Microsoft、判断タスク特化の小型モデル「Microsoft-Decision-1」を公開

画像の出典：Microsoft

AIエージェントは「次に進むか止めるか」「この回答で良いか」といった判断を何度も重ねて動くため、判断1回ごとの待ち時間が積み重なります。Microsoftは2026年10月9日、この判断処理に特化した小型モデル「Microsoft-Decision-1」を発表しました。

本記事では、同モデルでできることと料金、想定されている使い方を解説します。

構造化された判断タスクに特化した新モデル

振り分けや分類を高速・低コストに処理

Microsoft-Decision-1は、文章生成を主目的とせず、ルーティング（振り分け）、分類、優先順位付け、ワークフロー制御といった「判断」に特化して設計されたモデルです。Qwen3.5-9Bをベースに追加学習を行うことで、Yes/Noの判定や多肢選択、評価などのタスクにおいて、校正された確率スコアを構造化API経由で出力します。

同社が実施した36のベンチマーク比較では最高精度を記録しており、次点であるH2O-Lightning-4B v1.1と比較して2.5倍の処理速度を実現しています。また、GPT-6 Solと比較した場合には、応答の速さ（P50）で約35倍の高速化を達成したと説明しています。

利用料金と提供プラットフォーム

本モデルは、Microsoft FoundryおよびOpenRouterを通じて提供されます。料金体系は、入力100万トークンあたり0.042ドルに設定されており、出力トークンは無料です。Microsoftは、既存のアプリやエージェント、業務の流れに判断の機能を組み込みやすくするためのモデルだと説明しています。

AIエージェント開発における活用シナリオ

意思決定のボトルネックを解消

Microsoftは、判断が順番に続く処理では1回ごとの遅れが足し算になると説明しています。例として、20回続く判断にそれぞれ100ミリ秒が加わると、全体で2秒遅れます。同社が挙げる使い方は、エージェントの次の一手を続ける・止める・やり直す・人に渡すのどれにするかの判定、依頼内容に合うモデルの選択（モデルルーティング）、AIの回答を基準に照らして採用するかの判定などです。

多様なタスクへの汎用的な対応

Microsoftは、本モデルの汎用的な品質を確保するため、トレーニングデータに含まれていない多様なタスクを用いて検証を実施しました。社内では、Xbox Researchが1万件を超えるアンケートやレビューの仕分けに使い、GPT-6 Solと同等の品質で14倍以上速く、費用は200分の1だったと同社は紹介しています。今後はMicrosoft AI（MAI）やOpenAIのモデルを土台にした版も出す予定です。

まとめ

• Microsoft-Decision-1は、判断のスコア付けに特化した小型モデル。
• Qwen3.5-9Bをベースとし、ルーティングや分類などの構造化タスクを高速処理。
• 同社の36ベンチマーク比較で最も高い精度。応答の速さ（P50）はGPT-6 Solの約35倍と説明。
• 料金は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力は無料。
• Microsoft FoundryおよびOpenRouterで利用可能。

出典：Microsoft