Microsoft-Decision-1とは？
Microsoft-Decision-1はMicrosoft初の判断モデルで、2026年10月9日に公開されました。文章を書く代わりに、テキストまたはJSONの状態と一つ以上の型付きの質問を受け取り、数値を返します。はい/いいえの質問には確率を（Microsoftはこの型を「noul」と呼びます）、選択の質問には選ばれた選択肢と各選択肢の確率を、順序尺度の質問には尺度上の位置を返します。AlibabaのオープンなQwen3.5-9Bを追加学習したものです。
Foundryでは/providers/microsoft/v1/systemoneのシンプルなHTTPエンドポイントから、Entra IDまたはAPIキーで、GlobalStandardまたはDataZoneStandardのデプロイとして呼び出します。OpenRouterにもあります。料金は入力100万トークンあたり0.042ドルで出力は無料、TypeSafeのJevと同じです。
Microsoftによれば、36のベンチマークと約150,000問の未学習の質問で、テストしたモデルのうち最も正確で、平均正答率は83.5%、応答時間の中央値は85ミリ秒でした。これらはMicrosoft自身の数字です。
Microsoft-Decision-1は使う価値があるか？
Microsoft-Decision-1が重要なのは置かれている場所です。文章ではなく型 付きの選択や確率を返す判断モデルは、これまで主にスタートアップから出てきました。このモデルはFoundryのカタログでGPT-6やClaudeと並び、AzureのID、ネットワーク、データの条件の下で使えます。多くの企業の購買担当者が導入前に求めるのはまさにそれです。
Microsoftの数字は強力です。36のベンチマークと147,137問の未学習の質問で平均正答率83.5%とし、Jev 1.13.0の82.3%、GPT-6 Luna Decisionsの79.4%を上回り、応答時間の中央値85ミリ秒は2位のH2O-Lightning-4Bより2.5倍速いとしています。Microsoftは自社のレイテンシをFoundry内で計測しました。eeselによるOpenRouterの数値の読み取りでは、中央値は0.19〜0.27秒に近くなります。Microsoftはどのベンチマークを使ったか、競合をどう設定したかを公表しておらず、The DecoderはCloudflareのオープンなClefモデルが比較から外れていたと指摘しています。
価格は入力100万トークンあたり0.042ドルでJevと並び、重みも公開しているPerplexityのpplx-decider-v1.2の0.02ドルの約2倍です。ベースのQwen3.5-9Bはオープンなのに、Decision-1の重みは公開されていません。月10億入力トークンで42ドルです。
状態と型付きの質問を「systemone」エンドポイントに送るリクエスト形式は、OpenAIのDecisions APIとは異なります。FoundryはこのAPIを10月22日からGPT-6 Luna上で入力100万トークンあたり0.10ドルで販売しています。両者を行き来するにはリクエストの書き直しが必要です。Decision-1はテキストとJSONしか受け付けないため、画像に関する判断にはLunaが必要です。
Microsoftのドキュメントは限界について率直です。スコアは質問や選択肢の言い回しや順序で変わり、設定の悪い質問でも自信のある数値が返り、キャ リブレーションはなじみのあるタスクの種類で最も強いとしています。与信、雇用、住宅、医療、法律に関わる判断では人による確認を勧めています。
真価を発揮する場面
Azure上のSaaS企業のサポート運用チーム
届いたチケットを請求、開発、アカウントの各チームに振り分ける
各チケットを状態として選択の質問とともに送り、最も高い確率が低いときは人に回します。入力100万トークンあたり0.042ドルなら、500トークンのチケット200万件で月約42ドルです。
コーディングとデータのエージェントを運用するプラットフォームチーム
本番データに触れるエージェントの操作を止める
Microsoftのドキュメントの助言どおり、予定されたツール呼び出しごとに実行前にはい/いいえの質問をし、ラベル付きの例から確率のしきい値を決めます。eeselによるOpenRouterのレイテンシの読み取りでは、Foundry自身のリージョン外では1回の確認に200〜300 msを見込むべきです。
モデルの出力を採点する評価責任者
毎晩何千もの回答を評価基準で採点する
