Sakana Fuguとは——Fable 5に肩を並べる日本発AIの実力

仕組み——「配管」をAPIの向こう側に隠す
通常、複数のAIを連携させようとすると「どのモデルをいつ呼ぶか」「結果をどう統合するか」「エラーをどう処理するか」というオーケストレーション（配管）を全部自分のコードで書く必要がある。Fuguはその複雑さをAPIの向こう側に隠し、利用者はOpenAI互換の単一エンドポイントに「1つのモデルに話しかける」だけで済む。内部ではモデルの選択・委譲・検証・統合がすべて自動で完結する。

具体例で見るとわかりやすい
たとえば「この仕様からテストコードを書いて」と1つのリクエストを送ると、Fuguは内部でタスクを分解し、設計が得意なモデルに計画を立てさせ、別のモデルに実装を書かせ、検証役のモデルに間違いをチェックさせる——という具合に役割分担する。利用者にはこの過程は見えず、最終的な答えだけが1つのAPIから返ってくる。1つの「頭」で全部処理する単一モデルに対し、Fuguは強みの異なる複数の「頭」に分担させて平均品質を上げる、というイメージだ。

技術的背景——ICLR 2026の2論文
この仕組みは、Sakana AIがICLR 2026で発表した2本の研究論文が基盤になっている。1つは軽量な進化型コーディネーターが複数のLLMを統括し「Thinker（思考役）」「Worker（実行役）」「Verifier（検証役）」の役割を適応的に割り当てる「TRINITY」。もう1つは、強化学習で自然言語ベースの協調戦略を自ら発見する「Conductor」だ。Conductorはおよそ70億パラメータ規模のモデルで、「いつ・どのモデルに・何を・何回委譲するか」を学習しており、時には自分自身を再帰的に呼び出して推論を深める。手作業で設計したワークフローに頼らず、システム自身が連携の型を学習する点が新しい。

創業者——Transformerの生みの親の一人が率いる
Sakana AIは2023年に東京で設立された。共同創業者の一人Llion Jonesは、現代のすべての主要AIモデルの基盤となったTransformerを世に出した2017年の論文「Attention Is All You Need」の共著者だ。もう一人のDavid HaはStability AIの元研究責任者。社名は日本語の「魚」に由来し、巨大な単一モデルをスケールさせる一辺倒の発想ではなく、生物模倣と進化計算をベースにした「群知能（swarm intelligence）」を核に据えている。

公式ベンチマーク11項目（Sakana AI測定）
以下は公式が公表した数値だ。最高スコアを橙色のマスで示した。なお比較対象のFable 5・Mythos Previewは一般提供されておらずエージェントプールに含まれないため、この表には掲載されていない（後述）。横スクロールで全項目を確認できる。

「Fable 5超え」とは書けない——公式の慎重な表現
ここが重要なポイントだ。Sakana AI自身は「Fable 5を超える」とは主張していない。公式の表現は、Fugu Ultraが一般提供モデル（Opus 4.8・GPT-5.5・Gemini 3.1 Pro）を上回り、非公開のFable 5・Mythos Previewとは「肩を並べる（shoulder-to-shoulder）」というものだ。実際、別途報じられた数値ではSWE-Bench ProとHumanity’s Last Exam（HLE）でFable 5が先行しているとされる。上の表でもMRCRv2（長文脈の想起）ではGPT-5.5が最高スコアで、Fuguは1位を取れていない。

「多ければ良い」わけではない——SciCodeの逆転
興味深いのは、SciCode・τ³ Banking・Long Context Reasoningでは、上位版のFugu Ultraよりも標準版のFuguのほうが高いスコアを出している点だ。これは「より多くのモデルをオーケストレーションすれば必ず良くなる」わけではないことを示している。タスクによっては、シンプルな構成のほうが結果が良い場合があるわけだ。

Sakanaの主張——「規制でモデルが止まっても迂回できる」
Sakana FuguはGAを開始した6月22日時点で、AnthropicのFable 5・Mythos 5が停止中だった。Sakana AIはこれを明示的に引き合いに出し、「規制や輸出管理が変われば、AIモデルへのアクセスは一夜にして断たれうる」と警告。Fuguは背後で使うモデル群を柔軟に入れ替えられるため、あるプロバイダーが制限されても動的に迂回できる、という設計を強みとして打ち出した。CEOのDavid Haも発表時に「重要インフラ・金融・ガバナンスを単一企業のAPIに頼ることは重大な脆弱性であり、これはもはや仮説ではなく現実だ」と述べている。

構造的限界——「結局、米国のAPIに依存している」
一方で、この主権論は「本物だが部分的」だ。最大の限界は、Fuguがオーケストレーションするフロンティアモデルの重みを自社で保有していないこと。Fuguはそれらを、まさに輸出規制の対象である米国系プロバイダーのAPI経由でレンタルしている。つまり、複数のプロバイダーを同時に対象とするほど広範な規制が出れば、プール全体が影響を受けるため、Fuguの能力も大きく低下する。レジリエンス（回復力）はプールの多様性から来るのであって、米国APIエコシステムからの独立から来るのではない。

もう一つの論点——利用規約のグレーゾーン
加えて、顧客の入力を単一エンドポイント経由でサードパーティの独自モデルにルーティングすることは、各プロバイダーの利用規約のグレーゾーンに位置する。これは導入企業が運用の利便性とともに引き継ぐ契約・コンプライアンス上のリスクであり、本番投入前に各社が個別に評価する必要がある。

