【ITニュース解説】Apple announces AirPods Pro 3 with ‘world’s best ANC’ and heart rate sensing

Appleが発表した新型ワイヤレスイヤホン「AirPods Pro 3」は、前モデルから3年ぶりとなる大幅なアップデートであり、多くの注目すべき新機能が搭載されている。特に重要なのは、心拍数センサーの搭載、アクティブノイズキャンセリング性能の向上、そしてリアルタイムでのライブ翻訳機能である。これらの機能は、イヤホンが単に音楽を聴くための道具から、より多機能なパーソナルデバイスへと進化していることを示している。ここでは、これらの新機能がどのような技術によって実現されているのか、システム開発の観点から解説する。

まず、新たに搭載された心拍数センサーについて考える。イヤホンで心拍数を測定するというアイデアは、耳が測定に適した部位であることに起因する。耳の周辺、特に耳珠と呼ばれる部分は皮膚が薄く、毛細血管が集中しているため、一般的にスマートウォッチで用いられる手首での測定よりも、安定して正確な血流データを取得しやすいという利点がある。この測定には、多くの場合「光電式容積脈波記録法（PPG）」と呼ばれる技術が用いられる。これは、イヤホンに内蔵されたLED光を皮膚に照射し、血液中のヘモグロビンが特定の波長の光を吸収する性質を利用して、血流の変化を光学センサーで検知する仕組みである。心臓が拍動して血流が増加すると光の吸収量が増え、逆に血流が減少すると吸収量が減る。この光の吸収量の周期的な変化を捉えることで、心拍数を算出する。システムとしては、センサーが取得したアナログ信号をイヤホン内部のチップがデジタルデータに変換し、リアルタイムで処理する。そして、そのデータはBluetooth Low Energy（BLE）などの省電力な通信規格を用いて、ペアリングされたiPhoneへと送信される。iPhone側では、ヘルスケアアプリケーションがこのデータを受け取り、ユーザーが視覚的に確認できる形でグラフ表示したり、過去のデータと比較したり、運動の記録と紐づけたりする。このように、センサーデバイス、データ処理プロセッサ、無線通信、そしてスマートフォンアプリケーションという複数の要素が連携することで、一つの機能が実現されているのである。

次に、大幅に性能が向上したとされるアクティブノイズキャンセリング（ANC）技術について解説する。ANCの基本的な原理は、外部の騒音を物理的に遮断するのではなく、音波で打ち消すことにある。まず、イヤホンの外側に搭載されたマイクが、周囲の騒音を拾う。次に、イヤホン内部のプロセッサがその騒音の音波を瞬時に分析し、波形が正反対となる「逆位相」の音波を生成する。そして、その逆位相の音をイヤホンのスピーカーから再生する。すると、元の騒音の波と逆位相の音の波が干渉し合い、互いに打ち消し合うことで、ユーザーの耳には騒音が届きにくくなる。この一連の処理は、ミリ秒単位の極めて短い時間で完了させる必要がある。今回の性能向上は、いくつかの技術的進歩によって支えられていると考えられる。一つは、内蔵プロセッサの処理能力の向上である。より高性能なチップを搭載することで、より複雑で広範囲な周波数のノイズに対して、より正確な逆位相の音波を、より低遅延で生成できるようになった可能性がある。また、ノイズを集音するマイク自体の性能向上や、マイクの配置の最適化も貢献しているだろう。さらに重要なのが、ソフトウェア、特にノイズキャンセリングを制御するアルゴリズムの進化である。機械学習などを活用し、例えば人の声や緊急車両のサイレンのような重要な音は通しつつ、電車の走行音や空調のファンノイズといった継続的な環境騒音だけを選択的に除去するなど、状況に応じて最適なノイズキャンセリングを自動的に適用する機能が洗練された可能性が高い。これは、リアルタイム信号処理という、システム開発における重要な分野の応用例と言える。

最後に、ライブ翻訳機能について見ていく。この機能は、異なる言語を話す人同士の円滑なコミュニケーションを支援するものである。その仕組みは、複数の高度な技術の連携によって成り立っている。まず、ユーザーが話した言葉をAirPodsのマイクが音声データとして収集する。この音声データは、デバイス上で「音声認識（Speech-to-Text）」技術によってテキストデータに変換される。次に、このテキストデータがインターネット経由でAppleのサーバーに送信され、そこで「機械翻訳（Machine Translation）」エンジンによって相手の言語に翻訳される。翻訳されたテキストデータは再びデバイスに送り返され、今度は「音声合成（Text-to-Speech）」技術によって自然な音声に変換されて、相手のAirPodsから再生される。この一連の流れを、会話のテンポを損なわないよう、ごくわずかな遅延で実行する必要がある。この低遅延を実現するためには、クラウド上のサーバーとの通信を効率化するだけでなく、音声認識や簡単な翻訳処理の一部をiPhoneやAirPods本体のプロセッサで行う「エッジコンピューティング」のアプローチが重要となる。クラウドの強力な計算能力と、デバイス上での高速処理を組み合わせることで、リアルタイム性の高い翻訳体験を可能にしている。この機能は、音声処理、自然言語処理、クラウドコンピューティング、ネットワーク通信といった、現代のソフトウェアエンジニアリングに不可欠な技術が統合された典型的な例である。

AirPods Pro 3は、ワイヤレスイヤホンが単なる音楽再生デバイスから、私たちの健康を管理し、コミュニケーションを補助する多機能なウェアラブルコンピュータへと進化していることを明確に示している。心拍数センサーによる生体データの取得、高度な信号処理とアルゴリズムによる静寂の創出、そしてAIとクラウド技術を駆使したリアルタイム翻訳。これらの機能はすべて、ハードウェアとソフトウェアが緊密に連携して初めて実現される。システムエンジニアを目指す者にとって、このような製品は、センサー技術、データ通信、リアルタイム処理、機械学習、クラウド連携など、学ぶべき技術要素が凝縮された絶好のケーススタディとなる。一つの製品の裏側にある複雑なシステムの動きを理解することは、将来的に自分がどのようなシステムを構築したいかを考える上で、大きな指針となるだろう。