【Sakana AI】AIが自らアルゴリズムを進化させる「ShinkaEvolve」を搭載！世直しモデル「Namazu」を搭載した「Sakana Chat」が爆誕

みなさん、こんにちは。 AI共創イノベーション・ワンダー佐藤です。

2026年3月24日——東京発のAI研究企業「Sakana AI」が、日本仕様に最適化した主権的AIモデル「Namazu」と、それを搭載したチャットサービス「Sakana Chat」を一般公開。

さらに、AIが自らアルゴリズムを発見・進化させるオープンソースフレームワーク「ShinkaEvolve」も注目を集めています。

この記事では、Sakana AIが仕掛ける「国産AIの逆襲」の全貌を、スライド資料と最新ニュースを交えながら解き明かしていきます。

とりま、Sakana Chatで水族館をつくってもらいました🐟

【関連動画】

👇Sakana Chatの強みに特化した動画

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1. 「主権的AI」Namazuとは何か？——世界最強を日本仕様に仕立て直す発想

フロンティアモデル＋事後学習＝Namazu

まず、Namazuの基本コンセプトをおさえておきましょう。

AI開発の世界では、ゼロから超大規模なモデルを作るには天文学的なコストがかかります。OpenAIやGoogleが何千億円もかけて構築するような「フロンティアモデル」を、日本企業が正面からぶつかって作るのは……正直、かなり厳しい。

そこでSakana AIが取ったのが「事後学習（Post-Training）」という戦略です。発想はシンプルで、すでに世界最高水準の性能を持つオープンウェイトモデル（誰でも使える形で公開されたモデル）をベースにして、日本の文化・価値観・安全性に合うように再調整する。強い土台の上に、日本向けの「味付け」を施すわけですね。

つまり、フロンティアモデル ＋ Sakana AIの事後学習 ＝ 主権的AI「Namazu」 という図式です。

3つのNamazuモデル

Namazuシリーズは現時点で3種類が発表されています。

ベースにしているのは、DeepSeek-V3.1-Terminus、Llama 3.1 405B、gpt-oss-120Bといった、世界でもトップクラスのオープンモデルたち。「そこそこのモデル」をちょこっといじったわけじゃないんです。ガチで最強クラスの土台を使っている。

ここ、大事なところです。Sakana AIの事後学習技術は特定のベースモデルに縛られません。今後もっと強いモデルが登場したら、同じ技術をそのまま適用できる。常に最先端を日本仕様にカスタマイズし続けられる——これが、この戦略の真の強みです。

2. グローバルAIモデル vs Namazu——何が違うのか？

ここからが面白いんです。一般的な海外製AIモデルとNamazuを比較すると、その違いがくっきり見えてきます。

文化的適応

一般的なグローバルAIモデルは、欧米中心の価値観で学習されていたり、特定の国の政治色が反映されていたりします。一方、Namazuは日本の社会規範や歴史認識に合わせて最適化されています。

拒否（検閲）率の激変

ここがポイントです。ベースモデルの一つ（DeepSeek-V3.1-Terminus）では、政治的にデリケートな質問に対する回答拒否率がなんと72%もありました。10個の質問のうち7つ以上に「お答えできません」と返していたわけです。

それが、Namazuでは**ほぼ0%**にまで改善。事実に基づいた多角的で客観的な情報提示ができるようになりました。開発元のイデオロギーによる不自然な検閲が取り除かれ、ユーザーが知りたいことにきちんと答えてくれる。これがSakana AIの言う「アライメントの成功」です。

情報ソースとデータ保存

海外モデルの多くは自社の学習データに依存していますが、Namazuを搭載したSakana ChatにはリアルタイムWeb検索機能が統合されています。海外の一次ソースを検索し、リンク付きで日本語要約してくれるので、情報の鮮度と包括性が段違い。

さらに、会話履歴やアカウント情報はGoogle Cloudの日本リージョンに保管されます。米国等の海外サーバーにデータが流出するリスクを低減し、国内インフラでデータ主権を確保しているんです。

