MetaのAI「Muse」とは何か
皆さんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、Meta社のMuseってなにですかについて話していきます。 この番組は3倍早くメモできる音声入力アプリ
Nokiの提供でお送りします。 はい、ということで今日はMeta社のMuseについて話します。
Meta社というのは、FacebookやInstagram こういったアプリを運営している会社です。
CEOは知っている方も多いと思います。マーク・ザッカーバーグ氏です。 MetaはもともとAI領域に進出していました。
LamaというオープンソースのAIモデルを開発していました。 そのMetaが今年から本格的に展開しているAIがMuseです。
このMuseという名前、何か耳にしたことがあるという人もいると思います。 アメリカでは9月にMuseのアプリが出て、ストアのランキングで1位になるなど話題になっています。
今日Museを話す理由としては、リスナーの方からMetaのMuseについて取り上げてほしいというリクエストをいただいたからです。
お手入れありがとうございました。 あともう一つの理由としては、最近のMetaのAI
かなり勢いがあるんですよね。 9月にはモデルのアップデートがあって、パーソナルAIのアプリが出て、そしてちょうどこのポッドキャストを収録している今日
Metaとして最も高性能なモデルMuse Wonderも発表されました。 こういった流れもあって、今がちょうどMuseの情報を整理するのにいいタイミングだなと思って
今回取り上げることにしました。 リスナーの皆さんには、MuseというAIはそもそもどういったものなのかと、
AI界隈の最新トレンドを抑える意味でも、今回のエピソード最後までぜひお付き合いいただければと思います。 今日話すポイントは主に3つです。
1つ目にMeta社のMuseとは何か。 2つ目にMuse、クロード、GPTの比較。
そして3つ目にMuseはこれからどう進化していくのか。 これら3点を中心に話していきます。
Muse Spark・Muse Wonder・アプリ版の違い
はいでは早速話していきましょう。 まずはMuseとはそもそも何なのかというところから整理していきます。
ここ最初にちょっとややこしいポイントがあるので先にお伝えしておきます。 Museという名前はAIモデルの名前でもあり、アプリの名前でもあります。
ChatGPTで例えるとわかりやすいと思います。 ChatGPTの場合アプリの名前はChatGPT。
中で動いているモデルの名前はGPT 6.1 SOLのように名前が似ています。
Metaの場合も同じような感じでアプリもモデルの名前も同じ名前です。 Muse SparkとかMuse Wonderのようなモデルの名前付けです。
まずはモデルの方からいきましょうか。 Museのモデルが最初に登場したのは今年の4月です。
Muse Sparkというモデルが発表されました。 これはMetaの中にあるMeta SuperIntelligence Labというところが作ったモデルです。
Metaのモデルというと以前はLamaというモデルが有名でした。 以前このポッドキャストでも取り上げたと思います。
Lamaは誰でもダウンロードして使えるオープンなモデルとして知られています。 Muse Sparkはそうではありません。
Metaのサービスの中やAPIを通して使う形になっています。 つまりLamaのようにオープンなモデルというわけではないという位置づけです。
ここはMetaとしては大きな方針転換だったと思います。 そこからMuse Spark少しずつバージョンアップを重ねて9月の頭にMuse Spark 1.3がリリースされました。
AIエージェントとしての作業、そしてコーディングの性能が上がったと発表されています。 最近新しく出るモデル
やっぱりあの単発のタスクよりもAIエージェントとしてどう作業をこなせるのか こういった点にフォーカスされていると思います。
これはMetaだけではなくOpenAIやGoogle、Anthropicも同じような流れです。 そしてまさにこのポッドキャストを収録している当日
Metaから新しいモデルのMuse Wonderが発表されました。 このMuse Wonderは現時点におけるMetaとして最も高性能なモデルです。
Muse Sparkが比較的軽くて早いモデルだとすると、Muse Wonderはより大きくてより賢いモデルです。 ちなみにこのMuse WonderはAPIやMetaのコーディング用のAIエージェント
