📺 この記事は YouTube チャンネル きなこもっちーのテック深掘り の動画解説記事です。
▶️ 動画はこちら → Microsoft、OpenAIを見捨てた？MAI7モデルの本当の狙いは「二股戦略」だった
🐹🦜 この記事に登場する2匹
- 🐹 もっちー （ハムスター）… AI はまだ勉強中。「それどういうこと？」と素朴に質問する生徒役
- 🦜 きなこ （セキセイインコ）… AI で調べものをこなす解説役。やさしく深掘りして教える先生役
この記事は2匹の掛け合いを書き起こした形式です。発言の先頭にいる絵文字＋名前が話者です。
はじめに
🐹 もっちー「え、GitHub Copilotの料金、いきなり月50ドルから3000ドルに跳ね上がったって聞いたんだけど、ほんとなの！？」
🦜 きなこ「そうなんだよ。しかもそれ、Microsoftが自分でAIモデルを7つ発表した直後に起きたことなの」
🐹 もっちー「なんでやねん！自分でAI作ったんなら、OpenAIと縁切ったってことちゃうん！？」
🦜 きなこ「実はそれ、ちょっと違うんだよね」
🦜 きなこ「MicrosoftはOpenAIと縁を切るどころか、株式の27パーセント、約1350億ドル分を今も持ち続けてるの」
🐹 もっちー「え、じゃあなんで自分でAI作ったん？」
🐹 もっちー「株の27パーセントも持っとるって、めっちゃ太っ腹やん。なんで手放さへんの？」
🦜 きなこ「そこがまさに今日のポイントで、実はこの契約自体も最近見直されてるの」
🐹 もっちー「契約の見直し？なんかもう、どんどんややこしなってきたな…」
🦜 きなこ「今日はそれを、Microsoft Build 2026で発表されたMAIシリーズ7モデルから、じっくり深掘りしていくね」
🐹 もっちー「MAIって略、なんかカワイイ響きやな」
🦜 きなこ「Microsoft AIの略なんだよ。中身はぜんぜんカワイイだけじゃないけどね」
🐹 もっちー「よっしゃ、今日もきなこ先生の解説、楽しみにしとくで！」
MAI-Code-1-Flashの実力
🦜 きなこ「じゃあ最初のモデル、MAI-Code-1-Flashから見ていくね。コーディング専用のAIなんだよ」
🐹 もっちー「コーディング専用？プログラムを書くのが得意なAIってことか？」
🦜 きなこ「そう。2026年6月2日のBuild 2026で発表された、Microsoft初のCopilot向けモデルなの」
🐹 もっちー「へえ。で、こいつどれくらい強いん？」
🦜 きなこ「SWE-Bench Proっていうテストで51.2%。これがかなりすごい数字なの」
🐹 もっちー「SWE…なんて？そのテスト、何なん？」
🦜 きなこ「実際のプログラムのバグを、AIがちゃんと直せるか試す難しいテストなんだよ」
🐹 もっちー「なるほど。半分ちょっと直せるんか。他のAIと比べてどうなん？」
🦜 きなこ「Claude Haiku 4.5が35.2%だから、16ポイントも上回ってるの」
🐹 もっちー「16ポイント差！？それめっちゃ強いやん！」
🦜 きなこ「しかもね、パラメータは5Bしかないの。それでこの性能なんだよ」
🐹 もっちー「パラメータって何？5Bって小さいの？」
🦜 きなこ「AIの脳みその大きさみたいなもの。数百Bが普通だから、5Bはかなり小さいんだよ」
🐹 もっちー「小さいのにそんな強いん！？燃費ええ軽自動車みたいやな！」
🦜 きなこ「いい例え。実際、最大60%少ないトークンで問題を解けるの。すごく省エネなんだよ」
🐹 もっちー「省エネで強い…じゃあこれが今いちばん強いってこと？」
🦜 きなこ「ううん、そこは冷静にね。Kimi K2.6は約58.6%、GLM-5.1も約58.4%あるの」
🐹 もっちー「あ…上には上がいるんだ…ちょっとしょんぼりするな」
🐹 もっちー「じゃあこいつの立ち位置って、結局どうなん？」
🦜 きなこ「Haikuスケールの小ささなのに、性能面ではOpusクラスに近いって評価されてるんだよ」
🐹 もっちー「小さい図体でOpusに張り合うとか、根性あるモデルやんか！」
🦜 きなこ「しかもコスト効率がいいから、GitHub Copilotの全ティアで無料提供もされてるの」
🐹 もっちー「無料！？ワイ、無料てだけでテンション上がるわ！」
🦜 きなこ「そう、最先端のエージェント型コーダーにはまだ届いてない。でも、このモデルだけじゃないんだよね」
🦜 きなこ「もっとヤバいのが控えてるの。次はMicrosoftが本命の推論モデルの話。脱OpenAIの本丸だから」
