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title: 文章を生成しない判定専用モデルMicrosoft-Decision-1を試してみた
tags:  #aimtg #azure #microsoft #aimodel #ai #microsoftfoundry  
author: [Miyaura](https://www.docswell.com/user/m-taka596)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YNV2KEG.jpg?width=480
description: 【大阪】KANSAI AI PUB（関西×人工知能×場）2026/10/14 #AIMTG( https://deep-learning-osaka.connpass.com/event/405952/ )登壇資料。 数日前に、Jev と同種の判定専用モデルMicrosoft-Decision-1のプレビューが公開されたので調査した話を紹介。  詳細版： https://qiita.com/miyaura/items/65280103af6991ca944c
published: October 14, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/m-taka596/KN73LE-AIMTG-foundrymodel-decision-1-20261014
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YNV2KEG.jpg)

文章を生成しない判定専用モデル
Microsoft-Decision-1を試してみた
2026/10
AI ミーティング
@takabrz1
Takahiro Miyaura


# Page. 2

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宮浦 恭弘
(Miyaura Takahiro)
Microsoft MVP
for M365,Microsoft Foundry
大阪駆動開発コミュニティに生息
HoloLens 日本販売してからxR 系技術に取組む( 過去Mixed Reality
領域でMicrosoft MVP
新しい技術や、XR関連の技術を調べたり、体験して日々技術を満喫
技術Tips :
https://qiita.com/miyaura
https://zenn.dev/miyaura
最近興味があって取り組んでいるもの
○ AndroidXR
○ 新しいガジェット(Even G2,MiRZA,Galaxy
○ Microsoft Foundry
などのAI 技術
@takabrz1
※よかったらこれを機にお知り合いになってください
XR,etc …)
受賞)


# Page. 3

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本日のお話
判定だけを返すモデルで情報を整理する
※ Microsoft
- Decision
- 1 とは ― 文章を作らない判定専用モデル
※ デモ ― デプロイ、プレイグラウンド、API
とレスポンス
※ 検証 ― Web クリップ 210 件を振り分ける
※ 向いていること・向いていないこと
※ まとめ
「自然言語で条件を書ける if
2026/10
文」を、速く・安く・決まった形で使う
© 2026 Takahiro Miyaura
3


# Page. 4

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Microsoft Foundry
Azure 上で提供されるAI エージェントの開発、運用を管理するプラットフォーム
Models
Agent Service
IQ
Tools
Machine Learning
Control Plane
Cloud
Edge
Security, compliance, and governance
引用: Microsoft.Let
your agentic apps talk with Azure
Speech.Microsoft
Ignite 2025.2025,11,p.3.https://ignite.microsoft.com/
en - US/sessions/BRK198,
（参照 2026 - 01 - 21 ）.


# Page. 5

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Microsoft-Decision-1 は判定結果だけを返す
入力（テキスト / JSON ）
分類・採点・Yes/No
判定の専用モデル
2026/10/9 Foundry
に追加（プレビュー）
選択肢つきの質問
※ 出力：選んだ答えと確からしさの数値だけ。理由は返さない
判定結果のみ
確率・スコア
出力トークンは 1 回あたり 3 程度
2026/10
※ 中身：Qwen3.5 - 9B を Microsoft
TypeSafe AI
の Jev
が追加学習。
と同種
※ 使い方：文章は生成 LLM、その手前の振り分けに挟む
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 6

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質問の型は noul / choice / score の 3 種類
答えの形は型ごとに固定。文章は返らない
はい / いいえの判定
noul
0〜1 の確率
選択肢から 1 つ選ぶ
choice
選んだ答え＋全選択肢の確率
段階で採点する
score
段階番号の確率加重平均
※ 同じ入力（state ）への質問は 1 リクエストにまとめられる
※ instructions
と選択肢の説明文（criteria
）がそのまま判断基準になる
※ 入力はテキストのみ、上限 32K トークン
※ 確率で返るので、判断が割れていることも数値でわかる
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 7

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基本スペック ― 日本リージョンは GlobalStandard のみ
項目
内容
入力
テキストのみ（画像・音声・動画は不可）、上限 32K トークン
API
…/providers/microsoft/v1/systemone
認証
Microsoft Entra ID
デプロイの種類
GlobalStandard
日本リージョン
Japan East / Japan West
価格（報道ベース）
入力 100 万トークンあたり $0.042 、出力は無料
2026 - 10 - 14 時点の Foundry
2026/10
（推奨）または API
キー
、一部リージョンで DataZoneStandard
は GlobalStandard
のみ
モデルカタログより。プレビュー提供のため、リージョンと価格は今後変わる可能性あり
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 8

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デモ
デプロイ / プレイグラウンド / API
2026/10
とレスポンス
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 9

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デプロイからプレイグラウンド、API まで 5 ステップ
1
2
3
4
5
モデルカタログ
Microsoft
- Decision
- 1 を検索して選択
デプロイ
デプロイの種類と容量を設定（Azure CLI
でも可）
プレイグラウンド
「状態」と「決定 JSON 」を入れて実行
JSON 表示
state
と questions
※ 1 分あたりのリクエスト数
※ 公式例の 1 は 1 件/ 分
※ 上げても固定費は同じ
に移して呼び出す
質問の言い回しと選択肢はプレイグラウンドで詰めてから API
2026/10
の落とし穴
※ 手元のクォータ上限は 60
生のレスポンスで確率を確認
API
capacity
© 2026 Takahiro Miyaura
に移る
9


