Microsoft MAI-Image-2e入門 — 41%コスト削減・4倍高速な画像生成APIをPythonで実装する
はじめに 2026年4月14日、Microsoftは画像生成AIモデル「MAI-Image-2e（MAI-Image-2-Efficient）」をパブリックプレビューとして公開しました。MAI-Image-2 のアーキテクチャを継承しながら、GPU効率を4倍・速度を最大22%向上させ、価格を41%削減した本番向けモデルです。 この記事では、公式ドキュメントをもとに MAI-Image-2e の主要機能・APIの使い方・Pythonによる実装方法を解説します。 この記事で学べること MAI-Image-2 / MAI-Image-2e の違いと選び方 Microsoft Foun...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
小型AIに推論力を教え込めるか — 100ステップの追加学習で数学スコアが45.8→70.3になった実験
自社で動かせる小型モデルに「考える力」を後から足せるのか。2026年7月公開の研究は、教師モデルの出力をそのまま真似させるのではなく、教師とその土台モデルの差分だけを学ばせる方法を14ベンチマークで実測しました。伸びた数字と、伸びなかった条件を整理します。
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失敗の鬼
AIベンダーに依存して身動きが取れなくなる構造
2025年6月のChatGPT大規模障害と、企業幹部への調査データをもとに、特定のAIベンダーへの依存がなぜ業務停止リスクにつながるのかを整理します。
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AI解体新書
素のAIエージェントが20件全滅、手順書と検算を足したら70件中63件が専門家一致——差はどこで生まれたのか
研究チームが、格子QCDという専門的な科学計算のコード生成をAIエージェントに任せた結果を公開した。汎用のコーディングエージェントは基本タスク20件すべてに失敗し、業務知識・固定処理・人間の確認を組み込んだ構成は70件中63件で専門家と機械精度一致。差がどこで生まれたかを中小企業の実務に翻訳する。
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