til/…/sakana-ai
sakana-ai.mdupdated 2026-07-318,299 chars

Sakana AI 総合ノート

東京・麻布台ヒルズに​本社を​置く​ Sakana AI を​ 1 ページに​まとめた​記録であり、​応募の​可能性を​見据えた​事前調査も​兼ねる。​記載事実は​ 2026 年 5 月時点の​公式サイト・Wikipedia・主要メディアに​基づく。

ビジョン / ミッション

  • 「Nature-inspired AI​（自然界着想型 AI）」：進化・​自己組織化​（＝外から​指示されずに​個々の​要素が​秩序を​形づくる​こと）・​集合知​（＝個々では​単純な​個体が​集まって​高度な​振る​舞いを​生むこと）と​いう​生物界の​原理を​ AI に​応用する。
  • 規模の​拡大だけに​頼る​「巨大モデルの​軍拡競争」ではなく、​既存モデルを​進化的に​組み替えて​新しい基盤モデル​（foundation model ＝ 多様な​用途に​転用できる​大規模な​学習済みモデル）を​生み出す路線を​取る。
  • 社名は​日本語の​「魚」に​由来する。1 匹 1 匹の​魚​（＝単純な​モデル）が​群れを​成す​ことで​知性が​生まれると​いう​比喩である。
  • 日本の​地で​ AI を​作り直し、​日本語と​日本文化に​最適化された​基盤モデルを​供給する​ことにも​重きを​置いている。

近年の​トピック​（2026 年）

時期出来事
2026-04-09Series B の​延長ラウンド​（＝同一段階の​追加調達）が​完了。​累計 320 億円​（2 億ドル）、​ポストマネー評価額​（＝調達後の​企業価値）は​約 4,320 億円​（27 億ドル）。
2026-04-02Sakana Marlin（Ultra Deep Research）を​公開。​8 時間の​自律調査と​スライド・レポートの​生成を​行う。​金融・リサーチ・​コンサルティング向けで、​無料ベータ提供。
2026-03-25三菱電機が​戦略的出資。​デジタル基盤 Serendie​（セレンディ）との​統合を​視野に​入れる。
2026 年内NVIDIA との​ TwELL​（CUDA）​協業を​発表。​GPU 最適化​（＝画像処理用の​並列計算チップ向けに​処理を​最適化する​こと）の​共同開発。
2026 年SMBC​（三井住友銀行）向けに​法人提案書を​自動生成する​アプリが​実装フェーズへ。​2025 年 5 月に​締結した​提携が​本格稼働に​入る。
2026 年MUFG​（三菱 UFJ フィナンシャル・グループ）​／大和証券との​個別開発型の​金融 AI 開発が​加速。
2026 年「Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor」が​ ICLR 2026​（＝機械学習の​主要国際会議）に​採択。
2025-11Series B ファーストクローズ 1 億 3,500 万ドル、​評価額 26.5 億ドル。

企業向け展開は​ 2026 年に、​金融中心から製造・官公庁・産業領域へ​広がる​見通しである。

設立 / 基本情報

項目内容
商号Sakana AI 株式会社
設立2023 年 7 月
本社東京都港区麻布台 1-3-1 麻布台ヒルズ 森 JP タワー 22 階
代表David Ha​（デイヴィッド・ハ、​代表取締役）
従業員2024 年時点で​約 20 名 → Series B 延長ラウンドを​機に​組織を​急拡大中​（21 ポジションを​同時公募）
公式sakana.ai
連絡先[email protected] / 03-6698-0524

