AIは「共に生きる超知能」へ進化する？ Meta、次世代AI「Muse Spark」発表：AIニュースピックアップ

Metaは、個人用高度知能の実現を目指す新AIモデル「Muse Spark」を発表した。高効率なマルチモーダル推論や複数エージェントによる並列思考が特徴で、パーソナルな高度知能の実現への基盤として展開する。

[ITmedia エンタープライズ編集部，ITmedia]

　Metaは2026年4月8日（現地時間）、新たなAIモデル「Muse Spark」を発表した。Meta Superintelligence Labsが開発した同モデルは、テキストや画像など複数の情報を統合して処理するネイティブなマルチモーダル推論モデルで、ツール利用や視覚的な推論過程の活用、複数エージェントの協調処理に対応できるという。

Metaが描く「個人用超知能」の世界

　Muse Sparkは、同社が掲げる「Personal Superintelligence」（個人向けの高度知能）の実現に至る最初の段階に位置付けられ、研究やモデル訓練、インフラなどでで広範な投資がされている。大規模データセンター「Hyperion」もその基盤の一部を担う。同モデルは既にAIアシスタント「meta.ai」およびMeta AIアプリで利用可能となっており、一部ユーザーにはAPIのプレビュー提供も始まっている。

　性能面においては、マルチモーダル認識や推論、健康分野、エージェント関連タスクにおいて競争力を示すが、長時間にわたるエージェント処理やコーディング分野では改善の余地があるという。

　新機能として「Contemplating mode」が導入される。この機能は複数のエージェントが並列に推論する仕組みで、高難度問題への対応力を向上させる。評価指標ではHumanity’s Last Examで58％、FrontierScience Researchで38％の結果を示し、先端モデルと競合可能な性能を達成したとしている。同機能は段階的に提供される予定だ。

　応用面において、ユーザーの環境理解や健康支援など、個別性の高い用途が想定される。視覚情報と各種ツールを統合することで、理工系の問題解決や物体認識、位置特定などに強みを持つ。

　健康分野では1000人以上の医師と協力して学習データを整備し、より正確で包括的な回答生成を実現した。食品の栄養成分や運動時に使われる筋肉などを可視化して説明する機能も備える。

　技術基盤として、同社は能力拡張の進展を3つの軸で分析している。第1に事前学習においてモデル構造や最適化、データ整理を改善することで、従来モデル「Llama 4 Maverick」と比較して大幅な計算効率の向上を達成した。同等性能に必要な計算量を一桁以上削減したとしている。

　第2に強化学習では大規模化に伴う不安定性の課題を克服し、安定した性能向上を確認した。訓練データおよび未学習データの双方で精度が向上し、汎用（はんよう）性のある能力強化が実現されている。

　第3に推論時の処理では回答前に思考する仕組みを効率化するため、思考時間への制約と複数エージェントの活用を組み合わせた。これによって、応答遅延を抑えつつ高い性能を維持する設計となっている。特定の評価において思考の圧縮と再拡張を経て性能が向上する現象も確認された。

　安全性については、化学や生物などの二重用途分野を含めた包括的な評価が実施された。高度AIへの新たな評価枠組みに基づき、脅威モデルや評価手法、導入基準を設定して検証を実施した。その結果、高リスク領域では適切な拒否行動が確認され、重大な脅威シナリオに至る能力は認められなかったとしている。

　また第三者機関による評価において、モデルが評価状況を認識する傾向が確認された。一部の挙動に影響する可能性は見られたが、公開を妨げるほどのリスクではないと結論付けている。

　Metaは、Muse Sparkを起点として、より高性能なモデルの開発を継続し、Personal Superintelligenceを実現するための取り組みを加速させる方針を示している。