Microsoft、PowerPointのモデル切り替えで運用費85%減

Mustafa Suleymanによると、MicrosoftはPowerPointの画像モデル運用費を約85%削減した。OpenAIへの依存度がなお高いなか、同社は画像モデルをMAIに切り替えることで、この削減を実現した。

MicrosoftはOpenAIとの提携を維持したまま、PowerPointとBingという製品内の2つの用途で、どのモデルに処理を任せるかを実地検証した。MAIが各製品の品質基準をより低い費用で満たすと、処理量をそちらへ移したのである。ソフトの利用接点を自社で握るMicrosoftは、最先端モデル並みの品質が本当に必要かを処理ごとに見極め、基準を満たす低コストのモデルを選べる。

依存関係をモデルの使い分けに変えたMicrosoft

OpenAIは希少な最先端技術を提供し、Microsoftは計算基盤、法人顧客への販路、ソフトの利用接点を担った。生成AIが汎用ソフトへ広がる局面でOpenAIを標準採用したことにより、Microsoftは研究成果を短期間で製品に組み込めた。

その後、生成AIが日常業務に定着するにつれ、Microsoftは処理ごとに品質、応答速度、費用を見極めるようになった。提携によって最先端技術は確保し続けるものの、Microsoft製品内の生成処理をすべてOpenAIに任せる保証はなくなった。

• 2025年10月: Microsoftは、初の自社製文章画像化モデルMAI-Image-1を発表した。
• 2026年3月: MAI-Image-2はArena AIの文章画像化部門で、GoogleとOpenAIのモデルに次ぐ3位となった。
• 2026年4月: MicrosoftはMAI-Image-2-Efficientを公開し、本番利用に耐える品質を約半分の費用で実現したと説明した。
• 2026年7月: MicrosoftはPowerPointとBingで、OpenAIの画像モデルをMAIへ切り替えた。

MAI-Image-2がArenaで3位となってから4カ月後、MicrosoftはMAIを実サービスへ投入した。PowerPointにとっては、3位の品質で導入基準を十分に満たしていた。

MAIがPowerPointの品質基準を満たしたことで、Microsoftは自社モデルへ振り分ける生成処理のすべてで、この費用削減効果を得られるようになった。

Copilotの標準機能では小さな費用差が積み上がる

利用者がモデルを呼び出すたびに、Microsoftには追加の計算費用が発生する。2026年4月、同社はCopilotの自律実行機能を一般提供し、Word、Excel、PowerPointで標準的に有効化した。この規模になると、処理をどのモデルへ振り分けるかが製品の採算を左右する。

OpenAIとAnthropicは投資家向け資料で、推論費用が売上高の半分を超えるとの見通しを示した。学習によってモデルは作られるが、普及が十分な利益につながるのか、それとも費用負担を広げるだけなのかは、繰り返し利用される際の採算で決まる。

Copilotの機能が増えれば、モデルを呼び出す回数も増える。Microsoftは日常的な処理を低コストのモデルへ回し、難しい仕事にだけ最先端モデルを使うことで、高性能な選択肢を残しながら費用を抑えられる。

報道によると、OpenAIの技術者は推論費用を半分未満に抑える手法を見つけたという。実用化されれば、OpenAIは画像品質だけでなく価格でもMAIと競えるようになる。

供給元が増えるほどMicrosoftの交渉力は強まる

Microsoftは、1社との独占的な提携を別の1社へ置き換えるのではなく、複数の供給元を組み合わせようとしている。Mistralとの数十億ドル規模の契約では、MistralのモデルをFoundry、Copilot Studio、Azure Localへ組み込む。さらに、この連携と欧州でのデータセンター建設を一体で進める。計画中のセキュリティー製品では、Anthropic、OpenAI、Microsoft自身のモデルを採用する方針だったと報じられている。

Mistral、Anthropic、OpenAI、MAIがそろうことで、Microsoftは推論価格、処理能力、導入条件を巡る交渉で、実際に選べる代替案を持つ。

Googleは、大半のAndroid端末をAssistantからGeminiへ移行する時期を、従来の2025年末という目標から2026年へ先送りした。その間にMicrosoftは、実サービスの2つの用途をMAIへ移した。

OpenAIとAnthropicも自社の利用接点を築く

OpenAIは、自社で管理できる場により多くのモデル利用を取り込むため、ChatGPTの機能を広げてきた。販売事業者へのリンクを付けた商品提案によって購買の起点を画面内へ取り込み、ChatGPT内のアプリを通じてBooking.com、Canva、Spotify、Zillowなどのサービスも同じ場で利用できるようにしている。

ChatGPTの内部であれば、いつモデルを動かすか、依頼にどの情報を与えるか、作業完了後に利用者をどこへ導くかをOpenAIが決められる。

AnthropicもClaudeを通じて、作業の流れをより広く管理している。Claudeの音声機能では、Gmail、Slack、Canva、Notionと連携しながらOpusとSonnetを利用できる。Anthropicは、利用者の背景情報と次の操作を自社の画面内にとどめられる。

Microsoftは資金調達した処理能力から収益を上げる必要がある

Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta、Oracleは、機器棚、電力接続、冷却設備、光回線、借入で建設する建物にAI基盤を築いている。ある調査では、5社の簿外債務は2022年以降で約8倍に増え、貸借対照表に計上された推計1.35兆ドルの債務を上回った。

AMDの機器棚一体型AIシステムHeliosは、2026年後半にMicrosoftなどへの出荷が予定され、1基当たりの推定価格は500万ドルを超える。Microsoftをはじめとする購入企業は、処理1件ごとの費用を抑えながら、高頻度の仕事でその処理能力を埋めなければならない。

計算資源を提供する事業者は、契約済みAI処理能力の市場で長期契約を結び、将来の計算能力を確保している。こうした契約では顧客需要が生まれる前に費用が固定されるため、機器棚1基からより多くの有用な処理と利益を引き出す必要性が高まる。

実サービスで稼働するMAIがあれば、MicrosoftはOpenAIとの価格交渉で、実用性のある代替案を示せる。法人顧客は画像の作成方法を変えることなく、PowerPointで標準的にMAIを利用できる。

使い慣れたPowerPointの画像ボタンの裏側で、Microsoftはすでに使用モデルを切り替え、運用費を約85%削減している。