Sakana AI

Sakana AIは、オントロジーを基盤に組織の意思決定とその実行を支援するAIエージェント構築・実行・運用プラットフォーム「Sakana Aquarium（以下、Aquarium）」を発表しました。 Aquariumは、組織に合わせたAIエージェントを効率的に構築し、安全に運用し続けるためのプラットフォームです。散らばる情報をオントロジーで共通の定義に整理し、その上でAIエージェントが情報の確認から判断、実行までを担います。 詳細は、Aquariumのプラットフォーム紹介ページをご覧ください。 Aquariumとは 何を根拠に、どのような手順で判断するかは、組織ごとに異なります。Aquariumは、こうした組織固有の判断の前提をAIが扱える形に整え、その上でAIエージェントを動かすためのプラットフォームです。中核となるのは、次の3つの仕組みです。 Ontology（オントロジー）：組織の判断を支える知識・ルール・データを、それぞれの意味や相互の関係とともに体系化します。テーブルや文書など形式の異なる情報を、既存の保存先から移し替えることなくつなぎ、更新も反映するため、AIエージェントは最新の状況をもとに判断できます。 Governance（ガバナンス）：データ・オントロジー・エージェントを統制します。アクセス権限や実行前の承認を設定し、判断の根拠から実行結果までを記録します。実行

2026年10月5日、Sakana AIは昨年に続き2回目となるエンジニア向けOpen Houseを開催しました。昨年はApplied Research Engineerに絞った内容でしたが、今年はApplied Research Engineer / Forward Deployed Engineer / Software Engineer / Solution Engineer / Cybersecurity Engineerの5職種を対象として、各職種で働くメンバーが「何をしているか」「何が面白いか」などを語りました。また、Q&Aセッションには多くの質問が寄せられました。本記事ではイベントの内容をお伝えします。 会社紹介：日本からAI主権をつくる —— David Ha 共同創業者兼CEOであるDavid Haの会社紹介から始まりました。ゴールドマン・サックスのデリバティブ・トレーダーから研究者へ転身し、Googleで「World Models」や「Sketch-RNN」など現代の生成AIの基礎となる研究に携わってきたDavidは、「キャリアチェンジを考えている皆さんと同じで、私もキャリアを変えた一人です」と来場者に語りかけました。 会社紹介を行う共同創業者兼CEOのDavid Ha 社名の「Sakana AI」には、絵本『スイミー』に着想を得た思想が込められています。知性と

Sakana AIは、オープンエンドな探索の考え方を意思決定支援に応用した推薦手法「QD-Rec」を開発しました。QD-Recは、企業や顧客、論文などの「候補」と、それを選ぶ理由を述べた「仮説」の組を推薦の単位とし、過去の優れた仮説をもとに生成AIが新しい仮説を書くサイクルを繰り返します。これにより、質が高く切り口の異なる推薦を蓄積していきます。M&A、顧客ターゲティング、論文推薦の3つの課題で実験したところ、QD-Recは多くの設定で、毎回ゼロから仮説を書くベースラインなどより平均評価が高く、規模も大きい推薦の集合を構築しました。 論文：https://arxiv.org/abs/2610.23470 技術記事：https://pub.sakana.ai/qd-rec/ コード：https://github.com/SakanaAI/QD-Rec はじめに どの企業を買収候補として検討するか。どの顧客に新しい製品を提案するか。膨大な論文の中から、次に何を読むか。こうした「多くの選択肢から一つを選ぶ」判断は、実社会のあらゆる場面にあります。その判断を支えるために、これまでさまざまな推薦アルゴリズムが研究されてきました。しかし、とくに複数の可能性を比較しながら方針を決める場面では、最もスコアの高い候補を一つ選んだり、上位の候補をランキングとして提示したりするだけでは、十分でないことが

（English Announcement Below.） Sakana Chatを支えるメモリを、もっとわかりやすく、もっと直感的に。 Sakana AIは本日、Sakana Chatに新機能「My Fish（マイ・フィッシュ）」を追加しました。9月のアップデートで導入したメモリ機能について、Sakana Chatが何を覚えているのか、そのメモリがいつ使われたのか、メモリ同士がどうつながっているのかを確認できるようになります。 👉Sakana Chatを試す： https://chat.sakana.ai/ 一度だけ話したことを、数日後のちょうどいいタイミングでSakana Chatが思い出してくれた。そんな経験はありませんか？ それが、メモリ機能の力です。これまでは舞台裏で働いていたメモリを、My Fishで見られるようになりました。Sakana Chatがあなたについて何を覚えているのか、そのメモリがいつ使われたのか、そしてメモリ同士がどのようにつながっているのかを確認できます。もちろん、覚えてほしくないことがある場合や、メモリを使わずに会話したい場合は、設定からメモリ機能をいつでもオフにできます。 会話するたびに育つ、あなたのメモリ 会話を重ねるたびに、あなたのSakana Chatには少しずつ知識が増えていきます。好みの回答スタイル、取り組んでいること、大切な人や場所、プ

