MicrosoftがAI開発において新たな戦略を打ち出し、最先端モデルを数ヶ月遅れで追従しつつ、低コストかつ企業向けにカスタマイズ可能なMAIモデルを発表した。企業独自の強みとなるFrontier Tuningという概念を提唱し、独自の強化学習環境を通じてAIを各企業の業務に最適化する手法を提案している。また、AIエージェントであるOpenClawをWindowsに統合し、MXCと呼ばれる隔離環境で自律型AIを稼働させる構想も明らかになった。その他、バーニー・サンダースによるAI企業への課税提案とサム・アルトマンの動向、マーティン・スコセッシ監督のAI活用など、AI業界の最新動向を網羅的に解説している。
今週のAI関連ニュース
今週もAI業界はとんでもない一週間になりそうです。おそらく最大のニュースは、Microsoftが復活し、強烈な一撃を放ってきたことでしょう。多数の新しいAIモデル、これまでとは全く異なるAI開発アプローチ、そしてOpenClawとの大規模な提携が発表されました。OpenClawは現在、Windowsエコシステムの一部となっています。
その他のニュースとして、バーニー・サンダースがこれら最先端のAI研究機関の様々なIPOに対して課税したいと述べています。上場時に一度だけ50%の株式税を課すというものです。するとどこからともなくサム・アルトマンが現れ、どうやら明日バーニー・サンダースと面会してこの件について話し合うようです。おそらく、この課税案をどうやって潰すかを探るつもりなのだと私は推測しています。このような状況から甘い言葉で上手く抜け出せる人物がいるとすれば、それはサム・アルトマンをおいて他にいないでしょう。
そしてもちろん、アーティストコミュニティ、あるいは少なくともその一部とAIとの間にある戦いについても触れておきます。多くの緊張感があり、議論が交わされているようです。ハリウッドの多くの人々はAIの使用に強く反対していますが、時折、AI側に立つ強力な擁護者が現れることがあります。これまでにも多くのミュージシャンやハリウッド関係者がAI支持を表明してきましたが、過去24時間以内にかなりの大物が登場しました。史上最高のハリウッド監督は誰かと聞かれたら、おそらくタランティーノと答えるでしょう。当然、それに異論を唱える人はいないと思います。タランティーノ以外で最高のハリウッド監督といえば、もちろんマーティン・スコセッシです。
そのマーティン・スコセッシがFluxと協力して、映画の絵コンテ作成やショットの生成にAIを活用しています。彼らはこれを絵コンテ作成やシーンの探索と呼んでいますが、実際のところはAIを使ってハリウッド映画を制作しているということです。
また、ブリトーのレストランチェーンであるChipotleについての話題もあります。Chipotleは本当に美味しくて、私はしばらく食べていませんが素晴らしいお店です。どうやら彼らは、大規模言語モデルによって駆動されるカスタマーサポート用のボットを導入していたようです。ところが、このAIチャットボットに保護されていないポイントや脆弱性がいくつもあることを誰かが発見してしまいました。その結果、彼らは基本的にそれを無料で推論を回すために使うことができたのです。ブリトーによって電力が供給され、ブリトーによって費用が支払われる、無制限の自分専用AIアシスタントを手に入れたというわけです。美味しくてたまらないChipotleのブリトーのおかげですね。
Microsoftの新たなAI戦略
しかし、何よりもまずMicrosoftについて話しましょう。今回のMicrosoftの発表には本当に驚かされました。多くの人が、MicrosoftはこのAI開発競争において一種の犠牲者になる可能性があると見ていたと思います。コーディングモデルの多くが、同社のSaaSビジネスにいくらかの打撃を与えたであろうからです。もちろん全員がそう信じているわけではありませんが、多くの大手ヘッジファンドがMicrosoftのポジションを売り払い、多くの人がそのことについて語っていました。同時に、MicrosoftはOpenAIと提携関係にありましたが、AIが軌道に乗り始めた当時、唯一の選択肢であったにもかかわらず、ChatGPTの登場後、世界中に響き渡ったスターターピストルの銃声のようなあの瞬間の直後は、皆の目はOpenAIに向けられていました。
つまり非常に単純な話、Microsoftは独自のモデルを事実上持っていなかったのです。正確にはいくつか持ってはいました。Orca 1やOrca 2といったモデルがあり、それらは様々な理由で非常に興味深いものでした。しかし簡単に言えば、最先端のAI研究所の最高峰のモデルに対抗できるものは何もありませんでした。
