数週間前、マイクロソフトはCopilot+ PCを発表するイベントを開催しました。これらの製品は、 40TOPS（1兆演算/秒）の演算能力を誇る強力なNPUを搭載したSnapdragon X EliteおよびX Plusチップセットを搭載し、競合製品との差別化を図っています。NPUの性能を実証するため、このソフトウェア大手はRecallも発表しました。これは、自動的にスナップショットを撮影し、日々のPCワークフローのタイムラインを作成するアプリです。このタイムラインでは、スナップショットに直接表示されるテキストを検索したり、さらに印象的なのは、シンプルな視覚的な説明を使って検索したりできる点です。NPUのおかげで、すべてのインデックス作成とデータ処理はローカルで実行できます。
Recallは様々な理由から瞬く間に話題となりました。ある人は、Recallをゲームチェンジャーと捉え、かつてないほど簡単に以前のアクティビティに戻れるようにするものだと考えています。一方で、プライバシーリスクだと考える人もいます。結局のところ、Recallはスクリーンショットを豊富に含んだ、コンピューターの使用履歴と習慣に関する非常に便利なデータベースを作成するのです。
最終的に大きな疑問が浮かび上がりました。Recallを現在のハードウェアで試す方法はあるのでしょうか？ Copilot+ PCは確かに非常に高性能に見えますが、価格が高すぎるのが難点です。しかも、この記事の執筆時点ではまだ発売されていません。
- ハードウェア要件チェックを傍受して、PC が Recall 対応であると宣言する
- リコールがスナップショット内のテキストやビジュアルコンテンツを処理するために使用する「AIコンポーネント」（機械学習モデル）をインストールする
ハードウェア要件のチェックをトレースし、どのWindowsコンポーネントがそれを実行しているかを把握した後、私はある計画を思いつきました。すべての要件が満たされているかのように見せかけるカスタムコンポーネントを作成し、すべてのチェックをそのコンポーネントにリダイレクトするのです。その要件が満たされると、リストに新しいクイックアクションが表示されるようになりました。
これは、デフォルトではリコールが無効になっており、ユーザーが設定アプリで有効にする必要があることを示しています。
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トグルスイッチをオフからオンに切り替えると、フライアウトの「Open Recall」ボタンが点灯し、メインインターフェースにアクセスできるようになりました。ここで前述のAIコンポーネントが活躍します。
このフローは、Microsoft のサーバーでホストされているコンポーネントを動的にダウンロードすることを想定していますが、執筆時点ではファイルはまだ公開されていないため、エラーが発生します。
幸運なことに、MicrosoftはWindows 11バージョン24H2をOEM向けにリリースする一環として、関連コンポーネントをパートナーチャネルに公開しました。多くの開発者がアクセスできるようになりましたが、現時点ではArm64バージョンのみです。Recallの愛好家の間で噂はすぐに広まり、モデルはすぐに誰でも見られるようにアップロードされました。
不思議なことに、公式OEMパッケージにはインストーラーが付属しておらず、メタデータと謎めいたファイル名のファイルが数十個ほど入っているだけです。ありがたいことに、これらのファイルを理解するのはそれほど難しくなく、少しファイルにラベルを付けただけで、モデルを登録してインストールできました。
もう一度再起動し、MLモデルが初回の初期化を実行するまで数分待つだけで完了しました。Recallは完全に機能するようになりました。
私の Samsung Galaxy Book2 Go 5G ラップトップの控えめなスペックでも、Recall のパフォーマンスはかなり良好です。
- Snapdragon 7c+ Gen 3 (4x Cortex-A78 @ 2.40 GHz、4x Cortex-A55 @ 1.50 GHz)
- 3.4 GBの使用可能RAM
- 256GB SSD
スナップショットの作成は瞬時に行われ、スナップショットからテキストとビジュアルコンテンツを抽出する「Screenray」プロセスは1秒もかからず、タイムラインのスクラブも楽々と完了しました。パフォーマンスの低下が感じられるのは、スナップショット全体を検索する時だけです。スナップショットは既に分析済みで、データはデータベースに保存されているにもかかわらず、結果が表示されるまでに約6秒ほどかかります。
では、NPU 要件は単なる虚偽なのでしょうか？もちろん、そうではありません。NPU なしでも動作できる機能が、NPU を活用してワークロードを分散し、より高性能で満足度の高いエクスペリエンスを提供できないということではありません。専用 GPU が良い例えです。もちろん、統合型 GPU だけでも十分ですが、専用 GPU にするとその違いははっきりと分かります。
興味深いのは、現世代のArm64 SoCにもNPUが搭載されているということです。タスクマネージャーに表示されないからといって、搭載されていないわけではありません。Recallエクスペリエンスパッケージには、データの最適な処理方法を決定するために、NPUDetectというコンポーネントが含まれており、PCに搭載されているNPUの世代を判別できます。様々なテストを実施した結果、これらのSoCに関するデータを収集することができました。
- スナップドラゴン 7c+ 第3世代
- Snapdragon コンピューティング プラットフォーム (8cx Gen 3、Windows 開発キット 2023)
- アンペアアルトラ
これらはすべてNPU第2世代SoCとして検出され、AIワークロードマネージャーはそれらを活用することに成功しています。また、仮想マシンで作業中に、NPUなしのパスをうっかりテストしてしまいました。Arm64仮想マシンでは、Recallをそのまま使用することはできません。検出プロセスはホストSoCをNPU搭載SoCとして認識しますが、仮想マシンが分離されているため、NPUを使用しようとするとRecallのバックグラウンドプロセスがクラッシュします。検出プロセスにパッチを適用し、仮想マシンにNPUが存在しないものとして扱うようにすることで、Recallを仮想マシンでも動作させることができました。パフォーマンスはベアメタルのSnapdragon 7c+ Gen 3と同等で、かなり良好なパフォーマンスです。
Arm64ハードウェアをお持ちで、Recallを試してみたいという方は、私が作成したツールが公開されていますので、ぜひご覧ください。こちらのGitHubリポジトリからダウンロードできます。ランディングページに記載されているガイドに従って、前提条件を満たしているかご確認ください。
Arm64ハードウェアをお持ちでないけれど、Recallをすぐに試してみたいという方は、エミュレーションガイドをご利用いただけます。最新のハードウェアをエミュレートするには、時間と多くの計算リソースが必要になるだけでなく、コマンドラインでの複雑な操作も必要となるため、ある程度の学習が必要です。とはいえ、まずは仮想Arm64ハードウェアを入手したい場合は、このオプションをご利用いただけます。
すべてのファイルの準備ができたら、コマンドプロンプトからインストーラーを実行し、自動的に有効化プロセスが進むのを待つだけです。再起動すれば、Recall が使えるようになります。
メイン コンピュータで Recall を永続的に実行する予定がない場合でも、この方法は、革新的でありながらも物議を醸している機能について詳しく知るための良い方法となります。
Albacoreは、Windows関連のあらゆる分野（新旧問わず）に特化したソフトウェア開発およびリバースエンジニアリング会社です。彼らは、今後登場する機能の秘密を解き明かすことはもちろん、忘れ去られたベータ版を深く掘り下げ、本来実現可能だった機能や、何十年もの間気づかれずにいた機能に光を当てることにも力を入れています。
