を明らかにした。従来は合成データに依存してきたが、今回の戦略では実際のユーザーの使用データを活用することで、より自然な出力や応答精度の向上を狙う。

その際、差分プライバシー（Differential Privacy）を用いることで、個人情報を保護したまま、匿名化された統計的傾向をAIに学習させる仕組みを導入している。この技術は、実データがデバイス外に送信されることなく、ノイズを加えた信号として処理される点で高く評価されており、Appleが提唱する「プライバシー重視のAI開発」の象徴とも言える。

論文では「Genmoji」の使用例を挙げ、ユーザーが「カウボーイハットをかぶった恐竜」のような具体的な要求を出した際、どのような生成結果が適切かを判断する上で、実使用に基づいた学習が不可欠であると強調された。

Appleが本手法により狙うのは、あくまで利用者がオプトインした範囲での安全なフィードバックループの構築であり、これはGoogleやMetaが行っている大規模なユーザーデータの収集とは一線を画す。技術と倫理の両立を試みる今回の試みは、AI設計の潮流を再定義する可能性を含んでいるが、その成果は今後の実装と検証によって慎重に見極める必要がある。

テキスト生成モデルへの応用とオプトイン型評価ループの新機軸

Appleが計画する訓練モデルの革新は、Genmojiのようなビジュアル生成AIにとどまらず、Writingツールや要約機能など、長文テキストを対象とする自然言語処理モデルにも波及する構えを見せている。特に、メールや文章作成といった日常的なユースケースにおいて、従来の合成データだけでは実態に即したモデル評価が困難であるという問題意識がある。

これに対してAppleは、まず合成的に生成した長文サンプルをオプトインしたユーザーのデバイスに送信し、それをユーザーの過去メールなどと照合して、どの程度自然かを匿名かつローカルで評価する手法を導入している。これにより、個人データを中央サーバーへ送ることなく、モデルの出力を現実的な文脈と照らし合わせて最適化できる可能性がある。

この手法は、クラウド依存を回避しつつモデル精度を高めるという意味で、他社が取り組む生成AIとは異なる戦略的立場にある。ただし、ユーザーがどこまで自らのデータ提供に同意するかという信頼構築の課題は依然として残る。Appleの名声やプライバシー方針がその鍵を握ることは間違いなく、今後の利用者動向が計画の成否を左右すると考えられる。

Source：TechRadar