AI企業Sakana AIが、既存の大規模言語モデルを日本仕様へ適応させた「Namazu」とチャットサービス「Sakana Chat」を公開した。
事後学習により海外AIのバイアス問題を是正しつつ、性能を維持する手法が採用されている。
日本仕様AI「Namazu」とChat公開
Sakana AIが2026年3月24日に発表した「Namazu」は、オープンウェイトの高性能基盤モデルをベースに、日本の文化や社会的文脈、安全保障要件に適応させた試作モデル群である。
DeepSeekやLlamaなど複数のフロンティアモデルに対して事後学習（※）を施しており、特定の基盤に依存しない設計が採られている。
性能面では、推論・知識・コーディング能力を測る主要ベンチマークにおいて、ベースモデルとほぼ同等の水準を維持した。
日本語の主要ベンチマークにおいても、ベースモデルや同規模サイズの他社モデルと同等程度の性能が示された。
中立性と事実正確性の改善は顕著である。
一部の海外モデルでは、政治的にデリケートな話題に対して回答拒否や偏りが見られるが、Namazuではこれが是正された。
実験では、ベースモデルである「DeepSeek-V3.1-Terminus」の回答拒否率が72％であったのに対し、事後学習を施した「Namazu-DeepSeek-V3.1-Terminus」では、ほぼ0％に低減したという。
また今回、Web検索機能を統合した「Sakana Chat」も同時に公開された。
Web検索機能が備えられていることにより、リアルタイムで情報を収集・統合した回答が可能となる。
Sakana Chatのβテストには約1,000人が参加しており、寄せられたフィードバックはNamazuの改善に欠かせないものになったという。
同社は今回の一般公開を通じて、モデルとサービスのさらなる改善を図る方針だ。
※事後学習：既に学習済みのAIモデルに対し、追加データやルールを用いて振る舞いや出力特性を調整する工程。
事後学習時代の利点とリスク
今回Namazuが示したデータにより、AI開発の競争軸は事前学習から事後学習へとシフトしていくかもしれない。
巨大モデルの開発は米中に集中する傾向にあるが、最適化を行うレイヤーは各国に開かれているため、日本発の競争余地が広がる可能性がある。
メリットとしては、各国の文化や法制度に適応したAIを比較的低コストで構築できる点が挙げられる。企業にとっても業界特化型のAI開発が現実的となり、導入のハードルは下がると考えられる。
また、情報の網羅性や中立性が改善されることで、ビジネス用途での信頼性向上も期待できそうだ。
一方で、事後学習は調整の自由度が高いがゆえに、意図的な情報誘導や価値観の偏向に利用されるリスクも内在するはずだ。中立性の定義や評価基準が曖昧なままでは、逆に新たなバイアスを生む可能性がある。
また、基盤モデルへの依存構造が続く限り、完全な技術的自立には至らないという制約も残る。
今後は、複数モデルの統合制御やエージェント技術との組み合わせにより、チャットを超えた応用領域が拡大するとみられる。
Sakana Chatの運用を通じて蓄積される実データは、次世代AIの競争力を左右するための重要な資産となるかもしれない。
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