創業者

  • David Ha​（デイヴィッド・ハ、​CEO / 共同創業者） —— 香港生まれ、​カナダ国籍、​日本在住。​Google Brain Japan の​研究責任者を​経て​創業した。​それ以前は​ Goldman Sachs 東京で​金利デリバティブ​（＝金利を​対象と​する​金融派生商品）​部門の​マネージング・ディレクターを​務めた。​トロント大学工学部卒、​東京大学で​博士号を​取得。​Jürgen Schmidhuber​（ユルゲン・シュミットフーバー）との​共著​「World Models」​（2018 年）などで​知られる。​2025 年に​ TIME100 AI に​選出。​詳細：David Ha bio
  • Llion Jones​（ライオン・ジョーンズ、​CTO / 共同創業者） —— Google Brain 出身。​Transformer​（トランスフォーマー ＝ 現在の​大規模言語モデルの​土台と​なる​基本構造）の​原論文「Attention Is All You Need」（2017 年）の​共著者 8 名の​ 1 人であり、​初期の​コードベースと​推論最適化を​担当した。​詳細：Llion Jones bio
  • Ren Ito​（伊藤 錬、​COO / 共同創業者） —— 外務省に​ 15 年在籍したのち、​メルカリ欧州法人 CEO​（2018 年の​時価総額 60 億ドル規模の​上場を​主導）、​Stability AI​（英国）​COO を​経て​参画。​東京大学法学部、​ニューヨーク大学 LLM​（＝法学修士）、​スタンフォード大学 MA​（＝修士）。​詳細：Ren Ito bio

中核技術 / 主要プロダクト

商用プロダクト

  • Sakana Marlin​（Ultra Deep Research、​2026 年 4 月 2 日公開） —— 8 時間の​自律的な​深掘り調査を​行う​エージェント​（＝人の​指示を​待たずに​手順を​組み立てて​実行する​ AI）。The AI Scientist と​ AB-MCTS​（＝戦略的な​探索アルゴリズム）に​よって​複数の​ AI モデルを​協調させ、​数週間分の​コンサルティングに​相当する​レポートと​スライドを​生成する。​金融・リサーチ・経営コンサルティング向け。​無料ベータと​して​稼働中。
  • Sakana Fugu —— Multi-Agent Orchestration Foundation Models​（＝複数の​エージェントを​統率する​ための​基盤モデル）の​ベータ版。
  • Sakana Chat —— エンドユーザー向けの​対話インターフェース​（chat.sakana.ai）。
  • TwELL —— NVIDIA と​共同開発する​ CUDA​（＝NVIDIA 製 GPU 向けの​並列計算基盤）​最適化レイヤー​（2026 年発表）。

研究テーマ

  • The AI Scientist —— 研究アイデアの​立案 → 実験設計 → 分析 → 論文草稿までを​一貫して​自動化する​自律 AI システム。​創薬・​材料科学に​おける​探索を​狙う。
  • Evolutionary Model Merge​（進化的モデル合成） —— 既存モデルを進化的アルゴリズム​（＝生物の​進化を​模した​最適化手法。​候補を​多数作り、​成績の​良い​ものを​残す）で​組み合わせ、​「再学習なし」で​新しい​特化モデルを​作る​手法。​その​発展版である​ M2N2​（Model Merging of Natural Niches）は​大規模言語モデルにも​画像生成にも​適用できる。
  • Darwin Gödel Machine​（ダーウィン・ゲーデル・マシン） —— 自己改善する​ AI システムの​研究テーマ。
  • Continuous Thought Machines —— 連続的かつ​適応的な​推論を​行う​アーキテクチャ​（＝モデル内部の​構造設計）の​研究。
  • Namazu LLMs for Japan —— 日本特化の​基盤大規模言語モデル群。
  • AB-MCTS —— 探索アルゴリズム​（Marlin の​土台）。
  • The Conductor（ICLR 2026） —— エージェント群を​自然言語で​制御する​管理層 AI の​学習手法。

GitHub：github.com/SakanaAI —— evolutionary-model-merge などを​ OSS​（＝ソースコードを​公開し誰でも​利用・改変できる​ソフトウェア）と​して​公開している。