Museコードから使うことができます。特徴としてMetaが強調しているのは2つです。 1つ目がアクティブメモリー
これは会話をまたいでAIエージェントが大事なことを覚えておける力です。 2つ目がアクティブフォーカス
難しい目標を渡された時に別のやり方を試したりしながら粘り強くやりきる力です。 重要な操作の前にはちゃんとユーザーに確認をとるとも説明されています。
性能についてはMetaの発表にはなるんですけど AIエージェントとしての作業や記憶
コーディングの評価でトップクラスの結果が出たと評価しています。 では次にアプリの方のMuseです。アプリのMuseはMetaがパーソナルAIエージェントとして
9月の上旬にアメリカで公開したものです。 パソコンのブラウザーiPhoneやAndroidのアプリから使うことができます。
先ほどお伝えした通り公開後すぐにストアのランキングで1位になりました。 ちなみにChatGPTを抜いての1位だったのでかなり話題になりました。
一つ残念なお知らせなんですけどこのアプリのMuseは現時点では日本ではまだ使えません。 現時点ではアメリカを中心に展開されていて日本から使おうとすると現状は待機
リストに登録する形になります。 具体的に日本でいつ使えるのかというのはMetaからの発表はまだありません。
ちょっと改めて整理しましょう。MetaのAIモデルMuse SparkやMuse Wonder
こちらは日本でもAPI経由で使うことができます。 一方でアプリのMuseに関しては日本では現時点ではまだ使えません。
とはいえ先で日本でも展開されると思います。 じゃあ日本でMuseが使えるようになったらどういったことができるのか
MuseのAIエージェント活用事例
先行してちょっと情報を押さえておきたいと思います。 前回のあのオープンAIのデブデイの回でオープンAIのドッツというものを紹介しました。
これはAIエージェントが自分専用のクラウド上のコンピューターを持っていて そこで働き続けることができるというものです。
Museも同じで専用のクラウド上のコンピューターとブラウザーを持っていて そこで作業することができます。
なので前回のポッドキャストで話した AIの仕事場が手元のパソコンからクラウドに移行しているという流れはMetaも同じかなと思います。
では実際にアメリカではどのように使われているのか 少し事例を紹介します。このMetaは中小企業向けのMuse for Small Businessというものを発表しています。
これはFacebookやInstagramのアカウント あとは会計ソフト決済サービス
コミュニケーションツールのSlack こういった普段使っているツールとつないでAIエージェントに仕事を手伝ってもらえるというものです。
アメリカの商工会議所のサイトで紹介されている事例を紹介すると
アリゾナ州の男性向けのグルーミング用品 髭のお手入れ用品
そういったものを扱う会社の事例です。この会社では8万7千件のお客様からのレビューをMuseに分析させて
自社の強み弱みそういったものを分析させるワークフローをMuseで作ったと。 8.7万件のレビューを人間が分析するのってかなり大変な作業ですよね。
こういった作業をMuseに依頼したと。 担当者の話によるとデータサイエンティストを雇う予算はなかったそうです。
手作業でやったら何ヶ月もかかる分析をMuseは数分で完了したと話しています。
ここで補足するとこうした作業というのはメタのMuseじゃできないのかというとそういうわけではありません。
すでに私たちがアクセスできるクロードコードやクロードコワーク あとはチャットGPTワークやコーデックス
このようなツールを使うことでこういった分析系のタスクや自動化処理のタスクというのは比較的簡単に実装できます。
こういったAIエージェントに仕事をどんどん任せる こうした領域にメタのMuseも本格的に乗り出してきたというわけです。
2026年になってメタ社大きく変革しています。 そのキーマンがアレクサンダー1という人物です。
Museを作ったチームのトップとして活躍しています。 どんな人物かというと元々はスケールAIという会社の共同創業者です。
この会社はAIを学習させるためのデータを用意する会社で、界隈ではかなり有名な会社です。
アレクサンダー1はマサチューセッツ工科大学を中退して19歳でこのスケールAIを立ち上げました。
そして20代で自分の力で億万長者になった人物としても知られています。 その彼がメタに来たのが去年2025年の6月です。
