Microsoftの判断専用AI、
GPT-6 Sol比で応答速度は約35倍

入力するのは、判断に必要な文章やJSONと、あらかじめ定義した質問・選択肢。返ってくるのは、選択結果や確率、順序尺度の値です。自由な回答文や判断理由の説明は返しません。

APIの概念を示した例で、実行結果や実測の正解率ではありません。仕様の出典：Microsoft Learn「Choose a question type」。

Microsoftは、学習時に伏せたベンチマークを含む36種類・約15万問で比較し、最も高い正解率と速い応答を報告しました。見出しの約35倍は、GPT-6 Solと比べたP50応答時間に基づきます。独立した第三者による再現結果ではありません。

出典：Microsoft公式発表「Speed」「Quality that generalizes」（2026-10-09）。

最初の試行は、問い合わせの仕分けに絞ります。担当部署や緊急度を決めた後、必要な案件だけに回答生成を行う構成です。

1. 分類する範囲を決める担当部署、緊急度、対象外条件を定義。判断不能の選択肢を含める。
2. 本文と基準を渡す分類に必要な情報だけを使い、個人情報の扱いと提供先を確認する。
3. 人へ戻す条件を適用する低確信、候補間の小さな差、重要案件、障害時の保留を決める。
4. 必要に応じて回答を作る汎用LLMで回答案を作成。返金や契約などの約束は、権限のある人が確認する。

構成の背景：Microsoft Learn「When to use Microsoft-Decision-1」は、判断モデルで振り分けた後に生成モデルを使う組み合わせを説明しています。上記の運用設計と採用条件は編集部提案です。

Microsoft Learnは、判断理由を返さないことに加え、次の制約を明記しています。導入時は平均の正解率だけで判断せず、どの失敗が誰に影響するかを確認する必要があります。

制約の出典：Microsoft Learn「Known limitations and risks」。検証・記録の方法は編集部提案。

この2例は運用上のリスクを考えるための例示です。モデルの実測の誤り率を示していません。

同じ問い合わせ、同じ判断基準で、現行の仕分け方法と比較します。価格と中央値が良くても、重大な見逃しや確認待ちが増えるなら、そのまま採用しません。

1. 1. 正解つきデータで比較する

   利用許可と匿名化を確認した日本語データを用意。担当者が正解・保留・重要案件を整理し、調整に使うデータと最終評価用を分けます。表現と選択肢の順序も変えて試します。

2. 2. 実際の仕分けを変えずに並走する

   最初はAIの提案を記録するだけにし、担当者の判断との差を確認。次に、許可した低影響の範囲で試すかを決めます。件数・期間・閾値は責任者と事前に合意します。