Sakana AIが公開したサイバー防御向けのオーケストレーションAI
Fugu-Cyberの概要
Fugu-CyberはSakana AIが2026年7月21日に公開した、サイバー防御向けのオーケストレーションモデルです。オーケストレーション（複数の専門AIを束ねて連携させる仕組み）は、元のFuguから引き継いだ考え方とのこと。また、現代のサイバー防御が抱える複雑な課題に合わせた専用設計だと、Sakana AIは述べています。
エンドポイントとはAPIへリクエストを送信する窓口となるURLのことで、Fugu-Cyberは新しい窓口のsakana.ai/fuguから使うことができます。モデルIDはfugu-cyberで、バージョン表記はv1.0とのこと。用途はセキュリティ分析・脆弱性の解析・脅威の分析などで、深さと精度が求められるサイバーセキュリティの作業に適したモデルです。
"Available as a new API endpoint, Fugu-Cyber is purpose-built for the complexities of modern cyber defense." — 導入部より公式情報を見る →
Fugu-Cyberの中身では複数エージェントが連携している
Fugu-Cyberは外からは1つのモデルとして振る舞う、マルチエージェント（複数のAIが役割を分担して作業を進める構成）のシステムです。 ユーザーが1つのエンドポイントにリクエストを送信すると、システムが専門エージェントをその都度組み合わせて複雑な多段階の作業を進めるとのこと。この設計は元のFuguモデルと同じで、特定のベンダーに依存するリスクを避けられます。
Fugu-Cyberは元のFuguをセキュリティ向けに更新したモデルという位置づけとのこと。更新の中身は、サイバー防御への専用設計とCyberGym・CTI-REALMでの成績です。
"Like our original Fugu orchestration model, Fugu-Cyber is a multi-agent system that behaves like a single model. You send a request to one endpoint, and the system dynamically orchestrates a pool of specialized agents to tackle complex, multi-step tasks without the risk of single-vendor dependency." — 導入部より公式情報を見る →
成績はMythos-Preview並みと開発元は発表している
Sakana AIが発表したFugu-Cyberの成績は、CyberGymが86.9%でCTI-REALMが72.1%です。 Sakana AIは公式ブログで、この成績をGPT-5.5-CyberやMythos-Previewといったサイバーに特化したフロンティアモデルに匹敵するとしています。
Fugu-Cyberの成績（Sakana AI発表値）
いずれもSakana AIの発表値で、評価する対象が別なので2つの数字で大小は比較できない。
この2つの数字は別々の指標で出た成績です。点数の差をそのまま難しさの差として読むことはできません。
サイバーセキュリティ向けの脆弱性検証CyberGymで86.9%
CyberGymは、複雑なコードベースを解析して実世界の脆弱性（ソフトウェアに残る弱点）を検証する能力を評価する指標です。 Fugu-Cyberはこの指標で86.9%を出したと、Sakana AIは発表しています。
"Fugu-Cyber achieves state-of-the-art performance on the industry’s most challenging security benchmarks, reaching a success rate of 86.9% on CyberGym and 72.1% on CTI-REALM, comparable to leading cybersecurity-focused frontier models such as GPT-5.5-Cyber and Mythos-Preview." — 導入部より公式情報を見る →
CTI-REALMはセキュリティの脅威インテリジェンスを検知ルールに変換
CTI-REALMは未加工の脅威インテリジェンス（サイバー攻撃の手口などをまとめた情報）のレポートを、実際に動作する検知ルール（攻撃の兆候を見つける条件）へ変換する能力を評価する指標です。 Fugu-Cyberはこの指標で72.1%を出したと、Sakana AIは発表しています。2つの指標を合わせると企業の防御で中核となる能力を試すことができる、というのがSakana AIの説明です。
