- 【著者プロフィール】 天秤AIメディア編集部 ／ GMO天秤AI株式会社 筆者
- 生成AIの最新情報や使い方ガイド、活用事例などを紹介するメディアです。 AI初心者の方向けの情報からニッチな情報まで発信中！
📌 この記事の要約
-
マルチエージェントシステムをひとつのAPIで利用できる
Sakana Fuguは複数の専門特化型モデルをタスクに応じて動的に編成・連携させ、その結果を単一のAPIレスポンスとして返すサービスです。OpenAI互換のため、エンドポイントとAPIキーを変更するだけで既存環境に組み込めます。 -
FuguとFugu Ultraの2モデルを用途で使い分け
Fuguは低レイテンシが重要な日常的なコーディングやチャットボット向け、Fugu Ultraは論文の再現実装・特許調査・Kaggleコンペなど精度と深さが求められる複雑タスク向けです。 -
複数の難関ベンチマークでフロンティアモデルを上回るスコアを記録
LiveCodeBench（93.2）・GPQA-D（95.5）・TerminalBench 2.1（82.1）などでFugu Ultraがトップスコアを記録。コーディング・推論・科学的タスクにわたって安定した高スコアを示しています。 -
月額$20のStandardプランから試せる
サブスクリプションはStandard（$20）・Pro（$100）・Max（$200）の3プラン。従量課金プランは高負荷ワークロードや本番環境にも対応し、月額プランより高い優先度で処理されます。
はじめに
Sakana AIが開発・提供する「Sakana Fugu」は、複数の高性能AIモデルを動的に連携させるマルチエージェントシステムを、OpenAI互換の単一APIとして提供するサービスです。（2026年6月22日公開）
この記事を読むことで、Sakana Fuguのアーキテクチャ・2つのモデルの違い・料金プラン・具体的なユースケースまで、導入判断に必要な情報をまとめて把握できます。
Sakana Fugu とは？マルチエージェントシステムをAPIで提供
Sakana Fuguの最大の特徴は、「マルチエージェントシステムそのものを、単一のモデルAPIとして扱える」点にあります。
従来のAI APIは、1つのモデルに対してリクエストを送る形式でした。Sakana Fuguでは、複数の専門特化型モデル（エージェント）をタスクに応じて動的に編成・連携させ、その結果を1つのAPIレスポンスとして返します。ユーザー側は複数モデルの切り替えや管理を意識する必要がなく、エンドポイントを1つ向けるだけで利用が始められ、APIまわりの煩雑さを抑えながらコストパフォーマンスも高められます。
Sakana Fuguが生まれた技術的背景
Sakana FuguはICLR 2026に採択された2本の研究論文「TRINITY」と「Conductor」を基盤としています。
- TRINITY：軽量な進化型コーディネーターが複数のLLMを複数ターンにわたって統括する仕組みです。各モデルに「Thinker（思考役）」「Worker（実行役）」「Verifier（検証役）」の役割を割り当て、コーディング・数学・推論・知識タスクに応じて作業を適応的に振り分けます。
- Conductor：強化学習によって訓練されたコーディネーターが自然言語ベースの協調戦略を自ら発見します。多様なLLMの集まりが、難度の高い推論ベンチマークで単体モデルを上回る力を発揮します。
人間が事前に役割やワークフローを設計するのではなく、システム自身がタスクに最適な編成を学習する点が、従来のマルチエージェントフレームワークとの大きな違いです。
FuguとFugu Ultraの違い：2つのモデルを使い分ける
Sakana Fuguには用途に応じた2つのモデルが用意されています。
Fugu：レイテンシと性能のバランスモデル
Fuguは高いパフォーマンスと低レイテンシを両立した標準モデルです。日常的なコーディング・コードレビュー・チャットボットへの組み込みなど、レスポンス速度が重要な用途に適しています。また、コンソールの設定メニューから特定のプロバイダーやモデルをエージェントプールから除外できるため、データプライバシーやコンプライアンスへの対応も可能です。
Fugu Ultra：複雑タスクへの高精度モデル
Fugu Ultraはより広い専門エージェントプールを連携させ、難度の高いタスクで最大限の回答品質を追求するモデルです。先行ユーザーは次のような用途で活用しています。
- 高精度モデル構築
- 論文の再現実装・評価
- サイバーセキュリティ分析
- 文献・特許調査
応答速度よりも精度と深さが求められる場面での選択肢です。