サブスクリプション（月額・個人/日常利用向け）

• Standard（20ドル/月）：軽量な日常利用向け。低頻度のAPI利用・小規模な実験・個人ワークフローでの試用に
• Pro（100ドル/月）：Standardの10倍の利用枠。週に数回の集中したコーディング・レビュー・調査・分析セッションに
• Max（200ドル/月）：Standardの20〜30倍の利用枠（公式表記に幅あり）。長時間・高負荷のワークロードを継続的に回すパワーユーザー向け

従量課金API（法人/本番ワークロード向け）
Fugu Ultra（モデル識別子 fugu-ultra-20260615）の単価は、100万トークンあたり入力5ドル・出力30ドル・キャッシュ入力0.5ドル。272Kトークンを超えるコンテキストでは入力10ドル・出力45ドル・キャッシュ入力1ドルに切り替わる。これは単一モデルAPIと比べると高めの部類に入る。なお従量課金のトークンは、月額プランのトークンより高い優先度で処理される。

「ブレンドレート」の仕組み——料金は積み上がらない
標準版Fuguの料金は少し独特だ。稼働中のエージェントプールに対する「単一のブレンドレート」で課金され、使ったすべてのモデルの合計にはならない。たとえばプールにモデルA・B・Cが含まれていても、支払いは「A・B・Cのうち最上位モデルのレート」1つだけ。エージェントを増やしても請求が積算されるわけではない。

影——「30分かかる、結果はfine」（Ethan Mollick）
ウォートン校の教授でAI研究者のEthan Mollickは、シェーダーやインタラクティブシーンのコーディングという定番テストでFugu Ultraを試し、「まず、とにかく遅い。私の典型的なコーディングテストは実行に30分かかる」「結果は…まあ悪くない。実際の使用ではFableには及ばない」と評価した。別のユーザーは、20ドルのStandardプランで1つのプロンプトを投げただけで5時間の利用枠を使い切ったと報告。ThreeJSのフロントエンドのコーディングタスクではGPT-5.5より明らかに劣り、動くまでに7〜8回の修正が必要だったという。

光——「22分・7.32ドル、Opusより速くて安い」
一方で好意的な比較もある。あるユーザーのテストでは、Fugu Ultraが「Crossy Roadのクローン」を22分・7.32ドルで完成させたのに対し、同じタスクでOpus 4.8は79分・37.85ドルを要したという（ただしこのユーザーは出力品質ではOpus 4.8の方を好んだとコメント）。コードレビューでは「他のツールが3件しか指摘しない問題を、Fugu Ultraは20件以上洗い出した」という公式ユーザーの声もある。

遅さには構造的な理由がある
この「遅さ」には設計上の理由がある。Fugu Ultraは1つのリクエストを複数モデルに分散させ、検証ステップを走らせ、最終回答を統合する。単一モデルの呼び出しより多くのトークンと処理時間を消費するのは設計上の必然で、設定で直せる問題ではない。Sakana自身も「間違いが高くつくリクエストにFugu Ultraを使い、デフォルトでは使わないこと」を推奨している。

使えない地域——EU/EEAは対象外
現時点でEU（欧州連合）・EEA（欧州経済領域）ではサービスを提供していない。GDPR等の対応を進めている段階だという。主権・レジリエンスを訴求する製品でありながら、最も「強靱なアクセス」を求める層の一部（EUの開発者）が除外されている点は、見逃せない限界だ。日本国内からは問題なく利用できる。

Q. Sakana Fuguとは何ですか？
東京拠点のSakana AIが2026年6月22日に一般提供を開始したマルチエージェント基盤モデルです。複数のフロンティアモデルを「エージェントプール」として保持し、ユーザーの入力に応じて動的に組み合わせて回答します。OpenAI互換の単一APIから利用でき、標準版「Fugu」と上位版「Fugu Ultra」の2モデルがあります。

Q. Fugu UltraはClaude Fable 5を超える性能ですか？
Sakana AI自身はFable 5を超えるとは主張していません。公式は、一般提供モデル（Opus 4.8・GPT-5.5・Gemini 3.1 Pro）を多くのベンチで上回り、非公開のFable 5・Mythos Previewとは「肩を並べる」と表現しています。SWE-Bench ProとHLEではFable 5が上で、すべてのベンチは同社測定・第三者検証なしです。

Q. 料金はいくらですか？
サブスクは月額Standard（20ドル）・Pro（100ドル）・Max（200ドル）の3段で、全プランでFuguとFugu Ultraが使えます。従量課金APIではFugu Ultraが100万トークンあたり入力5ドル・出力30ドル（272K超で入力10ドル・出力45ドル）。7月末までの登録で2か月目無料のキャンペーンもあります（条件は変動するため要確認）。

Q. 「米国依存リスク回避」の主張はどこまで信頼できますか？
複数モデルを動的に差し替えられる設計ですが、Fuguはモデルの重みを自社保有しておらず、米国系プロバイダーのAPI経由でアクセスしています。複数プロバイダーを同時に対象とする広範な規制が出ればプール全体が影響を受けます。「分散によるリスク低減」であり、完全な独立ではない点に注意が必要です。

Q. 日本やヨーロッパから使えますか？
日本国内からは利用可能です。一方、EU・EEA加盟国へのサービス提供はGDPR対応を進めている段階のため現在は行われていません。