Sakana AI
Sakana AI · その他
Sakana AIは東京のAI研究所だ。既存モデルを組み合わせて最先端のシステムを作り、マルチエージェントシステムのFugu、日本語モデルのNamazu、調査エージェントのMarlinを提供する。
Sakana AI について
About
Sakana AIとは
Sakana AIは、巨大なモデルを一から学習させるのではなく、すでにあるモデルを組み合わせてAIシステムを作る東京の企業だ。2023年7月にDavid Ha、Llion Jones、Ren Itoの3人が立ち上げた。Jonesは2017年にTransformerを発表した論文の著者の一人で、現在の言語モデルのほとんどがこのアーキテクチャの上にある。社名は日本語の「魚」に由来し、研究にも魚群などの自然の仕組みを取り入れている。
売り物はアプリではなくAPIだ。主力のSakana Fuguは、届いたリクエストを複数の最先端モデルに渡し、学習済みのコーディネータがどのモデルに何を任せるかを決める。Sakana Namazuは日本語の業務文書に合わせて調整したモデル、Sakana Marlinはアナリスト向けの長い戦略レポートを書くエージェントである。顧客はほぼすべて、エンジニアか研究チームを持つ企業だ。個人ユーザーは想定していない。
最初の壁は地域だ。FuguはEUとEEAでは使えない。Namazuもイギリスとスイスを外している。GDPRなどの対応が終わるまでの措置だと会社は説明する。無料プランもチャット画面もないため、開発者かベンダーが介在しないと動かせない。
使い始めるまで
- SakanaのAPIコンソールでアカウントを作る。会社のメールアドレスと会社名があれば足りる。
- APIキーを発行する。FuguとNamazuのキーは別々に管理されるので、先に試す製品を決める。
- OpenAI互換のクライアントの接続先をSakanaのbase URLに変え、
sakana-namazuやfuguといったモデル名を指定する。 - 短いプロンプトで試し、いま使っているモデルと遅延・トークン数を比べる。
- コンソールで支出上限を設定し、チームが使っているツールにキーを渡す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 長いエージェント処理を回す開発チーム：Fuguは1回の呼び出しの中で、コーディング・レビュー・要約を別々のモデルに振り分ける。オーケストレーションを自前で組まなくて済む。
- 日本の顧客を抱えるプロダクトチーム：Namazuは敬語、商談メール、国内の文書様式をそのまま扱う。汎用モデルに出がちな不自然な言い回しが減る。
- 経営企画や調査部門：Marlinは数時間かけて回し、最後に文書を出す仕事に向く。チャットの返答では足りない場面だ。
タスク
- 複数手順のコーディングとコードレビュー：Fugu Ultraはソフトウェア工学のベンチマークを狙う。遅れるより間違える方が高くつく作業に向く。
- 日本語の文書作業：メモの翻訳と校正、そして日本語・英語・中国語での返信づくり。
- 市場や技術の初期調査：Marlinが資料を集め、編集できる形の構造化レポートにまとめる。
シーン
- 5社分のモデル契約ではなく1本にまとめたい：Fuguは1つのエンドポイントの裏で複数社に振り分ける。
- 取引先の障害や条件変更が起きた：Fuguはプールに残るモデルで動き続ける。除外したい会社も指定できる。
- 規制のある部署が特定モデルを避けたい：プール設定で提供元を名指しで止められる。
主な機能
複数の最先端モデルを1つのエンドポイントで
Fuguの呼び出しは通常のchat completionと変わらない。中ではコーディネータモデルが、1つのモデルで足りるか複数必要かを判断し、役割を割り当て、結果を1つの答えにまとめる。ルーティングも再試行も中間プロンプトも、利用側では持たなくてよい。
難所向けのFugu Ultra
Fuguには複数のモデルがある。Fuguは日常のコーディングや会話で速度と品質のバランスを取る。Fugu Ultraは時間とトークンを多く使って最良の答えを狙い、ソフトウェア工学や科学のベンチマークで上位の推論モデルと比べられる。Fugu Cyberはセキュリティ作業向け、Fugu Maxはコストと性能の比を重視する。
モデルプールの制御
プールから提供元や個別モデルを外せる。データの保管場所に関する規制、調達の禁止、特定ベンダーにコードを送らないという社内規則がある企業には効く。設定はアカウント単位なので、現場が勝手にブロックを解除することはできない。
日本語の業務文書に向くNamazu
NamazuはSakana AIの日本語LLMだ。オープンモデルのKimi K2.6を土台に、自社の日本語データで調整した。ビジネスメール、社内文書、顧客への返信を自然な敬語で書く。作業の途中でWeb検索やコード実行もこなす。OpenAI SDKを使っている技術構成なら、切り替えは1行で済む。
アナリスト水準の調査を担うMarlin
Marlinはチャットモデルではなく自律型の調査エージェントだ。市場、競合、技術について問いを渡すと、長時間考え、資料を集め、コンサルティング会社や経営企画、シンクタンク向けの戦略レポートに仕上げる。同じ仕事にアナリストへ報酬を払っている企業に売っている。
公開された研究の上に成り立つ
製品の土台は査読を経た研究だ。ICLR 2026のTRINITYとConductorは、学習済みのコーディネータがThinker、Worker、Verifierの役割をモデルプールにどう割り振るかを示す。オックスフォード大学とUBCと組んだThe AI Scientistは、機械学習のワークショップで査読を通過した初の全自動研究システムで、コードはGitHubにある。
メリットとデメリット
メリット
- 1つのAPIキーで複数の最先端モデルに届く。調達も実装も短くなる。
- 料金はリクエスト内で使った最も高いモデルに合わせる。全部を足し上げないので、マルチエージェントの実行でも費用を読みやすい。
- 日本語の出力は実用的な強みだ。翻訳の付け足しではない。
- 製品の背景にある研究が公開されている。買う前に手法を判断できる。
デメリット
- EUとEEAでは使えない。Namazuはイギリスとスイスも対象外だ。
- 無料プランがない。試す前に有料のキーが要る。
- コーディネータは非公開で、他社モデルに依存する。提供元がモデルを更新すると品質が動きうる。
- ドキュメントとサポートは大手より薄い。コンソールもAPIツールに慣れた前提で作られている。
よくある質問
Sakana AIが売るのは、自社で作り調整したモデルのAPI利用権だ。Fuguはマルチエージェントの編成、Namazuは日本語の業務、Marlinは調査レポート、Sakana Translateは日本語・英語・中国語の翻訳を担う。一般消費者向けの定額プランはない。
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