Microsoft、エージェントルーティングと高速な意思決定に向けたAIモデル「Decision-1」を発表

Microsoftは、高速かつ構造化された判断に特化して設計されたAIモデル「Decision-1」をリリースし、急速に進化する意思決定モデル（ディシジョンモデル）の競争に名乗りを上げた。分類、評価、ルーティングタスクを処理するために設計された同モデルは、複雑なデジタル環境を操作する自律型AIエージェントを誘導・制御する機能も備えている。

今回の発表により、MicrosoftはOpenAI、Cloudflare、そしてスタートアップのJevなど、低レイテンシのルーティングおよび意思決定エンジンを開発するプレイヤーの仲間入りを果たすことになる。

アーキテクチャとベンチマーク性能

Decision-1は、オープンソースのQwen3.5-9Bアーキテクチャをベースに構築されている。Microsoftによると、同システムは約15万問をカバーする36の異なるベンチマークにおいて性能評価をリードしたという。

競合する軽量エンジンとの社内テストにおいて、Decision-1は平均レイテンシ85ミリ秒、正解率83.5%を達成し、Jev 1.13.0を上回った。また、速度面で2位となったH2O-Lightning-4Bと比べても2.5倍高速であるとMicrosoftは報告している。なお、同じくQwenをベースとするCloudflareのオープンソースモデル「Clef」は、Microsoftのベンチマーク比較には含まれていない。

価格と提供形態

Microsoftは、Microsoft FoundryおよびサードパーティのモデルアグリゲーターであるOpenRouterを通じて、開発者にDecision-1へのアクセスを提供する。

高頻度のルーティングパイプラインでの導入を促すため、同モデルには極めてアグレッシブな価格設定が適用されている。

• 入力トークン： 100万トークンあたり0.042ドル

• 出力トークン： 無料

意思決定モデルにおける急速な変化

意思決定モデルの領域では、短期間で破壊的な変化が加速している。9月中旬、Jevが汎用的な大規模言語モデルに対する超高速な専用ルーティングシステムの価値を実証したことで、このトレンドの口火を切った。

しかし、オープンな小規模言語モデルの存在が、業界全体における迅速な追従を可能にした。大手プレイヤーがQwenのようなコンパクトなベースモデルをファインチューニングし、100ミリ秒未満で動作する高精度な意思決定エンジンへと仕立て上げたことで、マルチエージェントシステムを統括するインフラ層の競争は激化し、コスト効率も一段と向上している。