その過程のどこかで、彼らはGoogle DeepMindとして知られるDeepMindの共同創設者であるムスタファ・スレイマンの会社を買収しました。そしてどうやら過去6ヶ月間、独自のモデルシリーズを立ち上げるための猛烈なスプリントが行われていたようです。これがMAIモデル、つまりMicrosoft AIとして知られるものです。
多くの人にとって、最初の反応や直感は、面白いかもしれないけれど大したニュースではない、追いつけるわけがない、まだ本格的なプレイヤーではないと言って無視することかもしれません。しかし、ここからが重要なのです。まず、ムスタファ・スレイマンの言葉を引用します。彼は、6ヶ月でここまでたどり着いたと言っていますが、それ自体が非常に注目すべき成果であり、全くその通りです。この開発スピードは実に素晴らしいものでした。彼の発言によれば、ほんの数ヶ月前には実質的に最先端だったものと現在肩を並べているとのことです。つまり、数ヶ月時間を巻き戻せば、これらのモデルはチャートのトップか、それに近い位置にいたはずなのです。
もちろん現在、他の研究所は常に新しいモデルを次々とリリースしています。新しいモデルをリリースするためのマシンガンのような反復スピードがあるかのようです。もはや年に一度の大きなリリースを期待するような時代ではありません。現在では、例えば数ヶ月ごとに5.4、5.5、5.6といったように、段階的な継続的デプロイがほぼ行われています。したがって、Microsoftはトップではないものの、遅れをとっているとは言いがたい状況です。
しかし重要なのは、彼らの戦略はトップに立つことではないということです。そして断言しますが、この戦略が彼らの計画通りに進めば、一言で言って脅威的なものになる可能性があります。
最先端を追従する独自のスタック戦略
その戦略とは、意図的に最先端から一歩引いた位置を維持しつつ、スタック全体を自社で保有するというものです。つまりこういうことです。リーダーボードのトップに立って最高のモデルを持ちたいと考えるなら、莫大な費用がかかります。しかし、そうした大規模モデルのリリースから数ヶ月後には他の研究所が追いつくのをよく目にします。オープンソースでさえ、非常に速いスピードで追いつく傾向があります。ですから、最先端のフロンティアモデルを公開するには桁外れのコストが伴いますが、3ヶ月から6ヶ月後に同じ機能を持つことはずっと安上がりなのです。
それがスレイマンの語る、最先端からあえて外れるドクトリンのようなものです。彼らは先頭集団を狙ってはいません。彼らは3ヶ月から6ヶ月遅れを維持し、意図的に他社の後を追いかけ、ゆっくりと背後から迫る炎の壁のような存在になることを計画しています。これにより多くの資金と計算リソースを節約でき、その資金とリソースを使って何か別のことをする機会を得ることができます。
そこで彼らが何をしているかをお話しします。まず第一に、彼らはより自給自足の体制を整えようとしています。つまり、もうモデルをOpenAIに依存することはありません。また、自社製のチップも持っています。Maia 200と呼ばれるMicrosoft独自の推論用チップです。これはトレーニング用ではなく、トレーニングが完了したモデルを動かすためのもののようです。2026年の1月に発表されたようなので、かなり新しいものですね。彼らはハードウェアを含め、スタック全体を自社で構築しています。
そして彼らは、Frontier Tuningと呼ぶ非常に興味深いものについても語りました。繰り返しますが、この大部分は実行力、つまり実際にどれだけうまく展開できるかにかかっています。そしてこれらのモデルのベンチマークテストの多くはMicrosoftが報告したものです。私たちはまだ実際に触れていません。ですから、実際にテストしてみてどれだけ優れているかを確認することになります。今のところは、その点を頭の片隅に置いておいてください。これらはまだ言葉や約束に過ぎませんが、彼らが壮大な戦略を展開しているように見えるのは確かです。
Frontier Tuningと強化学習環境
この大部分の仕掛け人であるムスタファ・スレイマンは、単に知能を借りる借家人から、家主になること、つまり自分のAIを真にコントロールする立場へと移行することについて語っています。そこで彼らはMicrosoftのFrontier Tuningという概念を導入しています。このアイデアは、自社のモデルを独自の強みを持ったものにし、有能なゼネラリストから完全にカスタマイズされたパートナーへと変えるというものです。