資金調達

ラウンド時期調達額評価額主な​投資家
シード2024 年初頭3,000 万ドル—Khosla Ventures​（コースラ・ベンチャーズ）、​Lux Capital​（ラックス・​キャピタル）​ほか
Series A2024-09約 2 億 1,400 万ドル​（300 億円）15 億ドルNEA、​Khosla、​Lux、​国内の​事業会社系投資家
Series B​（ファースト）2025-111 億 3,500 万ドル​（200 億円）26.5 億ドルKhosla、NEA、Lux、MUFG、Citi、In-Q-Telほか
Series B​（延長）2026-04累計 2 億ドル / 3,200 億円27 億ドル三菱電機ほかに​よる​追加の​戦略的出資

累計 5 億 8,000 万ドル超。日本の​スタートアップ史上で​最速級の​ AI ユニコーン​（＝評価額 10 億ドル以上の未上場企業）であり、​In-Q-Tel​（＝米 CIA 系の​ベンチャーキャピタル）が​名を​連ねた​ことで、​デュアルユース​（＝民生と​防衛の​両方に​使える​技術）の​方​向性が​明確に​なった。

顧客 / 提携

  • 金融：MUFG、​SMBC​（法人提案書の​自動生成アプリを​実装中）、​Citi、​大和証券​（個別開発型の​金融 AI を​共同開発）。
  • 製造：三菱電機​（​戦略的出資、​デジタル基盤 Serendie との​連携）。​加えて、​他の​製造業向けの​プロジェクトマネージャー職も​公募中である。
  • 官公庁：自衛隊・防衛省に​関連する​ ATLA 契約​（Atla Contract 2026）。
  • インフラ：NVIDIA​（TwELL / CUDA 協業）。
  • NTT、​三井物産など​国内大企業との​企業向け案件。

文化 / 働き方

公式情報からの​抜粋：

  • 自らを少数精鋭の​研究開発ラボと​位置づける。​採用ページでは​「小さな​ラボ」である​ことが​繰り返し強調されている。
  • 業務言語は​日本語と​英語の​併用。​ビジネス職の​多くは​ JLPT N1​（＝日本語能力試験の​最上位級）​相当の​ビジネスレベル日本語を​要件と​する。
  • グローバル × 日本特化の​二段構え。​研究は​英語論文の​流儀に​従い、​実装先は​日本の​大企業と​官公庁である。
  • 採用詐欺への​注意喚起が​ページ冒頭に​掲示され、​採用担当は​ @sakana.ai ドメインから​のみ​連絡すると​明記されている。
  • 応募には​ Google フォームの​提出に​加え、[email protected] 宛の​カバーレター​（＝応募理由と​適性を​述べる​添え状）が​必要。​多くの​職種で​英語の​履歴書・カバーレターが​求められる。
  • 2025 年 6 月 20 日付で​金融データ保護方​針が​施行され、​規制順守の​姿勢が​正式に​示された。

公募ポジション一覧​（2026 年 5 月時点、sakana.ai/careers の​ 21 職種）

ソフトウェアエンジニアリング​（6 職種）

  • Software Engineer (Research and Development) —— 研究と​プロダクトを​つなぐ​「のり」役の​エンジニア。​データパイプライン​（＝データを​流して​処理する​仕組み）​／ベンチマーク／社内ツール／計算資源の​管理。​経験 3 年以上、​Python・Web フレームワーク・クラウドが​必須。
  • Software Engineer (Enterprise) —— 大企業向け AI ソリューションの​実装。​React / Node.js / AWS の​うち 2 つ以上、​ビジネスレベルの​日本語。
  • Software Engineer (Defense and Intelligence) —— 防衛・情報領域。日本国籍と​セキュリティクリアランス​（＝機密情報を​扱う​適格性の​審査・認定）が​必要。
  • Software Engineer (Product) —— 自社プロダクト開発の​フルスタック​（＝画面から​基盤まで​一通り担当する​こと）。​本番運用の​経験 3 年以上。
  • Software Engineer (Platform) —— エージェント基盤、​データ基盤、​評価パイプライン、​信頼性。​分散システム​（＝複数台の​コンピュータで​処理を​分担する​仕組み）の​経験 3 年以上、​業務レベルの​英語が​必須。
  • Principal Platform Engineer —— プラットフォーム部門の​テックリード。​エンジニア経験 5 年以上に​加えマネジメント経験 2 年以上。

