
「AIが科学論文を執筆し、人間の科学者が受けるのと同じ査読プロセスを通過した」というニュースを耳にしたことがあるかもしれません。これは新作映画の筋書きではありません。人工知能に何ができるのか、その限界を本気で押し広げている東京の研究ラボ、Sakana AIによる現実の成果なのです。
元Googleの研究者数名によって設立されたSakana AIは、現在AI分野で最も注目すべき企業の一つです。彼らは自然から着想を得たAIの開発に注力していますが、それは一体どういう意味なのでしょうか?Sakana AIとは何者なのか、彼らの驚くべきプロジェクトを紹介し、こうした未来的な技術が今日AIを活用したい企業にとって何を意味するのかを掘り下げていきましょう。
Sakana AIのミッション
Sakana AIの哲学は、その名前に込められています。sakana(さかな)は日本語で魚を意味します。彼らのロゴを見ると、群れとは逆方向に泳ぐ一匹の小さな魚が描かれています。これこそが、彼らのミッションを端的に表しています。進化や集合知といった自然界のアイデアを用いて、単に群れに従うだけではない新しい種類のAIを構築することです。
これは単なる風変わりなブランディングではありません。共同設立者であるDavid Ha氏とLlion Jones氏が主導する本格的な研究戦略であり、両者ともGoogle在籍時に輝かしい経歴を持っています。彼らのユニークなアプローチは明らかに重要人物たちに感銘を与え、NVIDIA、Khosla Ventures、Lux Capitalといった大手から約3億4400万ドルの資金調達を成功させました。つまり、彼らはOpenAIやAnthropicと並んでAIの最前線を開拓する、メジャーリーグで戦っているのです。
Sakana AIの主要プロジェクト:AIの限界を押し広げる
Sakana AIは理論に関する論文を発表するだけでなく、複雑で創造的な作業を自律的にこなせるAIシステムを実際に構築し、公開しています。ここでは、話題を呼んでいるプロジェクトをいくつか紹介します。
AI Scientist:自ら研究を行うAI
答えを持っているだけでなく、積極的に新しい知識を探しに行くAIを想像してみてください。それこそが、研究プロセス全体を始めから終わりまで自動化するために構築されたシステム「The AI Scientist」の中核となるアイデアです。広範なトピックを受け取ると、新しいアイデアを考案し、既存の文献を調べてそれが本当に新しいものかを確認し、実験を行うためのコードを自ら書き、データを分析し、その結果について本格的な科学論文を執筆します。
このプロジェクトは、その論文の一つがダブルブラインド(二重盲検)査読を経てICLR 2025のワークショップで採択されたことで、大きな注目を集めました。その論文は「ネガティブ・リザルト(陰性結果)」に関するもので、期待通りに機能しなかった手法を記録したものでした。これがきっかけとなり、AIが生成した研究の質と潜在的な危険性について、科学界で興味深い議論が巻き起こりました。警戒する声もあった一方で、多くの人々は、ネガティブ・リザルトの公表は他の研究者が同じ行き止まりで時間を無駄にするのを防ぐため、科学において不可欠な部分であると指摘しました。
AI Scientistのプロセスは、自律的な発見がどのように機能するかを示す驚くべき事例です。
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人間がまず、大まかな研究トピックを与えます。
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AIがアイデアをブレインストーミングし、既存の研究を徹底的に調べて、過去に同様の研究が行われていないか確認します。
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必要な実験を行うためのコードを自ら書き、実行します。
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実験後、数値を処理し、データを可視化して、それが何を意味するのかを解明します。
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タイトルから参考文献に至るまで、原稿全体を作成します。
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最後に、内部のAI査読者がフィードバックを提供し、論文完成前の推敲を支援します。
Continuous Thought Machine (CTM):より脳に近いAIの構築