3. 妥協なき世界最高水準の推論力——ベンチマークで見る実力

「日本向けに調整したら性能が落ちるんじゃないの？」——そう思いますよね。でも、Namazuの実力はベンチマーク結果が証明しています。

基礎能力は維持

AIME'25（数学的推論・難問解決）、LiveCodeBench（プログラミング）、MMLU-Redux & GPQA Diamond（一般知識・専門科学知識）といった主要ベンチマークで、Namazuはベースモデルとほぼ同等のスコアを維持しています。

つまり、日本向けの調整をかけても、世界トップクラスの推論力やコーディング能力はそのまま。「ローカライズしたら弱くなった」なんてことがない。これ、地味にすごいことなんですよね。

日本語能力も高水準

Nejumi LeaderboardやSwallow LLM LeaderBoardといった日本語ベンチマークでも、国内特化モデルと同等以上の精度をたたき出しています。英語圏の推論力を維持しつつ、日本語もハイレベルに使いこなせる。「妥協なき両立」——Sakana AIのスライドで使われたこのフレーズが、まさにぴったりです。

4. Sakana Chat——主権的AIへの入り口が無料で開放された

Namazuの性能がいくら高くても、使えなければ意味がありません。そこでSakana AIが同時に公開したのが、チャットサービス「Sakana Chat」です。

摩擦ゼロのユーザー体験

Sakana Chatは無料で提供されていて、登録不要でテスト利用が可能です（アカウント登録すれば履歴保存と上限緩和あり）。ブラウザからアクセスするだけで、Namazuの実力を誰でも試せます。

注目してほしいのは、Web検索機能の統合です。「今朝のニュースから、AI研究に関する国内外の動向を比較して」といった質問を投げれば、Namazuがリアルタイムで情報を収集・統合して返答してくれます。

ちなみに、口調を「標準」「丁寧」「大阪」の3種類から選べるという遊び心もあります。大阪弁で最新AIの解説を聞けるなんて、ちょっと楽しいですよね。

セキュリティへの配慮

先ほども触れましたが、Sakana Chatのデータは国内のGoogle Cloudインフラ上に保管されます。これは特に企業ユーザーや公的機関にとって大きな安心材料。海外の法規制（たとえばアメリカのCLOUD Act）でデータが引き渡されるリスクを低減できるからです。

Sakana AIは金融や防衛・インテリジェンス分野も重要領域として位置づけており、防衛装備庁からの委託研究も始めています。Sakana Chatは一般公開の入り口ですが、その先には企業や政府への本格的な実装が見えています。

5. ShinkaEvolve——AIがアルゴリズムを自ら進化させる衝撃

ここからが、もう一つの主役「ShinkaEvolve」の話です。個人的に、こちらの方がインパクトは大きいかもしれません。

そもそもShinkaEvolveとは？

ShinkaEvolveは、LLM（大規模言語モデル）を活用して、自ら新しいアルゴリズムを発見・進化させるオープンソースの最適化フレームワークです。2025年9月にSakana AIが発表し、Apache 2.0ライセンスで公開されています。2026年1月にはICLR 2026（機械学習のトップカンファレンス）にも採択されました。

「進化（Shinka）」の名前の通り、自然界の進化のメカニズムをAI開発に持ち込んでいるのがSakana AIらしいところ。AIが自分でコードを書き換え、試行し、より良い解を見つけていく——まるでデジタルのダーウィンの進化論です。

従来のアプローチの課題

従来のLLM進化アプローチ（GoogleのAlphaEvolveなど）には、大きな壁がありました。良い解を見つけるために「数千回の試行」が必要だったんです。身近な例で言えば、宝くじを何千枚も買って当たりを探すようなもの。膨大な計算リソースと時間を食う「力任せの探索」で、リソースが限られた研究者にはなかなか手が出せませんでした。

