Sakana Aquariumとは？オントロジー型のAIエージェント基盤

Sakana Aquariumは企業向けAIエージェント基盤

Sakana Aquariumは、企業がAIエージェントを構築・実行・運用するための基盤（プラットフォーム）です。AIエージェントとは、目的を与えると達成までの手順をAI自身で考え、必要なツールを使い分けながら自律的に作業を進めるAIのこと。また、AquariumはAIエージェントを業務に合わせて作り、安全に運用し続けるためのもので、新しいAIモデルではありません。

2026年10月23日にSakana AIが発表

Aquariumは、Sakana AIが2026年10月23日に発表しました。また、Sakana AIはこれまでに、複数のAIモデルを組み合わせて回答を出すSakana Fugu（関連記事：Sakana Fuguとは？複数の先端AIを使い分ける仕組みと料金体系）などを公開しています。

公式ブログでは、判断の根拠や手順は組織ごとに異なるとしています。Aquariumは、その組織ならではの判断の前提をAIが読み取れる状態に整理し、そのうえでAIエージェントに情報の参照から判断・実行までを任せる仕組みです。

名前は水槽で多くの魚が泳ぐ姿から

「Aquarium（水族館）」という名前は、多くの魚が1つの水槽に整えられた環境のもとで泳ぐ姿から取ったものです。また、Aquariumでは1度整えたデータを別のエージェントでもそのまま使うことができるため、業務ごとのエージェントを素早く立ち上げ、同じ基盤でまとめて管理できます。

Aquariumの中核にあるオントロジーとは

オントロジーとは、組織の判断に使う知識・ルール・データを、それぞれの意味と互いの関係とあわせて整理したものです。Aquariumの3つの仕組み（オントロジー・ガバナンス・Managed Agents）のうち、1つ目がこのオントロジーです。AIエージェントはオントロジーの情報をもとに、判断やシミュレーションを行います。

Aquariumは社内のデータを移さずにどう使うのか

Aquariumは、テーブル・Office文書・既存のデータベースなど形式の異なる情報を、保存場所から移さずにオントロジーへ結び付けます。データを1か所へ集め直す作業は必要ありません。Sakana AIは、既存のデータ基盤とオントロジーの接続・同期の方法を対象に合わせて個別に設計するとしています。

接続先の情報が更新されるとその内容はオントロジーにも反映され、AIエージェントは更新後の状況をもとに判断してタスクを実行します。この仕組みのおかげで、各部署から情報を集め直す手間も少なくなります。

整えたオントロジーは別のエージェントでも再利用可能

1度整えたデータの接続とオントロジーは、別のAIエージェントでもそのまま使うことができます。つまり、新しい業務向けのエージェントを作るたびに、データの接続や言葉の定義をやり直す必要はありません。Sakana AIは、これによってAIの活用を組織の中で広げやすくなるとしています。

ガバナンスが統制を、Managed Agentsが実行を担う

紹介ページにあるワークフローの例（仕入先からの返信を処理する流れ）

順番	手順	中身
1	入力	仕入先からの返信と、仕入先の情報
2	load_reply	返信の内容を参照する
3	analyze	AIエージェントが内容を判断する
4	approve	人が承認して実行へ進む
5	承認待ち	人の承認を待つ

Managed Agentsはオントロジーで整えた情報を使って作業を実行し、ガバナンスはその作業に権限や承認のルールをかけます。上の「紹介ページにあるワークフローの例」は、Sakana Aquariumで動作するワークフローを1つ取り上げたものです。AIが判断した後に人の承認の手順が入り、ワークフローは承認待ちの状態で止まります。

権限・承認・記録はガバナンスで管理

ガバナンスは、データ・オントロジー・AIエージェントのすべてを統制する仕組みです。できることは次の4つです。

• 誰がどのデータを使うことができるか（アクセス権限）を設定する
• 実行の前に人の承認を必要とするように設定する
• 判断の根拠から実行結果までを記録する
• 実行の速度・精度と、AIモデルの利用状況を把握する

記録が残るので、AIが参照した情報から実行の結果までを後から追跡できます。Sakana AIは、この記録を手順の見直しに使うことも想定しています。

Managed Agentsはどうデプロイするのか

Managed Agentsは、オントロジーの情報をもとにAIエージェントがタスクを実行するための基盤です。ワークフローとは業務の手順を順番に書き出したもので、次の4つをワークフローとして書けばデプロイ（本番の環境に置いて動作させること）できます。