Sakana Fuguのベンチマーク性能：フロンティアモデルとの比較
Sakana Fuguは複数の難関ベンチマークで、公開されているフロンティアモデルを上回るスコアを記録しています。コーディング・推論・科学的タスクにわたって安定した高スコアを記録しており、特にFugu UltraはSWE Bench Pro（73.7）やHumanity's Last Exam（50.0）で上位の結果を示しています。なお、FuguのエージェントプールはすべてAPIとして一般公開されているモデルで構成されており、輸出規制のリスクを負わずにフロンティアレベルの性能を利用できる点も、企業導入における差別化ポイントのひとつです。
Sakana Fuguの使い方・導入方法
OpenAI互換APIで既存環境にそのまま組み込める
Sakana FuguはOpenAI互換のAPIとして提供されています。既存のOpenAIクライアントやSDKを利用している場合、エンドポイントのURLとAPIキーを変更するだけで導入が完了します。SDKの移行は不要です。
利用開始は Sakana AIコンソール からアカウントを作成してください。
Sakana Fuguの活用シーン
ユーザーからの声として報告されている具体的な活用例をご紹介します。
- コードレビュー：他ツールでは3件程度の指摘にとどまる場面で、20件以上の問題を洗い出せたという報告があります。
- 自律的なリサーチ：約20本の論文と複数の特許にまたがる特許動向の調査を、通常3〜4日の作業から数時間に短縮した事例があります。
- 論文の再現実装：1つの指示から約4時間にわたって自律的に論文の読み込み・実装・評価を行い、CUDAタスクで100倍以上の高速化を実現した事例があります。
- セキュリティ評価：1つのスコープ指定から情報収集・脆弱性検査・レポート作成まで一気通貫で対応した事例があります。
Sakana Fuguの料金プラン
料金プランはサブスクリプションと従量課金の2種類があります。すべてのプランでFuguとFugu Ultraの両方を利用できます。
サブスクリプションプラン（月額）
| プラン | 月額 | 利用枠の目安 | 向いている用途 |
|---|---|---|---|
| Standard | $20 | 基本枠 | 軽量な日常利用・試用 |
| Pro | $100 | Standard×10 | 週数回の集中作業・コーディング・調査 |
| Max | $200 | Standard×20 | 長時間・高負荷の継続作業 |
従量課金プラン（ペイアズユーゴー）
従量課金プランはトークン使用量に応じた課金で、スパイクや大規模ジョブにも柔軟に対応できます。エンタープライズ用途や本番環境での高負荷ワークロードに向いており、月額プランよりも高い優先度でリクエストが処理されます。詳細は Sakana AIコンソール でご確認ください。
よくある質問（FAQ）
Q. Sakana FuguはOpenAIのAPIと互換性がありますか？ はい、Sakana FuguはOpenAI互換のAPIとして提供されています。既存のOpenAIクライアントやコーディング環境を使っている場合、エンドポイントとAPIキーを変更するだけで利用を開始できます。SDKの移行は必要ありません。
Q. FuguとFugu Ultraはどちらを選べばよいですか？ 日常的なコーディングやインタラクティブな作業にはFuguが適しています。論文の再現・特許調査・Kaggleコンペティションなど、精度と深さが重視される複雑なタスクにはFugu Ultraを選ぶとよいでしょう。応答速度よりも回答品質を優先したい場面がFugu Ultraの出番です。
Q. Sakana FuguはEU・EEA以外の国から利用できますか？ はい、日本国外からも利用可能です。ただし、EU・EEA加盟国へのサービス提供は現時点で行われていません。その他の地域でも通信環境や現地規制によって利用できない場合があります。
まとめ
Sakana Fuguは「マルチエージェントシステムをひとつのAPIとして使う」という新しいアプローチで、コーディング・推論・研究・セキュリティ評価など幅広い複雑タスクにフロンティアレベルの性能を提供するサービスです。
OpenAI互換APIで既存環境への組み込みが容易な点、エージェントプールのカスタマイズでコンプライアンス要件に対応できる点は、エンジニアや研究者にとって実用上の大きなメリットになります。
まずはStandardプラン（$20/月）で試してみて、ユースケースに合わせてFugu・Fugu Ultraを使い分けながら活用範囲を広げていくのがよいでしょう。
参照ソース一覧