今日のほとんどのAIモデルは、どこかブラックボックスのように感じられます。プロンプトを入力すれば答えが返ってきますが、その間で行われる「思考」は全くの謎です。Sakana AIのContinuous Thought Machine (CTM)は、その状況を変えようとしています。
生物学的な脳の仕組みからヒントを得て、CTMは人工ニューロンのタイミングと同期を利用して、問題を段階的に解決します。即座に答えを出すのではなく、時間の経過とともに問題のさまざまな部分を熟考することができます。例えば、迷路を解くように指示されると、その注意が経路をたどっていく様子が見て取れます。写真の中の物体を認識する際には、人間のように目から鼻、そして口へと焦点を移していきます。これにより、その推論過程がはるかに追いやすくなります。これは、私たちがこれらのシステムを真に信頼できるようになるためには非常に重要なことです。
この動画では、Sakana AIが科学研究プロセス全体を処理できる自律型AIサイエンティストをどのように開発したかを説明しています。
ShinkaEvolve:進化を利用してより良いコードを書く
自然は何百万年もの歳月をかけて、進化を通じて問題解決に長けてきました。Sakana AIはその戦略を借り、進化のプロセスを利用して新しく改良されたアルゴリズムを発見するフレームワークShinkaEvolveをコードに応用しています。
ここでの最大の利点は、その効率性です。あるテストでは、悪名高い難問である「円充填問題」に挑戦させました。ShinkaEvolveは、わずか150回の試行で、全く新しい最高レベルの解決策を見つけ出しました。これは、何千回もの試行を必要とした従来の方法からの大きな飛躍です。この種の効率性は、LLMのより良いトレーニング方法の発見から、数学的推論のためのより賢いAIエージェントの設計まで、あらゆる分野での発見のための強力なツールとなり得ます。
Sakana AIのブレークスルーからビジネスインパクトへ
Sakana AIの取り組みは真に革命的であり、AIが発見における真のパートナーとなり得る未来を垣間見せてくれます。しかし、正直なところ、それはまだ研究段階にあります。では、今すぐ実際の問題を解決しなければならないビジネスにとって、これは何を意味するのでしょうか?
オープンエンドな探求のために設計された「AIサイエンティスト」と、顧客のサポートチケットを確実に解決しなければならない「AIエージェント」との間には、天と地ほどの差があります。一方は未知への挑戦であり、もう一方は特定のビジネス環境において一貫性のある正確な支援を提供することです。
ほとんどの企業にとって、それが主な課題です。高度なAIを始めることは、複雑で、高価で、少し怖いと感じられるかもしれません。AIが生成した研究に関するRedditのスレッドは、ビジネスにおける共通の懸念を浮き彫りにします。予測不可能なAIを顧客の前に置くことは、「ゴミの津波」を生み出し、サポートチャネルを間違った、あるいは役に立たない回答であふれさせてしまう可能性があるという懸念です。
ここで、実用的でビジネスに特化したAIプラットフォームが登場します。Sakana AIのような研究所が未来を発明している一方で、eesel AIのようなプラットフォームは、今日の強力なAIを企業がアクセスしやすく、安全で、真に役立つものにするために構築されています。すべてをゼロから構築しようとする代わりに、すぐに価値を提供し始める専用のAIを使用できます。
eesel AIのような実用的なプラットフォームが研究プロジェクトと異なる点は以下の通りです。
- 貴社の知識に基づいている: AIサイエンティストは新しい発見のために公開されている研究を閲覧します。一方、eeselのAIエージェントは、Zendeskの過去のチケット、Confluenceの社内ガイド、Googleドキュメントの製品詳細など、貴社固有のナレッジに直接接続します。これにより、回答が常にブランドに沿ったものであり、顧客にとって適切なものになることが保証されます。

- 完全な制御と安全性: 暴走AIへの懸念はもっともです。eesel AIは、シミュレーションモードでこの問題に巧みに対処します。AIエージェントが実際の顧客と対話する前に、安全な環境で何千もの過去のサポートチケットを使ってテストすることができます。どのように機能し、解決率がどのくらいになるかを明確にプレビューできるため、自信を持って本番稼働させることができます。

- 実用的なアクションのために設計されている: Sakanaのエージェントは研究コードを書きます。eeselのAIエージェントは具体的なビジネスアクションを実行します。顧客の質問に答えたり、チケットを自動的にタグ付けしてクローズしたり、API呼び出しでShopifyの注文情報を検索したり、難しい問題を人間のエージェントに引き継いだりすることができます。