メタがスケールAIに大きく出資をして、それに合わせてアレクサンダー1はスケールAIのCEOを辞めてメタに移りました。
報道ではメタの出資額が日本円で2兆円を超える規模とされています。 それだけの金額を出してでもメタは彼を迎え入れたかったとも読み取れます。
メタでの肩書きはCAIO、チーフAIオフィサー、最高AI責任者です。 そして先ほどお話ししたメタスーパーインテリジェンスラボを率いています。
メタに来てから他社から研究者を次々に迎え入れてチームを作ったり、今年の4月に最初のモデルミューズスパークを出して、9月にはアプリのミューズがストアで1位になったと。
そして上位モデルのミューズワンダーを発表しています。 メタに来てから大体1年4ヶ月ぐらいでしょうか。
かなり早いスピードでメタのAIの変革に貢献しています。 じゃあ実際にこのメタのミューズスパークどうなのと思う方も多いと思います。
Muse Spark・Claude Opus・GPT Solの比較
ここからは比較の話をしていきます。 具体的にはミューズスパーク1.3、クロードオーパス5.5、あとはGPT 6.1ソル、この3つを比べました。
まず私の方でミューズスパークとクロードオーパスとGPTソル、これをコードエージェントの環境で動かしてみました。
アプリのランディングページを作成してくださいと、こういったタスクで使用しました。 ちなみに作業環境はオープンコードというオープンソース版のクロードコードみたいなツールがあるんですけど、それで試しました。
オープンコードに関してはまた機会があれば話したいなと思うんですけど、結構面白いです。 APIを使ってクロードやGPT、あとはミューズのような他社の複数のモデルを動かすことができます。
実験した結果をお伝えすると、このタスクではクロードが1位でGPTとミューズが同じかなという感じでした。
ミューズ、結構ウェブデザイン系のタスクいいなと思ったのが正直な感想です。 外部のベンチマークの結果を見てもミューズは結構デザインタスク強いんですよね。
このAPIにかかる料金もコストが高い順にオーパス、GPT、ミューズです。 つまりミューズが一番安いと。
あとAPI経由ではあるんですけど、速度もミューズが一番速いかなと思いました。 結構使いやすいモデルだと思いました。
次に外部のベンチマークの評価を見ていくと、まず総合的な賢さ。 アーティフィシャルアナリシスでは一番上がクロードオーパス、次がGPTソル、そしてミューズスパークという順番です。
ただミューズスパークも大きく離されているというわけではありません。 3つの中では一番下なんですけど差はそこまで大きくないという印象です。
次にデザインの評価。 デザインアリーナというAIが作ったウェブサイトやデザインを人間が見比べて評価するランキングがあります。
ここではほとんどの項目でオーパス5.5が一番でした。 ただ面白いのがウェブサイトを作る項目ではミューズスパークが一番でした。
私がオープンコードで実験した感じではオーパスが1位でその下にミューズスパークとGPTソルが並んでいるような感じでしたけど
デザインアリーナの結果でいうとミューズスパークが一番に輝いています。 ここでのポイントはミューズは他のAIに比べてAPAの価格は安いんですけど
デザインタスクにおいてはオーパスやGPTソルと同等、場合によってはそれ以上の評価が下されることもあると。
ここは面白い発見でした。なのでウェブスライドの作成とかそれこそ前に話したモーショングラフィックのデザイン
これもミューズにやらせてみると面白いと思います。 一方で苦手な分野もはっきり出ています。
バルスAIという評価サイトの結果を見ると難しいプログラミングの課題。 例えばAIが自分でコマンドを打ちながら作業を進める
そういった課題ではミューズスパークはオーパスやGPTに大きく差をつけられていました。 ちなみに金融系のAIエージェントの課題
こちらではミューズスパークがわずかに一番だったという結果もあります。 ここまでをまとめると総合力ではオーパスが一番
ただし値段も一番高い。そしてGPTはちょうど真ん中。 ミューズスパークは一番安い。総合力では一歩譲るもののウェブサイトやデザイン系など
特定のタスクでは検討している。このような立ち位置です。 ただここで一つ注意があります
ミューズスパークはメタの中では軽くて速いモデルという位置づけです。 なのでオーパスやGPTのソルと比べるとそもそも
モデルのグレードが違うとも言えます。 メタの一番上のモデル先ほど紹介したミューズワンダー
このミューズワンダーの料金はちょうどオーパスと同じぐらいに設定されています。 つまりオーパスの本当のライバルはミューズスパークではなくてミューズワンダーということになります