• 情報の参照
• AIによる判断
• 関数（あらかじめ用意した処理を行うプログラム）の実行
• 人の承認

紹介ページには、ワークフローをYAML（設定ファイルによく使われる書式）で書く例が「Workflow as YAML」として掲載されています。業務の流れを判断の単位に分けて書くので、AIが判断する手順と人が承認する手順を、あらかじめワークフローの中に組み込んでおくことができます。エージェントの作成から運用までの管理も、Managed Agentsの役割です。

3つの仕組みの役割を比較

3つの仕組みは、オントロジーが判断の前提をそろえ、Managed Agentsが実行し、ガバナンスが全体を統制するという分担です。役割ごとの違いは次のとおりです。

紹介ページの図には、この3つの下に4つ目の層として「Data」も描かれています。Dataは、社内外のデータと知見を活用できる状態に整える層です。

開発の背景は金融機関でのAI導入の経験

Sakana AIが公式ブログで例に出した金融分野でのAIの実装

相手	取り組み
三菱UFJ銀行	AI融資エキスパート
SMBCグループ	提案書の自動生成
大和証券グループ	共同開発

Aquariumは、Sakana AIが金融機関などでAIを業務に組み込んできた経験から生まれた基盤です。Sakana AIは設立以来、AIモデルを大きくする以外の方法でAIの能力を上げる研究に取り組んでいます。並行して、精度と説明責任が求められる金融などの分野でAIの実装を重ねてきました。

上の「Sakana AIが公式ブログで例に出した金融分野でのAIの実装」は、その例として公式ブログに書かれているものです。なお、この3件はAquariumより前に進めてきた実装の例として紹介されており、Aquariumを導入した事例とは言及されていません。

案件ごとに準備を一からやり直す手間

データの接続や用語・判断基準の整理を案件ごとに一から繰り返していたことが、Aquariumを開発したきっかけです。Sakana AIの案件では、FDE（Forward Deployed Engineer：顧客の現場に入ってAIを業務に組み込む技術者）が現場のデータや手順を理解し、ワークフローの設計から評価と精度の改善までを担当してきました。

その中で、案件が変わるたびに同じ準備をやり直しているという課題が出てきました。Aquariumは、この準備の作業を組織の中で共通して使うことができる基盤にまとめたものです。オントロジーを別のエージェントで使い回す設計は、この課題に対する解決策といえます。

Palantirなどの出身者が開発に参加

Aquariumの開発には、Palantir・Snowflake・Microsoft・AWSなどでデータ基盤やデータガバナンスを作ってきたメンバーが加わっています。Sakana AIの社内からは、AIの実装を手がけてきたAREやFDEと呼ばれる技術者も開発に参加しています。

料金は非公開、導入は個別相談から

導入について公式に書かれていること（2026年10月29日時点）

知りたいこと	公式の記載
料金	公表されていない
一般提供の開始日	公表されていない
使われるAIモデル	公表されていない
導入の進め方	Sakana AIのFDEと一緒に構築と検証を重ねる
相談の窓口	紹介ページのお問い合わせ

Sakana AIは、Aquariumの料金と一般提供の開始日を公表していません。導入は、紹介ページのお問い合わせから相談する流れです。Sakana AIは、解決したい課題や業務の条件に合わせて導入と活用の相談を受け付けるとしています。

FDEと一緒に構築と検証を進める

導入では、Sakana AIのFDEが顧客と一緒に構築と検証を重ねます。つまり、最初から会社全体に導入するのではなく、1つの業務から取り入れて組織全体へ広げていく進め方です。Aquariumを使った活用事例も、Sakana AIが今後順に紹介する予定とのこと。

AIがエージェント作りを支援する仕組みを開発中

Sakana AIは、エージェントの構築そのものをAIが支援する仕組みを開発しています。また、運用の中で出てきた修正や判断を取り込み、組織の変化に合わせてオントロジーとエージェントを更新し続ける仕組みも開発中です。どちらも提供の時期は公表されていません。

まとめ：準備をやり直さないためのAIエージェント基盤

Aquariumが解決しようとしているのは、AIエージェントの性能ではなく、エージェントを作るたびに同じ準備を繰り返す手間です。金融機関の案件でデータの接続と言葉の定義を毎回やり直していた経験が、オントロジーを使い回す設計に反映されています。オントロジーとガバナンスを1つの基盤にまとめたことで、業務ごとのエージェントを同じルールのもとで増やしていくことができます。

一方で、Sakana AIは料金・提供時期・動作させるAIモデルをまだ公表していません。社内に業務ごとのエージェントを導入したい企業は、対象にする業務を1つと、その業務のどこで人が承認するかを定めてから、紹介ページのお問い合わせから相談するとよいでしょう。