マイクロソフトは「オフ・フロンティア」AI戦略を採用し、実用性を優先

マイクロソフトは、最も先進的なモデルの追求よりも、実用的なアプリケーションに焦点を当てるように、人工知能（AI）のアプローチをシフトしている。

マイクロソフトAIのCEO、ムスタファ・スレイマン氏は、同社の50周年記念行事でこの「オフ・フロンティア」戦略を明らかにした。

これは アプローチ 最先端を少し下回るが、よりコスト効果が高く、特定の用途に合わせたAIソリューションの開発を ​

強調している。 powerful 世界で最も 何もない 最新モデルがリリースされた後。

先進的な、モデルを作成するために競争する企業とは異なり、マイクロソフトは意図的に最先端から距離を置いている。最も先進的なシステムをすぐに構築するのではなく、最新のモデルがリリースされてから 何か を行うまでに3〜6ヶ月かける。 「フロンティア（最先端）を最初の3ヶ月間、そして最初の6ヶ月間先行させた後、

T特定の により テック企業が 回避する 回答を得る方が安価になる」と スレイマン氏はインタビューで語った。「私たちがそれを 確立すること 強力な、 オフ・フロンティアと呼んでいる」と。 は the は現在 提供 集中 この戦略により、 ツール このテック企業は 必要 バブに乗ろうとするのではなく の波に乗るために、

スレイマニ は 彼らはリーダーボードで勝とうとしたことがなく、むしろ人々の実際の問題を解決することに注力していた。

MicrosoftはCopilotを強化するためにパーソナライズされた機能を追加している

Copilot（Microsoftの AI Windows、Office、その他のアプリ向けの アシスタント）は、同社が目指す実用的なAIビジョンの最も優れた例の一つである。

周年記念イベントで、 Microsoft Copilotに「 追加 メモリ」機能を soon に追加し、ユーザーに関する重要な詳細を時間とともに保持できるようにすると発表した。 その結果、アシスタントはより 賢明でカスタマイズされた 支援 を提供できるようになる。 — 例えば、 頻繁に メールを送る人の名前を覚えたり、 Wordで文書を 通常どのようにフォーマットするか、 または Excelで最も頻繁に実行するタスクなどを記憶する。

これらの機能は当初、Microsoftが深く組み込んでいる OpenAIの ChatGPTで導入された。現在、同様の機能が同社の製品にも導入されつつある。

OpenAIは「o1」モデルを 9月にリリースした — これは 推論 に焦点を当てたシステムで、 熟考された回答を作成するまでに時間がかかる。 その後、数週間後にMicrosoftは「Think Deeper」を発表した。 Copilot向けの同様の機能だ。同社は最先端を争うのではなく、効果的なアイデアを再パッケージ化し、 その方法が 同社の エコシステムに国境を越えた通貨交換を組み込むことで、コスト削減を目指しています。

Copilotの改善と 証明 一致している。テック企業はフラッシュよりも使いやすさに興味を持っている。. これは、魔法のように感じられる機能を持つツールに関するものだ。 — 人々の仕事をより良くするAI。

Microsoftはパートナーシップと自社開発のバランスを取っている

MicrosoftとOpenAIの密接な関係は、過去2年間のAIにおける同社の急速な進展を後押ししてきた。同社は2023年以降、OpenAIに130億ドル以上を投じ、そのモデルをBing、 計画を Word、 Teams、Windowsに組み込み、画像生成のような生成系ツールからAI搭載検索まで、あらゆる機能を支えてきた。 しかし、その関係は変化し始めている。Microsoftは2024年7月、Googleを標的としたわずか数ヶ月後にOpenAIを標的とした。2025年1月、OpenAIはOracleと重要な契約を結び、5,000億ドルのStargate AI

しかし プロジェクト を推進する契約を結んだ。 この契約により、スタートアップがMicrosoftのAzureクラウド以外のパートナーを求めている可能性が浮上した。

それでも、スレイマン氏はOpenAIとのパートナーシップは依然として強力であると述べ、同社は少なくとも2030年まで同社と深く提携しており、OpenAIはMicrosoftとの関係で極めて成功を収めたと語った。

同社が現状に甘んじているわけではないことに留意すべきだ。現在、同社は独自のAI能力の開発にも注力している。スレイマン氏は、同社が独自の長期AIを開発することはミッションクリティカルであると付け加えた。同社はAIトレーニングに不可欠なハードウェアであるNvidiaのGPUを「数千個」保有しており、クラウドアクセスなしで実行できる 別 の、より小さくオープンソースのモデルクラスも開発中である。

これらのモデルは高価でリソースを大量に消費することを避け、 所有し、 大規模な スケール でAIを運用する必要はないが、強力なツールを求めている企業にとって良い選択肢となり得る。