Microsoft、350億パラメータの推論モデル「MAI-Thinking-1」を発表

Microsoft初の自社製推論モデルが、蒸留に頼らずにエンタープライズベンチマークでAnthropicやOpenAIに挑戦。

Microsoft Corp.は火曜日、Build 2026カンファレンスにおいて、350億のアクティブパラメータを備えた自社初の専用推論モデル「MAI-Thinking-1」を発表し、エンタープライズAI市場でAnthropicのClaudeやOpenAIのGPTファミリーに真っ向から挑戦する構えを見せた。

「MAI-Thinking-1は、複雑なマルチステップ指示、長文脈推論、コード生成に優れるよう設計されました」と、Microsoft DeveloperのCMO兼GitHubのCOOであるKyle Daigle氏は、基調講演に先立つメディアブリーフィングで述べた。

このモデルは、他社モデルからの蒸留には頼らず、商用ライセンスデータのみを基にゼロから構築され、128,000トークンのコンテキストウィンドウを備えている。Microsoftによれば、独立した評価機関は本モデルをAnthropicのClaude Sonnet 4.6よりも高く評価しており、コーディングベンチマーク「SWE Bench Pro」ではClaude Opus 4.6に匹敵する性能を示している。また、同社は画像生成、文字起こし、音声、コードにわたる6つの追加モデルも発表した。

今回の発表は、Microsoftが自社AI開発に最も深く踏み込んだものであり、両社が提携関係を再交渉した後、OpenAIへの依存度を低減する動きとなる。約33倍の予想利益で取引されているMicrosoft株は、自社モデルにより同社がコミットしている約130億ドルの年間AIインフラコストが削減されれば、恩恵を受ける可能性がある。

フルモデルファミリーが形成される

推論モデルに加えて、Microsoftはテキストから画像を生成・編集する「MAI-Image-2.5」およびFlashバリアントを発表。これらはすでにPowerPointやOneDriveで利用可能となっている。競合する文字起こしモデルよりも5倍高速とされる「MAI-Transcribe-1.5」は、43の言語に対応する。15の言語と複数の音声オプションを追加した「MAI-Voice-2」とそのFlashバリアント、そして推論効率に優れたコーディングモデル「MAI-Code-1-Flash」は、GitHub CopilotおよびVisual Studio Codeに直接統合されている。

すべてのモデルは、最終的にMicrosoft Foundryおよび「MAI Playground」と呼ばれる新環境を通じて提供される予定である。ラインナップの幅広さは、単一のフラッグシップモデルに依存するのではなく、推論やコーディングからマルチモーダル生成に至るまで、AIスタック全体をカバーするというMicrosoftの意向を示している。

ハードウェアとエージェントがリーチを拡大

また、Microsoftは、ユーザーの入力待ちをすることなく、TeamsやOutlookを通じてスケジュール調整、会議準備、日常業務を処理するプロアクティブなパーソナルエージェント「Scout」を発表した。Scoutは火曜日からFrontier顧客向けに展開が開始される。ハードウェア面では、NvidiaのRTX Sparkチップを搭載した「Surface RTX Spark Dev Box」が発表された。最大1ペタフロップスのAI演算能力と128ギガバイトのユニファイドメモリを備え、最大1200億パラメータのモデルをローカルで実行できる。米国で年内に出荷予定である。

同社は、Windowsを「Microsoft Execution Containers」という新しいサンドボックスシステム（現在プレビュー版）を通じてエージェントネイティブなランタイムとして再定義し、科学的研究プラットフォーム「Microsoft Discovery」を一般提供開始した。

モデル開発への垂直統合により、MicrosoftはOpenAIへの依存度を低減している。両社のパートナーシップは最近再編成され、結びつきが緩和されている。MAI-Thinking-1がベンチマークでの主張を実証できれば、エンタープライズAIの調達がサードパーティのAPIプロバイダーからMicrosoftのAzureプラットフォームへと移行する可能性がある。Microsoftのトレーニングインフラの多くをNvidiaのH100およびB200 GPUが支えており、どのモデルが勝利しても、継続的な設備投資の増加からNvidiaは恩恵を受ける立場にある。MicrosoftのAzure AI収益は直近四半期に前年同期比157%増加しており、自社モデルによりトークンあたりの推論コストが削減されれば、マージン改善につながる可能性がある。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。