Meta傘下のスーパー・インテリジェンス・ラボが4月8日に正式に初の自社開発AIモデル「Muse Spark」を発表。「個人スーパー・インテリジェンス」への第一歩に位置づけられたことを受け、ニュースが出るとMetaの株価は1日で6.5％超上昇し、過去約3週間での高値を更新しました。これにより、MetaがAI競争の場で足を止めていないことも示されました。
Muse Sparkとは？Meta初の自社開発AI推論モデルが登場
Muse Sparkは、Metaスーパー・インテリジェンス・ラボ（Meta Superintelligence Labs、MSL）が開発した「Museシリーズ」の最初のモデルで、ネイティブなマルチモーダル推論モデルに属します。ツール呼び出し（tool-use）、視覚的な思考チェーン（visual chain of thought）、およびマルチエージェント協調（multi-agent orchestration）をサポートします。
このラボは、Scale AIの創業者であるAlexandr Wangが率いています。Metaはこれまで約150億ドルを投じてScale AIに投資し、さらにWangを迎え入れてきたことから、「AIの再構築（AIの布陣再開）」に向けた重要な一歩だと見られていました。Muse Sparkの発表は、取締役会長兼最高経営責任者（CEO）であるマーク・ザッカーバーグ（Mark Zuckerberg）が近年強力に推進してきたAIへのトランスフォーメーション後の最初の重要な成果そのものです。
注目すべき点として、Metaがこれまで主にオープンソースのLlamaシリーズを打ち出してきたのに対し、Muse Sparkはクローズドソースのモデルを採用しています。これは、Metaがオープンなエコシステム戦略から、より商業化志向のAI開発ルートへと舵を切ったことを象徴しています。市場分析では、将来的にAPIの有料化やサブスクリプション型サービスの提供がなされる可能性も否定できないとされています。
本日より、Muse SparkはMeta AIで利用できると同時に、特定の提携パートナー向けにプライベートAPIのプレビューも公開されています。
Muse Sparkの性能：Gemini Deep ThinkやGPT Proと対標
能力評価の面で、Muse Sparkはマルチモーダルの知覚、推論、ヘルス情報処理、そしてエージェントのタスクで優れたパフォーマンスを示しました。Metaが提供する「熟考モード（Contemplating）」により、複数のエージェントが並列で推論し協調することで、Muse Sparkは難しいタスクにおいてGemini Deep ThinkやGPT Proなどの極端な推論モードに肩を並べることが可能になっています。
Muse Sparkは、Humanity’s Last Examのテストで58％、FrontierScience Researchのテストで38％に到達し、トップクラスのモデルに匹敵する実力を見せつけました。
ユースケース：健康トラッキングから購買アシスタントまで、Metaのエコシステムを総合的に統合
Muse Sparkは「世界を理解できる」個人スーパー・インテリジェンスとして位置づけられ、マルチモーダルのビジュアル統合を重視しています。ユーザーのリアルタイムの環境を跨いで分析し、具体的には以下のような用途が挙げられます。
マルチモーダル・インタラクション
Muse Sparkは、画像に基づいてインタラクティブなWeb上のミニゲームを生成したり、物体を認識して詳細な説明を提供したりできます。たとえば、複雑な機械の操作手順に関する教材を解析することができます。
個人の健康
モデルはビジュアル認識とツール検索を組み合わせ、より精密な健康情報の回答を提供できます。たとえば、食物の栄養成分を分析したり、運動時の各筋群の活動状況を示したりするほか、個人の食事制限（菜食主義者や高コレステロールの人など）に基づいてパーソナライズされた提案も行います。
Metaは、Muse SparkをInstagram、Facebook、Messenger、WhatsApp、さらにスマートグラスなどのプラットフォームに順次統合していくと予告しています。その中でもAIの買い物アシスタントは重要な商業アプリケーションと見なされており、ユーザーが商品の検索を行い、推薦を受け、意思決定を支援することを助けるとされています。広告とECを組み合わせた商業モデルの輪郭が、すでに段階的に形になりつつあることがうかがえます。
3つの技術の軸：事前学習、強化学習、テスト時推論
Metaは公式ブログで、Muse Sparkの技術的な中核を明らかにし、3つの拡張軸を中心に構築するとしました。
事前学習（Pretraining）
過去9か月間、Metaは事前学習の技術スタック（stack）を再構築し、モデルのアーキテクチャ、最適化手法、データの整理のすべてで包括的にアップグレードを実施しました。これにより、1単位の計算能力あたりに抽出できるモデル能力が顕著に向上しています。
強化学習（Reinforcement Learning）
RLは事前学習の延長として、モデル能力をさらに拡大できます。Metaによれば、RLの計算能力（ステップ数で測定）を拡張すると、学習データ上での成功確率はいずれも対数線形に成長するということです。さらに、見たことのないデータセットでの評価効率においても、同様に安定して向上するとのことです。
テスト時推論（Test-Time Reasoning）
RLの学習により、モデルは回答する前に考えるようになります。Metaは「思考圧縮（thought compression）」の仕組みとマルチエージェント協調を通じて、遅延を効果的に下げ、推論能力を強化しています。
個人スーパー・インテリジェンス時代の幕開け、投資家はAIがユーザーの粘着性を高めることを期待
ニュースが出ると、Metaの昨日の株価は終値で6.5％上昇し、612.42ドルとなり、過去約3週間での高値を更新しました。これは投資家が総じて、AIの能力を日常の個人タスクに活用し、かつソーシャルプラットフォームと結びつける潜在力を好意的に見ていることを示しています。
Metaは、Muse Sparkが同社の「予測可能で高効率なAI拡張の軌跡」において重要な一歩を踏み出したことを示しており、今後もさらに能力の強いモデルを継続して発表し、個人スーパー・インテリジェンスの目標に向けて着実に前進していくとしています。
この記事 MetaがMuse Sparkを発表：ソーシャルメディア・エコシステムをつなぐ、専用のAI健康・買い物アシスタントが最初に登場したのは 鏈新聞 ABMedia です。