「悪い」から「非常に良い」までのような順序付きの段階を持つスコアの質問を使います。Microsoftは、スコアを絶対的な評価ではなく相対的な順位付けとしきい値に使うよう勧めています。
導入前に確認すること
- 導入
- Foundryのモデルカタログまたは az cognitiveservices account deployment createでMicrosoft-Decision-1をデプロイし、/providers/microsoft/v1/systemoneに状態と質問をPOSTします。モデル用SDKは不要です。
- 連携
- Entra IDまたはAPIキーで使うFoundry上のシンプルなHTTP API。OpenRouter。Azure CLIによるデプロイ。
- データとプライバシー
- Azureが販売するFoundryモデルとして提供され、その条件の下でプロンプトは基盤モデルの学習に使われません。DataZoneStandardは推論をデータゾーン内に留め、GlobalStandardはサポートされる任意のリージョンでリクエストを処理できます。
- 大規模利用時のコスト
- 入力のみ課金で100万トークンあたり0.042ドル。月100億トークンで420ドルです。
- 制限
- コンテキストは32,768トークン。状態はテキストかJSONのみ。デプロイごとのクォータがあり、超えると429エラー。スコアは言い回しや選択肢の順序に左右される。OpenRouter経由のアクセスはアルファ版のエンドポイント。
良い点
- 入力100万トークンあたり0.042ドル、出力は無料
- 36のベンチマークで報告された正答率83.5%、中央値レイテンシ85 ms
- Entra IDとDataZoneStandardのデータ保管に対応したFoundryでのデプロイ
- はい/いいえ、選択、スコアの3種類の型付き質問で、いずれも確率付き
気になる点
- ベンチマークはMicrosoft自身のもので再現できない
- ベースのQwen3.5-9Bはオープンだが重みは非公開
- テキストとJSONのみで画像入力なし
- 同じカタログにあるOpenAIのDecisions APIとリクエスト形式が異なる
おすすめの人
Microsoftのデータ条件の下で安く速い分類、振り分け、ゲート判定を必要とし、自前のラベル付きデータでしきい値を検証するAzureのチーム。
Microsoft-Decision-1の代替
Microsoft-Decision-1：よくある質問
- Microsoft-Decision-1は使う価値があるか？
- Microsoft-Decision-1は判断モデルをJevと同じ価格でAzureの標準的な選択肢にしましたが、ベンチマークでの優位は自己申告で、同じ仕事をより安くこなすオープンな競合もあります。 評価は5点満点中3.9点です。
- Microsoft-Decision-1の料金は？
- 入力100万トークンあたり0.042ドル、出力トークンは無料。FoundryではAzureのサブスクリプションで、またはOpenRouter経由で請求されます。
- Microsoft-Decision-1の欠点は？
- ベンチマークはMicrosoft自身のもので再現できない; ベースのQwen3.5-9Bはオープンだが重みは非公開; テキストとJSONのみで画像入力なし; 同じカタログにあるOpenAIのDecisions APIとリクエスト形式が異なる.
- Microsoft-Decision-1は誰に向いているか？
- Microsoftのデータ条件の下で安く速い分類、振り分け、ゲート判定を必要とし、自前のラベル付きデータでしきい値を検証するAzureのチーム。
- チームや本番環境でMicrosoft-Decision-1を使うと費用はいくらか？
- 入力のみ課金で100万トークンあたり0.042ドル。月100億トークンで420ドルです。
- Microsoft-Decision-1は企業データを扱っても安全か？
- Azureが販売するFoundryモデルとして提供され、その条件の下でプロンプトは基盤モデルの学習に使われません。DataZoneStandardは推論をデータゾーン内に留め、GlobalStandardはサポートされる任意のリージョンでリクエストを処理できます。
- Microsoft-Decision-1の代わりになるものは？
- 当サイトでレビ ューした中で最も近い代替はJev, Perplexity Decider (pplx-decider), GPT-6 Luna 、 Clefです。
回答確認日：2026年11月6日