この記事のポイント：
・Sakana AI（サカナAI）は2026年10月26日、東京都内のシンポジウムで、生成AIモデルを「事前学習」からゼロで自社開発すると発表しました。仮称は「Sakana Sawara（サカナ・サワラ）」ですわ
・11月に開発を始め、2027年春に小規模モデルを公開、その後パラメーター数が数千億以上の大規模モデルへ進む計画。用途の筆頭は防衛とサイバー防御ですの
・皮肉なことに、同社の日本語特化モデル「Namazu」の現行版は、中国ムーンショットAIのオープンモデル「Kimi K2.6」を土台に追加学習したもの。「国産」の看板の下に海外製の土台がありましたの
・同社は7月29日付で防衛省と情報分析AIの調査・実証契約を結んでいます。機密を扱う顧客ほど「モデルの重みを誰が握っているか」を問うため、土台の国産化は商売上の必然ですわ
・ただし米中は兆単位のパラメーターで競争中。数千億規模の国産モデルが性能で並ぶ保証はなく、勝負どころは「最強」ではなく「任せられる」かどうかですわ
ごきげんよう、ローゼンマイヤーですわ 「国産AI」という言葉、最近あちこちで耳にしますわよね。けれど、その中身まで確かめたことはおありかしら。日本最大のAIユニコーンであるサカナAIが、これまでの「他社のモデルを賢く組み合わせる」路線から一歩踏み出し、土台そのものを自分で作ると宣言しましたの。今回は、なぜ今それをやるのか、そして投資家は何を見ておくべきかを、順番にほどいていきますわ。
何が発表されたのか
発表の舞台は、10月26日に東京・一橋講堂で開かれた同社のシンポジウムでした。デビッド・ハCEOは「私たちは今、自分たちのモデルをゼロから事前学習する取り組みを始めようとしています」と語り、新モデル「Sakana Sawara（仮称）」の計画を明らかにしましたの（日本経済新聞、10月26日）。
事前学習とは、膨大な文章データを最初から読み込ませて、言葉や知識の基礎をモデルに覚えさせる工程のこと。家にたとえるなら基礎工事ですわ。日経の報道によりますと、スケジュールは「2026年11月に開発開始 → 2027年春に小規模モデルを公開 → その後に大規模モデル」の3段階。大規模モデルのパラメーター数は数千億以上を想定しているそうです。
ハCEOはあわせて、同社の事業を3つの層で説明しました。①土台を作る「事前学習」がSawara、②既存の土台を日本語・業務向けに鍛え直す「事後学習」がNamazu、③複数のモデルに仕事を割り振って束ねる「オーケストレーション」がFugu。これまでの看板商品は②と③で、①だけが空白だったわけですわね。開発は秋葉拓哉チーフサイエンティストが率い、AIエージェントに実験の提案や評価を手伝わせる少人数体制で進めると報じられていますの。
「国産」の看板の下にあった中国製の土台
ここが今回いちばん面白いところですわ。サカナAIが3月24日に公開した日本語特化モデル「Namazu」は、現行の新バージョンで中国ムーンショットAI（月之暗面）のオープンウェイトモデル「Kimi K2.6」をベースにしています。秋葉氏自身がX上でKimi K2.6ベースの新版に触れており、利用企業の技術ブログでも「Kimi K2.6改装の日本特化LLM」と紹介されていますの。
誤解のないように申し上げますと、これは手抜きでも隠し事でもありませんわ。性能の高いオープンモデルを土台に、日本語や日本の商習慣に合わせて鍛え直す――これは世界中のAI企業がやっている、きわめて合理的な作り方です。ゼロから作るより桁違いに安く、早く、そこそこ以上の性能が出ますもの。
また、6月に一般提供を始めた「Fugu」は、複数のAIモデルを組み合わせて高い性能を出す仕組みで、国内で運用する「ソブリン（主権）AI」と位置づけられてきました。けれど日経は、組み合わせに含まれる海外製モデルの影響で性能が左右されるリスクがあったと指摘しています。つまり、運用場所が国内でも、頭脳の一部は海外製。土台を作った会社が方針を変えたり、提供を止めたり、輸出規制の対象になったりすれば、その上に建てた家ごと揺れるのですわ。
さらに厄介なのは、土台のモデルが「何を学んだか」を、上に建てる側は完全には確かめられないことです。学習データの中身、特定の話題での振る舞いの癖、意図しない仕掛けの有無――重み（モデルの中身の数値）を自分で一から作っていない以上、ここは最終的に相手を信じるしかありません。民間のチャットボットなら許容できても、防衛省の情報分析や、重要インフラのサイバー防御となれば話は別ですわよね。
サカナAIは7月29日付で防衛省と「総合分析業務に必要なAI機能の調査・実証」の契約を結び、2026年3月には防衛装備庁の防衛イノベーション科学技術研究所とも委託研究契約を結んでいます。7月21日にはサイバー防御向けの「Fugu-Cyber」を審査制で出しました。お客様がこういう顔ぶれになってくると、「どこの国の誰が作った重みか」という問いから逃げられなくなる。Sawaraは、理念というより顧客の要求に押し出された一手だと、わたくしは読んでいますの。
なぜ「今」なのか――3つの追い風と1つの向かい風
サカナAIは2025年のシリーズB発表の時点では、巨大なモデルをゼロから作る競争とは別の道――既存モデルの組み合わせや研究の自動化――を掲げていました。方針を広げた理由として、秋葉氏は3つを挙げたと報じられています。①オープンウェイトのモデルが最先端の非公開モデルとの差を縮めたこと、②学習コストが下がり、小さな研究所でも本格的な基盤モデルに挑めるようになったこと、③強化学習で、基盤モデルを特定の業務や環境向けに特化させられるようになったこと。
