Metaのインスピレーション「Muse」は、「AIにコーヒーを注文させる」よりほんの少し賢いだけ

文｜暁静（シャオジン）

編集｜徐青陽（シュー・チンヤン）

Museは巨大企業Metaの「ミューズ（インスピレーションの女神）」となり、その力だけで巨大企業Metaの株価を15%押し上げた。

Meta傘下のエージェント「Muse」は9月8日に公開され、9月18日までに米国Apple App Storeの無料ランキングで1位となり、3日連続で首位を維持した。9月21日にはMetaの株価を最高潮に押し上げ、1日で11.4%上昇し、時価総額を約1923億ドル増加させた。

その熱気は半導体業界にまで波及し、CPUまでもが市場の追い求める対象となり、AMDを9.9%押し上げ、時価総額は初めて1兆ドルを超えた。

中国のユーザーにとって、この光景はどこか見覚えがある。「一言でデリバリーを注文する」から、アプリをまたいだ価格比較・注文まで、この1年、パーソナルAgent（自律的にタスクを実行できるAIエージェント）は数々の胸躍るシーンを披露してきた。さらには、生まれながらのAIパーソナルアシスタントをうたう個人端末「豆包（Doubao）スマホ」も登場し、AIに画面を直接操作させ、ユーザーに代わって異なるアプリ間でタスクを完遂させようと試みている。

多くの人が発表会で「AIのおごり」のコーヒーを飲んだことがある。

しかし現実の体験は、むき出しのまま残酷だ。発表会のデモでは滑らかだった連続操作も、日常の使用ではログインや決済、あるいは突然現れるポップアップでつまずくことがある。銀行などのアプリの制限は、AIアシスタントにもどうしても迂回できない。

いまMuseは似たような製品の約束を携えて登場し、しかもすぐにAmazonによるブロックに遭った。なぜこれらのおなじみの能力と障壁が、米国市場に来ると、これほど大きな想像の余地を与えられたのか。

図：Meta最高AI責任者 Alexandr Wang（汪滔）とMuse、画像はAI生成

01 ダウンロードさせる理由は「お金を取り戻してくれる」こと

Museは9月8日に公開され、その後10日で首位に立った。拡散のなかで繰り返し主役となったのは、返金、放置されたサブスクリプション、保険の請求書だ。Meta最高AI責任者のAlexandr Wangは「MuseMoneyChallenge」（Muse節約チャレンジ）を推進し、節約の成果を共有するよう呼びかけた。海外メディアの報道によると、ある起業家は、Museが年間3500ドル安い自動車保険プランを見つけてくれたと語った。ただし同時に、報道は、こうした共有の多くが実はMetaの社員によるものだとも注意を促している。

しかしこうした事例は、ユーザーに試してみる理由を与えた。無駄に払っているお金がないかチェックすることだ。AIに関心のない人にとって、節約できた金額は、モデルのベンチマークスコアの羅列よりも理解しやすく、転送にも向いている。

Museのプロダクト拡散は、もう一つの障壁も解決している。ユーザーがAIにどんなタスクを任せればよいか分からない、という問題だ。Museのデザインチームが明かしたところによると、初期テストでは機能が多すぎるとかえって手を出しにくくなったため、目標と会話に基づいて提案を能動的に生成する設計を加えたという。テックジャーナリストのAlex Heathも公開投稿でIdeasページとFeedページを評価している。自分では思いつかないタスクを提案してくれるからだ。

ウォートン・スクール教授のEthan Mollickの評価はこうだ。他のAIラボのシステムでも同様のことはすでに可能だが、Museの集中した設計は一般の人にとって使い始めやすい。Metaは同時に大量の無料計算リソースを投入して体験を支えている。

C向けの遊び方では、明らかにMetaのほうが長けている。ユーザーに「節約が主眼」という率直な魅力を提供し、機能設計ではユーザーが簡単に使い始められるようにし、入口は最もなじみのあるWhatsApp、さらに重要なのは無料で使えるトークンがあることだ。ユーザーはまずMuseを無料で試すことができ、連絡先にメッセージを送るように、WhatsApp内でタスクを処理させられるため、試用と使用のハードルが下がる。

