Meta（META.US）、OpenAIおよびAnthropicに真っ向から挑戦：初のAIプログラミングエージェントMuse Codeを発表、低価格と「クラッシュ回復」機能が特長

知通財経APPによると、AIプログラミングツール分野がますます混雑する中、Meta（META.US）がついに大きな一手を打ちました。水曜日、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグはSNS上で、同社初のAIプログラミングエージェント「Muse Code（ベータ版）」のリリースを正式に発表し、OpenAIのCodexやAnthropicのClaude Codeに真っ向から挑戦することを示しました。

この動きは、Metaが生成型AIアプリケーション層において重要な一歩を踏み出したことを意味し、広告主事業が圧力を受け、AIインフラストラクチャへの投資が急増する中で、社外に向けた新たな収益化ルートを示すものです。

性能は最高ではないが、「信頼性」と「低価格」が突破口に

Muse Codeは単独の製品ではなく、Metaスーパーインテリジェンスラボ最新の基盤モデル「Muse Spark 1.2」によって駆動されています。Metaが公表した複数のベンチマークテストによれば、Muse Codeのプログラミング能力はトップクラスの競合には及ばないものの、その差別化された特徴が明確に示されています。

Terminal-Bench 2.1ベンチマークテストでは、Muse CodeとMuse Spark 1.2のコンビのスコアは82.9%で、Anthropic Claude CodeがOpus 5で記録した86.7%には及びませんが、OpenAIのGPT-5.6 TerraベースのCodex（81.8%）やGrok Build（81.6%）は上回りました。インテリジェントエージェントのコーディング能力を測るDeepSWE 1.1およびMeta内部コーディングベンチマークでは、Opus 5とCodexに約5〜9ポイント差で追う位置にあります。

純粋なパフォーマンスではトップに立てていない以上、Metaは製品価値のポイントをエンジニアリング信頼性と極限までのコストパフォーマンスに焦点を当てています。MetaのチーフAIオフィサーであるAlexandr Wangはインタビューで、「AnthropicやOpenAIの製品と比べて、Metaの戦略は能力ではなく価格で差別化することだ」と明言しています。

Muse Codeが発表した「コントリビューター階層」の価格設定は非常に攻撃的で、通常の従量課金の10分の1未満ですが、その最安値プランを選択した開発者は、自ら進んでモデル改良への協力を承諾することが前提となります。これには、Metaがサードパーティデータを使って基盤技術を強化する取り組みが含まれます。極めてセンシティブな企業ユーザー向けには、「ゼロデータ保持」リクエストも受け入れ始めており、開発者データを学習に利用しないと約束しています。

長期タスクのために生まれた：クラッシュからの復元、24時間連続稼働も可能

自律的な意思決定能力を持つプログラミングツールとして、Muse Codeは大規模なコードベースを扱う複雑なソフトウェアエンジニアリングタスク用に設計されています。計画の立案から修正、コーディング、結果の検証まで全工程を自動でこなし、複数の永続化サブエージェントを同時に連携させることで、課題解決のスピードと正確性を高めています。

開発者が最も注目している機能は、ランタイムメカニズムです。同システムはモデル呼び出し、ツール実行、承認や編集などを全てローカルイベントログとして記録し、唯一信頼できるデータソースを形成します。これは、長時間の連続運用中にエージェントがクラッシュや中断を経験しても、その中断点から正確に復元が可能で、最初からやり直す必要がないことを意味します。競合がこれをあまりコアなセールスポイントとしていない現段階で、Metaは、複雑で長期間にわたるタスクを扱うプログラマーにとって最も魅力的な特徴だと考えています。

あるストレステストでは、Muse CodeはNVIDIA（NVDA.US）Hopper GPU上でカーネルに対し1000回以上ツール呼び出しを繰り返すイテレーション最適化を行い、作業全体が24時間継続しました。さらに、Muse Codeは強力なマルチモーダル能力も示しています。あるデモンストレーションでは、ユーザーが端末に家屋の空撮動画ファイルを投入しただけで、Muse Codeはその動画内容を解釈し、予約機能を備えたビジュアルリッチなウェブサイトを直接生成しました。

AI戦略の再編：Alexandr Wang率いるチーム、収益性を示すことを急ぐ

Muse Codeの登場は、ザッカーバーグによるAI戦略再編後の重要な成果です。昨年6月にMetaスーパーインテリジェンスラボに加入し指揮を執ることになったAlexandr Wangは、この変革の中心人物です。以前、Metaの自社開発モデルはプログラミングなどの主要スキルでChatGPTやClaudeに明らかに遅れをとっており、ザッカーバーグ自身も先月これを認め、社内で前世代のMuse Sparkを使ってアプリケーション開発を進めていることを明かしていました。

今回のプログラミングエージェントの市場投入は、Metaが財務的に不安定な時期にあたります。先週、Meta株価は、同社が軟調な売上見通しを示し、第2四半期フリーキャッシュフローの大幅な縮小を開示したことを受け下落しました。市場では、データセンターや関連する計算資源への巨額投資が十分なリターンを生み出せるのか懸念が広まっています。Muse Codeが提供する有料APIの導入は、会社収入の98%を占める広告事業以外で、AIを利用した直接収益化の重要な試みといえます。

Wangによると、現在開発者はMetaの開発者ページからAPIを使い、オンデマンドでMuse Codeを利用可能です。今後は、DeepSeekなど人気のオープンソースモデルをホスティングするOpenRouterプラットフォームにも導入される予定です。