H Company、Holo4を発表：画面操作・コード・APIを1つのモデルで扱うコンピューター操作エージェントモデル

H Companyが発表したもの

H Companyは2026年9月28日、Hugging FaceのブログでHolo4を公開し、新たなエージェントモデルシリーズと位置づけた。Holo4には2つの規模がある。27Bの密モデルと、35B-A3Bの混合エキスパート（Mixture of Experts：入力に応じてモデル内の一部の「専門家」部分だけを動かす構成）モデルで、どちらもH Models APIを通じて利用できる。同社はあわせて、Holotron 3の更新版であるHolotron4 Nanoも公開した。

H CompanyはHugging FaceでHolo4の全コレクションを公開しており、形式はFP16、FP8、GGUFを含む。同社はまた、Holo4がベースとなったQwenモデルから大きく向上したとし、Holo4 27Bのベースモデルは Qwen3.8 27B だと説明している。

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「1つのモデルであらゆるインターフェースに対応」とは

H Companyによると、多くのエージェントモデルは単一のインターフェース向けにしか訓練されていない。GUI（ボタンやメニューなど画面上の操作画面）に特化したモデルは画面がなければ動作できず、ツール呼び出しを得意とするモデルはAPIのないアプリケーションの前で行き詰まる。同社は、Holo4が画面上でクリックや入力を行い、自らコードを書いて実行し、MCP（AIが外部のツールやサービスとつながるための仕組み）やAPIツールを呼び出すなど、タスクに応じて適切な手段を選べるとしている。

H Companyによれば、Holo4はデスクトップ、ウェブ、Android、コードサンドボックス、商用APIで動作する。どの環境でも同じモデルを同じ方法で呼び出すため、プラットフォームごとに異なるモデルを選ぶ必要はないという。

H Companyが公表したベンチマーク数値

H Companyは、OSWorld 2.0をデスクトップ操作、AutomationBenchをAPI利用について最も難しい学術ベンチマークと位置づけている。同社は、Holo4が長い工程のタスクで後れを取るのは最も強力なクローズドモデルだけであり、しかもパラメーター数は数桁少なく、コストもはるかに低いとしている。同社の説明では、コストはエージェント実行1回あたりの入力・出力トークン（AIが処理する文字列の単位）から推計し、Holo4はH Models APIの料金で計算した。AutomationBenchについては、Holo4のスコアとコストは同社内部のテストハーネス（モデルの操作を実行し、数百ステップにわたって文脈を管理する仕組み）で測定したもので、評価完了後にプライベートテストセットでのHolo4の結果を公表するとしている。

実際のタスク事例と訓練方法

H Companyは、同じプロンプトとテストハーネスを使い、Holo4 27Bとそのベースモデル Qwen3.8 27B の専門ソフトウェアでのパフォーマンスを比較し、それぞれの呼び出し回数とトークン使用量を公表した。

• GodotでPac-Manゲームを制作：Holo4 27Bは呼び出し68回、2.4Mトークン、コード268行。Qwen3.8 27Bは呼び出し197回、11.4Mトークン、コード327行。
• FreeCADでエッフェル塔をモデリング：Holo4 27Bは呼び出し84回、1.3Mトークン。Qwen3.8 27Bは呼び出し60回、1.0Mトークン。
• FreeCADでHロゴをモデリング：Holo4 27Bは呼び出し94回、1.5Mトークン。Qwen3.8 27Bは呼び出し118回、1.9Mトークン。

訓練について、H CompanyはHolo4を教師あり学習と強化学習により、多数の環境とタスクで訓練したとしている。その中には同社のAgentic Task Factoryが生成したタスクも含まれ、このツールはこれまでにウェブアプリケーション、MCPサーバー、デスクトップ環境で約10,000件のタスクを生成した。同社はテストハーネスも再構築したとし、最大の変更点は、エージェントに数百ステップを追跡できる信頼性の高いメモリと、デスクトップマシン自体のシェルを持たせたことだという。

一般読者にとっての意味

「コンピューター操作エージェント」とは、人間のように画面を見てボタンをクリックし、文字を入力したり、プログラムやAPIに切り替えて作業を完了したりできるAIを指す。H Companyの主張が正しければ、企業は将来、プラットフォームごとに別々のモデルを用意しなくても、ウェブ、デスクトップソフト、社内システムにまたがる業務を自動化できる可能性がある。一般ユーザーにとって、この種の技術が現時点で主に影響するのは職場の自動化ツールであり、日常的な消費者向け製品ではない。

同時に、AIにコンピューターを直接操作させることは、AIが実際の操作を実行できることを意味する点も忘れてはならない。この種のエージェントの導入を検討する組織は、まず隔離環境でテストし、アクセスできるアカウントやデータを制限し、重要な操作には人による確認の手順を残すべきだ。本記事はニュースの整理であり、購入を勧めるものではない。

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