Microsoft、自社開発7モデルを公開し外部依存を減らす

結論

MicrosoftはBuild 2026で、自社開発の7つのAIモデルを発表しました。中核は推論モデルMAI-Thinking-1で、350億の有効パラメータと25.6万トークンの文脈長を持ちます。推論、コーディング、画像、音声、文字起こしまで自社でそろえ、外部モデルへの依存を減らす狙いです。Microsoft製品を使う企業にとって、AI機能の選択肢と提供元の構成が変わる動きです。

7つのモデルの中身

GeekWire（GeekWire）の報道によると、Microsoftは長期的な自前化を掲げて7つのモデルを公開しました。中核のMAI-Thinking-1は同社が初めて手がけた推論モデルです。

MAI-Thinking-1は350億の有効パラメータと25.6万トークンの文脈長を持ち、低いトークン費用で高い性能を出すよう設計されています。Microsoftによると、商用利用が許可された清浄なデータをゼロから学習し、他社モデルからの蒸留は行っていません。同社の発表（Microsoft AI公式）では、独立した評価者による盲検テストでSonnet 4.6より好まれ、コーディングの指標SWE Bench ProではOpus 4.6と並ぶ結果を示したとしています。数学の指標AIME 25では97%に達したとされます。

残る6つのモデルは用途ごとに分かれています。コーディング向けの50億パラメータのMAI-Code-1-Flashは、Visual Studio CodeとGitHub Copilotに展開されています。画像モデルのMAI-Image-2.5はPowerPointにすでに組み込まれ、OneDriveへ順次広げられます。文字起こしのMAI Transcribe 1.5は43言語に対応し、音声のMAI-Voice-2系は15以上の言語と新しい音声を追加しました。

自前化を進める狙い

Microsoftはこれまで、OpenAIのモデルに大きく依存してきました。今回の7モデルは、それを「長期的な自己充足」へと進める動きと位置づけられています。コーディング、画像、音声まで自社でそろえることで、製品に組み込むAIの幅と費用を自社で制御しやすくなります。

ただしMAI-Thinking-1は、現時点ではFoundry上の限定プレビューにとどまります。すぐに全製品で誰でも使えるわけではありません。

現場の実務にどう効くか

Microsoft製品を使う企業にとって、AI機能の裏側で動くモデルが増えます。PowerPointの画像生成やGitHub Copilotのコード補完など、すでに業務で触れている機能の一部がMAIモデルで動くようになります。利用者が設定を変える必要はありませんが、出力の傾向や費用の構造が変わる可能性があります。

費用面では、低いトークン費用を掲げる点が実務に効きます。AIを大量に使う業務ほど、モデルの単価は積み上がります。安価なモデルが製品に組み込まれれば、同じ作業をより低い費用で回せる余地が広がります。

導入を検討する際は、限定プレビューの段階であることを踏まえ、まずは既存の機能更新として様子を見るのが現実的です。Microsoftのエージェント戦略全体はWindowsをAIエージェント基盤に刷新もあわせて確認してください。各モデルの提供状況や対応製品は変わるため、最新はMicrosoft公式で確認してください。

まとめ

MicrosoftはBuild 2026で自社開発の7モデルを公開し、AI基盤の自前化を進めました。中核のMAI-Thinking-1は350億パラメータで25.6万トークンに対応し、低いトークン費用を掲げます。PowerPointやGitHub Copilotなど既存製品にすでに組み込まれ始めており、利用企業はAI機能の費用と出力の変化を見ておくとよいです。