第53回：Windows ML正式版の詳細レポート

はじめに

2025年9月、Microsoftは「Windows ML (Windows Machine Learning)」の正式版を提供開始しました。 Windows MLはONNX Runtimeを基盤としたローカルAI実行環境で、Windows 11 (24H2以降) に標準搭載され、 開発者はC#/C++/PythonからシンプルなAPIを通じてONNXモデルを利用できます。

1. Windows MLの機能詳細

ハードウェア対応と自動最適化

CPU・GPU・NPUに対応し、AMD・Intel・NVIDIA・Qualcommなど各社の実行プロバイダーを自動的に適用。 デバイスごとにコードを書き分ける必要はなく、ポリシー設定で低消費電力優先・高性能優先の選択も可能です。

モデル形式とAPI統合

ONNX形式のモデルを共通ランタイムで実行。アプリごとにランタイムを同梱する必要がなく、容量削減と更新の自動化を実現します。 高レベルAPIと低レベルAPIが提供され、数行のコードで推論開始が可能です。

AOTコンパイルとモデル最適化

実行時最適化に加え、Ahead-Of-Timeコンパイルや量子化、グラフ最適化をサポート。 Visual Studio Code用のAI ToolkitがPyTorchモデルからONNX変換、量子化、圧縮、プロファイリングを支援します。

Windows OSとの統合

Windows AIプラットフォームの中核として、Windows AI APIsやFoundry Localと連携。 Windows CopilotなどのOS組込みAI機能の基盤も担っています。

2. 提供の背景と意図

• 開発者体験の向上： DirectMLや各社SDKの煩雑さを解消し、AI機能を容易にアプリに組み込み可能に。
• エッジAI・ハイブリッドAI戦略： Azure AIとローカルAIの双方を使い分けるハイブリッド戦略を支える基盤。
• ハードウェア協調と差別化： Intel/AMD/NVIDIA/Qualcomm各社と連携し、AI PC (Copilot+ PC) の差別化を推進。

3. 主な用途とユースケース

• 画像・映像系： AdobeやTopazが採用。分類、検出、セグメンテーション、高画質化など。
• 音声系： Dot Vistaで音声コントロールやOCR読み上げ。Adobeで音声区間分類。
• NLP系： BUFFERZONEでフィッシング検知、McAfeeでディープフェイク検出。
• 生成AI系： RTX GPU＋TensorRTでStable Diffusion、量子化LLMをローカル実行可能。

4. 対応モデルのタイプ

ONNX変換可能なモデルは基本的にすべてサポート。 ResNetやYOLOからT5やLLMまで幅広く、画像分類、音声認識、テキスト分類、要約生成、機械翻訳など多様な分野で活用可能です。

5. 他のローカルAI基盤との比較

まとめ

Windows ML正式版は、WindowsをAI時代に適応させる戦略的布石です。 開発者は複雑なハード差異を意識せずAI機能を組み込み、ユーザーはプライベートで低レイテンシなAI体験を享受できます。 今後はAdobeやMcAfeeをはじめ、多様なベンダーによる採用が進むことで、Windowsエコシステム全体のAI活用が加速するでしょう。