囁かれる「MicrosoftがGPTをやめる」噂
ここ最近、SNSや業界メディアで「MicrosoftがOpenAIのGPTをやめて、自前のAIモデルに切り替えるらしい」という話題が広がっています。
まるで決裂や路線変更のように受け止められ、「CopilotからGPTが消えるのか？」といった憶測も飛び交いました。
しかし実際には、この見出しのまま信じてしまうと全体像を見誤ります。
Microsoftは確かに自前の大規模言語モデル（LLM）開発を加速させていますが、それは「OpenAIを見限った」ことを意味しません。むしろ、両者の関係は複雑さを増しつつ併存しています。
この記事では、Microsoftが新たに発表した独自モデル「MAI」と、依然としてCopilotの中核に据えられるGPT-5の関係を整理し、「見限ったのか？」という問いの真相を探ります。
新展開：Microsoft独自モデル「MAI」の登場
2025年8月、Microsoftは自社開発によるAIモデル群「MAI」を発表しました。
最初に投入されたのは、音声生成に特化した MAI-Voice-1 と、テキスト系の基盤モデル MAI-1-preview です。
Windows Centralの報道によれば、これらは既にCopilotやCopilot Labsに統合され始めており、音声応答や自然な会話体験の改善に活用されています。
The Verge も、同モデル群が「OpenAI依存を減らす動きの一環」として注目されていると報じています。
この発表は、Microsoftが単なるOpenAIの利用者に留まらず、自らも基盤モデルを育てるプレイヤーへと踏み込んだことを示しています。
つまり「MAI」は、同社のAI戦略における新しい柱となりうる存在なのです。
OpenAIモデルの併用は続く
Microsoftが独自に「MAI」を打ち出したからといって、すぐにOpenAIモデルを切り捨てたわけではありません。むしろ現状では、GPT-5を中心とするOpenAIモデルが依然としてCopilotの中核に据えられています。
CloudWars は、MicrosoftがCopilotや開発者向けツール群においてGPT-5を広く展開していることを報じています。
また、Times of India も、サティア・ナデラCEO自らがGPT-5の導入を強力に推進していると伝えています。
つまり、Microsoftの戦略は「OpenAIからの離脱」ではなく、併用と補完にあります。
Copilot利用者の視点から見ても、今すぐにGPTが消えるわけではなく、MAIは徐々に役割を増していく存在と捉えるのが現実的です。
なぜ自前LLMを育てるのか
MicrosoftがOpenAIモデルを使い続けながらも、自前の「MAI」を育てる背景には、いくつかの明確な理由があります。
1. コスト削減
OpenAIの先端モデルは強力ですが、利用コストは決して安くありません。
Copilotのように数億人規模のユーザーに提供する場合、推論コストを自社モデルで内製化できれば大幅なコスト削減につながります。
2. 技術主導権の確保
外部企業のモデルに依存しすぎることは、戦略上のリスクです。
独自モデルを持つことで、Microsoftは「OpenAI依存」という足かせを軽減し、長期的にはAI戦略を自由に描けるようになります。
3. 競合環境への対応
GoogleはGemini、AnthropicはClaudeを強化しており、いずれも「自社開発の旗艦モデル」を持っています。
MicrosoftもMAIを育てることで、「プラットフォーマーとしての競争力」を確保する狙いがあります。
4. パートナー関係の不安定化
WSJ は、サム・アルトマン（OpenAI CEO）とサティア・ナデラ（Microsoft CEO）の間に亀裂が生じていると報じました。
さらに Business Insider も、両社間で技術アクセスを巡る摩擦があると指摘しています。
こうした状況もまた、「自前でモデルを持つべきだ」という動機を強める要因となっています。
見限ったのではなく二正面作戦
ここまで見てきたように、Microsoftは「OpenAIとの決裂」ではなく、二正面作戦を選択しています。
- 一方では、GPT-5を中核に据えたCopilot展開を継続し、既存のユーザー体験や開発者エコシステムを維持。
- 他方では、MAIやPhiといった自社モデルを育成し、将来的なコスト削減や主導権確保につなげる。
つまり「GPTをやめる」のではなく、OpenAI依存を減らしつつ、自社の選択肢を増やしているのが実態です。
もしOpenAIとの関係が今後さらに揺らいでも、Microsoftは「代替モデルを既に保有している」状態を確保できるわけです。
読者が抱いていた「見限ったのか？」という問いへの答えはシンプルです。
MicrosoftはGPTを見限ってはいない。しかし、GPT一本足打法からの脱却を急いでいる。
補足： PhiとMAIの位置づけ（SLM vs LLM）
Microsoftは現在、「Phi」と「MAI」という二系統の独自モデルを展開しています。両者は混同されがちですが、狙いも規模も異なる補完関係にあります。
Phi：小型オープンモデル（SLM）
- 位置づけ：Small Language Models（SLM）の代表格
- 特徴：軽量・高速・省リソース設計
- 用途：スマホやPCなど端末上での実行、クラウド利用の低コスト化
- オープン性：MITライセンスで公開され、Hugging Face や Azure で利用可能
- 進化：Phi-3 → Phi-3.5 → Phi-4 と世代を重ね、マルチモーダルや数理推論にも対応
- 最新動向：2025年7月に Phi-4-mini-flash-reasoning が登場し、従来より10倍高速な応答を実現
MAI：大型クローズドモデル（LLM）
- 位置づけ：OpenAI依存を減らすための「本丸」LLM
