マイクロソフトのナデラ氏、スケーリングによるアライメントの「自然発生」を否定――ゼロトラスト封じ込めとライセンス型重み付けMAIモデルを推進
20VCハリー・ステビング氏によるインタビュー、2026年10月26日公開
アライメントに対する見方の転換と、それを軸とするセキュリティ体制
サティア・ナデラ氏がハリー・ステビング氏との対談で示した最も重大な見解は、スケーリングテーゼの根底にある核心的前提についての従来の視点を修正したという告白である。ナデラ氏によれば、自身は2018年から2019年にかけての初期におけるスケーリング則の信奉者であり、当時は「ダリオ、イリア、サム、グレッグ、そしてイーロンが、皆いわば一つの仲の良い家族のようだった」という。しかし同氏の修正された見解は、「以前は、アライメントは自然に実現するものだと思い込んでいた。もはやそうは信じていない」というものである。同氏は、スケーリング則は依然として機能しており、モデルの能力も向上し続けているとしつつも、アライメントが規模の拡大から自然発生する兆候はなく、モデルの機械論的な理解も「依然として捉えどころがない」と述べた。
ナデラ氏は、アライメントはトレーニングの段階、おそらく事前トレーニング（プレトレーニング）の段階から組み込まれなければならず、後から付け加えることはできないと主張した。「強化学習（RL）を駆使したところで、アライメントに到達できるとは到底思えない。アライメントというものは、そのごく初期段階において重み付けの中に真に組み込まれている必要がある」のだ。これは、最先端のクローズドモデル開発会社に多大な出資を行っている企業のCEOの発言としては非常に鋭い指摘であり、AI研究機関による事後トレーニング（ポストトレーニング）主導の安全性確保の取り組みだけでは不十分である可能性を示唆している。
これに対する同氏の現実的なアプローチは、AIの安全性（セーフティ）とセキュリティを切り離して考えることだ。マイクロソフトのスタンスは、顧客に対して「モデルが侵害されているものと前提せよ」というものであり、同氏がインタビューの約10日前に発表した論考で展開したテーゼである。そして、エンジニアリングされたゼロトラスト環境によってエージェントを封じ込めるべきだとしている。同氏は具体的なマイクロソフトの製品として「Agent 365」と「Perception」を挙げ、これらによってすべてのエージェントに身元（アイデンティティ）を付与し、ツール呼び出し、モデルの呼び出し、思考の連鎖（チェーンオブソート）を含むすべての活動をログに記録すると説明した。エージェントが自身の記録を改ざんできないよう、ログは耐改ざん性備えたものでなければならない。その上でポリシーを設定し、それに照らしてエージェントの挙動を監視し、複数のモデルを用いて出力を検証する仕組みだ。ナデラ氏は、安全性が未解決であるゆえにセキュリティ面で打てる手はないという見方に反発し、「人々は、封じ込めやAIの安全性のための、エンジニアリングされたゼロトラスト・アーキテクチャ・システムとセキュリティを混同している」と述べた。同氏のスタンスは「現実に存在する状況に対処し」、ポリシーの設定や逸脱の監視において「極めてアグレッシブ」に臨むことである。
クローズドモデルのベンダーに突き付けられたプレッシャーとしての思考の連鎖の不透明性
ナデラ氏は、自身が説明したアーキテクチャの根幹をなす思考の連鎖（チェーンオブソート）の信頼性について率直に語った。その信頼性がどれほどのものかと問われると、「信頼できるものではない」と答えた。思考の連鎖は不誠実（不正確）であり得るものであり、AIモデル企業がその問題を認識しながらも、それを隠蔽するという対応をとることで事態はさらに悪化すると同氏は指摘した。同氏は、推論の痕跡（トレース）が不透明な内部言語ではなく英語で行われることを望んでおり、信頼できるパートナーが検証・監査を行えるよう、ありのままの状態で利用可能にすることを求めている。
同氏はこれを、クローズドモデルの提供企業に対する商業上の警告として、またオープンな重み付けモデルに対する追い風の可能性として位置づけた。「重み付けが非公開のクローズドモデルの方が強力ではあるが、特に信頼できるパートナーがそれを活用する中で、より高い透明性が求められるという必要性を認識しないのであれば、我々は問題に直面することになるだろう」と述べた。ナデラ氏は特定のベンダーの名指しは避けたものの、マイクロソフト自身のパートナーに向けられたメッセージであることは明白である。
