Sakana AIは2026年8月10日に、マルチエージェント・オーケストレーションシステム「Sakana Fugu」の指揮者モデルにおいて、Gemma 4をベースとした訓練による検証結果を発表しました。これにより、指揮者モデルの多様化とモジュール化が可能になります。
指揮者モデルの多様化を実現
Sakana AIは、指揮者モデルのベースモデルを多様化させるため、オープンモデルであるGemma 4を用いて新たな指揮者モデルを訓練しました。検証の結果、Gemma 4ベースの指揮者モデルは、従来のモデルと同等の性能とコスト削減効果を示すことが確認されました。これまでの指揮者モデルはQwenをベースとしていましたが、今回の検証により、系統が異なるモデルでも同様の訓練手法が通用することが示されました。
モジュール化による柔軟な構成
Sakana Fuguは、処理の仕方を判断する「指揮者モデル」と、実際の処理を担う「モデルプール」の二層構造で構成されています。指揮者モデルは、どのモデルに処理を任せるかを判断する役割を担うため、小規模なモデルで構成することが可能です。モデルプール側は設計段階から入れ替え可能となっており、コストや実行環境、モデル提供元の所在地といった用途に応じた選定基準の変更に対応しています。
ソブリン性の要件への対応
指揮者モデルのモジュール化は、顧客が求めるソブリン性（データの主権や所在に関する要件）への対応を容易にします。Sakana AIは今後、自社開発モデルを用いた指揮者モデルの訓練にも取り組む計画です。これにより、海外の高性能なAI能力を活用することと、国内での要件に応じた国産モデルベースの指揮者モデルへの切り替えを両立させる体制の構築を目指しています。