【ITニュース解説】Hush: I Hid 10 Emergencies in My Own Notifications. An On-Device Gemma OS Found All 10.

現代社会では、スマートフォンやパソコンが常に通知を発し、私たちの集中力を奪う大きな問題となっている。仕事中に重要なタスクに取り組んでいるときも、病院からの緊急連絡や銀行の不正請求など、見逃せない情報があるかもしれないという不安から、通知を完全にオフにすることも難しい。このような状況を解決するために開発されたのが「Hush」というシステムだ。

Hushは、あなたのデバイス上で動作する「アテンションオペレーティングシステム」と表現される。これは、あなたが受け取るすべての通知（例えば、macOSの通知、WhatsApp、Slack、Teamsのメッセージ、SMS、そしてIMAP形式のメールなど）を自動的に収集し、その内容を分析してくれるソフトウェアだ。その目的は、毎日大量に届く通知の中から本当に重要なものだけを選び出し、それ以外はあなたの集中を妨げないようにすることにある。

Hushの最大の特徴は、すべての処理があなたのデバイス内、つまり手元のパソコンやスマートフォンで完結する点にある。これは「100%ローカル、オンデバイス」と呼ばれ、通知の内容がインターネット上の外部サービスに送られることが一切ないため、個人のプライバシーが最大限に保護される。通知には、銀行の残高や二段階認証のコード、医療に関する情報、家族とのプライベートなやり取りなど、非常に機密性の高い情報が含まれることが多いため、このプライバシー保護は非常に重要だ。

Hushの核となる技術の一つが、AIモデルの「Gemma 2B」だ。これはGoogleが開発したオープンソースの小型AIモデルで、Hushでは「Ollama」というツールを使って、あなたのパソコンのCPUやグラフィックボード上で直接動かす。クラウドサービスを利用しないため、インターネット接続がなくても動作し、利用料もかからない。Gemma 2Bは、届いた通知の内容を読み解き、「緊急度」（0.0から1.0までの数値で表現される）、「カテゴリ」（健康、お金、人物、期限、仕事、プロモーションなど）、そして「期限のタイムスタンプ」という三つの情報を抽出する役割を担う。ただし、AIモデルはあくまで内容を分類するだけで、通知を「鳴らすか鳴らさないか」といった最終的な判断は、別の仕組みで行われる。

なぜAIに直接判断させないのか、それには重要な理由がある。AI、特に「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれる種類のものは、時に「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしいが事実とは異なる情報を生成することがある。もしAIが勝手に「緊急ではない」と判断して重要な通知を無視したり、「緊急だ」と誤って判断して不要なアラートを鳴らしたりしたら、それは大きな問題になる。そこでHushでは、「決定論の境界」という厳格なルールを設けている。AIは通知の内容を分類する「セマンティック分類」のみを行い、最終的な判断、つまり通知をどう扱うかの「数学的なスコア計算」は、Pythonというプログラミング言語で書かれた、予測可能で明確なロジックによって行われる。

この数学的なスコアは、「緊急度」に「結果乗数」と「期限減衰」を掛け合わせることで計算される。例えば、健康に関する通知には高い結果乗数（1.00）が設定され、お金に関する通知には少し低い乗数（0.90）、プロモーションの通知には非常に低い乗数（0.05）が割り当てられる。また、「期限減衰」という要素は、通知の期限が迫るにつれてスコアを指数関数的に増加させることで、時間的な緊急性も考慮に入れる。

計算されたスコアに基づいて、通知は三つのカテゴリに分けられる。 まず、スコアが0.55以上の通知は「緊急」と判断され、あなたの集中を遮ってすぐに通知される。これには、病院への入院通知や銀行からの不正請求アラート、家族からの車の故障連絡などが該当する。 次に、スコアが0.15から0.54の通知は、「3時間ブリーフ」として扱われる。これは、すぐに知る必要はないけれど、いつか確認したい情報だ。Hushはこれらの通知を蓄積し、3時間ごとに最大4行の簡潔な要約としてあなたに提示する。 そして、スコアが0.15未満の通知は、「破棄」される。これらはほとんどの場合、重要ではないプロモーションやSNSのどうでもいい情報で、あなたの注意を引く価値がないと判断される。ただし、完全に消えるわけではなく、「透明な監査ログ」に残されるため、後で何が破棄されたかを確認することも可能だ。

Hushがこのような複雑な処理を安定して行うために、「Temporal」という技術が重要な役割を果たしている。通常のプログラムでは、パソコンの蓋を閉じてスリープ状態にすると、タイマーが停止したり、処理が中断されたりすることがある。しかしTemporalは、このような状態でもプログラムの実行状態を永続的に保存し、パソコンがスリープから復帰したときに中断した処理を正確に再開できる「耐久性のあるタイマー」機能を提供する。これにより、Hushが緊急事態を監視し続けることができる。 また、緊急通知が発報された際に「二度と通知しないエスカレーション状態機械」という機能もTemporalで実現されている。これは、緊急通知が届いてから10分以内にあなたがその通知を確認しなかった場合、一度だけ音を鳴らして警告し、それ以上繰り返し通知して煩わせることはしない、という仕組みだ。さらに、パソコンが他の重い処理をしている最中など、一時的にAIの推論に時間がかかるときでも、Temporalは自動的に処理を再試行する「指数バックオフリトライポリシー」を使って、通知の取りこぼしをゼロにする。

Hushが本当に機能するかを検証するため、開発者は「通知消防訓練ベンチマーク」というテストを実施した。これは、実際に起こりうる10件の緊急事態（例えば、病院の緊急治療室への入院、銀行の不正利用、身動きが取れなくなった姉妹の連絡、本番データベースの障害）と、5件の「偽の緊急事態」（例えば、「50%オフのフラッシュセール」、冗談めかして「緊急」と書かれたWhatsAppメッセージ、定型的な Jiraチケット）を用意し、Hushがそれらをどのように処理するかを評価するものだ。その結果、Hushは緊急事態を100%検出し（誤報なし）、偽の緊急事態を100%静かに処理することに成功したという。

このようなHushの設計思想は「オープンイノベーション」という考え方に基づいている。Gemma 2BのようなオープンソースのAIモデルを使用し、コードや計算式をすべて公開することで、ユーザーはHushがどのように動作しているかを完全に理解し、監査することができる。これにより、どの情報が通知され、どの情報が破棄されるのか、なぜそのように判断されたのかという「ブラックボックス」がなくなる。また、インターネット接続に依存しないため、外部サービスが停止してもHushは常に機能し続けることができる。

実際にテスト運用してみたところ、Hushは147件の通知やメールを、わずか3件の4行ブリーフにまとめることができた。43件のプロモーションメールや割引情報は静かに破棄され、68件の日常的なチームからの連絡は3時間ごとのブリーフにまとめられた。本当に緊急だったのは、銀行の不正請求アラートとサーバーの異常通知の2件だけで、これらは3.9秒以内に伝えられたという。 人は一度集中が途切れると、再び元の集中状態に戻るまでに平均23分かかると言われている。Hushを使うことで、毎日25回以上あった不要な割り込みがゼロになるため、1日あたり1.5時間から2時間もの集中時間を節約できると試算されている。これは、通知管理という煩わしい作業から解放され、より本質的な思考や創造的な作業に集中できることを意味する。Hushは、あなたの脳が「楽な流れ」の中に留まり続けられるように、通知の守護者となるシステムなのだ。