Sakana AIのAI活用事例（IT・通信／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツール進化的モデルマージ、LLM²、AIサイエンティスト

背景・課題

大規模言語モデルの開発には膨大な計算資源が必要で、日本発の基盤モデル開発は海外勢に大きく後れを取っていた。効率的にモデルを構築する新手法が求められていた。

複数の既存基盤モデルを進化的アルゴリズムで自動統合する「進化的モデルマージ」技術を開発。LLMを使ってLLM自体を効率的に訓練する「LLM²」手法や、研究開発プロセスを自律的に実行する「AIサイエンティスト」も発表。

シリーズAで約300億円調達、NVIDIA等グローバル投資家が参加

Nature誌にAIが自律生成した論文が掲載される成果を達成。NVIDIA、NEA、Khosla Ventures等から約300億円のシリーズA資金を調達し、三菱UFJ・NEC・KDDI等の日本大手企業とも事業連携を開始。

大規模な計算資源がなくても、数学的アプローチ（進化的アルゴリズム）で既存モデルを賢く組み合わせることで競争力のある成果を出せる。日本発でもグローバルに通用するAI基礎研究が可能。