AI関連のニュースで「SAKANA AI」という名前を良く見かけるようになりました。
※読み方はサカナエーアイです。
SAKANA AIは東京を拠点とする日本発のAIスタートアップです。
大規模な資金調達やNVIDIAをはじめとする企業との連携などもあり「日本発の有力AI企業」として紹介されています。
SAKANA AIの最新情報や動向については大手ニュースなどでも度々取り上げられています。
今回WorXUPでは、SAKANA AIは他のAIと何が違うのか？という観点を違った角度で解説していければと思います。
SAKANA AIとは？日本発AIスタートアップの概要
SAKANA AIは東京を拠点とする日本発のAI研究開発企業となります。
2023年にDavid Ha氏、Llion Jones氏、伊藤錬氏によって創業されました。
David Ha（デイヴィッド・ハ）氏はGoogle BrainやStability AIでの研究経験を持つAI研究者として知られています。
Llion Jones（リオン・ジョーンズ）氏は現在の生成AIにも大きな影響を与えたTransformer関連の論文「Attention Is All You Need」の共著者の一人です。
伊藤錬氏はCOOとして日本国内での事業展開や企業・公共領域との連携を担っています。
SAKANA AIの特徴は単に大きなAIモデル、ということではありません。
社名の「SAKANA」は日本語の「魚」に由来しており、魚の群れが一つのまとまりとして動くような「集合知」の考え方が同社のAI開発の思想にもつながっています。
実際にSAKANA AIの取り組みを見ると、「大きなAIモデルを作る会社」というより複数のAIを組み合わせたり、AI自身に試行錯誤させたりする研究開発に特徴があります。
代表的な取り組みとしては、以下のようなものがあります。
Evolutionary Model Merge（エボリューショナリー・モデル・マージ）
複数のAIモデルを組み合わせ、より良い性能を持つモデルを作ろうとするアプローチです。
単純に一つのAIを巨大化させるのではなく、既存のモデル同士を掛け合わせるような発想で、新しいモデルを生み出そうとする点が特徴です。
AI Scientist（エーアイ・サイエンティスト）
AIが研究アイデアの発案、実験、結果の整理、論文作成までを進めることを目指す取り組みです。
人間の研究者を完全に置き換えるというより、研究開発の一部をAIが自律的に進める可能性を示すものとして注目されています。
Sakana Fugu（サカナ・フグ）
複数のAIモデルやAIエージェントを束ね、タスクに応じて使い分ける仕組みです。
例えば一つのAIにすべてを任せるのではなく、得意分野の異なるAIを組み合わせ、必要に応じて役割分担させるような考え方に近いものです。
このようにSAKANA AIは単体の巨大AIモデルを作るというより「AIを組み合わせる」「AIに試行錯誤させる」「複数のAIを束ねる」といった方向で研究開発を進めています。
社名の由来でもある魚の群れのように、個々の知能が集まり、全体としてより高度な動きを生み出す。
この発想こそがSAKANA AIを理解するうえで重要なポイントだと言えます。
SAKANA AIは何が違う？
これまで多くの生成AIはChatGPT、Gemini、Claudeのように一つのチャット画面に質問し、一つのAIが回答するイメージで広がってきました。
もちろん裏側では複雑な処理が行われていますが、一般ユーザーから見ると「ひとつの賢いAIに聞く」という体験が中心です。
SAKANA AIはAIを一つの巨大な頭脳として見るだけでなく、複数のAIモデルやエージェントを組み合わせ目的に応じて使い分ける方向性を打ち出しています。
一つの巨大AIではなく、複数のAIを組み合わせる
一般的な生成AIでは「どのモデルが一番賢いのか」「どのモデルが最も高性能なのか」が注目されがちです。
SAKANA AIは複数のAIモデルを組み合わせることに大きな特徴があります。
これはすべてを一つのAIに任せるのではなく得意分野の異なるAIを組み合わせ、全体として高い成果を出す考え方です。
ブロックチェーンの文脈でたとえるなら一つの中央管理者にすべてを集約する「中央集権型」よりも、複数の参加者が役割を持ちながら全体を動かす「分散型」に近い発想です。
ただ分散するのではなく全体を指揮する
複数のAIを並べるだけでは全体としてうまく機能しません。
そこで重要になるのが「オーケストレーション」という考え方です。
オーケストレーションとは、複数のAIモデルやAIエージェントをタスクに応じて選び、振り分け、連携させる仕組みのことです。
オーケストラで指揮者が複数の楽器をまとめるようにAIの世界でも複数のモデルをどう動かすかを設計することが重要になります。
SAKANA AIのSakana Fuguでは複数のAIモデルやエージェントを束ね、タスクに応じて適切なモデルを使い分ける方向性が示されています。
つまりSAKANA AIは「AIそのもの」だけでなく「AIをどう組み合わせて動かすか」という仕組みに踏み込んでいるのです。
| 用語 | 意味 | 押さえておきたいポイント |
|---|---|---|
