【悲報】日本の国産AI、誰も使ってない

Sakana AI（サカナAI）は、Googleの元研究者であるデビッド・ハ氏やLlion Jones氏（Transformer論文の共著者）らが2023年に東京で設立したAIスタートアップです。
巨大な単一モデルを膨大なデータでゼロから学習させるのではなく、複数の既存のLLM（大規模言語モデル）を自動的かつ進化論的に合体させる「進化的モデルマージ（Evolutionary Model Merging）」などの独自アプローチで注目を集めています。

• Sakana AIチャットへの不満： スレ民が chat.sakana.ai でしりとりや時事問題（「高市政権」など）を試すも、おバカな回答や情報不足のエラーに直面し「使えない」と酷評。
• 対話型AIとしての限界： 知識のカットオフ（2024年8月）やWeb検索のエラー、画像生成の失敗などが挙げられ、「ChatGPT3.5以下では？」との声も。
• 技術アプローチへの疑問と期待： 巨大モデルの一括学習ではなく小さな知識の集合体（魚の群れ）を目指すアプローチに理解を示す声がある一方、一般ユーザーからは実用性の低さが指摘されている。

スレッド内では「検索の方が早い」「おバカAI」と揶揄されていますが、一般的な対話型AI（ChatGPTやClaudeなど）とSakana AIでは、開発の目的や想定されている使い方が大きく異なります。

• チャットはお試し窓口： chat.sakana.ai は同社のモデル（EvoLLM等）の挙動を手軽に体験するための検証用デモに近く、検索エンジン代替や雑談しりとり用の一般アプリとして細かく最適化されたものではありません。
• オープンモデルとしての価値： 同社の強みは、開発した高性能なマージモデルをHugging FaceやGitHub等でオープンソース公開し、世界のAI開発コミュニティに提供している点にあります。開発者は自社のサーバーやローカル環境にこれらのモデルを組み込んでカスタマイズして使っています。
• 進化的アプローチ： 従来のように数千億円規模のスパコンと莫大な電力で一から再学習するのではなく、既存モデルの優れた遺伝子（ウェイト）を「進化アルゴリズム」で自動合成する手法を確立しており、開発コストとエネルギーを圧倒的に節約できる次世代モデルとして高く評価されています。

2026年5月から全府省庁の職員約18万人を対象に大規模実証が開始されている「源内」は、単なるチャットツールではありません。日本の法制度や行政実務、安全なデータ管理に特化した強固なシステムです。
デジタル庁は、NTTの「tsuzumi 2.0」やPreferred Networksの「PLaMo 2.0」「Sarashina2 mini」を含む国内ベンダー7社の国産LLMを選定し、実務における検証を進めています。
さらに、2026年4月には「源内」のフロントエンドアプリや行政RAGシステム、デプロイ環境などのコードがGitHub上でオープンソースとして一般公開されました。この公開コードは行政文書の処理やセキュリティ対策が極めて実践的に作り込まれており、開発者コミュニティからは「思ったより遥かに完成度が高く、実用的で十分に使える」と高い評価を受けています。