現時点でおそらく皆さんも、RLジムというアイデアを聞いたことがあるでしょう。モデルを用意して、その上で強化学習を行うというものです。基本的には、モデルにたくさんの課題をこなさせ、その出来栄えに基づいて良い悪いといった評価を下します。そして時間をかけて、その特定の作業を上手に行えるようにしていくのです。
多くの最先端モデルにおいて、それが正確に何を学習したのか私たちはよく分かっていません。データの出所や、研究所がどこからそれを入手したのかといった部分は少々不透明です。Anthropicはモデルの学習に使用したデータの一部を海賊版として入手したことで大きなトラブルに巻き込まれました。しかし、Microsoftのモデルがどのようにトレーニングされたかについては後で戻ってきます。というのも、彼らはその手法において全く新しい、完全に異なるアプローチを取っているからです。
ここでの基本的なアイデアは、彼らのモデルを使用する各企業やビジネスが、独自のRLジムを持つようになるということです。ムスタファがここで述べているように、それはモデルが企業独自のワークフローから直接学習することを可能にする強化学習環境から始まります。AIのためのトレーニングジムのようなものだと考えてください。ここでエージェントは、皆さんの非常に具体的なプロセスや基準、仕事のやり方を学びます。既製品の状態から、皆さんと皆さんのチームがまさに必要としているものへと高度に適応していくのです。その適応が効率とパフォーマンスを向上させ、独自のモデルは強化学習環境の中で継続的に学習し続けることができます。これによりAIの性質が変わり、その影響力も変わるというわけです。
具体的な例を挙げましょう。Microsoft社内では、これらの強化学習環境と独自のモデルを組み合わせて、Excelにおける最高のエージェントユースケースに向けて取り組みました。チューニングされたそのモデルはGPT 5.4と同等の性能を持っています。繰り返しますが、ほんの数ヶ月前にはクラス最高のモデルだったものです。つまり、公開および非公開のベンチマークでGPT 5.4と同等でありながら、最大で10倍も効率的だということです。
企業にとってのメリットとクリーンなデータ
これが意味するのは、例えば皆さんが大企業だとして、何でも得意な最先端モデルの1つを採用できるということです。それらのモデルは全体的に優れています。どのようにトレーニングされたか、どのような合成データが使われたか、データの大部分がどこから来たのかは100%確実ではありませんが、優れています。賢く、今利用できる最も賢いモデルです。
あるいは、Microsoftと提携するという選択肢もあります。おそらくこれは協力関係のようなものになるでしょう。Microsoftは、触手とでも呼ぶべきか、大企業との多くのつながりを持っています。これはプラットフォームやソフトウェアスタック、そして最終的には様々なクラウドサービスを構築し、既存のパートナーシップを活用してその上に築き上げることで彼らが使ってきた大きな戦略の1つでした。
今回もそれと同じアイデアをAIでやっているようです。MicrosoftのMAIモデルの1つを取り入れ、自社のビジネスに合わせてトレーニングします。その強化学習環境が皆さんのビジネスそのものになります。このケースではExcelについて話していましたが、皆さんが行っているあらゆる業務に適用できます。そして最終的な結果として、ほんの数ヶ月前の世界最高のモデルと同等に優れていながら、10倍も効率的なものができあがるのです。
ビジネスにおいて理解すべきなのは、おそらくこの部分がより重要だということだと思います。彼はこう言っています。彼らのプロセス、モデルのためのトレーニングジムである強化学習環境、そして彼らのモデルを使えば、これこそが彼らの言うFrontier Tuningという造語なのですが、これらのプロセスとモデルを構築することで、それが自社の堀、つまり競争優位性になります。確かに最新のGPT 5000は周囲で最高の汎用モデルかもしれませんが、あなたの会社のMicrosoft AIモデル4999はそれとほぼ同等に優れており、10倍安く、特定のユースケースのためにそれを構築したプロセス自体が自社の優位性になるというわけです。他の誰かがやってきてそれを奪うことはできません。ちなみに、人々がこれに習熟するにつれて、このアプローチは単に既製のモデルを導入するよりもはるかに効果的になる可能性が非常に高いです。
