Sakana Fugu（サカナAI）とは？Fugu Max・Ultra v2の性能・料金と3社提携

Sakana Fuguとは？複数のAIを1つのモデルとして使える基盤

Sakana Fuguとは、複数のAIモデルを動的に束ねる「マルチエージェント・オーケストレーション」の仕組みを、単一の基盤モデルとして提供するAIプロダクトです。マルチエージェント・オーケストレーションとは、役割の異なる複数のAI（エージェント）を連携させ、1つのタスクを分担して解かせる手法を指します。

通常、複数のAIを組み合わせるには、どのモデルに何を任せるかを利用者側で設計する必要があります。Sakana Fuguはこの調整役をモデルに内蔵しており、利用者はOpenAI互換APIへリクエストを送るだけで利用できます。

開発したのは、東京を拠点とするAIスタートアップのSakana AIです。同社は2026年6月22日にSakana Fuguの一般提供を開始し、その後、サイバーセキュリティ向けのFugu Cyber、コスト効率を重視するFugu Max、最高品質を追求するFugu Ultra v2へモデル群を拡張しています。

関連記事：AIエージェントとは？生成AI・チャットボットとの違い、仕組み・導入方法を解説

Sakana Fuguの仕組み｜複数のAIを束ねるマルチエージェント・オーケストレーション

Sakana Fuguの技術的な核心は、Fugu自体が「エージェントプール内のさまざまなLLMを呼び出すように学習させた言語モデル」である点にあります。LLM（Large Language Model、大量のテキストで学習した大規模言語モデル）を1つだけ使うのではなく、複数のLLMを使い分ける司令塔として振る舞います。

Fuguは内部で、モデルの選択・委任・検証・統合を管理します。タスクが単純であれば少ない処理で回答し、難しい多段階のタスクには専門モデルのチームを編成します。必要に応じて自分自身を再帰的に呼び出すこともあり、問題の難しさに応じて使うリソースを変える設計です。

この仕組みは、Sakana AIが発表した研究「Trinity」「Conductor」に裏打ちされています。いずれもエージェントの連携を学習する研究で、機械学習分野の国際会議ICLR 2026に採択されました。自社研究を製品へ直結させている点が、同社の特徴です。

Sakana Fuguのモデル比較｜Fugu Max・Ultra v2・Cyberを含む4モデル

2026年9月11日時点のSakana Fuguには、Fugu、Fugu Ultra、Fugu Max、Fugu Cyberの4モデルがあります。Fugu MaxとFugu Ultra v2は別々の製品ではなく、同じコアのオーケストレーション基盤を、コスト効率と最高品質という異なる用途に最適化したモデルです。

標準のFuguは、コンソールの設定から特定のモデルやプロバイダーを除外できます。データ、プライバシー、コンプライアンス要件に合わせて構成を調整したい場合に向きます。一方、Fugu UltraとFugu Maxは、性能やコスト効率を発揮するためにモデルプールが固定されています。

モデルの最新情報と提供条件は、Sakana AI公式のFuguページで確認できます。

Sakana Fuguの性能｜Fugu MaxとFugu Ultra v2の最新ベンチマーク

Sakana AIは2026年9月11日、Fugu MaxとFugu Ultra v2のベンチマーク結果を公表しました。Fugu Maxは低いコストで高い性能を狙い、Fugu Ultra v2は複雑なタスクで出力品質を最大化する、という違いがあります。

Fugu Maxが総合首位とされた6つは、Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、SWEFishです。10評価中7件で、既存モデルより有利なコスト・性能の組み合わせを示すPareto frontierに位置したと報告されています。

Fugu Ultra v2は、GDP.pdf、Chartography、SWEFish、DeepSWE、Toolathonの5件で首位または同率首位でした。Chartographyでは48.3で、比較対象のOpus 5は27.3、Fable 5は29.5です。DeepSWEでは74.3を記録しました。Sakana AIは、Fable 5、Fable 5.1、GPT-6-AstraをFugu Ultra v2のモデルプールに含めずにこの結果を得たと説明しています。

ただし、これらはSakana AIが公表したベンチマーク結果です。実際の業務データで同じ差が出るとは限らないため、導入判断では自社タスクを使った検証が必要です。詳細はFugu MaxとFugu Ultra v2の公式発表で確認できます。