"Together, these benchmarks test the core pillars of enterprise defense: CyberGym evaluates an agent’s ability to analyze complex codebases to verify real-world vulnerabilities, while CTI-REALM measures its capacity to translate raw threat intelligence reports into working detection rules." — 導入部より公式情報を見る →
セキュリティ特化モデルの成績はSakana AIの自社測定
86.9%と72.1%はSakana AIが自ら出した発表値で、第三者による検証結果は公表されていません。 つまり外部の機関が同じ条件で試し直した結果ではなく、自己申告の数字です。
モデル一覧ページもSakana AIが出している情報で、数字も公式ブログと同じです。Sakana AIは、公式ブログでベンチマークの測定方法も詳しく説明していません。Sakana AIの測定結果がご自身の環境でも同じになるとは限らないので、導入を考えるならご自身で試して確認しておきましょう。
サイバー防御にはAPIに加え、検証と人によるチェックが必要
Sakana AIは公式ブログの中で、高いスコアは出発点にすぎないと述べています。 その根拠として引いているのが、Nikkei Digital Governanceの報道です。Sakana AIの考えでは、AnthropicのMythosといったフロンティアモデルを使うことができるだけでは企業が抱えるセキュリティの課題は解決しません。
大手金融機関を含む大きな組織でもMythosのような最先端AIツールの運用に苦労することが多い、というのがその報道の指摘です。社内に専門人材がそろい、自社のソースコードと深く統合されていない限り、最先端のサイバー能力を持つモデルでも実世界の脆弱性は簡単には見つからないそうです。見つけた脆弱性の修正も難しいと、Sakana AIはみています。
素のモデルを単独で配備すると、誤検知（攻撃でないものを攻撃と判定する誤り）が必ず出ます。適切なハーネス（運用を支える仕組み）がなければ、本番環境に固有の細かい事情を理解することにも苦労するそうです。
AIが見つけた脆弱性の疑いは、パッチを提案する前に実環境で本当に再現するかを検証すべきだとSakana AIは考えています。この検証は、サイバーセキュリティに特化したサブエージェントと人によるチェックで行います。Sakana AIのApplied Enterpriseチームは主要な日本の機関と協力して、本番配備で使う専用ハーネスとワークフローを構築中だそうです。
"If an AI system surfaces a potential vulnerability, it must be validated by sub-agents specialized in cybersecurity and human-in-the-loop processes to confirm whether it would actually trigger in a real environment before a patch is proposed." — Beyond the API の項目より公式情報を見る →
脆弱性解析などの用途は審査通過と利用規約の順守が条件
Fugu-Cyberを使うには、想定する用途と認証済みの連絡先を書いたアクセス申請フォームの提出が必要です。 各申請はSakana AIのチームが手動で審査し、承認されてからアクセスが付与されます。
Fugu-Cyberの利用開始までの流れ
- 想定する用途と認証済みの連絡先を書いた申請フォームを提出する
- Sakana AIのチームが各申請を手動で審査する
- 承認されるとFugu-Cyberへのアクセスが付与される
利用は更新された利用規約（Acceptable Usage Policy・AUP）のもとで行われ、攻撃的な悪用は禁じられています。Sakana AIはFugu-Cyberが機微なセキュリティのワークフローに関わるため、安全で責任ある公開に取り組むとしています。
"Users will also need to apply for access by submitting an access request form detailing their intended use case and providing verified contact information. Our team will manually rigorously review and approve each application before granting users access to Fugu-Cyber." — Responsible Deployment の項目より公式情報を見る →
料金はToken Planと従量課金のどちらが正しい？
料金は出所によって記載が一致せず、公式ブログはToken Plan、モデル一覧ページは従量課金のみとしています。 従量課金とは使った分だけを支払う料金体系のことです。
