Microsoft は、企業向けの低コストな生成 AI サービスへの需要が急増する中、競合システムの半額だとするサイバーセキュリティモデルとプラットフォームを導入した。

この動きは、Copilot AI システムが企業からやや控えめな反応にとどまった後、Microsoft が AI 戦略を立て直そうとしている中で行われた。また、最近相次いだエージェント型 AI の発表や、世界各地で AI データセンターを構築・運用する大規模な取り組みにも続くもので、同社がインフラ、ソフトウェア、モデルを一体化した企業向け提案を目指していることを示している。

Microsoft は、月曜日に公開した MAI-Cyber-1-Flash モデルが、Anthropic の Mythos、OpenAI の GPT-5.6 Sol、Google の Gemini 3.5 Flash Cyber を、広く使われているベンチマークで上回ったと述べた。

ルーティングモデル

このサイバーセキュリティモデルは、セキュリティ脆弱性の特定リクエストを OpenAI の 3 つの AI モデルに振り分ける仕組みで、Microsoft が 5月に公開した MDASH のマルチエージェント脆弱性特定・修復プラットフォームに組み込まれている。

MAI-Cyber-1-Flash と同時に、Microsoft は Project Perception も発表した。これはエージェント型のセキュリティプラットフォームで、MDASH 内のさまざまなセキュリティワークフローに対応するエージェント群を提供し、脆弱性の監視と修復を行う。Microsoft は、初期のソフトウェア脆弱性特定用途に加えて、今後 MAI-Cyber-1-Flash を Perception に追加し、さらに多くのセキュリティワークフローに対応させる予定だと述べた。

Microsoft のサイバーセキュリティへの取り組みは、Anthropic の Mythos モデルをめぐる騒動を受けたものでもある。同モデルは、トランプ政権によって当初は国家安全保障上の脅威とみなされ、市場から排除された。その後、Anthropic は 4月に開始した Project Glasswing に同モデルを組み込み、Mythos を一部の組織に限定した。OpenAI の主要サイバーモデルである GPT-5.6 も同様の経緯をたどった。政府による制限はなかったものの、OpenAI は 5月にこれを Project Daybreak の一部とし、承認ユーザーのみにアクセスを限定した。

「もちろん、これは『今後を見守るしかない』領域です。ただ、重要なのは Mythos [および GPT 5.6] と違って、これは誰でも利用できるという点だと思います」と、The Futurum Group のアナリスト David Nicholson 氏は述べた。「そして、トークンの消費を適切なモデルにインテリジェントに振り分けるので、かなり低コストになります」

MAI-Cyber-1-Flash は現在、OpenAI の GPT-5.4、GPT-5.4、GPT-5.3-Codex 上に構築されている。これらはいずれも、推論、コーディング、エージェント型ワークフローなどの生成 AI 機能に加え、サイバーセキュリティ機能も提供している。

Nicholson 氏によると、MAI-Cyber-1-Flash は実質的にルーティングモデルであり、Mythos や GPT-5.6 のような専用サイバーセキュリティモデルではなく、特定のセキュリティタスクに対して最も低コストのモードを選択する。彼はそれらのシステムを、高級で非常に高価なスポーツカーになぞらえた。

「彼らは『モデル間でこうした裁定を行い、適切な仕事には適切なモデルを選ぶ。だから最高額を払う必要はない』と言っているのです」と同氏は述べた。

Microsoft Security

Nicholson 氏は、Microsoft が長年強みとしてきた企業向けソフトウェアセキュリティも活用していると述べた。Microsoft は企業 IT に広く浸透しているため、そのプラットフォームは大きな攻撃対象領域を生み出しており、長年にわたりサイバー攻撃の標的となってきた。一方で Microsoft は、自社ソフトウェアを保護するための強力なセキュリティ機構も構築してきた。

Forrester のアナリストである Allie Mellen 氏は、赤、青、緑のチームエージェントを備えた Project Perception が、異なるチームのエージェントを調整するモデル周辺のハーネスを提供していると述べた。

「これは、これらのエージェントのオーケストレーションを担い、品質とコストのバランスが最もよいモデルを選択し、システムに適切なコンテキストを与えて最良の結果を得られるようにしています」と同氏は述べた。「エージェント型システムの構築で本当に難しいのはモデル自体ではなく、その周辺のハーネスです。Microsoft はこの包括的なシステムを製品として提供しており、ユーザーは時間、リソース、設計工数を節約できます」

Mellen 氏と Nicholson 氏はまた、Microsoft のアプローチは垂直統合の恩恵を受けていると述べた。

「Microsoft は独自のモデルを発表しているため、スタック全体をより細かく制御できます」と Mellen 氏は述べた。「自社のデータと専門知識に基づく独自モデルにより、Microsoft のデータについて推論するのに最適であり、自社製品との整合性も最も高くなります」