AIを使うとき、賢さと安さはなかなか両立しない。強いモデルほど、使う料金が高いからだ。

この常識を、発想の転換で崩そうとする動きが出てきた。1つの賢いAIに全部やらせるのをやめて、複数のAIに仕事を分けて束ねるやり方だ。Sakana AIが公開した「Fugu Max」は、高いモデルより安い。それでも性能テストでは勝ったと報告している。

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🎼 1つの天才より、束ねる指揮者

Fuguは、1つのAIモデルではない。「オーケストレーター」と呼ばれる仕組みだ。オーケストレーターとは、ひとことで言うと、複数のAIに役割を振り分けて指揮する司令塔である。

使い方はふつうのAIと変わらない。窓口(API)は1つで、そこに質問を送るだけ。すると裏でFuguが、どのAIに何をやらせるかを決める。そして答えを1つにまとめて返す。APIとは、外部のサービスを呼び出すための窓口のことだ。

これは、単純な「振り分け係」とは違う。ただ質問の難しさで担当を選ぶだけではない。Fuguは学習によって、その場で作業の段取りを組み立てる。複数のAIを組み合わせて使うのだ。

これまで: 質問 → 1つの高いAI → 賢いが高い
今回:   質問 → Fugu(指揮者) → 複数の安いAIに割り振り → まとめて回答

矢印は仕事の流れを表す。Fuguという箱が受付と指揮を兼ねる。後ろにいる複数の安いAIに作業を配り、結果を1つの答えに束ねる。

料金はかなり安い。入力は100万トークンで2ドル、出力は6ドルだ。トークンとは、AIが文章を数える単位で、料金の基準になる。出力の料金は、他社の強いモデルより4〜6割安いという。

安くても、性能で負けていない。Fugu Maxは6つの性能テスト(ベンチマーク)で総合トップだった。ベンチマークとは、AIの実力をはかる共通テストのことだ。

上位版のFugu Ultra v2はさらに強い。図やグラフを読む問題では48.3点だった。Anthropicの高性能モデルOpus 5の27.3点を上回っている。プログラミングの問題でも、料金が3〜5倍高いモデルを抜いた。

見逃せないのは、その高い最新モデルを部品に使っていない点だ。安い公開モデルを上手に束ねるだけで、単体の強いモデルを超えた。ここが新しい。

一次ソース(Sakana AI公式)はこちら。

面白いのは、安さそのものより「束ね方が競争力になる」という点だと思う。これまではモデル単体の性能をカタログで比べていた。これからは、どう組み合わせて指揮するかの勝負に移っていく気がする。乗り換えも、既存のコードの設定を1行変えるだけでよいと説明されている。

ただし、うれしい話ばかりではない。安いモデルを束ねて高いモデルに並べるなら、大手はもうけの源を失う。だから大手が自社のAPIを閉じて対抗するかもしれない。そんな指摘もある(Forkastの分析)。今の安さが続く保証はない。

もう1つ注意したい。ベンチマークで強いことと、実務で速く安定して動くことは別だ。裏で複数のAIを呼ぶぶん、遅れやばらつきが増えないか。この点は公式発表では触れられていない。ここは事実ではなく、これから確かめる点だ。

今日できる一歩は、公式の発表ページ(上のリンク)を開くことだ。ベンチマークの図と料金を見比べてみよう。自分がいま使うモデルの単価と並べれば、この安さの意味が体感できる。

※本記事は一次情報の調査をAIが行い、事実確認のうえ執筆・公開しています。