Microsoft AIは2026年7月29日、AIモデルの規模拡大からコスト効率最適化へ方針を転換すると発表しました。専用モデルと基盤技術を連携させることで、業務ごとの性能向上と運用コスト削減を実現します。
Microsoft AIは、AI分野の主流だったモデル規模の拡大から転換しました。投入トークン数あたりの性能とコスト効率を最適化する方向へ進みます。企業は自社の業務にモデルを調整することで、最先端の性能を維持できます。同時に大幅なコスト削減を実現する環境が整います。
このアプローチの核心は、モデルだけでなく基盤技術と学習環境を一体で設計する点にあります。特定のタスクに最適化したモデルで9割の処理を担わせ、複雑な課題には大規模モデルを割り当てます。これにより、単一モデルへの依存を避け、セキュリティや政策変更への耐性も高まります。
実際の製品導入では、コード支援ツールで利用頻度が10%向上しトークン使用量は10%削減されました。音声通話システムではGPUコストを最大89%削減し、画像生成機能ではコストを84%引き下げました。画像生成では保存率を26%向上させ、Microsoftの専用チップではワットあたりの性能も40%改善しています。