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。
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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。
| モデル | 位置づけ | 向く用途 | モデルプール |
|---|---|---|---|
| Fugu | 応答速度と品質のバランスを取る標準モデル | 日常的なコーディング、対話型の業務支援 | 特定のモデルやプロバイダーを除外可能 |
| Fugu Ultra v2 | 複雑な多段階タスクで回答品質を最優先 | 高度な推論、自律調査、ソフトウェア開発 | 固定 |
| Fugu Max | 最大規模のモデルプールでコストと性能を両立 | 費用対効果を重視する本番ワークロード | 固定 |
| Fugu Cyber | サイバーセキュリティに特化 | 脆弱性調査やセキュリティ業務 | 公開情報に記載なし |
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。
| モデル | Sakana AIが公表した主な結果 | 読み取り方 |
|---|---|---|
| Fugu Max | 6ベンチマークで総合首位。10評価中7件でコスト・性能のPareto frontierを拡張 | 費用対効果を重視するモデル |
| Fugu Ultra v2 | 8評価中5件で首位または同率首位。8件中7件で上位2位以内 | 最高品質を重視するモデル |
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。
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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、月額のサブスクリプションプランと、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。
| 月額プラン | 料金 | 利用枠の目安 |
|---|---|---|
| Standard Plan | 月額20ドル | 基準となる利用枠 |
| Pro Plan | 月額100ドル | Standard Planの10倍 |
| Max Plan | 月額200ドル | Standard Planの20倍 |
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。
| モデル | 入力 | 出力 | キャッシュ入力 | 追加条件 |
|---|---|---|---|---|
| Fugu | 基盤モデルの標準料金 | 基盤モデルの標準料金 | 基盤モデルに準拠 | 複数エージェントでも料金は積算せず、関与する最上位モデルの単一レート |
| Fugu Ultra v2 | $5 | $30 | $0.50 | 272K超のコンテキストでは入力$10・出力$45・キャッシュ入力$1.00 |
| Fugu Max | $2 | $6 | $0.25 | コンテキスト長を問わず一律。web_search・web_fetchは1回$0.007 |
| Fugu Cyber | 個別問い合わせ | 個別問い合わせ | 個別問い合わせ | 利用条件と料金は営業窓口で確認 |
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。なお法人向けには、2026年10月28日に「Sakana API Platform」のアーリーアクセスプログラムの受付が始まりました。上の月額プランとは別の、管理機能付きの提供形態です。組織・ワークスペースの管理、ロールに基づくアクセス制御、監査ログ、予算上限、請求書払い、MSA・DPAの締結に対応し、入力データを学習に使わない条件が定められています。開始時点のモデルはSakana FuguとFugu Ultraで、Fugu Maxは順次提供予定です。料金は申し込み後に個別に案内される形で、上のサブスクリプションプランや従量課金(トークンプラン)の料金が法人向けにも適用されるとは案内されていません(出典: Sakana AIの発表)。
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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。
個人で試すならSakana Chat|Fugu Maxをブラウザで使う
APIを使わずにSakana Fuguを試したい個人には、Sakana AIが公開しているチャットサービス「Sakana Chat」が入口になります。ブラウザでSakana Chatを開き、モデル選択から使うモデルを選ぶだけで、プログラムを書かずに会話できます。
Sakana Chatは2026年3月に公開され、8月13日のアップデートでSakana Fuguを選べるようになりました。9月17日には、Sakana Chatで使うFuguが、この時点の最新モデルであるFugu Maxに切り替わり、全ユーザーに提供されています。モデル選択でFugu Maxを選べば、追加の設定なしで使えます。詳細はSakana Chatのアップデート発表で確認できます。
APIとの違いは、プログラムを書かずに、成果物の作成から会話の引き継ぎまで画面上で完結する点です。主な機能は次のとおりです。
- コード実行:Pythonを実行して計算やグラフを作り、HTML・Word・スライドの成果物を画面右側に表示する
- ファイルの添付:画像やPDF・Officeファイルを読み込ませ、要約や分析を依頼する
- メモリー:役割や文体の好みを次の会話へ引き継ぐ。設定からオフにできる
- My Fish:2026年10月15日に追加された、覚えた内容と使われた時期を確認する画面(My Fishの公式発表)
業務で本格的に使う前の試用に向いています。Sakana Chatの利用枠はFuguのサブスクリプションプランとは別に管理されます。利用できる量は公式の案内で確認してください。また、メモリー機能は初期設定でオンです。社内の資料を入力する場合は、設定と社内の利用ルールを先に確認しておきましょう。
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。
| 企業 | 提携で担う主な役割 |
|---|---|
| Sakana AI | AI研究・技術、顧客課題からユースケースへの具体化、AIネイティブな業務設計、技術評価と実装 |
| SCSK | インテグレーション、データ整備、既存システム連携、情報セキュリティ、ガバナンス、品質確保 |
| 住友商事 | 事業開発と産業展開。連結約900社と顧客基盤10万社の事業現場を活用 |
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。
| 観点 | Sakana Fugu | Sakana Marlin |
|---|---|---|
| 役割 | 複数AIを束ねる基盤モデル | 自律型リサーチエージェント |
| 主な用途 | API経由での汎用的なタスク処理 | 長時間の自律調査・レポート生成 |
| 提供開始 | 2026年6月22日 | 2026年6月15日 |
| 使いどころ | システム組み込み・日常業務の自動化 | 戦略立案・市場調査・競合分析 |
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
オフィス系7職種のAI利用者669人の調査では、生産性向上を明確に実感した割合が、チャット中心の利用層14.3%に対しAIエージェント利用層54.3%。約3.8倍の差が見られました。
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。
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?
FuguのAPIには常時無料のプランは公表されていません。月額のサブスクリプションプランは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Fuguのサブスクリプションプラ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。
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