ちなみに、ここで理解しておくべき重要なことがあります。強化学習のトレーニング環境、ジムでも何と呼んでも構いませんが、それを行うとき、確かにそれはトレーニングであり、Nvidiaなどのトレーニング用チップを使いますが、その大部分は推論なのです。その大部分は、モデルが思考して答えを生成する作業です。そしてその答えが正しいか間違っているかで評価され、そうやって報酬信号を得るわけです。これが多くの人が見落としている点だと私は思います。もしあなたが大企業で、すでにすべてのシステムをMicrosoft経由で利用しているなら、彼らのモデルを使い、彼らの強化学習環境を使うのも悪くありません。
そして基本的に手渡されるのは、私が正しく理解していれば、もう少し無個性な、型抜きのクッキーのようなMAIモデルですが、そこにこのFrontier Tuningを施すのです。自分のビジネスに合わせてチューニングするわけですね。それが何を要求するか分かりますか。これらのトレーニング環境でモデルを動かすために、Microsoftを通じて多額の費用を費やす必要が出てくるということです。その一部はおそらくGPUに使われますが、多くはMicrosoftのMaia 200と呼ばれるチップでも行われるでしょう。
私が見る限り、彼らは企業に手綱を渡し、自分たちのワークフローで自身のエージェントをトレーニングし、そうやって競争優位性を構築しなさいと言っているのです。そうすれば、特定のユースケースにおいて超低コストで素晴らしいものが手に入ります。これはビジネスにとって非常に魅力的な話です。これらはすべて素晴らしいことに聞こえますが、そうした企業は強化学習のトレーニングにかかるコストも負担することになります。意味が通じるように説明できていると良いのですが。これはモデルを作成する方法、少なくとも市場に投入して販売する方法に対する完全に異なるアプローチだと思います。
長い間、AI研究者やこの分野の他の人々が、これらすべての最先端AIモデルのデータがいかに不透明であるかについて不満を漏らすのを聞いてきました。OpenAI、xAI、Anthropicなど、彼らはどこからデータを取得しているのか、モデルはどんなデータでトレーニングされているのかと。これらのMAIモデルは全く異なるアプローチを取っています。データはクリーンで、エンタープライズレベルであり、商用ライセンスを受けています。また、サードパーティのモデルからの蒸留がゼロであるとも主張しています。他のモデルからの蒸留が0%だと主張できるモデルは他にないと思います。GPT-4くらいまでの初期のGPTモデルの一部はそうだったかもしれませんが、それ以降は誰もがお互いから蒸留しています。中国のモデルがしばしばこれほど早く追いつくことができると私たちが考える理由の一部もそこにあります。
Microsoftはこれに関する膨大な調査および安全性レポートを発表し、AI研究者たちはこれに大興奮しています。このサイズのモデルとしてはこれまでで最も透明性が高いと主張しているのです。つまり、これらはクリーンなデータを持ち、作成コストがはるかに低い非常に優れたモデルです。しかし、完全に完成して十分にトレーニングされているというよりは、説明の仕方に気をつけなければなりませんが、既製服のスーツを買ってそのまま着るのではなく、自分の特定の寸法に合わせて仕立てる必要がある高級スーツを買うようなものだと考えるのが適切でしょう。これに近い感覚です。彼らは、はいどうぞ、といった具合にそれを提供します。ほぼ準備はできていますが、自分自身のワークフローなどのために、その強化学習のトレーニングを行う必要があるのです。
組織の知識とカスタマイズ
そしてこれは、この件に関するMicrosoftのブログ投稿からの引用です。私たちが話しているこの設定において、最も価値のあるデータは皆さんのものだと言っています。企業やビジネス、エージェントが完了した実際の作業の痕跡、一連の手順、決定、組織内でタスクが実際にどのように処理されるかを定義するために取られた行動といったものです。これらの強化学習環境、RLジムは、MAIモデルが皆さんのワークフローから直接学習することを可能にします。Frontier Tuningを使用すると、自身で制御する環境内で、独自のデータでトレーニングされた独自のモデルを構築することになります。
