文章を生成しない判定専用モデルMicrosoft-Decision-1を試してみた

文章を生成しない判定専用モデル Microsoft-Decision-1を試してみた 2026/10 AI ミーティング @takabrz1 Takahiro Miyaura

宮浦 恭弘 (Miyaura Takahiro) Microsoft MVP for M365,Microsoft Foundry 大阪駆動開発コミュニティに生息 HoloLens 日本販売してからxR 系技術に取組む( 過去Mixed Reality 領域でMicrosoft MVP 新しい技術や、XR関連の技術を調べたり、体験して日々技術を満喫 技術Tips : https://qiita.com/miyaura https://zenn.dev/miyaura 最近興味があって取り組んでいるもの ○ AndroidXR ○ 新しいガジェット(Even G2,MiRZA,Galaxy ○ Microsoft Foundry などのAI 技術 @takabrz1 ※よかったらこれを機にお知り合いになってください XR,etc …) 受賞)

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本日のお話 判定だけを返すモデルで情報を整理する ※ Microsoft - Decision - 1 とは ― 文章を作らない判定専用モデル ※ デモ ― デプロイ、プレイグラウンド、API とレスポンス ※ 検証 ― Web クリップ 210 件を振り分ける ※ 向いていること・向いていないこと ※ まとめ 「自然言語で条件を書ける if 2026/10 文」を、速く・安く・決まった形で使う © 2026 Takahiro Miyaura 3

Microsoft Foundry Azure 上で提供されるAI エージェントの開発、運用を管理するプラットフォーム Models Agent Service IQ Tools Machine Learning Control Plane Cloud Edge Security, compliance, and governance 引用: Microsoft.Let your agentic apps talk with Azure Speech.Microsoft Ignite 2025.2025,11,p.3.https://ignite.microsoft.com/ en - US/sessions/BRK198, （参照 2026 - 01 - 21 ）.

Microsoft-Decision-1 は判定結果だけを返す 入力（テキスト / JSON ） 分類・採点・Yes/No 判定の専用モデル 2026/10/9 Foundry に追加（プレビュー） 選択肢つきの質問 ※ 出力：選んだ答えと確からしさの数値だけ。理由は返さない 判定結果のみ 確率・スコア 出力トークンは 1 回あたり 3 程度 2026/10 ※ 中身：Qwen3.5 - 9B を Microsoft TypeSafe AI の Jev が追加学習。 と同種 ※ 使い方：文章は生成 LLM、その手前の振り分けに挟む © 2026 Takahiro Miyaura 5

質問の型は noul / choice / score の 3 種類 答えの形は型ごとに固定。文章は返らない はい / いいえの判定 noul 0〜1 の確率 選択肢から 1 つ選ぶ choice 選んだ答え＋全選択肢の確率 段階で採点する score 段階番号の確率加重平均 ※ 同じ入力（state ）への質問は 1 リクエストにまとめられる ※ instructions と選択肢の説明文（criteria ）がそのまま判断基準になる ※ 入力はテキストのみ、上限 32K トークン ※ 確率で返るので、判断が割れていることも数値でわかる 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 6

基本スペック ― 日本リージョンは GlobalStandard のみ 項目 内容 入力 テキストのみ（画像・音声・動画は不可）、上限 32K トークン API …/providers/microsoft/v1/systemone 認証 Microsoft Entra ID デプロイの種類 GlobalStandard 日本リージョン Japan East / Japan West 価格（報道ベース） 入力 100 万トークンあたり $0.042 、出力は無料 2026 - 10 - 14 時点の Foundry 2026/10 （推奨）または API キー 、一部リージョンで DataZoneStandard は GlobalStandard のみ モデルカタログより。プレビュー提供のため、リージョンと価格は今後変わる可能性あり © 2026 Takahiro Miyaura 7

デモ デプロイ / プレイグラウンド / API 2026/10 とレスポンス © 2026 Takahiro Miyaura 8

デプロイからプレイグラウンド、API まで 5 ステップ 1 2 3 4 5 モデルカタログ Microsoft - Decision - 1 を検索して選択 デプロイ デプロイの種類と容量を設定（Azure CLI でも可） プレイグラウンド 「状態」と「決定 JSON 」を入れて実行 JSON 表示 state と questions ※ 1 分あたりのリクエスト数 ※ 公式例の 1 は 1 件/ 分 ※ 上げても固定費は同じ に移して呼び出す 質問の言い回しと選択肢はプレイグラウンドで詰めてから API 2026/10 の落とし穴 ※ 手元のクォータ上限は 60 生のレスポンスで確率を確認 API capacity © 2026 Takahiro Miyaura に移る 9

プレイグラウンドでは、判断の迷いも数値で見える 状態と決定 JSON を入れて実行するだけ priority が割れた 53% / 47% ※ 1: 制約あり 53% ※ 2: 即時対応 47% ※ score 1.47 だけでは 迷いが見えない Foundry 2026/10 ポータル：デプロイの詳細画面 >「プレイグラウンド」タブ © 2026 Takahiro Miyaura 10