節約事例、タスク提案、なじみのある入口が、この拡散を構成するいくつかの注目すべき要素だ。しかも、節約ストーリーは拡散の導火線となり、ランキングの動きへと伝わり、投資家がMetaを再評価するシグナルとなった。

02 技術の新しさは、いったいどこにあるのか

では、Museには技術的な新しさがあるのだろうか。

モデルは要求の理解と手順の組み立てを担い、ブラウザなどのツールを呼び出してウェブページを開き、フォームに入力する。このコンピュータはMetaのサーバー上で動いているため、ユーザーがスマホのアプリを閉じてもタスクは継続できる。Metaは仮想マシン技術によって、ユーザーごとに独立した実行空間を区切り、個人データとタスクの進捗を保存する。Computer Use（コンピュータ操作能力）により、AIはこのコンピュータ上のソフトウェアを使えるようになる。

Museの「クラウドコンピュータ」にはすでに前例がある。OpenAIの公式ドキュメントによれば、ChatGPT Workは仮想マシンベースのサンドボックス内で動作し、実行状態はユーザーに関連付けられ、環境はタスクをまたいで再利用でき、一部の状態を保持したまま交換することもできる。そのクラウドブラウザは、ユーザーがコンピュータを閉じた後も動作を続けられる。GPT-6はコードを書いてブラウザとデスクトップを操作し、プラグインと連携してタスクを完了することもできる。

しかしMuseのエンジニアリング上の特徴は、個人データを中心に権限の境界を定めることにある。Metaの開示によると、**各ユーザーはMuse Secure VM（Museセキュア仮想マシン）を保有し、これが個人データの主要な保存場所となる。**実行プログラムとツールは仮想マシン内部の制限付きコンテナに置かれ、アカウント認証情報、セキュリティチェック、永続状態はそれぞれ別々に管理される。モデル推論はインターフェース経由で外部インフラを呼び出すものであり、大規模モデル全体が個人の仮想マシンに搭載されているわけではない。

これは、区画分けされた作業室と理解できる。Agentは作業エリアでファイルを読み、プログラムを実行できるが、アカウント認証情報は別の場所に保管され、コネクタの動作とネットワークアクセスはさらにSentinel（権限審査エージェント）を経由する必要がある。この設計は、未知のウェブページを処理するプログラムが誤導されても、すべての権限を直接取得しにくくするためだ。ただし、実際のセキュリティ効果は依然としてテストによる検証が必要だ。

この設計のエンジニアリング上の価値は、実行能力と認可の境界を一体として組織化することにある。既存のインターフェースがあるサービスではコネクタを呼び出し、適切なインターフェースがない場合はブラウザ操作を試みる。インターフェースは提携して接続する必要があり、画面操作はページの変化と認証に対応しなければならない。

この設計は継続的な委任に奉仕するもので、進捗を保持し、時間または関連イベントに応じて事務処理を続け、重要なアクションの前に認可を求める。独立した仮想マシン、コンテナ、権限審査はいずれも既存の技術基盤がある。現時点では、Museの一連のソリューションがすべての競合をリードしているとはまだ証明できない。

図：Museのセキュリティアーキテクチャの模式図。各ユーザーは独立したクラウド仮想マシンを保有する。タスク実行プログラムはアカウント認証情報や永続データと分離して管理され、Sentinelが外部アクセスおよびコネクタ操作の審査を担う。

中国国内ではかなり早い段階から類似形態のプロダクトが試みられてきた。2025年のAutoGLM 2.0はクラウドスマホとクラウドPCを同時に提供し、モバイルアプリ、ウェブ、オフィスタスクをカバーする。豆包スマホはそのまま「AIネイティブスマホ」を売りにしており、ユーザーのスマホ内のアプリを操作できる。千問（Qianwen）アプリはアリババ自身のエコシステムの優位性を活かし、注文や決済などのサービスを提携インターフェース経由で接続し、画面ごとのクリックを減らしている。

