Windows 11のローカルAIがついにCopilot+の壁を越える：Nvidia RTX GPUへ対応拡大

• テキストの要約とリライト: アプリは完全オフラインで動作するローカル言語モデルを呼び出し、コンテンツの圧縮や表現の変更が可能です。
• テキスト生成: 開発者は、自社のWindowsアプリケーションにローカルの小規模言語モデル（SLM）機能を統合できます。
• テキストからの画像生成: APIはクラウドを往復することなく、ローカルでの画像作成をサポートします 。
• 動画の超解像と音声認識: 現行のプレビューではCPUで実行されますが、これらの機能もNPUを必須としない、同じ拡張APIセットの一部です 。

ここで重要なのは、これが通常のWindows Updateや消費者向けの設定スイッチではなく、Windows App SDKを通じて提供される開発者向けのリリースであるという点です。この機能は、マイクロソフトのドキュメントで明示的に「試験的」とマークされています 。

NPU独占からの完全な戦略転換

Copilot+ PCの登場以来、マイクロソフトは「Windowsローカル言語モデルAPIとCopilot+ブランド機能は、統合NPUを搭載したシステムでのみ利用可能」という厳格なルールを維持してきました 。NPUだけが、マイクロソフトのローカルインテリジェンススタックにおいて唯一のAIアクセラレーターとして認められていたのです。

この最新リリースは、その制限を公式に打ち破りました。Nvidia RTX GPUは、これまでNPUシリコンだけに与えられていた「Windowsローカル言語モデルの主要なAIアクセラレーター」という役割を担えるようになったのです。業界の評価は迅速かつ直接的でした。PCWorldは、この動きを「Copilot+の優位性を切り崩すもの」と評し、PCMagはさらに踏み込んで、Build 2026カンファレンスからのメッセージは「もはやCopilot+ PCは重要ではない」というものだったと述べました 。

もはや同社は、特定のハードウェアバッジの背後で自社のネイティブAIランタイムへのアクセスを制限していません。対応するRTX GPUを搭載したWindows 11システムならば、すべてこのローカルAIエコシステムに参加できるようになりました。この変更は、AI搭載Windowsアプリケーションのターゲット市場を劇的に拡大するものです。

GPUプレビューの現状の制限

戦略的な重要性とは裏腹に、このGPUベースのサポートにはいくつかの重要な制限が存在し、依然として発展途上です。

• 開発者プレビューのみ: これは安定した一般提供版ではありません。App SDKを通じたローカルモデル統合を試す開発者向けであり、一般ユーザーが新機能を試せるようになるものではありません 。
• Copilot+限定機能は未対応: RTX GPU経由でローカル言語モデルAPIにアクセスしても、「Windows Recall」や「Click to Do」、「Windows Studio Effects」といったCopilot+ブランドの機能はアンロックされません。これらの体験は引き続きNPUに依存します 。
• Phi Silicaは未サポート: マイクロソフトのフラッグシップとなるオンデバイスSLM「Phi Silica」は、今のところRTX GPU向けに最適化されておらず、このプレビュー段階ではNPUでの実行向けに設定されたままであると報告されています 。
• 厳格なハードウェア要件: 最低要件はVRAM 6GB以上を搭載したRTX 30シリーズ以降のGPUです。旧GTXシリーズやRTX 20シリーズ、VRAMが少ないカードは対象外です 。
• 開発者専用: これらのAPIはアプリ統合のための純粋なパイプ役であり、ユーザーが直接操作できるインターフェースや機能の切り替えスイッチではありません 。

新たな開発の基軸：Surface RTX Spark Dev Box

マイクロソフトは、このソフトウェアの方針転換と並行して、Build 2026で強力なハードウェア声明を発表しました。「Surface RTX Spark Dev Box」です。これは、GraceクラスのArm CPUとBlackwell RTX GPUを単一パッケージに統合した、Nvidiaの新しいRTX Sparkシステム・オン・チップを基盤とするデスクトップクラスの開発者向けワークステーションです 。

RTX Sparkプラットフォームの主な仕様は下記の通りです 。

• 1ペタフロップスのAI計算性能
• 最大6,144基のBlackwell RTXコアと20基の高効率Armコア
• 128GBの統合システムメモリ（最大約1200億パラメータの大規模言語モデルを完全オンデバイスで実行可能）

マイクロソフトは、このDev BoxをローカルAI開発のための「デスクトップ・データセンター」と位置づけています。クラウドに依存せず、大規模モデルの推論やエージェントワークフローを実用的にするためのフォームファクタです 。このデバイスは、以前発表された同じくRTX Sparkを搭載する「Surface Laptop Ultra」に続くものであり、ローカルAIのためにゼロから構築されたWindows on Armデバイスファミリを形成しています 。この広範な開発者ツールチェーンには、Windows ML内でのネイティブTensorRT for RTX統合や、DGX Station for Windowsエコシステムも含まれます 。

ローカルAIランタイムをディスクリートGPUに開放し、同時にNvidiaが駆動する自社開発ハードウェアを投入することで、マイクロソフトは開発者戦略の重心を、特定のプロセッサタイプからGPUのパフォーマンスへと移し替えています。Windows向けのオンデバイスAI機能を構築するすべての人にとって、これからの道は純粋な計算能力とメモリ容量によって定義されることになり、NPUというステッカーが道を示すことはなくなるでしょう。