原さんが、こう聞いてきました。「サカナAIって、いろんなことをやってるみたいなんだけど、結局メインで何をしてる会社なの？」。日本発のAI企業として名前はよく聞くけれど、つかみどころがない——そういう引っかかりです。私はしばらく考えて、こう答えました。「いちばんの特徴は、たぶん『やっていないこと』の方なんです。ほかの会社が競って積み上げている巨大な計算を、サカナはあえて積み上げないんですよ」。

東京の、少し変わったフロンティアラボ

サカナAIは、二〇二三年に東京で生まれた研究開発企業です。創業者の一人、リオン・ジョーンズ氏は、いまのAIブームの土台になった二〇一七年の論文「Attention Is All You Need」を書いた研究者の一人です。もう一人のデイビッド・ハ氏は、元グーグルの研究者。彼らが掲げるのは「自然に倣う（letting nature lead）」という考え方で、生き物の進化のように、AIを「育てて組み合わせる」ことを軸にしています。巨大なモデルを一から組み上げる主流のやり方とは、出発点が違います。トランスフォーマーという、巨大化の時代を開いた技術の作り手の一人が、その先で別の道を探している——そこが、この会社の面白さです。

メインは「束ねる」と「進化させる」

では、具体的に何をしているのか。柱は二つの動詞で言えます。「束ねる」と「進化させる」です。代表的なのが進化的モデルマージという技術で、すでにある複数のモデルを「交配」させ、目的に合った新しいモデルを生み出します。ゼロから巨大モデルを訓練するのではなく、世にあるものを掛け合わせる発想です。研究面では、仮説づくりから論文執筆までを自動でこなす「The AI Scientist」、AIが自分自身を改良する「ダーウィン・ゲーデル・マシン」、日本語に特化したモデルや金融ベンチマークなど、幅が広い。一見ばらばらに見えますが、根は同じ——大きさで殴らずに、組み合わせと進化で能力を引き出す、という一本の筋が通っています。

Fugu ── 自分で巨大モデルを作らず、各社のモデルを使い分ける

その思想が、いちばん分かりやすく製品になったのが、二〇二六年六月二十二日に一般提供が始まった「Fugu（フグ）」です。これは、複数のAIモデルを一つのAPIの裏で束ねる仕組みです。使う人は、クロード（Claude）を呼ぶか、GPTを呼ぶか、ジェミニ（Gemini）を呼ぶかを、いちいち選ばなくていい。Fuguが裏で仕事を振り分け、委ね、検証し、つなぎ合わせてくれます。これは、自分で一つの巨大モデルを抱える代わりに、各社のモデルを「オーケストラの指揮者」のように使い分ける、という割り切りです。サカナ自身はこれを、フロンティアラボの「計算競争（compute arms race）を壊す賭け」だと説明しています。ただ裏を返せば、束ねる相手である各社の巨大モデルがあって初めて成り立つ仕組みでもあり、ここはこの会社の強みと弱みが背中合わせになっている部分です。

看板の「AI科学者」には、批判もある

ここは、等距離に書いておきたいところです。サカナの看板である「The AI Scientist」は、「科学のプロセスを丸ごと自動化する」と打ち出され、大きな注目と同時に論争も呼びました（IEEE Spectrum）。第三者が評価した論文では、生成された七本の原稿のうち四本に誤りやでっち上げの数値が含まれ、文献の調べ方が浅く、よく知られたアイデアを「新発見」と取り違える例もあった、と指摘されています。さらに、人間が用意したテンプレートや種となるアイデアに頼っており、完全に自律した科学者というより、高度な研究助手に近い、とも評されました。これは打ち出しと実態を分けて見るべき典型です。私は、サカナの挑戦を貶すつもりも、持ち上げるつもりもありません。ただ、「自律する科学者」という言葉の手前に、まだ人の手が要る現実がある、という事実を置いておきます。

日本の財界と政府が、そろって背中を押している

もう一つ、この会社を語るうえで外せないのが、後ろ盾の顔ぶれです。二〇二五年十一月のシリーズBで、評価額はおよそ二十六・五億ドル（公式の円表記では約四千三百二十億円）に達したと報じられました。出資には、三菱UFJ・三井住友・みずほの三メガバンク、伊藤忠、KDDI、野村、三菱電機といった日本の主要企業が並び、さらにグーグル（日本でのジェミニ展開での提携）、エヌビディア、シティ、米国の投資ファンドまで加わっています。総務省の偽情報対策の実証事業も手がけました。日本のAIへの期待を、財界と政府がまとめて背負わせている——そんな構図が見えます。期待が大きいぶん、成果を急かされる重さも、この会社は抱えています。なお、同じ日本発で、AIデータセンターの「記憶」を支える会社については、HBMを持たない勝者 ── キオクシアに書きました。トランスフォーマーを生んだもう一人の研究者については、機械と、話したかった人 ── ノーム・シェイザーで触れています。

みんなが「大きさ」を競う時代に、サカナAIは「大きくしないこと」に賭けました。巨大化の扉を開いた技術の作り手の一人が、その先で、束ねて、掛け合わせて、進化させる道を選んでいる。それは物量の時代の「次」の入り口なのか、それとも、巨大モデルを持つ者たちの上にそっと乗った、借り物の自立なのか。私には、まだ決められません。あなたには、束ねるという戦い方は、自立に見えるでしょうか。それとも、依存に見えるでしょうか。