マイクロソフトは10月9日(金)、高速な意思決定という一つの特定の用途のために構築された新しい人工知能モデルを発表した。このモデルは「Microsoft-Decision-1」と呼ばれ、長文の回答を書くのではなく固定された選択肢の中から選ぶように設計されており、同社によるとOpenAIのGPT-6 Solの35倍の速度で意思決定を行うという。また、約15万問に及ぶ36のベンチマークで最高の精度を記録し、価格は入力トークン100万あたり0.042ドル、出力トークンは無料であるとマイクロソフトは述べている。

マイクロソフトのサティア・ナデラCEOはX(Twitter)でこの発表を行った:

Introducing Microsoft-Decision-1, our new model for fast decision-making. It delivers top performance on structured decision tasks, outperforming both LLMs and other decision models in latency and quality. We're already testing it across Microsoft for everything from incident… pic.twitter.com/M3fAOD90r6

— Satya Nadella (@satyanadella) 2026年10月9日

この投稿でナデラCEOは、同モデルが構造化された意思決定タスクで最高のパフォーマンスを発揮し、レイテンシと品質の両面で大規模言語モデルおよび他の専用意思決定モデルを上回っていると述べた。さらに、マイクロソフトはすでに社内全体で同モデルをテストしており、初期のユースケースには技術インシデント対応やAI回答の品質管理が含まれると付け加えた。

速度と設計

マイクロソフトによると、Microsoft-Decision-1はOpenAIのGPT-6 Solの35倍の速度で動作する。同社自身のテストでは、Quyet-1.0-Largeという競合の意思決定モデルの4.5倍の速度で動作したという。

Microsoft-Decision-1は典型的なチャットボットではない。詳細な文章による回答を生成するのではなく、はい/いいえの回答、選択式、評価尺度といった固定された選択肢の中から選択を行う。この特化性が、自由な回答を生成する一般的なLLMと同モデルを区別する要素となっている。

XユーザーのAfiz(@itsafiz)によるこの発表を取り上げた投稿には、追加の技術的詳細が示されている:

Meet Microsoft-Decision-1 by @Microsoft A small model built for one job: fast decisions Routing, classification, agent controls, AI judging. It returns a calibrated probability for every option. → Post-trained from Qwen3.5-9B → 35x faster than GPT-6 Sol → 4.5x faster than… pic.twitter.com/7jzxnhT18I

— Afiz ⚡️ (@itsafiz) 2026年10月9日

この投稿によると、同モデルはQwen3.5-Bからポストトレーニングされており、各選択肢に対して較正された確率を返す。想定される用途は、ルーティング、分類、エージェント制御、AI判定など多岐にわたる。

企業の活用方法

企業はこのツールを、カスタマーサポートのチケットの仕分けや、優先的に対応すべき技術的問題の判定に活用できる。また、他のAIシステムの回答が一定の品質基準を満たしているかを確認することも可能で、このプロセスは「AI判定(AI judging)」と呼ばれることがある。各選択肢に確率が付与されるため、チームはその選択に基づいて行動する前にモデルの確信度を確認できる。

マイクロソフトは、AIシステムがより長期の作業を担うようになるにつれ、このような単純なタスクの重要性が増していると述べている。意思決定のたびに時間がかかるため、より高速なモデルはプロセス全体の speeds を上げることができる。

ベンチマークと価格設定

同社は約15万問をカバーする36のベンチマークでテストを実施した。マイクロソフトによると、Microsoft-Decision-1はテストされたすべての選択肢の中で最高の精度を記録したという。

価格は入力トークン100万あたり0.042ドルに設定されており、出力トークンは無料。マイクロソフトは、一部の社内テストにおいて最大200倍のコスト削減になると述べている。この価格構造は、回答が長い生成テキストではなく固定された選択であるという同モデルの形式に合致している。

マイクロソフト自社製品でのテスト

ナデラCEOは、マイクロソフトがすでに自社のチーム内でこの技術を活用していると述べた。一つのユースケースは技術インシデント対応であり、もう一つはAI回答の品質管理である。

Xboxリサーチチームは、アンケート調査、Steam、ソーシャルメディア投稿から収集した1万件を超える顧客コメントのレビューに同モデルを使用した。マイクロソフトによると、その結果は品質面でGPT-6 Solと同等でありながら、14倍以上高速で、実行コストは約200分の1だったという。

Copilotチームもこのシステムをテストし、AI生成応答の品質確認に使用した。マイクロソフトによると、同モデルは別の高度なAIモデルの約100倍の速度で同等の結果を提供した。どちらの社内試験も、マイクロソフトが強調する同じトレードオフ、すなわち意思決定型の作業において大型モデルの品質を維持しながら、実行時間とコストを削減することを示している。

開発者はMicrosoft Foundryを通じてMicrosoft-Decision-1にアクセスできる。同社はまた、開発者をさまざまなAIモデルにつなぐプラットフォームであるOpenRouterを通じても提供する計画だ。

アナリストの株価見通し

ウォール街のアナリストは現在、マイクロソフト株を「Strong Buy(強い買い)」と評価している。これは過去3ヶ月間で36件の買い評価と1件のホールド評価に基づくものだ。平均目標株価は1株あたり586.14ドルで、現在の水準から約9.3%の上昇余地を示している。

マイクロソフトは、Decision-1のテストを社内チームを超えて拡大する時期については明らかにしていない同社は、モデルの速度と精度を向上させるための更新を継続的にリリースしていくと述べている。OpenRouterへの掲載が実現すれば、Microsoft Foundryを超えたアクセスも拡大する見込みだ。

この記事はもともとCoinに掲載されたものです。