MAI-Thinking-1と「OpenAI非依存」の正体
🦜 きなこ「MAIシリーズのもう一つの主役が、この推論モデルのMAI-Thinking-1。Microsoft初の自社開発の推論モデルなんだよ。」
🐹 もっちー「推論モデルってことは、じっくり考えて答えを出すやつだよね？で、こいつの何がすごいの？」
🦜 きなこ「中身は35Bアクティブ、合計で約1兆パラメータのMoEっていう構造なの。かなり大きいモデルなんだよ。」
🐹 もっちー「え、モエ…？なんか萌えキャラみたいな名前だけど、それ何なの？」
🦜 きなこ「MoEは「専門家の集まり」ね。全部を一度に使わず、質問ごとに得意な一部だけ動かして計算を節約する仕組みなの。」
🐹 もっちー「なるほど、1兆人の会社から、質問に合わせて必要な35人だけ会議室に呼ぶ感じだね。」
🦜 きなこ「いい例え。しかも一度に256Kトークン、600ページくらいの文書をまとめて読めるの。」
🐹 もっちー「600ページ！？しかもこれ、OpenAIのデータ使わんと作ったんやろ？ワイ、それすごいと思うで！」
🦜 きなこ「そこ、正確に分けて説明するね。「使わない」には、実は二つの意味があるの。」
🦜 きなこ「一つ目は蒸留なし。他社の賢いAIの答えを真似して学ばせる、っていう近道をしてないの。」
🐹 もっちー「蒸留って、先輩のカンニングペーパーを写さなかった、みたいな話だね。」
🦜 きなこ「近いね。二つ目は、学習データが30兆トークンぶんの、人間が作ったデータってことなの。」
🦜 きなこ「ライセンス済みや公開データが中心。ただ、そこにCommon Crawlっていうネットの巨大収集データも含まれてるの。」
🐹 もっちー「ん？ネットから拾ってきたなら、なんか透明性があやしくない？」
🦜 きなこ「実は約1.2兆ページ集めて794億ページまで絞ってるの。でも他のAIが書いた文章が混じってる可能性も指摘されてるんだよ。」
🐹 もっちー「他のAIが書いた文章まで混じってるって、ちょっとビミョーな話やな…」
🦜 きなこ「うん、そこは今後の透明性向上に期待したいところだね」
🐹 もっちー「つまり完全にゼロから、とは言い切れないってことか。で、肝心の頭の良さはどうなの？」
🦜 きなこ「それが本物。AIME 2025で97.0%、SWE-Bench Proで52.8%、Claude Opus 4.6と互角なんだよ。」
🐹 もっちー「数学ほぼ満点やん！蒸留なしでそこまでいけるんは、正直えげつないわ！」
🦜 きなこ「LiveCodeBench v6でも87.7%を記録。データの透明性には課題が残るけど、実力はまぎれもなくトップ級なの。」
🦜 きなこ「しかも実はこの2つだけじゃなくて、Microsoftは画像も音声も含めて7モデル全部揃えてきてるの。」
7モデル全体マップと配信戦略
🦜 きなこ「その7つの内訳は、推論とコーディング以外に、画像生成・文字起こし・音声生成まで全部揃ってるの。」
🐹 もっちー「7つ！？なんでそんな一気に出したん？」
🦜 きなこ「画像生成のMAI-Image-2.5は、画像編集の評価ランキングで2位につけてるの。」
🐹 もっちー「音声のほうはどうなの？」
🦜 きなこ「文字起こしのMAI-Transcribe-1.5は43言語対応で、競合より5倍速いんだよ。」
🐹 もっちー「5倍って、めっちゃ速いね…録音の書き起こし待たされなくなるの？」
🦜 きなこ「そういうことだね。音声生成のMAI-Voice-2は15言語対応で、短いサンプルから声の複製もできるの。」
🦜 きなこ「でも面白いのはここから。この7モデル、Microsoft自身のFoundryだけじゃなく、外部のサービスでも配信してるの。」
🐹 もっちー「なんでMicrosoft、自分のところだけで売らずに他のサービスでも配信するん？」
🦜 きなこ「MAI-Code-1-FlashとMAI-Thinking-1は、FireworksとBaseten、OpenRouterでも使えるようになってるんだよ。」
🦜 きなこ「狙いの一つはベンダーロックイン回避。OpenAIやGoogleだけに依存しない選択肢を企業に見せてるの。」
🐹 もっちー「自分ちの武器を、あえてよそのお店にも並べる感じか。」
🦜 きなこ「しかもBasetenでは、企業がモデルを直接ファインチューニングして、その結果を自分たちで所有できるの。」
🐹 もっちー「自分で育てたAIが自分のもんになるんか！それめっちゃお得やん！」
