Metaが、エージェント（目標に向けて複数の作業を自ら進めるAI）向けの新モデル「Muse Wonder」と「Muse Wonder Full」を発表しました。開発者はMeta Model APIとMuse CodeでMuse Wonderを使えるようになり、エージェント開発で比べられるモデルの選択肢が1つ増えます。
この記事は、Metaが2026年10月12日に公開した公式発表をもとに、2026年10月13日時点の情報で書いています。
何が発表されたか
Metaは「Muse Wonder」シリーズとして2つのモデルを公開しました。同社はこれを「これまでで最も高性能なモデル」と位置づけています。要点は次のとおりです。
- 発表日: 2026年10月12日（米国時間）
- 対象の作業: 個人や仕事のエージェント的な作業です。例として、保険金請求の手続き、賃貸契約書の読み解き、動くアプリの開発が挙げられています
- 得意分野: 法務・金融・医療といった専門分野と、ゲームや新規事業向けアプリまでのコーディングです
- Active Memory: 会話をまたいで大切な情報を持ち越し、作業に関係する細部を思い出す機能です
- Active Focus: 難しい作業でも別の方法を試し、エラーから立て直して進める機能です。必要なら確認を求め、重要なことを実行する前には相談するとされています
- 土台: 以前のモデル「Muse Spark」で築いた基盤の上に作られています
提供範囲は、モデルごとに次のように異なります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Muse Wonder | 開発者向けにMeta Model APIとMuse Codeで提供中 |
| Muse Wonder Full | Muse Codeの契約者向けに提供中 |
| Muse（Metaの個人向けAIエージェント） | 近くMuse Wonderで動く予定。契約者から先に展開 |
| 料金 | 発表されていません |
| 対応地域・日本語対応 | 発表されていません |
安全面では、許可なく個人情報を共有しないこと、実際に害のある行為への協力を断ること、サイバー攻撃への防御を強めることを学習させたと説明しています。一方で、自社コードの欠陥を探す用途には使えるようにしたとしています。安全性評価をまとめた詳しいレポートは「近日公開」とされています。
なお、Meta Model APIは、以前のモデルMuse Spark 1.1の公開時に「パブリックプレビュー（一般公開前の試用版）」として始まったと、Metaの公式ブログで説明されています。
日本の企業・学校でどう使えるか
ここからはTERRAISEの考えです。発表内容から、試す価値がありそうな場面を挙げます。
業務・授業での使いどころ
- 総務・法務での契約書の読み解き
- 入力: 賃貸契約書や業務委託契約書（機密を外したサンプル）
- 処理: 条項の要点、更新・解約の条件、確認すべき点を整理
- 出力: 担当者が確認するためのチェックリストの下書き
- 情報システム部門での社内ツール開発
- 入力: 「申請を集計する簡単な画面がほしい」といった要件メモ
- 処理: Muse Codeでコードを書き、エラーを直しながら組み立て
- 出力: 動く試作品。本番に使う前に人がレビューします
- 高校・大学の情報の授業でのモデル比較
- 入力: 同じ課題文（例: 小さなゲームを作る）
- 処理: 普段使うAIとMuse Wonderに同じ指示を出す
- 出力: 回答の違いを生徒・学生が比べて考察するレポート
始め方
- IT・DX担当者が、Meta Model APIやMuse Codeの利用条件（料金・データの扱い・対応地域）を公式ページで確認します
- 担当者が、機密を含まないテスト用の課題を3〜5個用意します。契約書の要約や簡単なツール作成などです
- 担当者が、今使っているAIとMuse Wonderに同じ課題を出し、精度・速さ・使いやすさを比べます
- 部門長と情報管理の担当者が、結果をもとに業務で試すかどうかと、入力してよいデータの範囲を決めます
注意点
- 入力するデータに気をつける: エージェントはメッセージや予定表、文書をまたいで動く場合があります。個人情報や顧客情報は、社内ルールと利用規約を確認するまで入力しないことをおすすめします
- 未確定の点が多い: 確認日時点で、料金・対応地域・日本語対応は発表されていません。導入の判断は公式情報が出てからにしましょう
- 安全性レポートはこれから: 詳しい安全性評価のレポートは近日公開とされています。社外向けの業務に使う前に内容を確認するのがおすすめです
- 専門分野の回答は人が確認する: 法務・金融・医療が得意分野とされていますが、最終判断は専門家や担当者が行う前提で使いましょう
TERRAISEに相談する
新しいモデルが出るたびに乗り換えを考えるより、まずは業務を「入力→処理→出力」に分けて、AIに任せられる工程を見つけることが近道です。今回の発表を自社・自校の業務にどう当てはめるかは、60分の無料相談で一緒に整理できます。経営としてのAI戦略はAI顧問、学校での活用は教育機関向けAI教育もご覧ください。
出典（2026年10月13日 05:08 確認）
- Meta「Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full: Frontier Models for Agents」
- Meta「Muse Spark 1.1とMeta Model APIの紹介（AI at Meta公式ブログ）」
- Meta「個人向けAIエージェント「Muse」の発表（Meta公式ニュースルーム）」
製品名・機能・提供範囲・料金は変わることがあります。導入前に必ず公式情報をご確認ください。
Supervised by — 監修
株式会社TERRAISE 代表取締役CEO 舟橋 遼亮2025年2月に株式会社TERRAISEを創業。お茶の水女子大学 外部講師、Google AI Student Ambassador（2025年）を務める。上場企業や全国の高校などで、AIの活用を実際に指導している。