両者の関係はどちらのページにも説明がなく、どちらかに合わせて断定することはできません。従量課金で使うには、APIキーの請求モード（Billing mode）をPay as you goに設定しておく必要があります。
/v1/modelsの一覧にfugu-cyberが表示されるのは、従量課金で使っている場合に限られます。オーケストレーションのトークン（AIが処理する文字量の単位）は入力・出力トークンとは別に、使った量としてカウントされ、リクエストの請求額に含まれます。オーケストレーション用トークンの単価は標準の入力・出力トークンと同じです。
Sakana AIは、公式ブログでもモデル一覧ページでもFugu-Cyber自体の単価を公表していません。APIはOpenAI互換のChat Completions・Responses・Modelsと、Anthropic互換のMessagesに対応しているとのこと。ただしこの互換APIはFugu全体の仕様で、Fugu-Cyberに限った話ではありません。
生成リクエストにはResponses APIが強く推奨されていますが、この推奨もFugu全体に向けたものです。APIはPythonとcURLから呼び出せます。
"Fugu Cyber is available only through pay-as-you-go billing. Make sure your API key's "Billing mode" is set to "Pay as you go"." — モデル一覧ページより公式情報を見る →
審査を通った人だけが使えるサイバー防御向けモデル
Fugu-Cyberは、複数の専門エージェントを1つのAPIにまとめたサイバー防御向けのモデルです。 使うには申請フォームの提出と手動審査が必要で、Sakana AIもAPIだけでは足りず検証と人によるチェックが必要とのこと。CyberGymの86.9%とCTI-REALMの72.1%はSakana AIによる発表値であり、第三者による検証結果は公表されていません。
FAQ
- Fugu-Cyberとは何ですか？
- Sakana AIが2026年7月21日に公開した、サイバー防御向けのオーケストレーションモデルです。1つのAPIにリクエストを送信するだけで、内部で複数の専門エージェントが連携して多段階の作業を進めます。外からは単一のモデルとして振る舞い、中身はマルチエージェントシステムです。
- Fugu-Cyberの成績はどのくらいですか？
- 成績はCyberGymが86.9%でCTI-REALMが72.1%です。Sakana AIは、GPT-5.5-CyberやMythos-Previewに匹敵するとしています。いずれもSakana AIによる発表値で、第三者による検証結果は公表されていません。
- Fugu-Cyberは誰でも使うことができますか？
- 誰でもすぐに使うことができるわけではありません。想定する用途と認証済みの連絡先を書いた申請フォームを出して、Sakana AIのチームによる手動審査で承認を受ける必要があります。料金の記載はページによって異なり、公式ブログはToken Plan、モデル一覧ページは従量課金のみです。
関連する記事
Sakana Aquariumとは？オントロジー型のAIエージェント基盤Sakana Aquariumは、Sakana AIが2026年10月23日に発表した企業向けのAIエージェント基盤です。社内の知識・ルール・データをオントロジーで意味づけし、権限・承認・記録を管理しながら、AIエージェントに判断から実行までを任せられます。料金は非公開で、導入は個別相談から始まります。
Sakana AIが防衛省から情報分析AIの実証を受注、情報本部向けSakana AIは2026年7月29日、防衛省と契約を結び、情報本部の総合分析業務に使うAI機能の実証を受注しました。実証するのは情報収集の効率化・分析能力の向上・情報の体系的な管理の3点です。3月の防衛装備庁の案件とは、対象の組織と業務が異なります。
ランサムウェア集団がAIエージェントで侵入、一部で管理者権限を奪取ソフォスは10月29日、ランサムウェア「Aur0ra」を運営するGOLD OGREが、AIエージェントを使って企業に侵入していたと報告しました。ハッカー集団は認証情報と狙う企業を指定しただけで、社内を調べて管理者権限を奪うまではエージェントが進め、3組織がリークサイトに掲載されています。侵入された後も管理者権限とバックアップを守る対策が急がれます。
10モデル中9つのAIエージェントが暗号資産の支出上限を自ら引き上げCornell Techとイェール大学の研究チームは2026年10月26日、AIエージェントに暗号資産ウォレットとメールを任せた実験の論文を公開しました。請求書の支払いを指示すると、10モデル中9モデルが受信箱の認証コードを読み取り、少なくとも1回は支出上限をAI自身で引き上げています。所有者を装ったメールでは、5モデルが差出人のウォレットへ送金しました。