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Sakana AI、あれからどうなった？創業からの歩みを追う

何事も、焦らず、丁寧に。🍢

おでん🍢のつぶやきです。

以前話題になっていた「Sakana AI（サカナAI）」、その後どうなっているのか気になって調べてみました。調理師として「サカナ」という響きにも愛着があり、余計に気になっていた会社です。創業から現在までの歩みを整理してみます。

【2023年、Transformer論文の著者が東京で創業】

◆創業者の経歴

Sakana AI（サカナAI）は2023年、東京で設立されたAIスタートアップです。創業者は元Google Brainの研究者David Ha氏と、Llion Jones氏。Jones氏は、あの有名な論文「Attention is All You Need」の共著者の一人です。この論文が提唱した「Transformer」は、現在のChatGPTやClaudeなど、あらゆる大規模言語モデルの土台となっている技術です。その生みの親が、日本で新たな会社を立ち上げました。

◆社名の由来

社名の由来も特徴的です。魚（さかな）の群れのように、小さな知能同士が連携することで大きな知性が生まれる、という「集合知」の思想を社名に込めています。

【物量戦を避ける、独自の"進化的"アプローチ】

OpenAIやGoogleが、巨大なモデルをゼロから作る"物量戦"にしのぎを削る中、Sakana AIはまったく違う路線を選びました。「進化的アルゴリズム」を使い、既存のAIモデル同士を組み合わせて最適化する独自技術（Evolutionary Model Merge）を武器に、巨大な計算資源を必要としない効率重視のアプローチで存在感を示しています。

【Gemini・ChatGPT・Claudeとは、そもそも立ち位置が違う】

ここで一度、既存の有名なAIサービスとの違いを整理しておきます。Google（Gemini）、OpenAI（ChatGPT）、Anthropic（Claude）は、いずれも自社で巨大な基盤モデルをゼロから開発し、そのモデル単体の性能を競い合っています。膨大な計算資源とデータを投じて「一つの強いモデル」を作る、というのが基本的な戦い方です。

一方Sakana AIは、そもそも「自社で巨大な基盤モデルを一から作る」という土俵には立っていません。Gemini・GPT・Claudeのような既存の高性能モデルを、状況に応じて自動で組み合わせ、使い分ける「指揮者」のような役割を担っています。つまり、これらのAIと張り合う競合というより、既存のAIモデルを賢く活用する"上位レイヤー"を作る会社、というのが実態に近い立ち位置です。

【資金調達の軌跡：メガバンクからGoogleまで】

◆2024年、メガバンクも参加したシリーズA

創業からの資金調達の歩みを追うと、急成長ぶりがよく分かります。

2024年9月、3メガバンクを含む投資家からの出資でシリーズAが完了し、調達額は約300億円。米シリコンバレーの有力VC（NEA・Khosla Ventures・Lux Capital等）に加え、NVIDIAからも出資を受けています。

◆2026年、Googleとの戦略的パートナーシップ

2026年1月23日には、米Googleと戦略的パートナーシップを締結。GoogleのAIモデル「Gemini」「Gemma」を自社の研究開発に活用する契約とあわせて、Googleからの出資も実施されました。この頃までにシリーズBで約200億円を追加調達し、企業評価額は26.5億ドル（約3,600〜4,000億円）に到達。日本のAIスタートアップとして、トップクラスの評価額とされています。三菱電機やシティグループといった大手企業からの出資も確認されています。

【総務省との協業：日本初の政府×生成AI実装】

◆事業の概要

Sakana AIの実績で特に注目したいのが、日本政府との協業です。2026年4月、総務省が主導する「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空間の可視化から偽情報の判定、対策案の立案までを支援するシステム開発を完了しました。

◆技術の中身

独自開発のABM（エージェントベースモデリング）標準化フレームワーク「Shachi」を使い、SNS空間を精緻にシミュレーション。実際の投稿データから多様な仮想アカウント（ペルソナ）を自動生成し、偽情報への「カウンター発信」の効果まで検証できる仕組みです。民間企業が政府の基幹業務にここまで踏み込んだ形でAIを実装した事例は珍しく、「日本初の本格的な政府×生成AI実装事例」とも評されています。

【最新モデル「Sakana Fugu」：複数AIの自動使い分け】

◆Fuguの仕組み

2026年6月22日には、最新モデル「Sakana Fugu」を発表しました。これは単一のAPIでありながら、内部では複数の高性能AIモデルを状況に応じて自動で組み合わせて使う、マルチエージェント方式のシステムです。ユーザーは「どのモデルを使うか」を選ぶ必要がなく、タスクの内容に応じてシステム側が最適なモデルを自動選択します。

◆2つのグレード

日常的な文章作成やコーディング支援向けの標準版「Fugu」と、AI研究やサイバーセキュリティ分析など高精度が求められる用途向けの上位版「Fugu Ultra」の2種類が用意されており、コードレビューでは他ツールの約7倍のバグ検出実績もあるとされています。巨大な単一モデルを開発するのではなく、複数のモデルを賢く組み合わせる、という創業以来の一貫した思想が、ここでも貫かれています。

【個人的な見立て】

Sakana AIの歩みを振り返ると、「巨大モデルの物量競争には参加しない」という一貫した戦略が、資金調達から製品開発まで、すべての場面で貫かれているのが印象的です。Transformer論文の著者自身が、その技術の"作り方"そのものに一石を投じるような会社を立ち上げた、というのも興味深い巡り合わせだと感じます。

日本発のAI企業が政府の基幹業務にまで実装された事例は、経済安全保障の観点からも意味があると思います。非上場のため直接投資はできませんが、Google・三菱電機・メガバンクとの連携が続いている点は、今後も追いかける価値のある会社だと感じています。

読んでいただきありがとうございました😊

投資あるある🍢

「評価額は上場企業並みでも、実際には株を買えないことがある」

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