3つの革新メカニズム

ShinkaEvolveは3つの技術革新で、この問題を解決しています。

メカニズム1：探索と活用のバランス（Parent Sampling）

優秀な親プログラムをインテリジェントにサンプリングする仕組みです。単なるランダム選択ではなく、性能の高い解を重点的に活用しつつ、新しい可能性も探索する。いわば「当たりクジを引きやすくする」戦略です。

メカニズム2：LLM新規性審査員（LLM-as-novelty-judge）

新しいコードが提案されたとき、それが本当に「創造的なアイデア」なのか、それとも「些細で面白みのない改変」なのかをLLMが審査します。つまらない改変は即座に却下されるので、無駄な計算時間を大幅に削減できます。

既存コードとの類似性（Embedding）を計算して新規性を判定し、創造的と判断されたものだけが正式な評価プロセスに進む。このフィルタリングが、圧倒的な効率化のカギです。

メカニズム3：タスク依存のLLM優先順位付け（Bandit-based Strategy）

ShinkaEvolveは複数のLLM（GPT、Claude、Gemini、DeepSeekなど）をアンサンブルとして活用し、タスクの特性に応じて「今の段階ではどのLLMが最適か」を動的に選択します。バンディットアルゴリズムを使って、進化の進行状況をリアルタイムに分析し、最適な「脳」を切り替えながら探索を前進させるんです。

驚異的な実績

ShinkaEvolveの実績は、正直言って驚きの連続です。

数学的最適化（Circle Packing）： わずか150サンプルで最先端（SOTA）の解を発見。従来の手法が数千回かかるところを、桁違いの効率で達成しました。

エージェントシステム設計（AIME Math）： 75世代で高性能な3段階アーキテクチャを自動構築。しかも、未知の問題にも汎化できることが確認されています。

LLM学習設計（MoE）： 30世代で新しい負荷分散損失（LBL）関数を発見。最先端手法を上回る成果を出しました。

競技プログラミング（ALE-Bench & ICFP）： ShinkaEvolveを活用したTeam Unagiが、2025年のICFPプログラミングコンテストで見事優勝。人間のコードをShinkaEvolveが最適化し、計算速度を最大10倍に高速化。人間とAIの協働が最高の結果を生み出しました。

まとめ：日本のAIインフラの「世直し」が、ここから始まる

Sakana AIが今回打ち出したもの。これは単なる新しいチャットボットじゃありません。

Namazu——世界最高水準の推論エンジンを、日本の文化や価値観に合わせて仕立て直した「主権的AI」。海外モデルのバイアスや検閲を取り除き、事実に基づいた多角的な情報を届けてくれます。

Sakana Chat——そのNamazuに、誰でも無料でアクセスできるプラットフォーム。Web検索とセキュアな国内インフラを備え、最先端のAI知能を民主化する入り口になっています。

ShinkaEvolve——AIが自らアルゴリズムを発見・進化させるフレームワーク。わずか150サンプルでSOTAを達成する圧倒的な効率で、人間の研究者を強力にバックアップします。

世界最高水準の推論エンジンを、独自の進化アルゴリズムで飼い慣らす。Sakana AIが見据えているのは、日本のAIインフラの「世直し」に他なりません。

Sakana ChatのURLは https://chat.sakana.ai/ です。まずは一度、触ってみてください。Namazuの実力を体感してから、この記事を読み返すと、また違った発見があるかもしれません。

【プロフィール】
ワンダー・佐藤源彦（さとう もとひこ）
1977年生まれ
MBBS & AI共創イノベーション主催。
医療系の研究所、心理学の研究所の勤務を経て独立し、現在は生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）と心身に関する研究をしている。
主著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社）『東洋医学と潜在運動系』（たにぐち書店）、2年間専門誌に連載、論文執筆などの執筆業を行いつつAI共創ライティングを開発中。
心理学・カウンセリング・コーチングをAIに技術転用し、AI共創プロンプトエンジニアリングを開発している。
AIスクール・AI企業研修・AIアプリ開発などを行う。

✅ワンダー佐藤源彦・著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社から刊行）
※プロンプトエンジニアリングの基本から応用、タスク実行までを網羅
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