画面操作とインターフェース呼び出しは組み合わせることができ、タスクもローカルまたはクラウドで実行できる。AutoGLMの「クラウドPC」はAIが操作する環境を指し、Museの「独立したLinux仮想マシン」は主にユーザーごとに実行空間をどう区切るかを説明するもので、両者は異なる比較の次元にある。

Museが示すのは、AIスマホの体験の一部は既存のスマホとクラウドサービスで提供できるということだ。スマホ内のアプリ、カメラ、システム権限を呼び出すには、依然としてデバイス側のサポートとユーザーの認可が必要だ。

見たところ、Museの本質は、中国国内のユーザーにはおなじみの、コーヒー注文のデモが得意なAIアシスタントのままである。ただ、このAIアシスタントは中国国内では、いまのところユーザーと資本の興奮に火をつけることができていない。

03 発想を変えれば、コーヒー注文だけではない

Museは個人向けで、現在は生活管理を主に打ち出しているが、文書やウェブページの生成もできる。「個人ユーザー」と「生活タスク」は同じ概念ではない。一人のアシスタントは家庭と仕事を同時に処理できる。

中国も生活Agentを諦めてはいない。アリババの開示によると、千問は春節期間中に2億件近い注文を成立させた。ただし、この活動には30億元のインセンティブが伴っており、注文量だけでは自然な需要と収益性を証明できない。一方、豆包は6月に複雑なオフィス業務向けのプロフェッショナル版を発表し、月額68元からの継続課金制とした。テンセントはWorkBuddy企業版を発表した。国内では生活シーンとオフィスシーンを並行して模索しているが、オフィスシーンのほうが追い風が大きい。

オフィス業務は「課金」しやすい。表を整理し、調査を完了すれば、節約できた労働は省けた納期と比較できる。しかしミルクティーを1杯注文するのは本来数回のクリックで済み、AIがもたらす追加の利便性は限定的で、失敗すれば引き継ぐ手間がかえって増える。サービスプラットフォームにとって、こうしたタスクは依然として注文転換を通じて価値を生み出す可能性がある。

Museはシーンの選択がより賢い。たとえば、忘れていたサブスクリプションの解約、更新保険料の比較、返金の追跡、家族のスケジュール調整などだ。これらのことは頻度こそ高くないかもしれないが、お金と時間と手間を節約でき、その潜在力は、ユーザーが長らく先延ばしにしてきた事務を代わりに処理し、締め切りを見逃さないようにすることにある。

Museの設計者は自らの体験を例に挙げた。アシスタントが子どもの新学期のメールと学校のウェブサイトを整理しているとき、あるスポーツ選抜の申し込みがまもなく締め切られることに気づき、すぐに知らせてくれたという。

一方、中国国内の生活サービスにはすでに多くの便利なフローがあり、これが通常の注文の増分価値を押し下げている可能性がある。しかし保険の更新、アプリのサブスクリプション、アフターサービスの申し立て、介護の調整といった価値は、依然として検証する価値がある。

図：Museの動作を示す公式デモ動画

04 このビジネスは本当に成立するのか

Stratechery創業者のBen Thompsonは9月21日、Museは自分が試したなかで最も使い始めやすいパーソナルAgentだと述べた。Museが使うMuse Spark 1.3はまだ最先端モデルの水準には達していないが、それでも優れたプロダクト体験を支えられている。彼の見方では、ユーザーが一度アカウント情報をアシスタントに預け、日常の事務に関与させれば、プロダクトを乗り換えるコストは高まる。

Metaは同時に基盤モデルも研究開発している。今回の熱気は、モデル＋アプリケーションのコンシューマー向けアプリの将来性に対する市場の再評価をより直接的に反映している。モデル能力が実用水準に達した後、Metaがプロダクト体験と配信チャネルによって、ユーザーに継続的にタスクを委任させ、そこから収入を得られるかどうかだ。Truistのアナリストは、Museが2030年までにMetaに285億ドルの増分収入をもたらすと予測している。

OppenheimerのアナリストJason Helfsteinは中立の判断を維持している。有料ユーザーはすでにChatGPTやGeminiのサブスクリプションを持っている可能性があり、信頼もハードルとなる。Metaの利益に顕著な影響を与えるには約1億1500万人の有料ユーザーが必要だ。モデルは月額20ドルと80%の増分営業利益率を前提としている。無料の計算リソースが多ければ多いほど、利益の前提は達成しにくくなる。