「ライセンス型の重み付け」としてのMAI、そしてネットワーク効果ではなくソフトウェア事業としての側面
マイクロソフト独自のモデルについて、ナデラ氏は意図するビジネスモデルを明確に説明した。MAIモデルはオープンウェイト（重み付け公開）ではなく、同氏はこれを「ライセンス型の重み付け（licensed-weights）」と呼ぶことを好む。「これを、ネットワーク効果に基づくインテリジェンス事業ではなく、シンプルで分かりやすいソフトウェア事業に転換したいのだ」と語った。顧客にとってのモデルの価値は、それを活用し制御する能力にかかっており、これは企業が自らのインテリジェンスを保持すべきだという同氏のより広い主張と合致するものである。
同氏はまた、顧客の事例としてユニリーバ（Unilever）を挙げた。同社は受注から入金までのプロセス（order-to-cash）や貿易請求に関するクレーム処理を自動化するエージェントシステムを構築した。当初はフロンティアモデルで開始したものの、現在では貿易請求のワークロードをMAIモデルに移行させている。ナデラ氏によれば、MAIモデルはコストがより低く、ユニリーバ自身が持つトレースデータを基にトレーニングを行えるため、同社が完全に制御できるという。マイクロソフトは当初、前線にエンジニアを派遣して支援したが、現在ではユニリーバのITチーム自身がシステムを管理している。
オープン対クローズド：コモディティ化されたトークンが主流となるも、フロンティア領域は存続
今後24か月のトラフィック予測を問われたナデラ氏は、具体的な割合の言及を避け、フロンティアがどこに位置するか次第だと述べた。同氏の見方では、特定の課題に対しては能力が飽和点に達し、その段階になれば、特に企業が自身のトレースに基づいてトレーニングを行える場合には、オープンウェイトモデルやより安価なクローズドモデルで十分になるという。「問題の本質が変わっていないのであれば」最新のモデルを使用する必要はないと語った。フロンティアに対する永続的な市場は期待しており、科学分野などが次のフロンティアを規定する領域になり得るとしつつも、「トークン利用の大部分は、コモディティ化されたトークン利用になるだろう」と述べた。
同氏は、コモディティがオープンソースと同義であるとは捉えていない。「激しい価格競争が起きる」ため、それはオープンウェイトであるかもしれないし、「安価なクローズドウェイト」であるかもしれないと述べた。また、マイクロソフト自身のCopilotの利用においても、安価なクローズドソースモデルとオープンウェイトモデルが混在していることを強調した。さらに、GitHub上の「Hydra fusion」という学習済みモデルプロジェクトに言及し、多数のサブエージェント（その一部はローカルモデル）が並列で呼び出されるエージェント・スウォーム（群知能）への移行の一環であるとした。
地政学的な側面について、ステビング氏がオープンウェイトモデルの大部分が中国製であることを指摘すると、ナデラ氏は、アライメントの欠如したモデルは中国を含むすべての国にとってリスクであるとし、NVIDIAのジェンスン・フアン氏の名前を挙げて、西側のオープンウェイトの取り組みの進展には満足していると答えた。
「逆情報のパラドックス」と、企業のIPとしてのプライベート評価（eval）
ナデラ氏の最も展開されたアイデアは、企業の将来像に関するものであった。暗黙知が経済全体に分散しているというハイエクの見解を引いて、単一の企業や単一のインテリジェンスというものは存在し得ないと主張した。その上で、ケネス・アローの情報パラドックスを反転させた。伝統的な経済学では、売り手は秘密を明かすことで価値が漏洩するリスクを負う。しかし現在では、モデルを使用する際の排気ガスのようなもの、例えば「いいね」や「低評価」のシグナルさえも顧客ではなくモデル企業に価値をもたらしてしまうため、買い手こそが露出させられていると彼は指摘した。「これが持続可能なものとなるためには、インテリジェンスの利用によって生み出される余剰価値のより多くの部分が、企業側に留まらなければならない」