| オーケストレーション型AI | 複数のAIモデルやAIエージェントを、目的に応じて選び、振り分け、連携させる仕組み。 | 一つのAIにすべてを任せるのではなく、複数のAIを束ねて成果を出す考え方です。今後、企業のAI活用でも重要になるキーワードです。 |
| マルチエージェント | 複数のAIが、それぞれ役割を持って動く仕組み。 | 調査するAI、考えるAI、検証するAI、まとめるAIのように、AI同士がチームのように役割分担するイメージです。 |
| ルーティング | タスクの内容に応じて、最適なAIモデルや処理に振り分ける考え方。 | 問い合わせ内容に応じて担当部署へ振り分けるコールセンターのように、AIにも得意分野に応じた振り分けが必要になります。 |
| モデルマージ | 複数のAIモデルを組み合わせ、新しいモデルや性能を引き出す技術。 | 一つのモデルを巨大化させるだけでなく、既存モデルを組み合わせて能力を引き出す発想です。 |
| 進化的アルゴリズム | 自然界の進化のように、試行錯誤を繰り返しながら、より良い解を探す手法。 | 最初から正解を決め打ちするのではなく、多くの組み合わせを試しながら良い結果を探す考え方です。 |
| AI Scientist | AIが研究アイデアの発案、実験、結果整理、論文作成などを進める構想。 | AIを単なる回答ツールとして使うのではなく、研究開発そのものを進める存在として捉える動きです。 |
| Collective Intelligence | 集合知。複数の知能が協調することで、単体では出せない成果を生み出す考え方。 | 個々の知能が集まり、全体としてより高度な判断や成果を生み出すという考え方です。SAKANA AIの「魚の群れ」のイメージとも重なります。 |
個人向けアシスタントAIというよりも企業インフラに近いポジション
一般ユーザーにとってのAIは、チャット画面で質問したり文章を作ったり調べものをしたりする便利なアシスタントという印象が強いかもしれません。
SAKANA AIの方向性は、より企業や公共領域のAIインフラに近いものともいえます。
企業がAIを使う場合、単に文章を生成できればよいわけではありません。
社内データ、業務フロー、セキュリティ、承認ルール、既存システムとの連携など、実際の業務に組み込むための設計が必要になります。
その意味でSAKANA AIは「企業の中で複数のAIを動かすための基盤」を作ろうとしている企業として見ると理解しやすいでしょう。
| プロジェクト・取り組み | 関連企業・組織 | 概要 |
|---|---|---|
| SNS空間の可視化・偽誤情報対策技術 | 総務省 | 総務省の「インターネット上の偽・誤情報等への対策技術の開発・実証事業」において、SNS上の情報空間を可視化し、偽・誤情報の判定や対策案の立案を支援するシステムを開発。 |
| 銀行業務特化AI・AIネイティブ化支援 | 三菱UFJ銀行 / MUFG | 三菱UFJ銀行と3年間の包括的なパートナーシップを締結。銀行業務に特化したAIシステムの開発・提供、銀行内の意思決定を支援するAIワークフローの導入 |
| 高度な資産コンサルティング向けAI | 大和証券グループ | 大和証券グループと長期パートナーシップを発表。Sakana AI独自のAIモデルを活用し、顧客ごとの資産価値最大化を支援する「Total Asset Consulting Platform」を共同開発・展開する構想。 |
| 基幹産業・政府機関向けのAI実装 | Googleとの戦略的パートナーシップを発表。GeminiやGemmaなどGoogleのモデルを研究開発やプロダクト開発、金融機関や政府機関など高度なセキュリティ・データ管理が求められる領域へ展開。 |
このようにSAKANA AIはこれまで多くの人がイメージしてきたChatGPTやClaudeのような「一つのAIに質問するサービス」とは少し異なります。
ChatGPTやClaudeのようなチャットAIの延長線と見るよりも、複数のAIを束ねて企業や社会の基盤に組み込むためのAIとして捉えると理解しやすいでしょう。
Sakana Fuguとは？複数のAIを束ねる“指揮者”のような仕組み
最近リリースされた「Sakana Fugu（サカナ・フグ）」にも触れておきます。
Sakana Fuguはこれまでの解説にも含まれているとおり、SAKANA AIが発表したマルチエージェント・オーケストレーション型のAIシステムです。
世界のトップモデル群を動的にオーケストレーションし、複雑な複数ステップのタスクを解決する仕組みとして説明されています。
SAKANA AIは、「Fugu（フグ）」と「Fugu Ultra（フグウルトラ）という2つのモデルを示しており、Fuguは日常的な利用における性能と応答速度のバランス、Fugu Ultraはより難しい複数ステップの問題における回答品質を重視したものとして説明されています。
情報がまだ出たばかりで所々まだ分からない部分もあると思うので素朴な疑問をまとめてみました。
最後に
AI活用において、「複数のAIをどう組み合わせるか」を考える段階へ進み始めています。
SAKANA AIの取り組みはAIを単体の便利ツールとして見るのではなく、業務や社会の仕組みに組み込まれる基盤として捉えるきっかけになります。
企業やビジネスパーソンにとってもこれからはAIの性能比較だけでなくAIをどのように設計し、使い分け、活用体制に落とし込むかが重要になっていくのではないでしょうか。