これにより、その組織の知識がモデルの一部になります。それは事実上ビジネス独自のモデルであり、彼らはメイヨー・クリニックとの提携を紹介しています。医療分野、医療関連のビジネスや企業には、非常に厳しい要件が数多くあります。そこでMicrosoftとメイヨー・クリニックは協力して、メイヨー・クリニックの世界をリードする臨床の専門知識、匿名化された臨床データ、つまり個人のプライベートな健康情報をそこに入れることはできませんからね、そしてもちろんMicrosoftのAIに関する洞察を統合した、医療分野向けの最先端AIモデルを共同開発しています。
そこで少し立ち止まって言っておきたいことがあります。この大部分は言葉のようなものです。紙の上のアイデアに過ぎません。彼らはこう言い、これが結果であり、ここにいくつかの逸話があります、といった具合です。ですから、これが彼らの主張にどれだけ見合ったものになるかは、時間が経てば分かるでしょう。しかし、エンタープライズでのユースケースにおいて、これは非常に大きな問題を解決するように思えるということは言っておかなければなりません。
ClaudeやChatGPTのような最先端のAIモデルのいずれかを使っているなら、お分かりでしょう。GPTモデルの1つであっても、それほど多くの制御はできません。依然として非常に閉鎖的です。もちろんオープンソースモデルを使うこともできるでしょうが、それはそれで別の問題を引き起こします。企業にとって、それも解決策にはなりません。おそらく独自のモデルを作成することもできますが、それには多くの問題が伴います。
Microsoftがここで提案しているのは、そうした懸念や問題をすべて解決する非常に優れたソリューションのように思えます。非常にクリーンな良いモデルがここにあります。データがどこから来たのかも分かります。安価で、独自のワークフローでそのモデルをトレーニングするのを手助けしてくれます。つまり、すべてのデータは社内に留まります。そのすべてのデータは、事実上自社のモデルであるものを改善するために使用されます。素晴らしい土台を作り上げ、自社のためにビジネスを行うようモデルをファインチューニングするのです。誰かが単にコピーして貼り付け、自分自身のモデルや、あるいはAnthropicやOpenAIの同じモデルを使うのとはわけが違います。これは別物です。
また、これがどれほど顧客を定着させるかにも注目してください。現在、私がHermesやOpenClawを使うとき、日常的にモデルを切り替えています。その週に一番良いモデルを使っている感じです。私にはこれらのモデルに対する忠誠心は全くありません。その週、あるいは特定のタスクにとってどちらが優れているかを見るために切り替えているだけです。ですから、今週安くて優れていれば私はあなたを愛しますが、来週にはあなたの名前を覚えていないかもしれません。
しかし、これらのモデルの場合、状況は全く異なってきます。社内の独自のワークフローで特定のモデルを6ヶ月かけてトレーニングした場合、新しくリリースされた最新モデルに切り替えることのコストとメリットを考えると、コストが高くつき、メリットはそれほど大きくないかもしれません。というのも、最高のフロンティアモデルは月ごとに変わる可能性があるからです。AIモデルを活用したい特定のワークフローが1つある場合、一度それをトレーニングすれば、その特定のワークフローにおいて、トレーニングしたばかりのモデルが6ヶ月、あるいは12ヶ月にわたって最先端であり続ける可能性があるのです。
そしてコストが大きな問題である場合、つまり非常にコストに敏感なタスクであれば、その効果は倍増します。特定の1つのことに特化して非常に賢く、非常に安価なものをトレーニングすることは、このような方法を使えばはるかに簡単になるからです。
繰り返しになりますが、これがMicrosoftにとってどれだけうまくいくかを見守ることになります。この大部分は実行力にかかっています。これまでにも、このような大企業が最新のトレンドやテクノロジーを扱う際に、もちろんあらゆる利点を手探りで台無しにしてしまうのを見てきました。私たちは以前にもそれを見たことがありますし、きっとまた見ることになるでしょう。しかし言っておかなければならないのは、アイデアの観点から言えば、この考えは私にとって理にかなっているということです。参加を選択した企業にとっては、閉じたループになります。企業はMAIモデルでトレーニングされた内部の強化学習環境を持ちます。それは先ほどお話ししたMicrosoftのMaiaシリコンの上でより安価に動作します。そして他の最先端の研究所は、彼ら自身がハイパースケーラーにならない限り、これを再現することは実質的に不可能です。
OpenClawとWindowsのAIエージェント統合
