- 日本のSakana AIは、クエリを複数のAIモデル間でルーティングするマルチエージェントオーケストレーションシステム「Fugu」をリリースしました。
- Fugu Ultraは、AnthropicのFable 5およびMythos Previewとベンチマークで同等のパフォーマンスを発揮します。
- このオーケストレーションシステムは、輸出規制対象の米国サービスへの依存なしに、トップクラスのAIモデルへのアクセスを提供します。
東京のスタートアップ、Sakana AIは6月22日にFuguをリリースし、AnthropicのFable 5やMythos Previewと同等のパフォーマンスを持つとされる複数のAIモデルを1つのAPIにバンドルしました。
「私たちの『Fugu Ultra』モデルはFableやMythosと同等のパフォーマンスを発揮し、輸出管理のリスクなしに最先端の能力を提供します」と、Sakana AIはXでの投稿で述べました。
リリースによると、Fuguは、クエリに対して独立して応答するかどうか、およびジョブのコンポーネントを外部ソースの専門モデルに委譲するかどうかを判断する訓練されたオーケストレーターです。内部ではモデルの選択、タスクの割り当て、応答の合成を監督しています。
Sakana Fuguには2つのティアがあります：
- Fugu。
- そしてFugu Ultra。
Fuguは、コーディング、チャット、コードレビューなどの日常的なワークロード向けに構築されています。このモデルは低レイテンシーを優先します。Fugu Ultraは、より大規模な専門エージェントのプールを調整して、より複雑なマルチステップの問題を処理します。ユーザーは、1つのOpenAI互換APIを通じてFuguモデルにアクセスできます。
Sakana Fuguの紹介：単一のモデルAPIを通じてアクセス可能なフルマルチエージェントオーケストレーションシステム。
私たちの『Fugu Ultra』モデルはFableやMythosと同等のパフォーマンスを発揮し、輸出管理のリスクなしに最先端の能力を提供します。
試してみてください： https://t.co/aDEFyySWlS 🐡 pic.twitter.com/43wzMAhyzT
— Sakana AI (@SakanaAILabs) 6月 22, 2026
Fugu Ultraは、輸出制限のあるモデルに対する代替手段として位置づけられています。
Sakanaは、Fugu Ultra、Fable 5、Mythos Previewが、コード、思考、科学、エージェントタスクの面でどのように比較されるかを示すベンチマーク表を作成しました。同社は、Fable 5もMythos PreviewもFuguのエージェントプールに含まれていないことを明確にしており、一般公開されていないためです。
輸出管理のため、一部の国ではトップクラスの米国のAIモデルにアクセスできません。これが、SakanaがFuguのリリースを推進した理由の一つです。
「Fuguは、業界で最も厳格なエンジニアリング、科学、推論ベンチマークにおいて、FableやMythosなどの主要モデルと肩を並べています」と、同社はXに投稿しました。この投稿は、数時間以内に29,000件以上のいいねと約7,600件のリポストを集めました。
東京は、外国のAIプロバイダーへの依存軽減を推進しています。日本のデジタル大臣である松本光司氏は、今月初めに、国内開発を加速させなければ、日本は「AI植民地」になるリスクがあると警告しました。与党自由民主党の塩崎昭久総務会長は5月、日本はゼロから主権システムを構築するよりも、AIサプライヤーの多様性を優先すべきだと主張しました。
Sakanaは、米国の企業と直接競争するために、巨大な単一の基盤AIモデルを訓練しませんでした。日本のスタートアップは、異なるソースを交換可能な部品として捉えるルーターレイヤーを作成しました。あるAIサービスがアクセスを制限した場合、システムは別のプロバイダーに切り替えます。
Sakana AIは、学習されたモデルオーケストレーションに関する査読済み論文を公開しており、TrinityとConductorというタイトルの2つの論文が含まれています。これらの研究論文は、Fuguのアプローチを支えています。
同社は、一般公開前に約500人のユーザーを対象にベータプログラムを実施しました。リリースで引用されたあるソフトウェアエンジニアは、Fugu Ultraがコードレビュー中に「包括的な回答を提供し、他のツールが見逃すバグを見つける」と述べ、競合ツールが約3件をフラグを立てたのに対し、20件以上の問題を浮き彫りにしたと語りました。
日本政府は、補助金やインフラ資金を通じて国内のAI取り組みを支援しています。ソフトバンク、さくらインターネット、および地元のチップメーカーは、計算能力とローカルモデルの構築のために政府の支援を受けています。東京はまた、6月に発表された10億ドル、5年間のAI投資コミットメントにより、ワシントンのジェネシス・ミッションにも参加しました。
Sakanaは、パフォーマンス比較において、非Fuguモデルの指標は、それぞれの作成者からの自己報告データに基づいており、中立な第三者機関によって検証されていないことを明確にしました。
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よくある質問
Sakana AIの「Fugu」とは何ですか？
Fuguは東京を拠点とするSakana AIが開発したマルチエージェントオーケストレーション製品で、単一のAPIエンドポイントとして機能しながら、内部ではタスクを複数のAIモデルに委譲します。
Fugu Ultraは主要なAIモデルと比較してどうですか？
Sakana AIの独自ベンチマークによると、Fugu Ultraはコーディング、推論、科学、そしてエージェントタスクにおいて、AnthropicのFable 5およびMythos Previewと同等の性能を示します。
なぜSakana AIは「Fugu」のリリースにあたり輸出規制を強調しているのですか？
Sakana AIによれば、Fuguは交換可能なモデルを採用することで単一のAIベンダーへの依存を減らし、主要な米国AIシステムへのアクセス制限に直面している市場をサポートします。
ランダ・モーゼス
ランダ・モーゼスはCryptopolitanのエディター兼記者で、テクノロジー、AI、ロボティクス、暗号資産、詐欺、ハッキングなどを担当しています。2017年以来暗号資産分野で活動しており、Forward Protocol、AmaZix、Cryptosomniacで役職を務めました。ブラッドフォード大学で電気電子工学の学位を取得しています。
