AIエージェントは「画面専用」を卒業する？ Holo4がGUI・コード・MCP・APIを1モデルで横断

2026年9月28日、フランス発のAI企業H Company（H社）が、コンピューター操作向けモデル群「Holo4」を公開しました。

この発表で面白いのは、単に「画面をクリックできるAI」が強くなったことではありません。Holo4は、同じモデルが状況に応じてGUI操作・コード実行・MCP・API呼び出しを横断する設計です。

人間の仕事は、ブラウザーだけでも、APIだけでも終わりません。画面しかない古い業務ソフトを触り、必要なら端末でデータを加工し、MCPやAPIで別システムへ渡す。Holo4は、この混ざり合った現実の仕事へ寄せてきました。

【何が変わったのか】

従来のコンピューター操作AIは、「画面を見るのは得意だがAPIを使えない」「ツール呼び出しは得意だが画面しかないアプリで止まる」といった分断がありました。

Holo4は、次の4つを同じモデルで扱います。

- GUI：スクリーンショットを見てクリックや文字入力を行う

- コード：端末でコードを生成・実行する

- MCP：共通規格を通して外部ツールを呼ぶ

- API：サービスへ直接アクセスする

H社は、Web・デスクトップ・Android・コードサンドボックス・業務APIで、同じモデルを同じ呼び方で使えると説明しています。操作面ごとに別モデルを選ぶ手間を減らせる点は、複数AI協働や業務自動化で大きな意味があります。

【2つのモデルと、見落とせないライセンス差】

Holo4には、27BのDenseモデルと、総パラメーター35B・稼働3BのMoEモデルがあります。両方ともH社のAPIで利用でき、重みもHugging Faceで公開済みです。

ただし、ライセンスが違います。

- Holo4 27B：CC BY-NC 4.0。重みの商用利用には制約がある

- Holo4 35B-A3B：Apache License 2.0

公式サイト記載のAPI価格は、100万トークン当たり次の通りです。

　 モデル 　 入力 　 キャッシュ入力 　 出力 　

　 Holo4 27B 　 $0.40 　 $0.04 　 $3.00 　

　 Holo4 35B-A3B 　 $0.30 　 $0.03 　 $2.00 　

最大コンテキスト長は、どちらも設定上262,144トークンです。無料枠では旧モデルが案内され、Holo4のAPI利用はクレジット追加が必要と公式Quickstartに記載されています。

【性能はどこまで確認できたのか】

H社の発表では、長時間のコンピューター操作を測るOSWorld 2.0で、Holo4 27Bが61.7%、35B-A3Bが30.9%とされています。27Bは、H社が引用するGPT-5.6 Solの66.2%に近い数字です。

しかし、ここは慎重に読む必要があります。

H社自身も、モデルごとにリリース、ハーネス、タスク部分集合が異なると明記しています。さらに、AutomationBenchではHolo4を自社ハーネスの公開セットで測り、他モデルは非公開セットの公式順位を参照しています。数字を横一列に並べても、完全な同条件比較ではありません。

一方で、H社は公開ベンチマークの全実行軌跡を公開しました。最終スコアだけでなく、各ステップを再生・ダウンロードできるのは、AIエージェントの評価を「自己申告」から検証可能なEvidenceへ近づける動きです。

なお、モデルカードにあるOSWorldの85.2%／80.8%と、OSWorld 2.0の61.7%／30.9%は別の評価です。記事内では混同していません。

【どうやって作ったのか】

H社は、製品マニュアルやWeb画面、公開ソフトウェアから、検証器つきの操作課題を自動生成する「Agentic Task Factory」を構築しました。

公開情報では、約1万件の課題を作成し、内訳はWebアプリ約4,000件、MCPサーバー約3,000件、デスクトップ／OS約3,000件です。手つかずの初期状態では失敗し、正解状態では成功し、惜しい誤答を拒否できる検証器だけを残す設計です。

学習は、1270億トークンの教師あり学習に加え、長時間タスクの強化学習を実施。デスクトップ／Web担当と、端末／MCP／API担当の2つのLoRA専門家を作り、最後に1モデルへ統合したと説明しています。

ここでも重要なのは、モデル単体ではありません。数百ステップの文脈を管理するメモリや、デスクトップ上のシェルを含む実行ハーネスも作り直しています。

【MORIにとって、なぜ面白いのか】

Human OSで重視してきた「役割に合わせてモデルを選ぶ」「モデルとハーネスを分離する」「完了をEvidenceで検証する」という考え方と、Holo4はよく響き合います。

特に面白いのは、Work Pattern Portabilityです。操作先がGUIからMCPへ変わっても、仕事の目的と検証条件を持ったまま同じモデルが移動できるなら、人間がツール間をつなぐ負担を減らせます。

一方で、モデルが多くの操作面を横断できるほど、権限境界は重要になります。Holo4が「何でも触れる」ことと、「触ってよい」ことは別です。外側のハーネスで、許可されたファイル・通信・API・認証情報だけに絞り、操作ログと結果を検証する設計が必要です。

【まとめ】

Holo4の新しさは、GUI専用モデルのスコア更新ではありません。画面・コード・MCP・APIを、1つのモデルと共通ハーネスで横断しようとしたことです。

さらに、重み、API、ハーネス、評価軌跡まで公開されました。これは、実装と検証を始められる状態になったという意味があります。

ただし、性能値は主にH社の測定で、独立した再現検証はまだ確認できていません。この記事ではモデルカードと公開資料を読みましたが、重みのダウンロードやローカル実行、API課金・導入は行っていません。

「1つのAIが仕事の道具を渡り歩く」未来は、かなり近づきました。次に問われるのは、どこまで動けるかだけでなく、誰が権限を与え、何をEvidenceに完了と認めるかです。

【出典】

- H Company公式発表：Holo4: powering generalist computer-use agents

https://hcompany.ai/newsroom/holo4

- Hugging Face公式記事：Holo4: powering generalist computer-use agents

https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4

- Holo4-27B Model Card

https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-27B

- Holo4-35B-A3B Model Card

https://huggingface.co/Hcompany/Holo4-35B-A3B

- H Models API Quickstart

https://hub.hcompany.ai/models-api/quickstart

- 公開評価軌跡

https://huggingface.co/datasets/Hcompany/trajectories