関連記事：Claudeとは？できること・モデル・料金・ChatGPTとの違いを整理

Sakana Fuguの料金｜サブスクリプションと従量課金を比較

Sakana Fuguの料金は、Sakana AI API Platformの月額サブスクリプションと、トークン量に応じた従量課金の2系統です。月額プランはStandard Plan、Pro Plan、Max Planの3段階で、すべてFugu、Fugu Ultra、Fugu Maxを利用できます。

ここでいう「Max Plan」は月額サブスクリプションの名称であり、「Fugu Max」はAIモデルの名称です。Max PlanだけがFugu Maxを使えるという意味ではなく、Standard PlanとPro PlanにもFugu Maxが含まれます。

本番向けの高負荷ワークロードでは、従量課金を選べます。100万トークンあたりの単価は次のとおりです。

通常のFuguでは、複数のエージェントが動いても利用したモデルの料金を合計しません。処理に関与した最上位モデルの料金だけが適用されます。料金は改定される可能性があるため、契約前に公式料金を確認してください。

AIエージェントの作り方

AIエージェントを「どう作り、どう育てるか」を、GiftX記事制作エージェントの実物で解説。

無料ダウンロード →

Sakana Fugu APIの使い方｜既存環境からモデル指定を変えて移行

Sakana FuguはOpenAI互換APIで提供されています。既存のOpenAIクライアントやコーディング環境から利用する場合は、APIキーを発行し、接続先をFuguのエンドポイントへ向けてリクエストを送ります。Sakana AIは、SDKの移行は不要と案内しています。

すでにFuguを利用している場合、Fugu MaxやFugu Ultra v2への切り替えは、リクエストのmodelパラメータを変更するだけです。別のAPIへ作り直すのではなく、同じオーケストレーション基盤を同じAPIから使い分けます。

導入前には、モデル選択とあわせてモデルプールの制御条件も確認しましょう。標準Fuguは特定モデルやプロバイダーを除外できますが、Fugu UltraとFugu Maxのプールは固定です。特定のモデル構成が必要な企業向けには個別対応も案内されています。

開発元Sakana AIとは｜Transformer共同執筆者らが創業した日本のAI企業

この図版は2026年6月の初回公開時点の企業概要です。役職を含む最新情報は、以下の本文で補足します。

Sakana AIは、2023年に東京で設立されたAI研究開発企業です。社名の「Sakana」は日本語の「魚（さかな）」に由来し、魚の群れのような集合知と進化から知能を生み出す研究思想を表しています。

経営陣｜David Ha・伊藤錬・Llion Jonesが共同創業

共同創業者は、CEOのDavid Ha、社長兼Chairmanの伊藤錬、CTOのLlion Jonesです。Llion Jonesは、現代の大規模言語モデルの基盤となった論文「Attention Is All You Need」の共著者の1人です。この論文が提案したTransformerは、現在の多くの生成AIを支える技術になっています。

資金調達｜日本初のAIユニコーン

2024年9月のシリーズAでは約2億1,400万ドルを企業価値15億ドルの評価で調達し、日本初のAIユニコーン（評価額10億ドル以上の未上場企業）と位置づけられました。投資家にはNVIDIAに加え、三菱UFJ・SMBC・みずほといった国内大手が名を連ねます。

続くシリーズBについて同社は、調達額320億円、ポストマネー評価額約4,320億円、累計調達額約660億円と公表しています。集めた資金は研究開発に加え、国内での人員拡充にも充てる方針です。

SCSK・住友商事との包括的業務提携｜Sakana AIの社会実装を支える体制

Sakana AI、SCSK、住友商事は2026年9月10日、AI活用による日本の産業変革と社会課題の解決に向けた包括的な業務提携に合意しました。研究開発だけでなく、企業の業務・データ・既存システムへAIを安全に組み込み、継続的に改善するところまでを3社で進める構想です。

3社は、顧客課題の具体化、技術評価、本番利用、効果検証、継続改善までを共同で進める方針です。初期の取り組みには、金融・製造などミッションクリティカルな領域、サイバーセキュリティ、企業向けAIプロダクト・サービス、社会インフラとグローバル展開が挙げられています。

この提携は、Sakana AIの技術を実案件へつなげる体制が広がったことを示します。ただし、2026年9月10日時点では発表・計画段階です。導入効果が実証済みの成功事例ではなく、Fugu MaxやFugu Ultra v2が提携案件へ採用済みと発表されたわけでもありません。詳細は3社の公式発表を確認してください。