ただこのミューズワンダー今日出たばっかりなのでまだ外部の評価が出そろっていません。 ちなみに私もこのミューズワンダーでランディングページ作成させてみたんですけど
どうなんですかねあのよくはなってるんですけど 正直ミューズスパークとそんなに大きな違いはないかなと感じました
あのランディングページの制作タスクでは この辺はまだちょっと出たばかりなのでもう少し掘り下げようと思います
ちなみに今回話したミューズスパークとミューズワンダーのランディングページ こちらのノートに掲載していますので興味のある方はぜひ覗いてみてください
Museの今後とMetaの事業基盤
概要欄にリンクを貼っておきます こんな感じでAI各社の動き
2026年になって慌ただしくなっていると感じています 今まではAIといえばオープンAI、アンソロピック、グーグルがよく話題に上っていました
ですが2026年になって他の会社も慌ただしく動いています 今回話したメタ社のミューズ
あとはイーロンマスクが率いるXAI社のグロック それこそ今日あのポッドキャストの収録をしている時にグロックから新しいプランが発表されています
グロックやグロックボットあとはカーソル Xプレミアムを一つにまとめたサブスクの提供が開始されています
グロックもグロックボットのようなAIエージェントに力を入れています あとはマイクロソフト
会社で使っている人も多いと思うんですけどマイクロソフトは自社のモデルを開発 する動きが活発になっています
マイクロソフトをオープンAIとかアンソロピックの他社のモデルを自社のツールの中で 使えるような形にしていました
というか今もそういった使い方をしているんですけど それとは別でMAIという自社のモデルを開発する動きも活発化しています
MAIに関してもちょっと機会があれば話そうと思うんですけど MAIもいいんですよね
話をMUSEに戻すとアプリのMUSEはメタのAIグラスとかあのメガネ型のデバイス こちらにも対応する予定と報じられています
メタという会社で捉えるとFacebookもInstagramも持っていて あとはAIグラスのようなプロダクトも出していると
現時点ではモデルとしての性能はオーパスやGPTの方が優れているように感じますけど モデル以外の部分を見るとメタが持つポテンシャルというのはかなり大きいと思います
メタMUSEのオープンウェイト版を出すそういった話もありますし あとはビジネスとの相性もいいですよね
マーケティングにFacebookやInstagramを使っている会社多いと思います そういったマーケティングをAIアジェントに依頼する
こうした領域も相性が良いと思います メタがこれからどう進化していくのか引き続き注目したいと思います
はいそれでは今日のポイントをまとめます 一つ目にMUSEはメタ社のAIモデルの名前でもあり
パーソナルAIのアプリの名前でもあります 二つ目MUSE Sparkや新しく公開されたMUSEWonderなどのモデルが出てきています
最後3つ目オーパスやGPTと比較すると総合力ではMUSEは劣ります 一方でデザイン系や金融系など一部のタスクでは良い結果を出しています
はい今日はこの辺ということで本日もお付き合いいただきありがとうございました 番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています
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そして私が開発した3倍早くメモできる音声入力アプリ NOKEYのリンクも概要欄に添付しています
音声入力で素早くメモやタスクカレンダーを管理できるアプリです 興味のある方はこちらもぜひ
お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした また次の配信でお会いしましょう
![[8] つくって学ぶ / Grok Bot / Meta Muse / Gemini 3.8 Flash TTS](https://image.listen.style/img/CoazSOVLhcG5dBTuoKdLgMRtBIFBGB7_D8vGzpEgz2M/resize:fill:80:80/aHR0cHM6Ly9pbWFnZS5saXN0ZW4uc3R5bGUvcC8wMW0wN3gyZXFxNDFncHE3a21id3AxNHludC9pbWFnZXMvUjVWZ2JKbDNnNklPVjZzVWU1TGxFSjVJaHlXcjdPaXhUcGdqTzd4cC5wbmc.avif)