Sakana AIの先へ:今日から始める実用的なAIエージェント
良いニュースは、AIの恩恵を受けるために、AI研究者のチームやベンチャーキャピタル規模の予算は必要ないということです。
研究ラボとして、Sakana AIは一般向けの価格設定がある商用製品を提供していません。彼らの目標はサービスを販売することではなく、AIの科学を進歩させることです。これは、企業向けに明確で予測可能な料金プランを提供するeesel AIのような製品中心の企業とは対照的です。より多くのチケットを解決しても追加料金を心配することなく、支払う金額と得られるサービスが明確です。
| プラン | 月額換算(年払い) | 主な機能 |
|---|---|---|
| Team | $239 | AI Copilot, Slack連携, ドキュメントでのトレーニング |
| Business | $639 | 過去のチケットでのトレーニング, AIアクション(トリアージ/API), シミュレーション |
| Custom | 営業担当者にお問い合わせ | 高度な制御, カスタム連携 |
そして、始めるのは思ったより複雑ではありません。eesel AIのようなプラットフォームを使えば、数分でセットアップが完了します。ヘルプデスクを接続し、AIにナレッジソースを指定するだけで準備完了です。純粋な研究の長期的で探索的な作業とは大きく異なり、すぐに価値をもたらすAIを使い始めるための簡単な道のりです。
Sakana AIが未来にもたらすもの
つまり、Sakana AIは間違いなく注目すべき企業です。彼らの研究は、AIが科学や創造的思考における真のパートナーとなり得る未来を魅力的に見せてくれます。それは刺激的であり、業界全体を前進させるのに役立っています。
しかし、その未来が到来するのを待つ間にも、自律型AIエージェントの恩恵はすでにビジネスにもたらされています。知識から学ぶ自律システムを構築するといった、Sakana AIが探求している中核的なアイデアは、今日の実用的なツールを動かしているのと同じアイデアです。違いは、その応用分野にあります。
新しいアルゴリズムを発見する代わりに、これらのツールは優れたカスタマーサービスの提供、社内サポートの効率化、そしてビジネスの円滑な運営を支援することに重点を置いています。
実用的なAIエージェントがあなたのビジネスに何をもたらすか見てみませんか?eesel AIを試して、サポートを自動化し、独自のナレッジでAIをトレーニングして、その効果を自分の目で確かめてください。
よくある質問
Sakana AIは東京に拠点を置く研究ラボで、特に「AI Scientist」プロジェクトでAIの限界を押し広げていることで知られています。彼らは自然から着想を得たAIに焦点を当て、進化や集合知といった概念を取り入れて新しい形の知能を開発しています。
Sakana AIは、AI Scientistによる自律的な科学的発見、Continuous Thought Machine(CTM)による脳のような推論、ShinkaEvolveを用いたコード最適化のための進化的アルゴリズムといった先進的な分野を探求しています。これらのプロジェクトは、AIの学習と運用の方法を再定義することを目指しています。
Sakana AIの哲学は、日本語で「魚」を意味するその名前と、魚の群れを描いたロゴに深く影響されています。これは、進化や集合知といった自然から着想を得たアイデアを用いて、従来のアプローチを超える革新的なAIを構築するという彼らのミッションを反映しています。
現在、Sakana AIは研究ラボとして運営されており、一般向けの価格設定がある商用製品やサービスは提供していません。彼らの主な目標は、直接的なビジネスソリューションを販売するのではなく、AIの科学を進歩させ、新たなフロンティアを探求することです。
Sakana AIの研究は、特に自律的発見、説明可能な推論、効率的なアルゴリズム開発において、AIの限界を大きく押し広げることが期待されています。AIが創造的・科学的な取り組みにおける真のパートナーとなり得る未来を垣間見せてくれます。
「AI Scientist」が議論を呼んだのは、「ネガティブ・リザルト」を記録したその論文の一つが査読に採択されたためです。これは、AIが生成した研究の質と潜在的な危険性、そして期待通りの結果が得られなかったものを含め、すべての科学的成果を公表することの重要な役割について議論を巻き起こしました。
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.