アプライドエンジニアリング​（4 職種）

  • Applied Research Engineer —— 生成 AI ソリューションの​開発。​ビジネスレベルの​日本語。​正社員／業務委託／フリーランス／インターンいずれも可。
  • Forward Deployed Engineer（FDE） —— Palantir 方​式​（＝顧客先に​入り込んで​働く​形態）。​顧客に​常駐し、​大規模言語モデルや​エージェントで​業務課題を​解く。ネイティブレベルの​日本語が​必要。
  • Solution Engineer —— 企業向けの​実装と​導入。​ビジネスレベルの​日本語。
  • Cybersecurity Engineer —— セキュリティの​設計と​実装。​ビジネスレベルの​日本語。

ビジネス​（7 職種）

  • Technical Program Manager —— 企業向け案件の​デリバリー​（＝提案から​導入完了までの​遂行）​責任者。​SI​（＝システムインテグレーション。​顧客の​業務システムを​設計・構築する​仕事）​経験 5 年以上、​ビジネスレベルの​日本語。
  • Public Sector Specialist —— 官公庁領域。​JLPT N1 と​日本国籍が​要件。
  • Business Role (Product Manager) —— JLPT N1​（明記されている）。
  • Business Role (Project Manager) —— 領域を​限定しない​一般枠。
  • Business Role (Project Manager), Defense and Intelligence —— 日本国籍と​クリアランスが​必要。
  • Business Role (Project Manager), Manufacturing —— 製造領域。
  • Business Role (Corporate Development) —— M&A​（＝企業の​合併・買収）と​資本戦略。​ネイティブの​日本語と​ビジネス英語。

コーポレート​（3 職種）

  • Office Assistant —— 事務経験 1 年以上、​Google Workspace。
  • Recruiter —— 技術職の​ダイレクトソーシング​（＝候補者に​直接接触して​採用する​手法）、​経験 3 年以上、​流暢な​日本語。
  • Communications Manager —— メディアリレーションズ​（＝報道機関との​関係構築）と​コンテンツ戦略。​技術系 PR の​経験 3 年以上、​日本語の​ライティング。

リサーチ​（1 職種）

  • Member of Technical Staff (Research Internship) —— 4 か月、​または​大学院生の​非常勤形態。日本語は​不要。

応募​手順：① 採用ページで​職務記述書を​精読する → ② Google フォームを​提出する​ → ③ [email protected] 宛に​事前に​カバーレターを​送る。

中村 仁紀が​応募すべき推奨ポジション

私の​強みは​「AI 検索最適化​（GEO）​× マーケティング × プロダクト × Claude Code / エージェント運用 × 日英バイリンガル × 経営経験」である。​Sakana AI の​文脈では、​研究​その​ものではなく研究と​顧客・市場を​つなぐ​層で​価値を​出せる。