その価値の保持は、重み付けを通じてのみ起こる必要はない。コンテキストや評価（eval）のなかに存在し得る。ナデラ氏は、すべての企業が独自のコアIPとしてプライベートな評価ベンチマークを持ち、モデルがそのベンチマーク上で「性能を向上（hill climb）」させるために投入されるというアプローチに「非常に熱心である」と述べた。将来的に企業とは「AIベンチマークそのもの」と定義されるようになるかもしれないとし、今日では奇妙に映るものの5年以内には受け入れられるだろうと語った。ステビング氏が、現状ではこれはHarveyやLegoraといった一部の厳選された企業にしか当てはまらないと指摘すると、ナデラ氏は、これを1980年代後半のPCベースの予測や初期のクラウド移行になぞらえた。「AIネイティブ」という言葉も5年以内には時代遅れになると予想し、500年の歴史を持つロイズ（Lloyd's）でさえ現在ではクラウドネイティブになっていると指摘した。
実装の経済と産業構造
ナデラ氏は、AIのサービスレイヤーは、従来の経営コンサルティング、システムインテグレーション、テクノロジーサポートのいずれでもない、新たなハイブリッドな存在であると述べた。それはビジネス上の課題、評価（eval）、そしてエージェント型アーキテクチャから始まり、同氏は従来のシステムインテグレーター（SIer）がこのモデルへと進化していくと予想している。
産業がフルスタック型のプレイヤーへと統合されていくのかという点について、同氏は事実が逆の方向に向かいつつあると述べた。かつてはシリコンからアプリに至るまでの単一の垂直統合型スタックが出現すると考えていたが、「日増しに、スタックのあらゆるレイヤーにおいて競争が激化していると実感させられる」という。同氏は、「各レイヤーに複数の勝者が存在する水平分業の専門化」が進み、最適なモデルにタスクを振り分けるルーターを含めてそれらを組み合わせる能力が実現することを期待している。もっとも、支配的なデザイン（dominant designs）が依然として全体像を塗り替える可能性はあるという留保も付け加えた。
コンピュート、電力、そしてGDPの問い
ムスタファ・スレイマン氏が示唆した1000億ドル規模のトレーニングラン（学習実行）の到来について、ナデラ氏は、これをR&D（研究開発）予算とマクロ経済成長の問題として捉え直した。トレーニングランとは「R&Dの一部分に過ぎず」、R&D集約型の企業にとってそれは売上の15%から20%程度であるため、その許容度は売上にかかっており、売上はAIが世界経済を拡大させるかどうかにかかっていると指摘した。同氏は電力とシリコンの不足を認め、これらがリードタイムの長い品目であること、需給がいつ均衡するかは「誰にも分からない」とし、憶測を語る者は単に憶測を述べているに過ぎないと付け加えた。同氏にとって、より大きな変数となるのは、長年にわたり約2%で推移してきた世界のGDP成長率である。
同氏は、AIがそれを押し上げることができると期待し、またそう信じており、医療やソフトウェアがその最初の領域に含まれると述べた。英国国民保健サービス（NHS）におけるCopilotの導入事例を挙げ、より良い成果と低いコストが定義上GDPを引き上げる好例だとした。ソフトウェア開発に対する需要は非常に弾力性が高いことが証明されており、「ITバックログは膨大であったが、我々の誰一人としてそれを認識していなかった」と語った。より高速なテープアウトやインシリコ（コンピュータ上）シミュレーションを活用したシリコン設計や、ロールス・ロイス（Rolls-Royce）における保守スケジュール管理などのエンジニアリング業務も、最適化が成果を上げている他の領域の例として挙げられた。
コーディングにおける生産性向上の成果が、金融、営業、マーケティングといった分野にも波及するかどうかについて、ナデラ氏はより慎重な姿勢を示した。コーディングは事前トレーニングモデルの上に明確な報酬シグナルを用いた強化学習（RL）を適用することで恩恵を受けたものであり、「それを知識労働（ナレッジワーク）においてブレイクスルーできるかといえば、はるかに困難なように思える」としながらも、コールセンター、サプライチェーン、キャッシュ・オブ・オーダー（受注から入金管理）などの領域ではそれが可能であることが示されつつあると述べた。同氏は、科学やエンジニアリングの分野もコーディングと同様に需要の弾力性を示す可能性があると示唆した。
今回のインタビューには、財務ガイダンスや新製品のリリース時期の発表は含まれておらず、電力やトラフィックの構成比に関する回答のいくつかは率直に言って憶測に基づくものであった。本質は、その戦略的枠組みにある。すなわち、マイクロソフトのCEOは、もはや「規模の拡大がアライメントを解決する」という点に疑問を抱いており、クローズドモデルのパートナーに対してより高い透明性を求めており、MAIをコントロール可能な「ライセンス型の重み付け」製品として位置づけようとしているのである。