- 特徴：高性能・高コスト・大規模推論を前提
- 用途：Copilot全般や企業向け基盤、音声・テキスト生成
- 公開範囲：クローズド（API経由の利用が中心）
- 進化：2025年8月に MAI-Voice-1（音声）と MAI-1-preview（テキスト）が発表
- 戦略的役割：OpenAIモデルを完全に置き換えるのではなく、併存しつつ中長期的な選択肢を確保する
両者の補完関係
| 項目 | Phi（SLM） | MAI（LLM） |
|---|---|---|
| 規模 | 小型（数十億～140億パラメータ） | 大型（数百億～非公開規模） |
| 公開性 | オープンソース（MIT） | クローズド |
| 強み | 低コスト・高速応答・端末実行 | 高精度・企業向け基盤・Copilot統合 |
| 役割 | 日常利用や軽量推論 | フラッグシップ的AI体験 |
| 戦略的意味 | 普及と裾野拡大 | 主導権確保とリスク分散 |
まとめ
- Phi は「誰でも使える軽量AI」として、開発者・研究者・一般ユーザーに開放。
- MAI は「企業戦略を担う旗艦モデル」として、Copilotやエンタープライズ利用の中核を目指す。
両者は競合ではなく、SLM（軽量普及モデル）とLLM（戦略基盤モデル）の両輪としてMicrosoftのAI戦略を支えています。
今後の注目ポイント
MicrosoftのAI戦略は、今後さらに複雑さを増していくと考えられます。
ユーザーや開発者にとって注視すべきポイントは、以下の通りです。
1. MAIの実用領域拡大
現時点では MAI-Voice-1 や MAI-1-preview にとどまりますが、今後はより大規模なモデルや、画像・動画を扱うマルチモーダルモデルへの展開も見込まれます。
どのタイミングでOpenAIモデルと肩を並べるのかが注目されます。
2. Copilot利用者が体感できる変化
MAI統合が進めば、応答速度やコスト構造に変化が出る可能性があります。
また、軽量モデル「Phi」シリーズと組み合わせることで、用途ごとに最適なモデルを切り替える仕組みが実装されるかもしれません。
3. OpenAIとの関係の行方
提携の強化か、緩やかな距離の取り方か。
WSJ や Business Insider が報じるように、両社関係は必ずしも安定していません。
今後の動向次第で、Copilotの中核モデルがどう変わるかが左右されるでしょう。
4. 業界全体への波及
GoogleのGeminiやAnthropicのClaudeと並び、Microsoftが「自社＋OpenAI」という二本立てを築けば、AI業界のパワーバランスにも影響を及ぼします。
「外部モデル依存からの脱却」という流れは、他の企業にも波及する可能性があります。
補足：PhiとMAIの位置づけ（SLM vs LLM）
Microsoftは現在、「Phi」と「MAI」という二系統の独自モデルを展開しています。両者は混同されがちですが、狙いも規模も異なる補完関係にあります。
Phi：小型オープンモデル（SLM）
- 位置づけ：Small Language Models（SLM）の代表格
- 特徴：軽量・高速・省リソース設計
- 用途：スマホやPCなど端末上での実行、クラウド利用の低コスト化
- オープン性：MITライセンスで公開され、Hugging Face や Azure で利用可能
- 進化：Phi-3 → Phi-3.5 → Phi-4 と世代を重ね、マルチモーダルや数理推論にも対応
- 最新動向：2025年7月に Phi-4-mini-flash-reasoning が登場し、従来より10倍高速な応答を実現
MAI：大型クローズドモデル（LLM）
- 位置づけ：OpenAI依存を減らすための「本丸」LLM
- 特徴：高性能・高コスト・大規模推論を前提
- 用途：Copilot全般や企業向け基盤、音声・テキスト生成
- 公開範囲：クローズド（API経由の利用が中心）
- 進化：2025年8月に MAI-Voice-1（音声）と MAI-1-preview（テキスト）が発表
- 戦略的役割：OpenAIモデルを完全に置き換えるのではなく、併存しつつ中長期的な選択肢を確保する
両者の補完関係
| 項目 | Phi（SLM） | MAI（LLM） |
|---|---|---|
| 規模 | 小型（数十億～140億パラメータ） | 大型（数百億～非公開規模） |
| 公開性 | オープンソース（MIT） | クローズド |
| 強み | 低コスト・高速応答・端末実行 | 高精度・企業向け基盤・Copilot統合 |
| 役割 | 日常利用や軽量推論 | フラッグシップ的AI体験 |
| 戦略的意味 | 普及と裾野拡大 | 主導権確保とリスク分散 |
まとめ
- Phi は「誰でも使える軽量AI」として、開発者・研究者・一般ユーザーに開放。
- MAI は「企業戦略を担う旗艦モデル」として、Copilotやエンタープライズ利用の中核を目指す。
両者は競合ではなく、SLM（軽量普及モデル）とLLM（戦略基盤モデル）の両輪としてMicrosoftのAI戦略を支えています。
参考リンク
- Windows Central: Microsoft launches MAI-Voice-1 and MAI-1-preview
- The Verge: Microsoft in-house AI models launch
- CloudWars: Microsoft drives AI advances with GPT-5 availability
- Times of India: Nadella champions GPT-5 rollout
- WSJ: Altman and Nadella drifting apart
- Business Insider: The gray area at the center of Microsoft’s battle with OpenAI