🦜 きなこ「しかもFrontier Tuningというプログラムで、企業ごとの専門特化エージェントも作れる仕組みなの。」
🦜 きなこ「コスト面も強気で、チューニング済みMAIはGPT-5.5比で10倍も安いって言われてるんだよ。」
🐹 もっちー「10倍安いんか！？そら企業もこぞって乗り換えるやろ！」
🦜 きなこ「価格でもここまで攻めてるから、企業にとっては無視できない選択肢になりつつあるの。」
🐹 もっちー「10倍も差があったら、経営者がこぞって飛びつくのも当然だよね！」
🦜 きなこ「でも、これだけ自社モデルを揃えたのに、開発者の反応は手放しの拍手じゃなかったの。」
Copilot課金ショックの実態
🦜 きなこ「そう、拍手どころか、開発者コミュニティで大きな反発が起きたの。原因はお金、つまり課金の仕組みの話なんだよ。」
🐹 もっちー「お金？せっかく高性能なモデルを出したのに、なんで怒られてるの？」
🦜 きなこ「きっかけは2026年6月1日。GitHub Copilotが全プランを、使った分だけ払う従量課金に切り替えたんだよ。」
🐹 もっちー「従量課金って、使った分だけ払うやつ？水道とか電気代みたいなもん？」
🦜 きなこ「そう。今までは月額の定額だったのが、AIとやり取りした「トークン」の量に応じて課金される形になったの。」
🐹 もっちー「トークン…また難しい言葉出てきた。それ何？」
🦜 きなこ「トークンは、AIが読み書きする文章の細かい単位のこと。だからたくさんやり取りするほど、料金がどんどん積み上がるの。」
🐹 もっちー「なるほど。で、その従量課金のどこが問題になったの？」
🦜 きなこ「問題は「エージェント利用」なの。AIに複数の作業をまとめて自動でやらせると、トークンを一気に、大量に消費するんだよ。」
🐹 もっちー「あー、AIに丸投げして全部自動で書かせるやつか。便利そうだね。」
🦜 きなこ「便利なんだけど、その分トークンをごっそり使うの。だから月末の請求額が一気に跳ね上がった人が続出したんだよ。」
🐹 もっちー「跳ね上がったって、いったいどのくらいになったの？」
🦜 きなこ「報告された事例だと、月29ドルだった人が750ドルに。なんと25倍に跳ね上がったの。」
🐹 もっちー「25倍！？なんでやねん！ワイの小遣いがいきなり25倍になったら、泣いて喜ぶわ！」
🦜 きなこ「もっと極端な例だと、50ドルが3000ドルになって、60倍に膨らんだ報告もあるの。」
🐹 もっちー「3000ドル！？日本円で45万円くらいやん！せっかくええ性能出したのに、めっちゃ怒られてるやん！」
🦜 きなこ「ただ、これはGitHub公式の統計じゃなくて、個別ユーザーが報告した事例だから、全員がこうなるわけじゃないよ。」
🐹 もっちー「なんや、脅かさんといてや。でも実際、そんな目にあった人がほんまにおったんやろ？」
🦜 きなこ「そう。だからchatやエージェント中心で開発する人たちが、Cursorっていう別のツールへの乗り換えを考え始めたの。」
🐹 もっちー「乗り換えかぁ。いくら性能で勝っても、財布が痛かったら逃げられてしまうんだね。」
🦜 きなこ「そういうこと。Cursorはいろんな会社のAIを自由に切り替えられて、そこで利用者をどんどん伸ばしてるんだよ。」
🦜 きなこ「じゃあ結局、Microsoftは本当にOpenAIと縁を切りたいのか——ここからが今日の本題なの。」
脱OpenAIの実態は「ヘッジ戦略」
🐹 もっちー「じゃあ結局さ、Microsoftって、OpenAIと縁を切ったの？それとも仲直りしてるの？」
🦜 きなこ「そこが今日いちばん面白いところなんだよ。答えは「どっちも半分正解」っていう、ちょっと意外なものなの。」
🐹 もっちー「え、半分正解って、どういうこと…？また頭がこんがらがりそうな話だな。」
🦜 きなこ「大丈夫、順番に見ていくね。まず2026年4月に、2社は契約を大きく改定したんだよ。」
🦜 きなこ「この改定でね、MicrosoftはOpenAIの「排他的流通権」っていう特別な権利を手放したの。」
🐹 もっちー「「排他的…なんとか権」って、いったい何なの？もう舌が回らなくなりそうだよ。」
🦜 きなこ「簡単に言うとね、「OpenAIの製品は、うちのクラウドでしか売らせない」って独占する約束だったの。」
🐹 もっちー「あー、つまり「ぼくのお店だけで売ってね」って縛ってたのを、やめたってこと？」
🦜 きなこ「そう、その理解でばっちり。これでOpenAIは、どのクラウド会社にも製品を出せるようになったの。」
