Windows 11 は 10 月に Copilot+ PC で Recall AI テストを再開します

Windows 11 は 10 月に Copilot+ PC で Recall AI テストを再開します
  • マイクロソフトは10月にWindows Recallのテストを開始する予定。
  • この機能は、Copilot+ PC のプレビューとして利用可能になります。
  • 同社は新たな変更について具体的な詳細は明らかにしていない。

マイクロソフトは、Windows 11 の Recall AI 機能を放棄したわけではない。同社は現在、この機能を 10 月にテスター向けのプレビューとして提供することを発表している。当初、このソフトウェア大手は、Copilot+ PC の主なセールスポイントとして Recall を提供したいと考えていたが、セキュリティ上の懸念からこの機能は実現せず、ARM ベースのデバイスは最も期待されていた機能なしで出荷が始まった。

同社は、Surface と Windows のプレス イベントで初めて Windows Recall を披露しました。しかし、イベントの直後、スナップショットとデータベースは簡単にアクセスでき、クリア テキストで保存されるため、ハッカーがこのデータをターゲットにして悪意のあるアプリケーションを使用して情報をスクレイピングすることが容易になり、この機能には多くのセキュリティ リスクがあることが判明しました。

セキュリティとプライバシーに関する懸念を受けて、マイクロソフトは 6 月 13 日に Windows 11 のプレビュー ビルドからこの機能を削除し、この機能が信頼できるエクスペリエンスを提供できることを確認するにはさらに時間がかかると述べました。しかし、数か月後、同社は 10 月に新しいプレビューをリリースすることを約束しましたが、これは Copilot+ PC を使用するテスターのみを対象としています。

Windows Recall は、AI を使用してアプリケーション間のすべてのアクティビティを追跡する機能です。これにより、コンピューターで実行したすべての操作を「Recall」アプリを通じて自然言語で検索できるようになります。このアプリはタイムラインのようなインターフェイスを使用して、事実上あらゆるものを検索できるようにします。

Copilot+ PC での Windows リコール
Copilot+ PC での Windows リコール / 画像: Mauro Huculak

同社は遅延の詳細については明らかにしていないが、セキュリティは最優先事項であり、10月に詳しい情報が公開される予定だとしている。また、この機能はプレビューとしてのみ利用可能となるため、2024年のどこかの時点でリリースされるのか、それともユーザーが2025年まで待たなければならないものになるのかは不明だ。

変更の一環として、システムはセマンティック データベースを暗号化された状態で維持するようになることが予想され、ユーザーは Windows Hello 認証オプションを使用して「Recall」アプリのロックを解除し、情報にアクセスする必要があります。

Windows Hello でリコールにサインイン
リコールのための Windows Hello サインイン / 画像: Microsoft

Windows Recall はデフォルトで有効にならないことに注意してください。代わりに、手動でオプトインする機能となり、いつでも Recall をオフにすることができます。さらに、この機能がコンピューター上で実行されている場合は、常にシステム アイコンが表示されます。

サインインポップアップをリコール
サインインポップアップをリコール

Microsoft が Windows Recall 機能を発表して以来、Apple や Google などの他の企業も、異なるアプローチで同様のエクスペリエンスに取り組んでいます。

たとえば、Google はAndroid 向けの「スクリーンショット」を発表しました。これは、コンピューターで行ったすべての操作のスクリーンショットを撮るのではなく、デバイス上の AI のみを使用して、スマートフォンで撮ったスクリーンショットを分析し、スクリーンショットを撮ったときにキャプチャしたい内容を思い出しやすくする機能です。

一方、Apple はすでにApple Intelligenceと呼ばれる AI 機能スイートを発表しており、とりわけ、携帯電話やアプリケーション間でユーザーが何をしているかを調べて、ユーザーに代わってアクションを起こすことができます。また、Windows Recall と同様に、Apple Intelligence はデバイス上のセマンティック データベースを作成し、アプリケーション間で個人データを整理し、言語モデルがユーザーを最適にサポートできるようにします。

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