マイクロソフトは、Windows 11の設定アプリに最適化された新しいエッジ端末用小規模言語モデル（SLM）「Mu」を正式に発表しました。このモデルは、スマートなAIエージェントとして機能し、オペレーティングシステムでのローカルAI技術の重要な進展を示しています。コンパクトで効率的なモデルであるMuは、ニューラルプロセッシングユニット（NPU）を深く最適化して動作し、ユーザーに低遅延かつ高プライバシーの自然言語インタラクション体験を提供します。AIbaseは最新情報をもとにMuの特徴と業界への影響を整理し、その詳細をご案内します。

Mu: Windows設定専用のスマートコア

Muは、Co pilot+ PCのNPUに最適化された3億3,000万パラメータを持つエンコーダー・デコーダー型言語モデルです。その目的は、自然言語による指示を通じてWindows設定操作を簡略化することです。例えば、「ダークモードを起動する」や「画面の明るさを上げる」といった指示があれば、Muは直接対応する設定機能を呼び出し、複雑なメニューを手動でナビゲートする必要がありません。このAIエージェントは現在、Windows Insiders Dev ChannelのCo pilot+ PCでテスト公開されており、数百種類のシステム設定を正確に理解および実行することが可能です。

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Muの主な特徴は以下の通りです:

効率的なローカル処理：完全にデバイス側で動作し、1秒あたり200回以上のサンプル生成に対応しており、最初の単語生成の遅延が約47％減少し、デコード速度が4.7倍向上しています。

プライバシー重視：ユーザーのデータをクラウドに送信する必要がないため、データのセキュリティが大幅に向上しています。

ハードウェアとの連携：AMD、インテル、クアルコムのNPUと深い互換性を持ち、クロスプラットフォームでの高性能を確保しています。

これらの特徴により、MuはWindows11におけるユーザーインターフェースの画期的なツールとなり、効率性とプライバシーを求める個人および企業ユーザーにとって非常に価値があります。

技術革新：クラウドからエッジへの最適化の道

Muの開発は、マイクロソフトが小規模言語モデル分野で蓄積した豊富な知見に基づいています。Phi-Silicaモデルの経験を継承し、エンコーダー・デコーダー構造を採用することで、従来のデコーダーのみのモデルよりも計算およびメモリ使用量を大幅に削減し、特にエッジデバイスに適しています。マイクロソフトは以下のような技術を通じて、Muの最大限の効率を実現しています：

量子化技術：モデルの重みを浮動小数点数から低位整数に変換し、メモリ使用量を削減するとともに推論速度を向上させ、高い精度を維持します。

パラメータ共有：入力エンコードと出力デコードが重みを共有することで、モデルのサイズをさらに圧縮します。

タスク固有の微調整：360万以上のサンプルを使用してMuを微調整し、Windows設定に関連する複雑な指示を正確に理解できるようにしています。

Muのトレーニングは、NVIDIA A100 GPUを活用してAzure Machine Learningプラットフォーム上で行われ、高品質な教育データとPhiモデルの知識蒸留技術を組み合わせることで、小規模なパラメータでも優れた性能を達成しています。

ユーザー体験：複雑なメニューから自然な会話へ

長年、Windows設定アプリの複雑さがユーザーを悩ませてきたことは事実ですが、Muの登場により状況は一変しました。自然言語によるインタラクションにより、ユーザーはメニューを深く掘り下げることなく設定調整が可能になり、操作のハードルが大幅に低下しました。例えば、「明るさを上げる」といった曖昧な指示（これはメインディスプレイまたはサブディスプレイのいずれかを指す可能性があります）に対して、Muは一般的な設定を優先し、伝統的な検索結果と組み合わせて指示の正確な実行を確保しています。

現在、Muはクアルコムの Snapdragon Xシリーズプロセッサを搭載したCo pilot+ PCでのみサポートされていますが、マイクロソフトは今後、AMDおよびインテルのNPUデバイスにも拡張する予定であり、より広範なユーザー層をカバーする予定です。

業界的意義と将来展望

Muの発表は、マイクロソフトがデバイスサイドAI分野において重要な節目となるものであり、業界が効率的でプライバシー重視のエッジコンピューティングAIへの移行している傾向を示しています。クラウド依存型の大型言語モデル（LLM）と比較すると、Muは低いリソース消費でPhi-3.5-miniに近い性能を実現しており、小規模モデルの大きなポテンシャルを示しています。

しかし、Muの導入には課題もあります：

ハードウェアの制限：現在は一部のハイエンドCo pilot+ PCに限定されており、普及のスピードはNPUハードウェアの拡散に依存しています。

複雑な指示の処理：曖昧なまたは多義的な指示に対する理解能力はまだ改善の余地があります。

エコシステムの拡張：業界では、マイクロソフトがMuを開発者向けにカスタマイズ可能にするか、あるいは他の用途に拡張するかどうかが注目されています。

AIbaseによると、Muの成功はオペレーティングシステムとAIの深いつながりを促進し、将来的にはさらなるローカルAIエージェントが登場し、人間と機械のインタラクションのパターンを再定義する可能性があります。AIbaseは、Muのアップデートとフィードバックを継続的に注視していく予定です。最新のAI技術に関する情報をお届けするために、AIbaseのTwitterアカウントをチェックしてください。

ブログ：https://blogs.windows.com/windowsexperience/2025/06/23/introducing-mu-language-model-and-how-it-enabled-the-agent-in-windows-settings/