答え公開済み17 ソース
Microsoft-Decision-1は、文章を書く代わりに「選ぶ」AI
2026年10月9日に発表されたMicrosoft Decision 1は、文章を生成するのではなく、提示された選択肢ごとに確率を返す判断特化型モデルです。[1][14] 分類、問い合わせの振り分け、評価などを想定し、入力料金は100万トークンあたり0.042ドル、出力トークンは無料とされています。[1][11]
公開者GPT-6 Luna で編集GPT Image 2 で画像を生成
研究の答え
重要なポイント
- 2026年10月9日に発表されたMicrosoft Decision 1は、文章を生成するのではなく、提示された選択肢ごとに確率を返す判断特化型モデルです。[1][14]
- 分類、問い合わせの振り分け、評価などを想定し、入力料金は100万トークンあたり0.042ドル、出力トークンは無料とされています。[1][11]
AI プロンプト
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Microsoft-Decision-1, launched by Microsoft on October 9, 2026, and how does it select fixed options with calibrated probabilities r. Article summary: Microsoft-Decision-1 is a specialized model announced on October 9, 2026, for choosing among predefined answers rather than writing open-ended responses. Its intended role is a fast, inexpensive decision layer for classi. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
AIに文章を書かせるのではなく、あらかじめ用意した選択肢から答えを選ばせる——Microsoft-Decision-1は、そんな用途に向けたモデルです。Microsoftは2026年10月9日に発表し、分類、振り分け、評価など、構造化された判断を行う処理を想定しています。1
汎用モデルに毎回説明文を作らせる代わりに、選択肢ごとのスコアを使って、次の処理に進むか、再試行するか、人に確認を求めるかをアプリ側で決められます。AIエージェントや業務ワークフローの「判断役」として使う考え方です。
選択肢ごとに確率を返す仕組み
アプリケーションが文脈と選択肢を渡すと、Microsoft-Decision-1は自由形式の文章を作るのではなく、候補ごとの確率を一度の処理で返します。14 その確率は、提示された選択肢の中でモデルがどれを有力とみているかを示すものです。確率が高くても、選択が必ず正しいという保証にはなりません。
想定される形式として、はい／いいえ、複数選択、評価、分類、基準表に沿った採点が挙げられています。6
22 実際に組み込む際は、利用するアプリケーションに必要な入力・出力形式を、モデルの最新ドキュメントで確認する必要があります。
たとえば問い合わせ対応なら、複数の担当部署やカテゴリを候補として渡し、スコアをもとに振り分け先を選べます。エージェントの処理では、「実行」「再試行」「人による確認」といった次の行動を選ぶ設計も考えられます。これらは活用方法の例であり、ワークフロー全体が一定の速度で向上すると実証されたことを意味するものではありません。
チャット型モデルとどう違う？
ソフトウェアの処理には、長い説明よりも、決まった形式の判断結果が必要な場面があります。限られた候補を採点するモデルなら、アプリケーションがその結果を直接利用できます。Microsoftは、Decision-1を分類、振り分け、評価などの判断処理向けに位置づけています。1
一方で、回答の理由を説明したり、文章を作成したり、自由な会話に対応したりするモデルの代わりにはなりません。文章生成には汎用モデルを使い、カテゴリ選択や回答の評価など、範囲を絞った判断にはDecision-1を使う、といった役割分担が考えられます。
基盤モデル、提供状況、料金
Microsoftによると、Decision-1はAlibabaのQwen3.5-9Bをベースに、選択肢を採点する用途に向けて追加学習されています。1 発表時点では、Microsoft Foundryのモデルカタログでパブリックプレビューとして案内されました。
1
公表されている料金は、入力100万トークンあたり0.042ドルで、出力トークンは無料です。11 実際の費用は、判断のたびに送る文脈の量や利用頻度によって変わります。
性能比較は参考に。実環境での検証が必要
Microsoftは、約15万件の質問を含む36種類のベンチマーク比較で、Decision-1が最も高い順位だったと説明しています。また、自社の比較ではQuyet-1.0-Largeより4.5倍、GPT-6 Solより35倍速かったと報告しています。12
5
ただし、これらはMicrosoftが公表したベンチマーク結果であり、すべての用途で同じ速度や精度が得られることを独立に確認したものではありません。結果は、課題の種類、比較対象、テスト条件によって変わり得ます。導入を検討するチームは、自社のデータで判断の質や応答時間を測り、誤判定が起きた場合の影響も確認することが重要です。
要点は、文章を書く必要のない処理では、固定された選択肢を採点するモデルを使うという発想です。その価値は、実際の業務で必要な判断を、十分な信頼性でこなせるかどうかにかかっています。
Studio Global AI
研究を続けてください
このページにはソースに裏付けされた回答が含まれており、Studio Global 内で続行できます。
人々も尋ねます
「Microsoft-Decision-1は、文章を書く代わりに「選ぶ」AI」の短い答えは何ですか?
2026年10月9日に発表されたMicrosoft Decision 1は、文章を生成するのではなく、提示された選択肢ごとに確率を返す判断特化型モデルです。[1][14]
最初に検証する重要なポイントは何ですか?
2026年10月9日に発表されたMicrosoft Decision 1は、文章を生成するのではなく、提示された選択肢ごとに確率を返す判断特化型モデルです。[1][14] 分類、問い合わせの振り分け、評価などを想定し、入力料金は100万トークンあたり0.042ドル、出力トークンは無料とされています。[1][11]