検証: Web クリップ 210 件を振り分ける カテゴリ振り分け / 保存価値の採点 / 薄いページ判定 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 13

既存フォルダを正解に、210 件を判定させた メモ本文に 3 問を同時に投げる 対象と方法 1 リクエストで 3 問 ※ category: choice 7 択で主題のカ ※ 既存 7 カテゴリから 30 件ずつ、計 ※ keep_value: score 4 段階で長期 ※ フォルダ名を「正解」として判定と比べる ※ Category 行は送信前に削除して正解 ※ thin_page: noul ※ Obsidian 約メモ に貯めた Web クリップの要 210 件 を隠す 2026/10 テゴリ 保存の価値 ど薄いページか でログイン・一覧な 秒間隔で送り、50 件/ 分の上限内 に収める ※ 1.3 © 2026 Takahiro Miyaura 14

一致率 72%。空間コンピューティングだけ外れた カテゴリ別の一致件数（既存フォルダ各 30 件） カテゴリ一致率 イベント 30/30 AI 26/30 クラウド・インフラ 26/30 XR 23/30 開発技術 22/30 ハードウェア 21/30 空間コンピューティング 3/30 72% 151 / 210 件 応答時間（中央値） 381 ms 90% 点 796 ms ・失敗 0 件 210 件の費用 約 $0.006 約 14 万トークン、約 1 円 空間コンピューティングは 30 件中 14 件が XR と判定された 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 15

低スコアのページは、自分が捨てる判断とほぼ一致 保存価値（score ）と薄いページ判定（noul ） 保存価値スコアの分布（210 件、四捨五入） 考察 139 件 ※ 低スコアは直販ストアのトップ、製品 紹介、セール情報のまとめ ※ 薄いページ判定は 9 件。誤検出は 数行のリリースノート程度 ※ 空間コンピューティングの外れは分類 39 件 設計の問題。XR と概念が近すぎた 28 件 ※ 選択肢の説明文がそのまま判断基 準になる 4件 0 価値なし 2026/10 1 一時的 2 参考程度 3 有用 © 2026 Takahiro Miyaura 16

判定は任せ、文章と理由は別の仕組みで 向いている 向いていない ※ 大量の分類・振り分け（チケットなど） ※ 文章を作る作業（要約・書き直し・説明） ※ ゲート・フィルタ（返金の約束など） ※ 優先度づけ・採点（LLM 出力にも） ※ 回し先の選択（モデル・ツール） → 生成 LLM と組み合わせる ※ 理由が必要な判断→ 理由は返らないので 外から確かめる ※ 人に関わる重要な判断（与信・採用など） の唯一の材料にはしない ※ 捨てる候補を拾う（今回の検証） 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 17

まとめ 判定だけなら低コストで使える ※ 文章を生成せず、選択肢ごとの確率だけを返す判定専用モデル ※ デプロイはモデルカタログか Azure CLI 。日本は GlobalStandard ※ capacity は 1 分あたりのリクエスト数。1 のままだと 1 件/ 分 ※ 選択肢の説明文がそのまま判断基準になる ※ 210 件を約 1 円・中央値 381 ms で判定し、一致率 72% ひとこと 「自然言語で書ける if 2026/10 のみ 文」として生成 LLM の手前に挟める © 2026 Takahiro Miyaura 18

Qiita記事でも解説 判定専用モデル Microsoft 分類・整理に使ってみる - Decision - 1 を Foundry にデプロイして、情報の https://qiita.com/miyaura/items/ccb12bc591edb7b20cd4 検証コードも記事に掲載しています decision_trial.py（判定の実行）/ decision_report.py（集計） ※ Python 標準ライブラリのみ。認証は az account get ※ プレイグラウンドの例と curl での呼び出し方も記載 - access - token 記事はこちら 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 19

• https://qiita.com/miyaura/items/ccb12bc591edb7b20cd4

参考リンク 記事 / モデル情報 ※ 本日の記事（検証コード掲載） qiita.com/miyaura/items/ccb12bc591edb7b20cd4 ※ Microsoft - Decision - 1（Foundry モデルカタログ） ai.azure.com/catalog/models/Microsoft-Decision-1 ※ Microsoft - Decision - 1 の紹介（Command Line ） commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry 公式ドキュメント ※ Deploy and use Microsoft - Decision - 1 in Microsoft Foundry learn.microsoft.com … use-foundry-models-microsoft-decision ※ Foundry Models sold by Azure learn.microsoft.com … models-sold-directly-by-azure ※ Deployment types for Microsoft Foundry Models learn.microsoft.com … concepts/deployment-types 2026/10 © 2026 Takahiro Miyaura 20

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