そしてもう1つ興味深いMicrosoftのニュースは、当然ながら彼らがOpenClawと直接提携したことです。OpenClawは最近の記憶の中で、少なくともAIエージェントに関しては最大のAIニュースの1つでした。あれは登場するなり旋風を巻き起こしました。本当に大きな出来事だったのです。今日まで、私はそれを毎日使っています。まるで私の右手、あるいは右の爪と言ってもいいでしょう。
また、404 Mediaによると、内部文書からMicrosoftが新しいAIアシスタントに人々を依存症にさせようとしていることが明らかになりました。つまり、彼らには何らかの計画があり、プロジェクト・ロブスターと呼んでいるものや、クロー・パイロットがあるということです。お分かりですよね。彼らはOpenClawをより幅広いユーザー向けに使おうと考えているのです。OpenClawを使えば、ユーザーの代わりにメールの送信、カレンダーの編集、ブログ記事の公開などの行動ができるAIエージェントを作成できます。
ここで注目すべきは、Microsoftがユーザーを依存させるという明確な目標を掲げて製品を開発している点です。つまり、Microsoft 365に統合された、常時稼働するパーソナルエージェントなのです。恐ろしいことのように聞こえるかもしれませんが、依存するといっても薬物などのことではありません。それがどのような文脈で使われたかによります。私もOpenClawの使用に依存していると言えるでしょう。毎日使っていますし、これなしでは苦労するはずです。私が行う作業の多くにおいて、OpenClawとHermesはどちらも非常に優れています。優れたエージェントツールです。
恐ろしく聞こえるのは分かりますが、どうやって人を依存させるのでしょうか。TikTokの話をしているわけではありません。生産性ツールの話をしているのです。生産性ツールに依存するのは構いません。なぜなら、それは私の生活を向上させるのに非常に優れており、その価値があるということになるからです。私が間違っていたら指摘してほしいのですが、私は全く気にしていません。ソーシャルメディアへの依存は悪いことですが、物事を成し遂げるのを助けてくれる生産性ツールへの依存なら大賛成です。
そしてWindowsがここで行っているエージェント関連の大きな取り組みは、これらのエージェントを動かすためのサンドボックス環境を作成していることです。つまりWindowsがエージェントのランタイムとなり、MicrosoftはこれをMicrosoft Execution Containers、MXCと呼んでいます。これは一種の隔離されたサンドボックス環境で、AIエージェントはその中で動作して様々なツールを呼び出し、もしエージェントがミスを犯しても、コンピュータ全体を消去してしまうようなことはありません。
立ち上げパートナーにはOpenAI、そしてOpenShellを持つNvidiaが含まれます。これは彼らが以前話していたもので、OpenClawやHermes、Nous Researchにも似ています。Nous Researchの皆さん、おめでとうございます。以前にも言いましたが、私はあそこで働く人たちが結構好きです。彼らは素晴らしい仕事をしています。そしてもちろん、MattisとOpenClawも含まれています。つまり、これらのMXC、Microsoft Execution Containersは、エージェントが隔離されたサンドボックス環境で実行できるようにするプロセスとなります。
拡大するAIエージェントと今後の展望
最近、これはAIバブルだ、いずれ弾けてすべて消え去るだろうなどと言っている人たちの話を聞くのは本当に滑稽です。この技術はあなたが使うすべてのもの、動かすすべてのものに組み込まれつつあります。車やサーモスタットにも搭載されるでしょう。耳から飛び出してくるほどになるはずです。ここで挙がった名前について考えてみてください。Microsoftであり、Windowsです。彼らはOpenAIと協力しています。OpenShellとも協力しており、それはNvidiaのことです。Mattisもありましたね、つまりFacebookとして知られるMetaです。OpenClawもそれ自体が非常に大きな存在です。その作成者であるピーター・スタインバーガーは、OpenAIによってアクワハイヤされました。また、最近YouTuberのPewDiePieも独自のAIエージェントを立ち上げたそうです。ですから、もしかするとバブルなのかもしれませんね。前言はすべて撤回します。誰にも分かりません。もしPewDiePieが独自のAI製品を立ち上げたなら、ここが頂点なのかもしれません。もちろん、これは投資のアドバイスではありません。
