6月22日、Sakana AIが「Introducing Sakana Fugu」と題した記事を公開した。この記事では、マルチエージェントオーケストレーションシステムを単一モデルAPIとして提供する新製品「Sakana Fugu」のリリースについて詳しく紹介されている。
「単一API、内部はマルチエージェント」という設計思想
Sakana Fuguの最大の特徴は、複雑なマルチエージェントシステムを、外から見ると単一のモデルAPIとして使える点にある。
ユーザーが1つのエンドポイントにリクエストを送ると、Fugu自身がその処理方法を判断する。単独モデルで十分なタスクはそのまま処理し、複雑な多段階タスクでは複数の専門モデルを動的に編成・連携させる。モデルの選択、タスクの委譲、中間結果の検証、最終的な統合——これらをすべてFugu内部で完結させるため、マルチエージェント特有の複雑さがユーザーのコードに波及することはない。
このアーキテクチャを支えているのが、Fugu自体が「協調の仕方」を学習した言語モデルである点だ。いつ他のモデルに委譲すべきか、エージェント同士がどう通信すべきか、複数の出力をどう統合して信頼できる回答を生成するか——これをルールベースではなく学習で実現している。
技術的な基盤は、Sakana AIがICLR 2026に採択された2本の論文、TrinityとConductorだ。Trinityは、複数の異なるモデルが互いに通信・協調しながらタスクを解く「マルチエージェント推論の枠組み」を提案した研究であり、単一モデルでは難しい複雑な問題を、役割分担と反復的な議論によって解決できることを示した。Conductorは、そのエージェント群をどう指揮・調整するか——いつどのエージェントに委譲し、中間出力をどう評価・統合するかを学習する「オーケストレーター」の設計論を扱っている。Fuguはこの2つの研究成果を製品として実装したものと位置づけられる。APIはOpenAI互換で提供される。
FuguとFugu Ultra——2つのモデル
Fuguは、パフォーマンスと低レイテンシのバランスを重視したモデルである。コーディング支援、コードレビュー、チャットボットなどインタラクティブな用途向けに設計されており、データやコンプライアンス要件がある場合、特定のエージェントをプールから除外する設定も可能だ。
Fugu Ultraは、精度と深さを最大化するよう調整されたモデルである。より多くの専門エージェントを連携させる構成で、AIリサーチ、論文再現、サイバーセキュリティ分析、文献・特許調査といった重負荷タスクを想定している。
ベンチマーク上では、Fugu UltraはAnthropicの「Fable 5」や「Mythos Preview」と同水準とされている（※これらのモデル名は元記事に記載されている名称であり、一般公開された製品名とは異なる可能性がある）。なお、Fable 5とMythos Previewは現在一般公開されていないため、Fuguのエージェントプールには含まれていない。スコアは各モデル提供元の公表値との比較だ。
コーディング・推論・科学・エージェント能力ベンチマーク群での性能比較。Fugu以外のスコアは各提供元が公表した値。詳細はテクニカルレポートを参照。
「輸出規制リスクへの備え」という実用的な文脈
今回のリリースで目を引くのが、地政学的リスクへの言及だ。
Sakana AIは、AnthropicのFable・Mythosモデルに輸出規制が課された事例を明示的に引き合いに出し、「単一ベンダーのAPIを重要インフラや金融・行政に使うことは現実的な脆弱性になり得る」と指摘している。Fuguのエージェントプールは入れ替え可能な設計であり、あるプロバイダーがアクセスを制限しても動的に迂回できる構成をとる。
これは「AI主権（AI sovereignty）」という概念を製品設計に直接反映させた形で、技術的な差別化と同時に、調達リスクの分散という観点から企業・政府向けの訴求を意識した設計と読める。
約500名のベータユーザーによる実績
ベータプログラムには約500名のユーザーが参加し、以下のような実用レポートが寄せられている。
「コードレビューでは、Fugu UltraはGPT-5.5より明らかに優れている。他のツールが3件程度の問題を指摘するところ、Fuguは20件以上を検出した。今では全てのレビューをFuguで通している。」
— ソフトウェアエンジニア
「スコープを絞った指示を1つ与えるだけで、Fuguが偵察からXSS/SQLiチェック、認証レビュー、証跡と再テスト手順を含むレポート作成まで、セキュリティ評価をエンドツーエンドで進めた。スコープを外れることなく、破壊的な操作も避けた。」
— サイバーセキュリティエンジニア
「長いセッションを通じてペルソナの一貫性が異常に高い。他のモデルが途中でキャラクターをぶれさせるところ、Fuguは維持し続けた。エージェント製品ではベンチマークスコアより重要かもしれない。」
— エンタープライズプラットフォーム企業の役員
Sakana AIが特に強調するのは「自動データサイエンスリサーチ」のケースだ。ほぼ完全自動のリサーチモードで、人手をほとんど介さず意味のある進捗を出せたとしている。アイデアの探索、実験の実行、失敗の解釈、アプローチの修正を繰り返す長時間の作業こそがFugu Ultraの想定用途だと説明されている。
提供形態と今後の方針
Sakana Fuguは本日より一般提供開始となった。個人向けサブスクリプションと、ヘビーユースおよびエンタープライズ向けの従量課金プランが用意されている。利用開始はプロダクトページまたはコンソールから。
今後はオープンモデルやSakana AI独自モデルをエージェントプールに追加し、長時間・エージェント型タスクに向けた協調強化と、ユーザーによる動作制御の拡充を予定しているとされている。
詳細はIntroducing Sakana Fuguを参照していただきたい。