  • Forward Deployed Engineer（FDE） —— 第一志望
    • 顧客の​事業を​誰よりも​深く​理解したうえで、​大規模言語モデルと​エージェントで​解決策を​設計すると​いう​職務定義は、​ハイフンテクノロジーズで​私が​実際に​やっている​こと​その​ものである。
    • ネイティブ日本語 × 大規模言語モデルの​実装 × 事業理解と​いう​三重の​要件は、​海外パッケージの​人材が​日本に​来て​担うには​難しい層である。
    • ~/src/ht/ に​おける​ Claude Code / MCP / Notion の​統合運用は、​そのまま​ FDE の​ショーケースに​なる。
    • Marlin / Fugu / TwELL を​顧客現場に​着地させる​層で​需要が​急増している。
  • Business Role (Product Manager) —— 第二志望
    • JLPT N1 は​自動的に​満たす。​Sakana Chat / Marlin / Fugu を​日本市場に​出すプロダクト責任は、​GEO と​マーケティングの​経験を​直接活かせる。
    • 元外務省・元メルカリ欧州 CEO の​ Ren Ito と​並んで​商用ラインに​入る​ことで、​研究主導の​組織では​手が​回らない​ GTM​（＝Go To Market。​製品を​市場に​出して​売る​一連の​機能）を​埋められる。
    • 2026 年の​ Marlin 商用化フェーズでは​ PM の​需要が​高い。
  • Communications Manager —— 第三志望​（本命応募の​ヘッジ）​
    • til サイトや​「ハチノート」を​含む​長年の​日本語コンテンツ運用、​英語論文の​紹介、​ソーシャルメディアの​設計経験が​直接合致する。
    • Sakana AI は​研究発表の​メディア露出には​強いが、​日本向けの​継続的な​コンテンツ運用​（ニュースレター、​ドキュメンタリー、​YouTube）には​十分な​余地が​ある。
    • 三菱電機・​SMBC・MUFG 案件の​対外コミュニケーション設計は​まだ​立ち上げ段階に​ある。

応募準備チェックリスト

  • 英文 CV​（1 ページ） —— 役割・年次・成果の​数値・技術スタックを​箇条​書きで。​締めの​「Why Sakana」は​ FDE / PM / Communications の​ 3 職種で​書き分ける。
  • 英文カバーレター —— 職種ごとに​ 1 通。​応募職種を​明記し​（書類選考の​フィルタ条件である）、​Sakana AI の​ミッションの​どこに​貢献できるかを​ 3 段落で​述べる。
  • ポートフォリオ URL 一式 —— niki-nakamura.github.io/til/（学習駆動の​姿勢の​証拠）、​ハイフンテクノロジーズの​コーポレートページ、​GitHub プロフィール、​Claude Code スターターキットの​リポジトリを​ 1 ページに​集約する。
  • コードサンプル —— Claude Code の​サブエージェント編成、​Notion MCP 連携スクリプト、​The AI Scientist 方​式の​自動レポートの​ 3 種の​うち 2〜3 点を​デモと​して​用意する。
  • 研究ノート​（​思考の​可視化） —— til の​ ai/ と​ engineering/ の​カテゴリは、​「研究文献を​読み、​自分の​言葉で​要約し、​運用に​落とし込む」​過程を​示す強力な​材料である。​応募時には​カテゴリ URL を​直接共有する。
  • 日本語の​ビジネス書類 —— 日本法人の​面接では、​日本語の​履歴書・職務経歴書も​使われる​可能性が​ある。​テンプレートを​事前に​ dataroom の​ 06_Team_HR/ に​置いておく。
  • リファレンス 2〜3 名 —— 過去の​上司・共同創業者・クライアントから​事前に​同意を​得る。​Sakana AI は​採用詐欺への​警戒が​強く、​第三者照会の​プロセスは​厳格だと​想定する。
  • 面接準備
    • 英語面接：David Ha / Llion Jones を​想定する。​Transformer / 進化計算 / 自己組織化 / AB-MCTS / Conductor の​各論文に​ついて​最低限の​語彙を​持つ。
    • 日本語​面接：Ren Ito の​ラインを​想定する。​企業向け営業、​公共調達、​規制​（金融データ保護方​針が​公開されている​点に​注意）。
  • NDA​（＝秘密保持契約）​／機密保持 —— 防衛・情報系の​職種には​日本国籍の​要件が​ある。​該当職種の​志望順位は​下げる。
  • Google フォームの​提出 —— 応募時に​職種を​誤って​選ぶと​選考から​除外される​旨が​採用ページに​明記されている。​提出前に​二重確認する。
  • Marlin ベータを​試す —— 面接の​基本ネタに​なる。​無料ベータの​登録が​可能。

参考文献

関連ノート

148 notestil