MiniMaxが新AI「M3.1 Flash」を公開　複数の作業をこなす費用を7割減と報告

ニュースの要点

MiniMaxが、ソフト開発やパソコン操作などを続けて行うAIモデルの提供を始めました。

AIが資料の確認からソフトの操作、書類の作成までを進める流れを表した生成イメージです。 — 画像の権利情報
未来観測新聞制作。内蔵imagegenによる生成画像。

MiniMaxは10月19日、新しいAIモデル「MiniMax M3.1 Flash」の提供を始めました。MiniMax API、定額プランのM Plan、開発支援ツールのMiniMax Codeで使えます。モデルの学習済みの重みに当たるデータは、後日公開する予定です。

同社が力を入れるのは、依頼を受けたAIが手順を考え、複数の道具を使って仕事を進めるエージェントの用途です。売上や顧客対応などの業務に加え、コードの修正、パソコン上の操作、セキュリティの調査を評価しています。

MiniMaxによると、エージェント作業全体の利用費用は前世代より70％低く、オンラインで答えを作る推論は約3倍速くなりました。ソフト開発を調べるDeepSWE v1.1では73.7％、パソコン操作を調べるOSWorld V2では61.7点を報告しています。いずれも同社が公表した評価結果です。

料金は、AIが扱う文章の量を表す100万トークンあたり、入力が0.15米ドル、出力が0.60米ドルです。以前の入力を再利用するキャッシュ入力は0.015米ドルとしています。何度も資料を参照しながら作業するAIでは、こうした入力の再利用も利用費用に関わります。

発表では、長い手順をこなす能力と利用費用の両方を重視しています。人が依頼の目的や確認する箇所を決め、AIに調査から実行までを任せる開発環境へ、新しい選択肢が加わりました。

このニュースをやさしく解説

要点

M3.1 Flashは、開発者がアプリや仕事の仕組みに組み込んで使うAIモデルです。MiniMaxは、ソフトの修正やパソコン操作など、いくつもの手順が続く仕事に力を入れています。今回の発表を読む鍵は、AIが答えを作る速さと、一連の作業にかかる費用を一緒に見ることです。

手順を考え、道具を使って仕事を進める

こうした使い方を「AIエージェント」と呼びます。依頼の目的に合わせて手順を考え、使える道具を呼び出し、その結果を読んで次の行動を選ぶ仕組みです。例えばソフトを直す仕事なら、問題のある箇所を調べ、コードを修正し、動作を確かめる、といった流れが考えられます。途中で得た結果を次の判断に使うため、一つの仕事の中でもAIに何度も処理を頼むことになります。

作業を重ねるほど、費用と速さが関わる

そこで関わるのが「推論」の速さと利用料金です。推論とは、受け取った文章や作業結果をもとに、AIが答えや次の行動を作る処理です。MiniMaxは、前世代に比べて推論が約3倍速く、エージェント作業全体の利用費用が70％下がったと報告しています。これは同社による評価です。仕事に使うときは、任せたい作業が最後まで進むか、待ち時間や確認の手間がどの程度あるかも合わせて見ると、数字の意味をつかみやすくなります。

アプリからAIを使う窓口と料金

開発者は「API」という、外部のアプリからAIを呼び出す窓口を通じて利用できます。この料金の単位が、文章を処理するときの区切りを表す「トークン」です。AIへ渡す文章と、AIが返す文章には、それぞれ料金が設定されています。同じ入力を再利用するキャッシュ入力にも別の料金があります。今回始まったのはAPIなどを通じた提供で、学習結果を収めた「重み」のデータは、後日公開する予定です。

この記事に出てくる用語を確認する

AIエージェント: 目的に合わせて手順を考え、道具を使い、その結果を受けて次の作業へ進むAIの仕組みです。
推論: AIが受け取った情報をもとに、答えや次の行動を作る処理です。
API: 別のアプリやサービスからAIの機能を呼び出して使うための窓口です。
トークン: AIが文章を処理するときの区切りを表す単位です。APIの利用料金にも使われます。

解説の参考資料

MiniMax：M3.1 Flashの提供開始と評価・料金 ↗

本誌の考察

小さな注文に応えられる店が増える未来

MiniMaxが示した、長い作業を低い費用で進めるという方向は、小さな依頼をどこまで引き受けられるかに関わります。例えば、少しだけ内容の違う注文を受ける店では、注文ごとに確認や書類の作成が必要になります。同社が報告する費用と速さの改善がこうした実務でも得られれば、これまで手間を考えて見送っていた依頼を、採算に合う形で受けやすくなりそうです。

そのためには、AIが注文内容を読み、在庫や納期を調べ、返答を用意するまでをつなぐ必要があります。人が確認する金額や納期を決め、途中の作業結果も追えるようにすれば、毎回すべてをやり直す負担を減らせます。AIを動かす費用の低下に、店主の確認時間の短縮が重なることで、少量の注文にも個別に応じる余地が生まれます。

その先の商いを想像すると、一人で営む工房が、客の部屋の広さや使い方に合わせた家具を受注する光景が浮かびます。注文を扱う仕組みと製作に必要な情報をつなげられれば、AIが仕様の整理や見積もりの準備を進め、作り手は材料や仕上がりの相談に時間を使えます。一人の作り手が扱える注文の種類が増えれば、買い手も自分の暮らしに合う品を近くの店へ頼みやすくなるでしょう。

こうした仕組みが小さな店へ広がれば、週末だけ受注する修理屋や、地域の行事に合わせて品物を作る工房も続けやすくなるかもしれません。受付や事務を日々回せることで、作り手は自分の生活に合わせて店を開けます。家の棚を少し直したいときや、家族に合う道具が欲しいとき、近所の誰かの技術を気軽に頼れる。AIの作業費用が下がる先には、そんな細やかな商いが増える未来も考えられます。