Sakana MarlinとFuguの違い｜調査サービスとAI基盤を使い分ける

Sakana AIは2026年6月に、Sakana MarlinとSakana Fuguという2つの商用プロダクトを相次いで投入しました。Marlinは「自律的にリサーチを遂行するエージェント」、Fuguは「複数のAIモデルを束ねる基盤モデル」です。Fugu MaxやFugu Ultra v2は、Fuguという製品ファミリー内のモデルにあたります。

Marlinは6月15日にリリースされた同社初の商用プロダクトで、調査テーマを指示すると、長時間にわたり情報収集・分析・ファクトチェックを行い、調査レポートを生成します。瞬時に回答するチャットボットとは異なり、リサーチ業務の完了までを任せるサービスです。

じっくり時間をかけた調査レポートが欲しいならMarlin、アプリやシステムに組み込む汎用的なAIの頭脳が欲しいならFuguが向きます。自社の課題が「調査を完成品として受け取りたい」のか、「AI処理を業務へ組み込みたい」のかで選ぶとよいでしょう。

関連記事：Sakana Marlinとは？できること・料金・ディープリサーチとの違い

AI活用実態調査レポート

全国8,000人調査で、AIの活用方法によって生産性向上に約3.8倍の差が生まれることが判明。

無料ダウンロード →

Sakana Fuguをビジネスで活かすには｜モデル選択と導入体制が重要

Sakana Fuguのようなオーケストレーション型AIは、タスクに応じて複数モデルを使い分ける点に特徴があります。標準Fuguは日常的な対話やコーディング、Fugu Maxは費用対効果を重視する本番処理、Fugu Ultra v2は失敗コストの大きい複雑なタスク、Fugu Cyberはセキュリティ業務というように、目的からモデルを選べます。

ビジネスでの候補は、社内の問い合わせ対応、文書の要約、定型調査、コーディング、複数工程にまたがる分析などです。簡単な質問には必要以上に高価なモデルを使わず、難しい処理には複数の専門モデルを連携させるため、コストと品質のバランスを取りやすくなります。

一方、APIをつなぐだけで本番運用が完成するわけではありません。業務・データ・既存システムとの連携、情報セキュリティ、ガバナンス、品質管理、導入後の改善が必要です。SCSK・住友商事との提携は、Sakana AIがこうした社会実装までを担う体制を広げる計画として注目できますが、現時点で効果を保証する実績ではありません。

Sakana Fuguのような新しいAIを業務で使い始めるときに陥りがちな3つの落とし穴

新しいAIモデルが登場するたびに導入を検討する企業は多いものの、実際の業務で成果を出せるかは進め方次第です。Sakana Fuguのような注目プロダクトを試す際に、陥りやすい落とし穴を3つ挙げます。

落とし穴1 いきなり全てをやろうとする

話題のモデルを手にすると、一度に多くの業務へ適用したくなります。しかし対象を広げるほど検証も運用も複雑になり、どこで効果が出たのか判断しづらくなります。

落とし穴2 壮大なAI戦略から考えて手が止まる

「全社のAI活用方針を固めてから」と大上段に構えると、議論ばかりが続いて着手が遅れます。前提が固まる前に環境が変わってしまうのが、今のAI領域の難しさです。

落とし穴3 既製品のチャット型AIでは業務フローに組み込めない

汎用のチャット型AIは手軽な反面、自社の業務フローに合わせたカスタマイズが難しく、現場で使える品質に届かないことがあります。既製品をそのまま当てはめるだけでは、定着しにくいのが実情です。

スモールスタートで1業務をAIに任せるのが結論

これらを避ける最も確実な方法は、影響範囲の小さい1業務に絞って始めることです。1つの業務で効果と勘所をつかんでから横展開すれば、失敗のリスクを抑えながら成果を積み上げられます。GiftXでは、こうしたスモールスタート前提のAIエージェント構築を1業務単位から伴走支援しています。詳細はAIエージェント構築支援サービスをご覧ください。

Sakana Fuguを導入する前に確認したい評価上の注意点

Fugu MaxとFugu Ultra v2の性能値は、Sakana AIが選定・実施したベンチマークに基づくものです。ベンチマークで首位でも、自社の日本語文書、社内データ、固有の業務手順で同じ結果になるとは限りません。回答品質だけでなく、処理時間、実際のトークン消費量、ツール呼び出し回数まで測る必要があります。

