Meta、「Muse」と「Meta AI」に専用AIモデルを導入。記憶力やタスク実行能力が大幅に向上。

MetaはAIエージェント「Muse」とAIアシスタント「Meta AI」に向けて、新たな専用AIモデルの導入を発表しました。

今回のモデルは、同社が10月に発表した高性能AIモデル「Muse Wonder」を活用して既存モデルを追加学習したものです。ユーザーに関する情報を長期的に記憶する能力や、予期しない問題に対処しながらタスクを遂行する能力が大幅に強化されています。

Museとは？

Museは、Metaが提供するAIエージェントです。日本でも2026年10月から利用できるようになり、基本無料で利用できるほか、外部サービスとの連携にも対応しています。

Museについては、こちらの記事もあわせてご覧ください。

Muse Wonderの能力を既存モデルに導入

Metaは10月12日、個人向け・業務向けAIエージェントに特化した「Muse Wonder」シリーズを発表しました。

今回のアップデートでは、Muse Wonderで培った高度な推論能力やエージェント機能を、MuseとMeta AIで使用される既存モデルに取り入れています。

Metaが公開した独自評価指標「Personal Superintelligence Index」では、新モデルのスコアが従来の38％から47％に向上しました。これは9ポイントの改善に相当します。

「Active Memory」で重要な情報を記憶

新モデルには、Muse Wonderで導入された「Active Memory」が組み込まれています。

Active Memoryは、過去の会話から重要な情報を記憶し、必要になったタイミングで活用するための機能です。

一時的な情報と長期的に重要な情報を区別するだけでなく、時間の経過によって情報が古くなったかどうかも判断できます。

Metaの評価によると、重要な文脈を正しく活用できたタスクの割合は従来の76％から90％に向上。目標達成に必要な重要情報の失念も、従来比で約2.4倍抑制されたとしています。

これにより、過去の会話内容やユーザーの希望を踏まえた、より継続性の高いAIアシスタント体験が期待されます。

「Active Focus」で問題発生時の対応力が67％向上

もう一つの重要な改善点が「Active Focus」です。

Active Focusは、AIエージェントがタスクの実行中に予期しない問題に遭遇しても、解決方法を模索しながら目標の達成を目指す機能です。

Metaによると、想定外の問題が発生する日常的なタスクにおいて、完了能力が従来比67％向上しました。

また、複数の作業を並行して処理する能力や、自律的に作業を進めるべき場面と、ユーザーと協力するべき場面を判断する能力も改善されています。

作業途中でユーザーが指示を変更したり、追加の条件を提示したりした場合でも、混乱せずに対応しやすくなったとしています。

Meta AIも会話や複雑な問題解決を強化

こうした改善はMuseだけでなく、Meta AIにも反映されます。

Meta AIでは、複雑な問題を段階的に整理する能力や、より適切な追加質問を行う能力が強化されます。

さらに、会話の途中でユーザーが方針を変更した場合にも、その意図を踏まえながら自然に対応できるようになるとしています。

Metaは今回の専用モデルの導入を通じて、同社が掲げる「Personal Superintelligence（パーソナル超知能）」を、より多くのユーザーに提供することを目指しています。

なお、専用モデルの詳細なモデル名やパラメータ数、すべてのユーザーへの展開完了時期については、今回の発表では明らかにされていません。

情報元

Meta AI Research「Bringing Specialized Models to Muse and Meta AI」