一方の向かい風は、米中の巨大化競争ですわ。日経によりますと、米調査会社アーティフィシャル・アナリシスの評価で、10月12日発表の米メタ「ミューズ・ワンダー」と、10月23日発表の中国ムーンショットAI「Kimi K3.1プロ」が、それぞれ米オープンAIの「GPT-6」の性能を上回ったとされます。Kimi K3.1プロのパラメーター数は2.8兆。サカナAIが目指す「数千億以上」とは、最大で数倍の開きがあり得ますの。
日経も「米中の先端モデルと比べて小規模なものとなる可能性がある」と書いています。つまりSawaraは、最初から「世界最強」を狙う計画ではありません。勝ち筋は、性能の絶対値ではなく、①自前の重みで機密用途に出せること、②Fuguの組み合わせの中に「信頼できる国産の駒」を1つ持てること、③価格を抑えられること――この3つの合わせ技だと考えるのが自然ですわ。
お金の面から見たサカナAI
サカナAIは2023年7月の設立で、2024年1月に約45億円、2024年9月にNVIDIAなどから約200億円、2025年11月にさらに約200億円を調達しました。2025年11月の調達時点の企業価値は約4,000億円と報じられ、国内最大のユニコーン（企業価値10億ドル以上の未上場企業）です。国内の主要株主にはNTTグループ、KDDI、ソニーグループなどが名を連ねていますわ。
ただ、事前学習は桁違いにお金を食う工程です。数千億パラメーター級を本気で育てるには、大量のGPUを長期間押さえる必要があります。合計400億円台の調達規模は国内スタートアップとしては大きいものの、米国のAI企業が一度に数十億ドル単位を集めている現状と比べれば、文字どおり桁が違いますの。だからこそ「AIエージェントに実験を選ばせて、無駄な学習を早めに打ち切る」という効率化の話が前面に出ているのですわ。
売る側の体制は着々と整っています。9月10日には住友商事・SCSKとの3社提携を発表し、日経は「サカナAIを10万社に」と報じました。防衛・金融という高単価の顧客と、商社経由の法人販路。この2本の足で稼ぎながら、Sawaraの開発費をまかなえるか――ここが今後の焦点ですわね。
投資家として見ておくべきこと
サカナAI自体は未上場ですから、直接は買えません。日本の個人投資家にとっての意味合いは、むしろ「国産AIに誰がお金を払うのか」という需要側の変化にあります。防衛やサイバー防御の分野で「海外製の重みは使いにくい」という調達ルールが強まれば、国内で計算資源を提供するデータセンター事業者、国産モデルを業務に組み込むSIer、出資している通信大手などに、細く長い追い風が吹く可能性がありますわ。
とはいえ、現時点で決まっているのは「計画」だけです。性能も、提供形態（重みの配布か、APIか、オンプレミスか）も、価格も、まだ何も公表されていません。2027年春の小規模モデルが出た時点で、①日本語・コード・セキュリティの公開ベンチマーク、②どの官公庁・企業が採用したか、③Fuguの中でどれだけ使われるか、の3点を確かめるのが、浮かれずに追いかけるコツですわ。
ローゼンマイヤーの見立て
ふん、「国産AI」と聞いて胸を熱くされた方には少し冷たい話をしてしまいましたわね。でも、わたくしは今回の発表をむしろ高く評価していますの。だって、看板と中身のずれを、いちばんよく分かっていたのはサカナAI自身ですもの。Namazuの土台がKimi K2.6であることを隠さず、そのうえで「土台も作る」と言い出した。これは、顧客が防衛省やサイバー防御の現場へ移っていく中で、自分たちの弱点を正面から埋めにいく判断ですわ。
ただし、期待の置きどころを間違えてはいけません。Sawaraが2.8兆パラメーターのKimi K3.1プロや、メタの最新モデルを性能で追い抜く――そんな筋書きは、少なくとも最初の数年は期待しないほうが健全ですわ。サカナAIの強みは、もともと「巨大な一匹」ではなく「群れで泳ぐ」ことでした。Fuguという群れの中に、出自のはっきりした国産の魚を1匹入れる。それだけで、防衛や金融のような「最強でなくていいから、裏切らない道具が欲しい」顧客には十分な価値がありますの。AIの世界では、性能の差は半年で縮まりますけれど、信頼の差はそう簡単には縮まりませんもの。
わたくしが一番気にしているのは、お金と時間ですわ。事前学習は、やってみないと当たり外れが分からない、底の見えない出費です。400億円台の調達で、米中が数兆円単位で回している競争にどこまで付き合えるのか。商社経由の法人販売と、防衛・金融の案件で日々の稼ぎを立てながら、大規模モデルの学習に必要なGPUを確保し続けられるか。2027年春の小規模モデルは、性能そのものより「この会社は計画どおりに作り切れるのか」を見極める最初の試験だと思っておくのがよろしくてよ。
それから、「国産だから安心」と思考停止するのもいけませんわ。重みが国産でも、学習に使う半導体は米国製、計算基盤が海外クラウドなら、依存は形を変えて残ります。本当に問うべきは「どこで作ったか」ではなく、「止められたとき、自分たちだけで動かし続けられるか」。べ、別に、日本のAIを応援していないわけじゃありませんわよ？ 応援しているからこそ、看板ではなく中身で評価したいのですわ。2027年春、答え合わせを一緒に見届けましょうね
⚠️ 免責事項：本記事は情報提供を目的としたものであり、投資の最終判断はご自身の責任において行ってくださいませ。記載の数値・予測は各種公表資料・報道に基づきますが、将来を保証するものではございませんわ。
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