また、標準Fuguではモデルやプロバイダーを除外できますが、Fugu MaxとFugu Ultraのモデルプールは固定です。特定の提供元を使えない規程がある場合、性能だけでモデルを選ばず、データ処理やコンプライアンスの条件を先に確認しましょう。

導入を検討する側としては、過度な期待も過度な懐疑も避け、自社の用途で試した結果を基準に判断する姿勢が現実的です。

関連記事：AIエージェントの欠点とは｜5大リスクと回避策

Sakana Fuguに関するよくある質問（FAQ）

Sakana Fuguのモデルや料金について、検討時に迷いやすい点を整理します。

Sakana Fuguにはどのモデルがありますか？

2026年9月11日時点では、標準のFugu、品質重視のFugu Ultra、コスト効率重視のFugu Max、サイバーセキュリティ向けのFugu Cyberがあります。Fugu Ultraの最新版はFugu Ultra v2です。

Max PlanとFugu Maxは同じですか？

同じではありません。Max Planは月額200ドルのサブスクリプション、Fugu Maxはコストと性能のバランスに最適化されたAIモデルです。Fugu MaxはStandard PlanとPro Planにも含まれます。

Sakana Fuguは無料で使えますか？

API Platformには常時無料のプランは公表されていません。月額サブスクリプションはStandard Planの20ドルからで、別に従量課金もあります。Sakana Chatの利用枠はAPI Platformのサブスクリプションとは別に管理されます。

Sakana Fuguは日本語で使えますか？

Sakana AIは日本語と日本の業務への展開を重視しており、Sakana Fuguは日本語でも利用できます。ただし、業務で必要な精度が出るかは、自社のデータとタスクで検証するのが確実です。

Fugu MaxやFugu Ultra v2へ切り替えるには何が必要ですか？

OpenAI互換APIのmodelパラメータを切り替えます。すでにFuguを呼び出している環境では、SDKを移行したり、新しいAPI連携を作り直したりする必要はありません。

Sakana FuguとClaudeやChatGPTは何が違いますか？

ClaudeやChatGPTでは通常、指定した1つのモデルが回答します。Sakana Fuguは複数のモデルを束ね、タスクに応じて選択・委任・検証・統合する司令塔として動く点が大きな違いです。

まとめ

Sakana Fuguは、複数のAIモデルを動的に束ねるマルチエージェント・オーケストレーションを、単一の基盤モデルとして提供するプロダクトです。現在はFugu、Fugu Ultra、Fugu Max、Fugu Cyberの4モデルがあり、Fugu Maxはコスト効率、Fugu Ultra v2は複雑なタスクでの最高品質を重視しています。

料金は、Standard Planが月額20ドル、Pro Planが100ドル、Max Planが200ドルです。従量課金ではFugu Maxが100万トークンあたり入力2ドル・出力6ドル、Fugu Ultra v2が入力5ドル・出力30ドルから利用できます。OpenAI互換APIのmodelパラメータを変えるだけでモデルを切り替えられます。

Sakana AIはSCSK・住友商事との包括的業務提携も発表し、課題設定から本番利用、効果検証、継続改善までを共同で進める方針です。ただし、提携は計画段階であり、Fugu MaxやFugu Ultra v2の採用実績を示すものではありません。導入時は公式ベンチマークだけで判断せず、1業務に絞って品質・コスト・運用条件を検証しましょう。

AI活用の伴走支援をご検討の方へ

本記事で紹介したSakana Fuguのような新しいAIの活用に向けて、自社の業務でも具体的に進めたい・相談したいとお考えの方は、ぜひGiftX AIエージェント構築支援までお問い合わせください。

GiftX AIエージェント構築支援では、貴社の業務に合わせて1業務単位のスモールスタートから本番運用まで、AIエージェント構築をワンストップで支援します。ユースケースの洗い出しから、PoC、本番運用、社内ナレッジ化まで伴走します。

AI活用にご関心のある方は、ぜひ一度ご相談ください。

▶ GiftX AIエージェント構築支援の詳細・お問い合わせはこちら

関連記事

• Geminiとは？できること・料金プラン・モデル体系とChatGPTとの違い
• ChatGPTとは？できること・新機能・料金プランを解説
• 生成AIの種類とは？主要6カテゴリと代表サービスを一覧で解説