一言コメント：MicrosoftがOpenAIなど外部のモデルに頼らず、自社のモデルを使える範囲が広がれば、Copilot Coworkのような従量課金のサービスも、いまより安くなっていくのではないかと期待しています（あくまで私の見立てです）。

＜ニュース概要＞
この3週間のMicrosoftまわりは、自社の次の基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習完了、GitHub Copilotでモデルを自動で振り分ける「Copilot Fusion」の一般提供、中国Alibabaのモデルを手元のPCで動かしてCopilotにつなぐ手順の公開の3つです。注目は1つ目で、Copilotの「中身のAI」をMicrosoftが自分で持つ方向が一歩進みました。

1.【注目】自社の基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習が完了
Microsoftは2026年10月中旬、自社で開発している基盤モデル「MAI-Base-2」の事前学習（大量のデータで土台を学ばせる工程）が終わったと発表しました。総パラメータ2.8兆の規模で、同程度の性能に届くまでの学習計算量は競合モデルより4.2〜12.3倍少なかったとしています（同社の測定で、第三者の検証はありません）。いまは仕上げの学習の段階で、どの製品にいつ載るかは示されていません。Copilotのモデルを自社で持てるようになれば、外部に払うコストが減り、料金や提供の仕方を自社で決めやすくなります。

出典：Magica・2026年10月15日
https://magica.com/news/microsoft-completes-pretraining-mai-base-2

2. GitHub「Copilot Fusion」を一般提供——作業ごとにモデルを自動で振り分け
GitHubは2026年10月28日、作業ごとに使うモデルと動かし方をCopilotが自動で選ぶ「Copilot Fusion」を、全プランで一般提供しました。安いモデルで下書きし、必要なときだけ上位モデルに切り替える仕組みなどを使い分けます。GitHubの評価では、作業あたりの平均費用が同等の製品の約半分とされています（同社の公表値）。「全部最上位のモデルで回す」より、仕事に合わせて組み合わせる方が安いという流れです。

出典：GitHub公式・2026年10月28日

Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion

3. Alibabaのモデルを手元のPCで動かしてGitHub Copilotにつなぐ手順を公開
Microsoftは2026年11月5日、Foundry LocalでAlibabaのモデル「Qwen3.8-27B」を手元のPCで動かし、GitHub Copilotから使う手順を公開しました。コードを外に出さずに済み、費用も読みやすくなりますが、24GB以上のメモリを積んだNVIDIA製GPUが必要です。データを外に出したくない会社には選択肢になる一方、中国製のモデルを社内で動かしてよいかは、別に判断が要ります。

出典：Microsoft Foundry Blog・2026年11月5日

Bring Agentic Coding On-Device with Foundry Local