🐹 もっちー「ほな完全にお別れやん！やっぱりケンカ別れして、縁は切れてるんちゃうの？」
🦜 きなこ「ところがね、ここからが肝心なの。Microsoftは今もOpenAIの株を27%も持ち続けてるんだよ。」
🦜 きなこ「その持ち株の価値は、なんと約1350億ドル。今もOpenAI最大の株主のままなの。」
🐹 もっちー「え、1350億…桁が大きすぎてピンとこないよ。株主って、そもそも何なの？」
🦜 きなこ「株主っていうのはね、その会社の一部を持ってる「共同オーナー」みたいな存在のこと。ただの取引相手じゃないんだよ。」
🐹 もっちー「え、じゃあ縁を切るどころか、今もいちばんの大株主として残り続けてるってこと？」
🦜 きなこ「そういうことなの。しかもMicrosoftはさらに自社のCopilotに、ライバルのはずのClaudeまで組み込んだんだよ。」
🦜 きなこ「2025年9月からね、社員はOpenAI・Anthropic・自社モデルの中から、好きなのを選べるようになったの。」
🐹 もっちー「え、ライバルのモデルまで自分の道具に入れるの？なんだそれ、ごちゃまぜだね。」
🦜 きなこ「公式もこう言ってるの。「私たちは製品ごとに、いろんなモデルを使い分けてる」ってね。」
🦜 きなこ「だからこれは単純な「脱OpenAI」じゃなくて、複数の会社に賭けを分散させる「ヘッジ戦略」なんだよ。」
🐹 もっちー「あー！一社に全部かけずに、保険をいくつもかけてる感じか。なるほど、賢いやん！」
🦜 きなこ「そう、まさにそれ。敵でもあり味方でもある絶妙な距離感。これが今のAI業界のリアルな姿なんだよ。」
まとめ
🦜 きなこ「さて、今日はMicrosoftのMAIシリーズを深掘りしてきたけど、ここで一度整理しておくね。」
🐹 もっちー「おっ、頼むよ。正直モデルの名前がいっぱい出てきて、ぼくちょっと頭こんがらがってるんだ。」
🦜 きなこ「まず主役の2つ。コード生成が速いMAI-Code-1-Flashと、じっくり考えるMAI-Thinking-1ね。」
🐹 もっちー「速いのと、考えるの。役割で分けてるってことか。なるほどな。」
🦜 きなこ「そう。それを含めた7モデル全体で、Microsoftは自前のAIをじわじわ広げてる感じなんだよね。」
🐹 もっちー「で、あの課金ショックだよね。使い方まちがえたら、とんでもない請求がくるってやつ……。」
🦜 きなこ「そこは大事なポイントだったね。便利さの裏で、コスト設計を分かってないと痛い目を見るってこと。」
🐹 もっちー「あ、この比較表めっちゃ分かりやすいね！ぼくこれ保存しとこ！後で見返すよ！」
🦜 きなこ「いいね。モデルの違いって忘れちゃうから、こういう表を手元に置いておくと便利なんだよ。」
🦜 きなこ「そして一番の結論。これは『脱OpenAI』じゃなくて、複数ベンダーを併用するヘッジ戦略ってことね。」
🐹 もっちー「縁を切るんじゃなくて、いろんな会社を保険としてキープしておく、って話だったな。」
🦜 きなこ「だから『脱依存』って見出しを見ても、鵜呑みにしないでね。中身は併用のことが多いから。」
🐹 もっちー「見出しだけ見て『げ、絶交だ！』って早とちりしたらダメってことだな。気をつけるよ。」
🐹 もっちー「そういや飼い主、また新しいAIのサブスク増えとったで。ワイのエサ代の方が安いっちゅうねん！」
🦜 きなこ「飼い主もこれ、ヘッジ戦略のつもりでやってはるんかもしれへんなぁ。まあ、お財布はひとつしかあらへんのやけどなぁ。」
🐹 もっちー「きなこ、うまいこと言うね！たしかに保険かけすぎて破産したら意味ないもんな！」
🦜 きなこ「でね、この『複数ベンダー併用のヘッジ』って、実は他のテック企業のAI戦略を見る時のヒントになるの。」
🐹 もっちー「え、Microsoftだけじゃないの？他の会社も同じようなことやってるんだ？」
🦜 きなこ「実はこのヘッジ戦略、GoogleやAmazonも似たようなことやってるんだよね……それはまた別の動画で。」
🦜 きなこ「みんなも『この会社はどこと組んでるんだろ』って視点で見ると、ニュースが面白くなるよ。コメントで教えてね。」
きなこもっちーのテック深掘り では、AI/LLM を中心としたテック全般をハムスター（🐹 もっちー）とセキセイインコ（🦜 きなこ）の掛け合いで楽しく解説しています。
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