Microsoft-Decision-1 運営中

Microsoft-Decision-1は、Microsoftが開発した次世代の高速意思決定AIモデルです。構造化された意思決定タスク向けに設計され、あらかじめ設定された選択肢から最適解を選び、各候補に確率スコアを付与して、下流アプリケーションが実行、再試行、または人による対応への切り替えを判断できるようにします。Microsoft-Decision-1は36項目のベンチマークテストすべてで正解率1位を獲得し、速度はGPT-6 Solの35倍、入力料金は100万トークンあたりわずか0.042ドルで、出力は無料です。Qwen3.5-9Bをベースに構築され、Microsoft Foundryで提供されています。

最適解の選択：あらかじめ設定された選択肢から最適な回答を選び、各候補の確率スコアを出力します。
ルーティング：リクエストやタスクを適切な下流モジュールまたはサービスへインテリジェントに振り分けます。
コンテンツ分類：テキストなどのコンテンツを迅速に分類します。Xboxチームでは、数万件のゲームフィードバックの分類に利用されています。
タスクの優先順位付け：複数の保留タスクの処理順序を判定します。
結果の検証：AIが生成した結果の品質を評価し、承認するか再試行するかを決定します。
ワークフロー制御：Agentワークフローのオーケストレーションコンポーネントとして、処理の継続、再試行、エスカレーション、または人への引き継ぎを判断します。

基盤アーキテクチャ：Microsoft-Decision-1は、オープンソースのQwen3.5-9Bモデルをベースに構築されています。適度なパラメータ規模により、推論速度と導入コストを両立しています。Microsoftは今後、自社開発のMAI：シリーズやOpenAIモデルなど、他の基盤モデルへの移行も計画しています。
専門的な追加学習：モデルは「単一意思決定スコアリング」を中核とする専門的な追加学習を受けています。あらかじめ設定された選択肢の確率スコアリングに特化することで、大規模言語モデルを構造化された意思決定エンジンへと変換しています。
意思決定メカニズム：モデルは各意思決定リクエストについて、スコアリングと選択を一度に完了します。複数回の推論を行う大規模言語モデルと比べて遅延を大幅に削減できます。公式発表によると、20回連続で意思決定する際に各回100ミリ秒ずつ累積する遅延問題も、このアーキテクチャによって大幅に抑制されています。
堅牢性設計：意思決定の安定性を目的とした専用の最適化が施されています。同一リクエストに対する8種類の摂動形式での平均意思決定反転率はわずか1.3%で、選択肢の説明を書き換えたり順序を逆転させたりした場合の反転率はゼロです。入力の変化が意思決定の一貫性に影響しないよう設計されています。
安全性へのアライメント：11項目のベンチマークと5,250件のリクエストを含む安全性テストを受けています。有害コンテンツの識別、脱獄攻撃、プロンプトインジェクションなどのシナリオを対象とし、有害なリクエストを拒否しながら、通常タスクで高い有用性を維持します。

プラットフォームへの接続：Microsoft傘下のAI開発プラットフォームMicrosoft Foundryを通じて、開発者が利用できます。
意思決定シナリオの定義：タスクを「設定済みの選択肢から最適解を選ぶ」という構造化された意思決定問題に変換します。例として、ルーティング、コンテンツ分類、優先順位付けなどがあります。
リクエストの送信：意思決定対象の内容を構造化形式でモデルに送信します。
確率スコアの取得：モデルは自由形式のテキストではなく、最適な選択肢と各候補の確率スコアを返します。
下流アクションの実行：スコア結果に基づき、処理の継続、再試行、エスカレーション、または人による確認への引き継ぎを判断します。
ワークフローへの組み込み：既存のアプリケーション、AI Agent、ワークフローシステムにシームレスに組み込み、オーケストレーションの基盤コンポーネントとして利用できます。

圧倒的な速度：P50遅延はGPT-6 Solの35分の1、Quyet-1.0-Largeの4.5分の1で、実測で最速の意思決定モデルです。
高い正解率：約15万問を対象とした36項目のベンチマークテストすべてで、正解率1位を獲得しています。
低コスト：入力料金は100万トークンあたりわずか0.042ドルで、出力は無料です。社内測定では、分類タスクのコストがGPT-6 Solと比べて約200分の1に削減されました。
スコアリング可能な意思決定：各候補の確率スコアを出力するため、下流システムが実行、再試行、または人への引き継ぎを判断しやすく、「ブラックボックス型」の生成より制御しやすい設計です。
高い堅牢性：8種類の摂動に対する意思決定反転率は平均わずか1.3%で、選択肢の書き換えや順序反転では反転率ゼロを実現しています。
安全性と信頼性：11項目のベンチマークと5,250件のリクエストによる安全性テストに合格し、有害なリクエストを拒否しながら通常利用時の有用性を維持します。

公式サイト：https://commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry/

インテリジェントなルーティング：ユーザーのリクエストやタスクのトラフィックを、最適な下流サービス、モデル、またはAgentへインテリジェントに振り分けます。
コンテンツの分類とモデレーション：大量のユーザーフィードバックやレビューを迅速に分類し、有害コンテンツを識別します。
タスクの優先順位付け：カスタマーサポートのチケットや不具合対応などでタスクの処理順序を判定し、ワークフローの自動オーケストレーションを実現します。
AI結果の検証：AI応答の評価器として、生成結果が要件を満たすかを判断し、承認、再試行、またはエスカレーションを決定します。
異常時の意思決定とエスカレーション：インシデント対応や品質管理などで、確率スコアに基づいて人による確認へ引き継ぐかを判断し、人とAIが協調する安全なフォールバック体制を構築します。