しかしこれは、相場がなぜ波及したかを側面から説明している。市場はコンシューマー向けAgentの規模を再評価しているのだ。CPUとメモリも同様にこの期待の影響を受ける。モデル推論以外にも、ブラウザ、コード、スケジューリングにはCPU（中央処理装置）が必要であり、実行中のプログラムを維持するにはDRAM（サーバー用メインメモリ）が必要だ。同時実行タスクが多ければ多いほど、両方の負荷は大きくなりうる。

ユーザーにタスクがないとき、Metaはクラウド仮想マシンを一時停止し、タスクの進捗をハードディスクに保存できる。新しいタスクを受け取った後に再開する。したがって、「1人1台の仮想マシン」は、1人が終日固定のCPUとメモリを占有することを意味しない。Museの熱気は、より多くの人がこうしたサービスを使うだろうと投資家に期待させたが、実際にどれだけのチップを調達する必要があるかは、どれだけのタスクが同時に実行され、各タスクがどれだけの時間実行されるかに依存する。

05 Museはやはり根本的な難題を解決していない

Museはユーザーのデータと実行環境を専用のクラウド仮想マシンに置くが、ユーザーは本当にメール、注文、決済情報に長期間触れさせる勇気があるだろうか。海外メディアの報道によると、内部テスト中のMuseはチケットの監視を約15分続けた後に更新を停止したことがあり、個人データの露出問題も発生した。Metaは、セキュリティ向上のため当初4月を予定していた公開を延期したことを認めている。

たとえユーザーが認可を望んでも、Agentがすべてのサービスに入れるとは限らない。9月21日、AmazonはMuseがユーザーに代わって閲覧・購入することを阻止した。理由は、こうしたアクセスと取引が許可を得ていないためだ。豆包スマホも以前、ログインとリスク管理の問題で金融系アプリの操作を一時停止せざるを得なかった。両者のプロダクトの道筋は異なるが、やはり同じ難題に直面している。ユーザーの認可はプラットフォームの許可の代わりにはならず、プラットフォームは依然としてAgentが自社サービスに入れるかどうかを決める力を持っている。

図：9月21日、ユーザーJonathan WegenerがMuseでAmazonにアクセスした際に遭遇した表示を共有した。Amazonは、許可を得ていないAI Agentがウェブサイトにアクセスし続けることは利用規約に違反すると述べている。

強力なプラットフォームはどこも、この門を守る動機が非常に強い。Agentがユーザーに代わって商品を選び、取引を完了すれば、プラットフォームはユーザーがページを閲覧する際にもたらされる広告収入とレコメンドの機会を失う可能性がある。ShopifyはMuseへの接続を選び、Amazonはためらわずに阻止を選んだ。プラットフォームの立場は、かじりつくのが難しい骨だ。

また、ゴールドマン・サックスのリサーチ責任者Eric Sheridanは、コンシューマー向けAgentは将来、広告とサブスクリプションで収益化される可能性があると予想する。しかし、アシスタントがプロモーション料を受け取るなら、ユーザーはレコメンド結果が影響を受けていないかを知る必要がある。コンシューマー向けAgentは、オフィスシーンのAgentのように明確な有料サブスクリプションの動機を持ちにくい。広告・レコメンドという古い道を歩めば、他人のパイを侵すことになりかねない。誰からお金を取るのか、どう取るのか、取った後どう分配するのか。これは依然として難題だ。

9月22日、Metaの株価は0.63%下落して引けた。本稿執筆時点では、時間外取引でさらに0.6%上昇している。市場は興奮から徐々に冷静期に入り始めた。試用の熱が冷めた後のMuseは、次にユーザー定着率が問われることになるだろう。

ただし、Meta Connectカンファレンスがまもなく開催される。海外メディアの推測によると、これまでハードウェアが主役だったこのカンファレンスで、Museに関するさらなる情報が更新されるかもしれない。Museに本当に新しさがあるのか、期待して待ちたい。