As AI systems tackle increasingly open-ended research problems, human experts may struggle to assess results and guide further progress. The model itself may be the best available optimizer and evaluator. The challenge is obtaining useful self-supervision within that homogeneous loop, where a model risks reinforcing its own blind spots rather than correcting them. We ask whether a model can learn from the collective intelligence of its own team. Introducing our new paper, Recursive Self-Improvement through Multi-Agent Self-Supervision: Detailed Blog: https://pub.sakana.ai/mass/ Paper: https://

Sakana AIの開発する日本仕様のLLM「Sakana Namazu」が、医師向けエビデンス検索ツール「Evidence Finder」に採用されました。Evidence Finderは、医療AIを手がけるアイリス株式会社が提供するサービスです。 医師がエビデンスへ速やかに到達できる導線を提供する 医療の現場では、日々更新される論文や診療ガイドラインから必要な知見を探し、読み、比較する作業が欠かせません。一方で、診療を本業とする医師が文献調査に充てられる時間は限られています。 Evidence Finderは、医師の質問に対してPubMedなどのデータベースから文献を検索し、引用元を明示しながら回答を生成するサービスです。AIが引用した文献の実在性を自動検証するVerify機能を備え、医師が一次文献へ速やかにたどり着けるよう設計されています。 アイリスの医療知見 × Sakana Namazuの日本語能力 今回の取り組みでは、アイリスが培ってきた検索・検証のアルゴリズムに、Sakana NamazuのLLM技術を組み合わせています。 医師の質問に対してアイリス独自のアルゴリズムが関連文献を選び、それらの文献を比較・統合するとともに回答を生成する部分をNamazuが担います。これにより、「医師が信頼できる一次文献へ速やかに到達する」というワークフローに、Sakana Namazu

Sakana AIは、自然界から着想を得た独自の技術で、研究から産業実装、プロダクト開発までを一貫して手がけています。その最新情報をいち早くお届けするニュースレター「Sakana AI Insider」を配信しています。 Sakana AI Insiderで読めること ニュースレターでは、Sakana AIが手がける基盤モデルやエージェント開発、RSI LabやFrontier Intelligence Groupによる最新研究から、金融・防衛などでの産業実装、「Sakana Marlin」、「Sakana Fugu」といったプロダクトまで、Sakana AIの最新情報を月2回ほどのペースでお伝えします。 以下のような独自コンテンツを用意しています。 新プロダクトのリリースやアップデート情報の先行案内 研究成果に関する解説コンテンツの配信 対面イベントやウェビナーへの優先案内 開発やプロダクトの裏話など、Sakana AIチームによるInsiderのみのコンテンツ 登録方法 ご登録は、以下のフォームから承ります。購読は無料で、いつでも配信停止できます。 👉Sakana AI Insiderを購読する： https://forms.gle/z98Lydq95v5Vi8RP8 ぜひご登録ください。

Introducing “Scaling In-Context Imitation Learning” (SAIL) to be presented at IROS2026. This work is a collaboration between Sakana AI and the University of Tokyo. Blog: https://pub.sakana.ai/sail Paper: https://arxiv.org/abs/2603.08269 What does a robot need before it can tackle a new task? Teaching a robot something new usually starts with collecting demonstrations and training a policy. But foundation models have already learned from vast amounts of images, text, and robotics-related data. We wanted to see how much of that knowledge we could draw out for robot control without changing the m

Sakana AI株式会社は、「日本スタートアップ大賞2026」において、総務大臣賞（情報通信分野）を受賞しました。 日本スタートアップ大賞は、次世代のロールモデルとなるような、インパクトのある新事業を創出したスタートアップを表彰する制度です。首相官邸で行われた表彰式では、高市早苗内閣総理大臣や関係閣僚に対し、当社の技術と取り組みについてご説明する機会をいただきました。 受賞理由 今回の受賞では、以下の点が評価されました。 自然界の進化や集合知に着想を得た、効率的なAI開発手法を確立したこと 限られた計算資源のもとでも高性能な推論を実現するアーキテクチャを開発したこと 安全保障や労働力不足といった、日本が直面する課題の解決に取り組んでいること 首相官邸での対話 表彰式では、当社の最先端AI技術が持つ優位性についてご説明しました。 世界的なAIの大規模モデル開発競争が加熱し、計算資源の不足が課題となる中、当社は複数の小型・高効率モデルを掛け合わせるアプローチをとっています。巨大なインフラに依存せずに高い性能を引き出すこの手法が、日本にとって実効的な解決策になり得ることをお伝えしました。 また、当社が防衛・安全保障分野においてもAI技術の研究開発と実装を進めていることをご紹介しました。具体的には、指揮統制（C2）システムに最先端のAIを活用している事例を総理にご紹介しました。国内で開発

--> （＊日本語は英文の後に） The next era of artificial intelligence will move beyond digital interfaces and directly into the physical world. To lead this paradigm shift, Sakana AI is incredibly proud to announce that Jürgen Schmidhuber, universally recognized as the father of modern AI, is officially joining Sakana AI as Chief Scientific Advisor, alongside his current positions, and will be involved in our Recursive Self-Improvement (RSI) Lab. “Japan is a birthplace of foundational neural network architectures and advanced robotics. It is a privilege to join Sakana AI to help bridge these two worlds. Th