Sakana AIのβテストに参加し、チャットサービス「Sakana Chat」を試しました。
画面を開くと「秋風がひんやり。秋刀魚もそろそろ旬ですね。」と、手紙の時候の挨拶のような一言で迎えてくれます。
「国産AI」の重要性
2026年6月、米政府はAnthropicに対し、先端モデル「Fable 5」「Mythos 5」への外国籍者アクセスを全面停止するよう輸出管理指令を発令しました。翌月にアクセスは再開されたものの、世界最先端のAIでも他国の判断ひとつで使えなくなることが現実に起きたのです。AIはもはや便利な道具ではなく、電気や水道のようなインフラになりつつあります。
日本政府も7月に閣議決定した人工知能基本計画で、開かれた『ＡＩ主権』（AI Sovereignty）を確立すると掲げました。
Sakana AIのやり方は現実的です。日本語特化モデル「Namazu」は、Moonshot AIが公開するオープンモデル「Kimi K2.6」をベースに、社内独自のデータで日本語と日本の業務文脈への適合を進めたものです。さらに会話履歴やアカウント情報は日本国内のGoogle Cloud基盤に保存されます。すべてを自前で作ることにこだわらず、世界のオープンなAIを活かしながら、データと調整の主導権は日本側が持つ。
試したこと
日本語特化の「Namazu」と、複数の最前線 AI を束ねるモデル Sakana Fuguを使い分けて検証しました。
① 取引先へのお詫びメール(Fugu)
「平素は格別のご高配を賜り」の挨拶やクッション言葉に加え、電話でのフォローや送料の自社負担まで先回りして提案してくれました。日本の商習慣にある「誠意の示し方」まで汲み取っています。ただ、謝罪で欠かせない再発防止策は入っていませんでした。一文で指示すると、業種別の書き換え例まで付けて返してくれました。
② 「ぶぶ漬けでもどうどす?」の意味と返し方(Namazu)
「帰れという嫌味」と決めつけず、純粋なおもてなしの場合もあると説明し、時間帯や場の空気での読み分け方まで教えてくれました。引用された言語学者の記事を元の記事でたどると、引用は正確でした。日本語の情報源をきちんと探して使える点は大きな価値です。
③ 小学5年・総合的な学習の時間の授業計画と板書(Namazu)
授業計画を頼むと、「印刷してPDFで保存」まで案内してくれました。紙の資料が欠かせない学校文化を知っている配慮です。一方で、全10時間という無理のある時数や評価規準は、追加で指示しないと実践に届きませんでした。指摘すると「推奨は12〜14時間」と自分で見直し、ルーブリックも作り直してくれました。
板書の図では、最初は画像の日本語が文字化けしました。HTMLで描き直すよう頼むと解決し、色チョークの使い分けまで表現した板書になりました。国語の縦書きの板書も描けました。ところが内容を見ると、定番教材「大造じいさんとガン」の作者を椋鳩十ではなく新美南吉と誤り、あらすじも実際とは違う話になっていました。日本語が自然で見た目も整っているからこそ、誤りに気づきにくいのです。
私が実際に書いた板書の写真を再現させてみると、構図はある程度つかめても、手書き文字を読み違え、イラストや掲示物はほとんど再現できませんでした。板書には、子どもの発言をどこに書き、何を貼るかという教師の意図が詰まっています。そこを再現するのは、まだ難しいようです。
④ 小学3年生向けの漢字クイズアプリ(Fugu)
出題はすべて3年生で習う漢字で、分かち書きの画面やノート風のデザインまで整ったアプリが一瞬でできました。間違えた漢字の振り返りや、点数に合わせた励ましの言葉もあります。それでも、解説には「軽い」の読みを「かろい」とする誤りが一か所ありました。9割正しくても、子どもが使う教材では残りの1割が問題になります。
⑤ 少子化対策の賛否の整理(Namazu)
賛成・反対を同じ形式で公平に整理してくれました。ただ、出産費用の保険適用は2026年5月29日に参議院本会議で改正健康保険法が可決・成立しているのに「検討中」と説明していました。出典も一つの新聞社に偏っていました。「2026年に近い情報を、異なる政治的立場のメディアから」と一文加えると、地方紙を含む多様な出典から最新の状況を整理し直してくれました。
見えてきたこと
1. 日本語の自然さと、事実の正確さは別物
敬語、季節の挨拶、京都の婉曲表現、分かち書き。日本の言葉と文化への対応力は確かに高いと感じました。しかし、教材の作者や法律の成立状況といった事実の誤りは、自然な日本語の中に紛れ込みます。
2. AIの答えの質は、使う人が何を条件として伝えられるかで決まる
再発防止策、時数の見直し、情報源の新しさと多様さ。どれも人間が一言条件を足すと、回答の質が大きく上がりました。何が足りないかに気づけるのは、その分野を知る人間です。
教員時代、ICT研修で資料を配っただけの場合と、研修後に何度も伴走した場合とでは、1年後の活用に大きな差が出ました。AIも同じだと思います。ツールを渡すだけでなく、現場の知識を持つ人が使い方を一緒に考えることで、はじめて力を発揮します。
おわりに
海外AIか国産AIかの二択ではなく、目的に応じて使い分ける時代です。データの置き場所と日本の文化への理解を持つ国産AIは、学校や自治体、日本企業にとって大切な選択肢になります。
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📷写真は、兵庫県神戸市にある、劇場型アクアリウム:アトア