# Page. 10

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プレイグラウンドでは、判断の迷いも数値で見える
状態と決定 JSON を入れて実行するだけ
priority
が割れた
53% / 47%
※ 1: 制約あり 53%
※ 2: 即時対応 47%
※ score 1.47
だけでは
迷いが見えない
Foundry
2026/10
ポータル：デプロイの詳細画面 >「プレイグラウンド」タブ
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 11

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検証: Web クリップ 210 件を振り分ける
カテゴリ振り分け / 保存価値の採点 / 薄いページ判定
2026/10
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# Page. 12

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既存フォルダを正解に、210 件を判定させた
メモ本文に 3 問を同時に投げる
対象と方法
1 リクエストで 3 問
※ category: choice 7
択で主題のカ
※ 既存 7 カテゴリから 30 件ずつ、計
※ keep_value: score 4
段階で長期
※ フォルダ名を「正解」として判定と比べる
※ Category 行は送信前に削除して正解
※ thin_page: noul
※ Obsidian
約メモ
に貯めた Web クリップの要
210 件
を隠す
2026/10
テゴリ
保存の価値
ど薄いページか
でログイン・一覧な
秒間隔で送り、50 件/ 分の上限内
に収める
※ 1.3
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 13

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一致率 72%。空間コンピューティングだけ外れた
カテゴリ別の一致件数（既存フォルダ各 30 件）
カテゴリ一致率
イベント
30/30
AI
26/30
クラウド・インフラ
26/30
XR
23/30
開発技術
22/30
ハードウェア
21/30
空間コンピューティング
3/30
72%
151 / 210
件
応答時間（中央値）
381 ms
90% 点 796 ms ・失敗 0 件
210 件の費用
約 $0.006
約 14 万トークン、約 1 円
空間コンピューティングは 30 件中 14 件が XR と判定された
2026/10
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# Page. 14

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低スコアのページは、自分が捨てる判断とほぼ一致
保存価値（score ）と薄いページ判定（noul ）
保存価値スコアの分布（210 件、四捨五入）
考察
139 件
※ 低スコアは直販ストアのトップ、製品
紹介、セール情報のまとめ
※ 薄いページ判定は 9 件。誤検出は
数行のリリースノート程度
※ 空間コンピューティングの外れは分類
39 件
設計の問題。XR と概念が近すぎた
28 件
※ 選択肢の説明文がそのまま判断基
準になる
4件
0 価値なし
2026/10
1 一時的
2 参考程度
3 有用
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# Page. 15

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判定は任せ、文章と理由は別の仕組みで
向いている
向いていない
※ 大量の分類・振り分け（チケットなど）
※ 文章を作る作業（要約・書き直し・説明）
※ ゲート・フィルタ（返金の約束など）
※ 優先度づけ・採点（LLM 出力にも）
※ 回し先の選択（モデル・ツール）
→ 生成 LLM と組み合わせる
※ 理由が必要な判断→ 理由は返らないので
外から確かめる
※ 人に関わる重要な判断（与信・採用など）
の唯一の材料にはしない
※ 捨てる候補を拾う（今回の検証）
2026/10
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# Page. 16

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まとめ
判定だけなら低コストで使える
※ 文章を生成せず、選択肢ごとの確率だけを返す判定専用モデル
※ デプロイはモデルカタログか Azure CLI 。日本は GlobalStandard
※ capacity は 1 分あたりのリクエスト数。1 のままだと 1 件/ 分
※ 選択肢の説明文がそのまま判断基準になる
※ 210 件を約 1 円・中央値 381 ms で判定し、一致率 72%
ひとこと
「自然言語で書ける if
2026/10
のみ
文」として生成 LLM の手前に挟める
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# Page. 17

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Qiita記事でも解説
判定専用モデル Microsoft
分類・整理に使ってみる
- Decision
- 1 を Foundry
にデプロイして、情報の
https://qiita.com/miyaura/items/ccb12bc591edb7b20cd4
検証コードも記事に掲載しています
decision_trial.py（判定の実行）/ decision_report.py（集計）
※ Python 標準ライブラリのみ。認証は az account get
※ プレイグラウンドの例と curl での呼び出し方も記載
- access - token
記事はこちら
2026/10
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参考リンク
記事 / モデル情報
※ 本日の記事（検証コード掲載）
qiita.com/miyaura/items/ccb12bc591edb7b20cd4
※ Microsoft
- Decision
- 1（Foundry
モデルカタログ）
ai.azure.com/catalog/models/Microsoft-Decision-1
※ Microsoft
- Decision
- 1 の紹介（Command Line ）
commandline.microsoft.com/microsoft-decision-1-model-foundry
公式ドキュメント
※ Deploy and use Microsoft
- Decision
- 1 in Microsoft Foundry
learn.microsoft.com … use-foundry-models-microsoft-decision
※ Foundry Models sold by Azure
learn.microsoft.com … models-sold-directly-by-azure
※ Deployment types for Microsoft Foundry Models
learn.microsoft.com … concepts/deployment-types
2026/10
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