マイクロソフトは、2026年10月7日のWindowsおよびSurface発表会で、今月末までにGitHub CopilotにローカルAIモデルのサポートを導入すると発表しました。これにより開発者はクラウドとデバイス側のモデルの間で自由に切り替えたり、自動的にスケジューリングすることが可能になります。

エッジ側での推論におけるメモリのボトルネックや長文のコンテキストにかかるリソースの問題に対応するために、マイクロソフトは効率的なMAI Code1.1Flash混合エキスパート（MoE）モデルをリリースしました。このモデルは合計1370億のパラメータと68億のアクティブパラメータを持ち、量子化と予測的解釈技術を組み合わせることで、メモリ使用量を大幅に削減しながらデバイス側でのコード応答速度を向上させています。また、NVIDIA RTX Sparkハードウェアを搭載した新しいSurface Laptop Ultraに最初に搭載されています。

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具体的な用途において、ユーザーはGitHub Copilot CLI、Copilotアプリ、Visual Studio Codeを通じて推論モードを選択できます。これは、Copilotのバックエンドがリソースを自動的に調整するだけでなく、Windows MLサプライヤーやOpenAIと互換性のあるローカルエンドポイントを通じてMAI Code1.1Flashなどのローカルモデルを指定して呼び出すことも可能です。セキュリティ面では、システム内にマイクロソフトチームが構築したマイクロソフト実行コンテナ（MXC）が統合されており、各オペレーティングシステムのネイティブなコンテナの隔離メカニズムを利用してコードの実行を安全に保証しています。

今回のアップグレードは、AIコードアシスタントが純粋なクラウド依存から「クラウド＋エッジ」協働のハイブリッドアーキテクチャへと加速していることを示しています。この取り組みは、ローカルモデルの導入コストを簡略化し、高いプライバシーと低遅延の開発シナリオに対してより効率的な実装方案を提供します。