Sakana AIは、東京に研究部門「Sakana AI RSI Lab」を正式に設立した。この研究所は、大規模モデルの力任せなスケーリングに依存するのではなく、自律的に自己改善を行うインテリジェンスエンジンの開発を通じ、AI開発プロセスの抜本的な再設計を目指す。日本の計算資源の制約下でも性能を発揮できる、計算量よりも革新的なアイデアを重視したサンプル効率の高いアーキテクチャの構築がその主眼だ。

同研究所は、手動設計のヒューリスティクスから進化的最適化へと業界の潮流を変えた2年間にわたる独自研究を基盤とする。主なプロジェクトには、訓練改善を自動化する「LLM-Squared（2024年）」、SWE-benchで30パーセントポイントの性能向上を達成した「Darwin Gödel Machine（2025年）」、AtCoder Heuristic Contest 058で804人の参加者中1位を獲得した最適化エンジン「ALE-Agent（2025年）」がある。さらに2026年3月26日には、仮説生成から査読までエンドツーエンドの科学的発見を実行するシステム「The AI Scientist」に関する研究がNature誌に掲載された。

Sakana AIは、RSI（再帰的自己改善）を「エージェンティックAIの創出」「The AI Scientistによる研究自動化」「自律的自己アップグレードサイクル」「フロンティアAIの民主化」という4段階の軌跡と捉えている。限られた計算予算でも指数関数的な自己改善が可能であることを実証し、世界各国のソブリンAI構築に向けた持続可能な道筋を示す意向だ。また、進化的ループにおける「分布外ドリフト」などの失敗モードを認識し、オープンな研究と検証可能な安全対策にも注力する。

同社は、東京本社で勤務するフロンティア研究科学者および高度なコアエンジニアの採用を開始した。高次元探索パイプラインの最適化や、サイバーセキュリティなどの分野への進化的ダイナミクスの適用を担う人材を求めている。この拡張は、計算資源に依存しない汎用的なモデル開発を通じてソブリンAIインフラの構築を進める日本の戦略とも合致する。

Sakana AIは、東京に研究部門「Sakana AI RSI Lab」を正式に設立した。この研究所は、大規模モデルの力任せなスケーリングに依存するのではなく、自律的に自己改善を行うインテリジェンスエンジンの開発を通じ、AI開発プロセスの抜本的な再設計を目指す。日本の計算資源の制約下でも性能を発揮できる、計算量よりも革新的なアイデアを重視したサンプル効率の高いアーキテクチャの構築がその主眼だ。

同研究所は、手動設計のヒューリスティクスから進化的最適化へと業界の潮流を変えた2年間にわたる独自研究を基盤とする。主なプロジェクトには、訓練改善を自動化する「LLM-Squared（2024年）」、SWE-benchで30パーセントポイントの性能向上を達成した「Darwin Gödel Machine（2025年）」、AtCoder Heuristic Contest 058で804人の参加者中1位を獲得した最適化エンジン「ALE-Agent（2025年）」がある。さらに2026年3月26日には、仮説生成から査読までエンドツーエンドの科学的発見を実行するシステム「The AI Scientist」に関する研究がNature誌に掲載された。

Sakana AIは、RSI（再帰的自己改善）を「エージェンティックAIの創出」「The AI Scientistによる研究自動化」「自律的自己アップグレードサイクル」「フロンティアAIの民主化」という4段階の軌跡と捉えている。限られた計算予算でも指数関数的な自己改善が可能であることを実証し、世界各国のソブリンAI構築に向けた持続可能な道筋を示す意向だ。また、進化的ループにおける「分布外ドリフト」などの失敗モードを認識し、オープンな研究と検証可能な安全対策にも注力する。

同社は、東京本社で勤務するフロンティア研究科学者および高度なコアエンジニアの採用を開始した。高次元探索パイプラインの最適化や、サイバーセキュリティなどの分野への進化的ダイナミクスの適用を担う人材を求めている。この拡張は、計算資源に依存しない汎用的なモデル開発を通じてソブリンAIインフラの構築を進める日本の戦略とも合致する。