Sakana AI Blog

6月の初代Fuguが「一般に使えないから」とFable 5をプールから外していたのに対し、今回はUltra v2がそれ抜きで最高水準に届いたと誇る。

安さの源は、MaxがNVIDIA Nemotronなどオープンウェイトを大量に束ねた点だとみられる。

効くのは値段より、どの一社の最上位モデルにも頼らず組めると示した点で、取り次ぎ役が供給元から独立していく合図だ。

Sakana AIは既に三菱UFJ銀行や大和証券と直接組み、7月にサイバー防御特化の「Fugu-Cyber」も出している。

なぜ今かといえば、直販では届く先が増えず、住商グループの10万社という売り先が要るからだろう。

住商は約8820億円でSCSKを買い3月に上場廃止させた以上、3社といっても実質は住商グループとSakanaの2者、技術より販路の話だ。

日経は8月4日、自衛隊の指揮統制に米国製AIを複数入れ、中枢は日系のSakana AIが束ねる案と報じた。

ただ契約は報道より前の7月29日で、4月に防衛省の委員会が「国防AIの主権性」を掲げた路線が先に動いていた。

主権を「日本製AIを作る」から「外国製AIを日本が束ねる」へ置き換える割り切りで、束ね役の席が作戦から情報分析まで広がった。

物差しのTransEvalniaはSakana AI自身が2025年に公開した手法で、論文ではClaudeなど他社モデルを判定役に使っていた。

7月6日に公開したサービスを1か月半で載せ替えたのは、翻訳が製品というより日本語特化モデルNamazuの試験場だからとみられる。

勝率「50%超」は50.1%も含む言い方で、比較相手も判定役も伏せたままでは成果報告というより意気込みに近い。

サンドボックスでのPython実行はChatGPTが2023年7月に先行した機能で、ここは追いついた形だ。

要点は6月22日にAPI向けへ出たFuguをチャット画面に下ろした点で、狙いは機能の横並びより「振り分け役」を一般利用者に見せることだろう。

自社で最先端モデルを作らず束ねる側に回る賭けだが、中身を明かさない以上、同社の言う一社依存の回避は依存先が増えるだけとも言える。

振り分けでコストを削る発想自体は新しくなく、2024年のLMSYSブログのRouteLLMがMT Benchで85%削減とGPT-4の95%の品質を報告している。

今あえてベースを替えるのは、デジタル庁「源内」が国産LLM7件を選び2026年8月ごろから試用が始まるなか、指揮者も国産に載せ替えられることが調達の条件になるからだろう。

価値はモデルでなく訓練手法の側にある、という宣言に近い。