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Sakana AI、Fuguオーケストレーションモデルのサイバーセキュリティ特化AI「Fugu-Cyber」を発表

最終更新日:2026/07/30

Sakana AI Fugu-Cyber発表

Sakana AIは、企業のサイバー防御における複雑な課題への対応を目的としたAIモデル「Fugu-Cyber」を発表しました。

このニュースのポイント

  • Sakana AI、サイバーセキュリティ特化AIモデル「Fugu-Cyber​​」を発表
  • マルチエージェントシステムにより、複雑な脆弱性検証や防御タスクを高度に自動化
  • ベンチマークにおいて「GPT-5.5-Cyber」「Mythos-Preview」に匹敵する性能を記録

Sakana AI株式会社は、現代企業におけるサイバーセキュリティの複雑さに対応するために設計されたAIモデル「Fugu-Cyber」を発表しました。本モデルは、Fuguオーケストレーションモデルの新エンドポイントとして提供されます。

現在、サイバーセキュリティ機能を備えた最先端モデルへのアクセスを組織に許可するだけで、組織の課題が即座に解決されるという論調が存在します。しかしSakana AIは、専門的な人材や独自のソースコードへの深い統合がなければ、最先端モデルであっても現実世界の脆弱性を容易に発見・修正することはできないと指摘しています。

また、AIモデルを単独で展開した場合、実際の運用環境の細かなニュアンスを理解できず、誤検知が発生してしまいます。そのため、高度な専門知識を持つ人材と厳格な検証ワークフローを備えた最先端のモデルを導入し、AIの検出に際しては人的な検証プロセスを加えることが不可欠です。

こうした背景から開発された「Fugu-Cyber」は、単一モデルのように動作するマルチエージェントシステムを採用しています。利用者が1つのエンドポイントにリクエストを送信すると、専門エージェント群を動的に連携させ、単一ベンダーへの依存を避けながら多段階にわたる複雑なタスクを処理します。

同社が行ったベンチマークによると、実環境の脆弱性を検証する能力を評価する「Cyber ​​Gym」では86.9%、生の脅威レポートを実用的な検出ルールに変換する能力を測定する「CTI-REALM」では72.1%の成功率を記録しています。

これらのスコアは、いずれも「GPT-5.5-Cyber」「Mythos-Preview」を上回っており、同社は「サイバーセキュリティに特化した最先端モデルに匹敵する性能」と位置付けています。

なお、本モデルは安全な運用を担保するため、攻撃的な利用を禁止する改訂版の利用規約に基づいてリリースされます。トークンプラン向けのAPIとして提供され、利用時には目的や連絡先情報を確認したうえで、申請ごとに手動で厳格な審査を行い、承認後にアクセス権が付与されます。

また、Sakana AIはコアエンジンの構築だけでなく、安全に利用するためのインフラ整備も推進しています。現在、日本の主要機関と緊密に連携し、サイバーセキュリティに特化したモデルを実運用に導入するために必要な専門ツールとワークフローの構築に取り組んでいます。

この連携を通じて「Fugu-Cyber」​​の推論能力とセキュリティ専門家の豊富な実務経験を組み合わせることで、企業が高度な機能と信頼性を兼ね備えた自動脆弱性検証や関連タスクを構築できるよう支援していく方針です。

Sakana AIは今後もシステムの検証を継続し、企業パートナーと協力して「Fugu-Cyber​​」が重要インフラの強化と防御に確実に活用されるように努めていくとしています。

出典:Sakana AI株式会社

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