つまり、Microsoftが語っているこれらのことは基本的に、彼らが提供する新しいクラスの製品とほぼ同じだということです。そして彼らが展開しているバージョン1はMicrosoft Scoutと呼ばれています。彼らはこれをオートパイロットと呼ばれる新しい製品カテゴリとして考えています。それがどれほど正式な名称なのかは分かりませんが、これらの製品群をどう捉えるかという考え方の1つです。そこで彼らはそれをオートパイロットと呼んでいます。コパイロットは、あなたに寄り添い、一緒に構築していくようなものです。一方、オートパイロットは、24時間365日バックグラウンドで自律的に動作するものを指します。
ちなみにこのMicrosoft Scoutは、そのクラスの最初の製品です。AI界隈では、私たちは皆これを爪と呼んでいると思います。OpenClawだの、こっちのクローだのあっちのクローだの、OpenShellだの。進化の過程ですべてがカニになるように、テクノロジーのすべてが爪、あるいはAIエージェントへと進化していくような感じです。このScoutはあなたのTeams、OneDrive、すべてのカレンダーなど背後にあるあらゆるものに接続し、Microsoftのチャット製品であるTeamsを介してあなたとやり取りをします。
そして興味深いことに、これはOpenClawのオープンソース技術の上に構築されています。ここで先ほどの依存症に関する議論が浮かび上がってきます。なぜなら、プロジェクト・ロブスターを伴うクローパイロットの概要と計画について、これらの事柄に関するMicrosoftの内部戦略文書が存在したからです。その文書では、依存性のあるアプリからエージェントプラットフォームへと移行していく3つのフェーズについて説明されています。フェーズ1は明確に人々を依存させると名付けられています。彼らは単刀直入に、スタンドアロンのクローパイロット体験を提供し続け、UXをテストし、ユーザーベースを成長させ、人々が日常的にそれに依存するようなスキルとツールのエコシステムを構築すると述べています。これはすでに有機的に起こり始めています。
繰り返しますが、多くの人がこの依存的という表現に不安を覚えています。ただ、それは聞き慣れているかどうかによると思います。私のようにビデオゲームをする人間にとっては、これは今までで一番中毒性のあるゲームだと言われれば、それは良いこととして聞こえます。
全体をまとめるなら、MicrosoftはAIモデルの面だけでなく、AIエージェントの面でも、このAI分野において非常に急速に本格的なプレイヤーになりつつあると私は考えています。彼らはNvidia、そしてNvidiaの新しいRTX Sparkテクノロジーと協力しています。そのため、開発者向けハードウェアの多くはそれと、SurfaceデバイスやMicrosoftと共同開発されたNvidia DGX Station for Windows、その他のラップトップやコンピュータに加えて、Windowsに搭載されるこのサンドボックス環境とのNvidia OpenShellの統合ということになるでしょう。
そして言わせてもらえれば、これはほんの氷山の一角に過ぎません。量子分野とでも言うべきところには、もっと多くのものがあるからです。サティア・ナデラがステージに立ち、これらのデータセンターの水消費量について語り、大量の水をただ消費しているだけだという神話を吹き飛ばしました。水際で撃退した、という表現がぴったりかもしれません。彼らが私たちに何を用意しているのかを見るのは間違いなくエキサイティングです。表面上は非常にワクワクする内容なので、これらがすべてどのように展開していくのかを見守りましょう。どのように展開され、どのように実行されるかがすべてです。それが今回の旅の全貌です。
このことについて皆さんがどう思うか教えてください。Microsoftが支配的な、リードするAI研究所になるチャンスがあると思いますか。1年後や5年後に振り返ったとき、これらの発表はどれほど大きな意味を持つと思いますか。コメントで教えてください。読むのを楽しみにしています。私の名前はウェス・ロスです。ここまでご覧いただき本当にありがとうございました。それでは次回の動画でお会いしましょう。
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