経営陣・組織
- CEO
- 井尻 善久
- 親会社
- ソフトバンク
AI 企業
🔬 研究機関
SB Intuitions
SB Intuitions / SB Intuitions
🗓 事実の最終確認: 関連記事の更新: 出典: 当サイト企業データベース (一次資料・自社記事の解剖に基づく)
主力製品・モデル
Sarashina3 mini
上場
非上場
| 企業 | 主力製品・モデル | 評価額・時価総額 | 最新発表 / 確認日 |
|---|---|---|---|
| AI+ 行動 (人工知能+、中国国務院の政策。企業ではない) | 国発〔2025〕11号 (2025年8月21日付、8月26… | 該当なし (政策) | 2026-09-15 |
| Shanghai AI Lab (上海AI実験室) | Intern-S1-Pro (総パラメーター 1兆・動作時… | 国家級研究機関 | 2026-09-15 |
| Origin Quantum (本源量子) | 本源悟空-180 (演算用 180 量子ビット) | 投資前評価額210億元 (2026年6月の P… | 2026-09-15 |
| 北京智源人工知能研究院 (BAAI) | Emu3 / BGE-M3 | — | 2026-09-15 |
ソフトバンクが全株式を持つ、日本語に強い大規模言語モデル (LLM)「Sarashina」の開発会社。2023年3月27日に設立し、同年8月1日に現社名に改めた。2026年6月に最新のSarashina3シリーズをソフトバンクのクラウドで提供し始め、10月には無償ベータ版の「Sarashinaサービス」を一般公開した。非上場で、売上高と従業員数は公表されていない。
🔎 製品の詳細ページ (4)
詳細解説と製造工場・技術と仕組み・各部品と部品メーカー・部品製造サプライチェーン・製造ライン・販売価格・購入方法・アフターサービス・海外輸出を、一次資料の出所つきで1製品ずつまとめた。
Postation の入口
📦 製品・商品 (14)
🧠 Sarashina3 mini・Sarashina3 nano モデル 🔎 詳細を見る
🧠 Sarashina3.2 mini thinking モデル 🔎 詳細を見る
🔎 詳細を見る → 詳細解説・製造工場・技術・各部品と部品メーカー・サプライチェーン・製造ライン・販売価格・購入方法・保守・海外輸出
回答の前に考える思考モデル。2026年10月29日にSarashinaサービスで使えるモデルに加えた。
- 最大入力
- 12万8,000トークン (Sarashina APIの技術資料)
- 考える深さ
- 低・中・高の3段階 (技術ブログ)
🧠 Sarashina3 guard モデル 🔎 詳細を見る
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対話の最後の発言が有害かどうかを判定し、有害なら12分類のどれに当たるかを返す安全対策用のモデル。文章は生成しない。
- 最大入力
- 6万4,000トークン (Sarashina APIの技術資料)
- 有害な内容の分類
- 12種類 (差別・暴力描写・違法行為の手助け・個人情報の漏えいなど、技術ブログ)
🧠 Sarashina3 embedding・Sarashina3 rerank モデル 🔎 詳細を見る
🧠 Sarashina3.2 translate モデル 🔎 詳細を見る
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Sarashina3 translate
日英・英日の翻訳に特化したモデル。Sarashina3 translateの後継で、常体・敬体を指定して訳し分けられる。
- 1回の入力
- 5,000文字まで (Sarashina APIの技術資料)
- 文体の指定
- ベータ版として提供 (技術ブログ)
🛠️ Sarashina API サービス 🔎 詳細を見る
🛠️ Sarashinaサービス (無償ベータ版) サービス 🔎 詳細を見る
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sarashina.ai
Sarashinaのモデルを、チャット画面と開発者向けの接続の仕組み (API) から無料で試せるサービス。2026年10月13日に一般公開した。
- 料金
- 無料 (会社発表)
- ログイン
- グーグルのアカウント (会社発表)
🧠 Sarashina1 (7B・13B・65B) 公開モデル モデル 🔎 詳細を見る
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Sarashina1
最初に公開した70億・130億・650億パラメーターの事前学習済みモデル。2024年6月にハギングフェイスでMITライセンス (商用利用も認める公開条件) で公開した。
- 学習トークン
- 70億・130億の版は1兆トークン、650億の版は8,000億トークン (モデルの説明ページ)
🧠 Sarashina2 (7B・13B・70B) 公開モデル モデル 🔎 詳細を見る
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Sarashina2-70B
ハギングフェイスで公開した事前学習済みモデル。700億パラメーターの70Bは2024年8月に公開し、MITライセンス (商用利用も認める公開条件)。
- 構造
- メタのLlama 2と同じ構造、70Bは80層 (モデルの説明ページ)
- 学習トークン
- 2兆1,000億トークン (モデルの説明ページ)
🧠 Sarashina2-8x70B モデル 🔎 詳細を見る
🧠 Sarashina2.1・Sarashina2.2 小型モデル モデル 🔎 詳細を見る
🧠 Sarashina2-Vision・Sarashina2.2-OCR モデル 🔎 詳細を見る
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画像と文章を扱う視覚言語モデルと、日本語・英語の文書を読み取る文字認識 (OCR) モデル。いずれもMITライセンスで公開した。2.2-Vision-3Bは利用条件への同意を経て取得する。
- 公開
- Vision-8B・14Bは2025年3月、2.2-Vision-3Bは2025年11月、2.2-OCRは2026年3月 (ハギングフェイス)
🧠 Sarashina2.2-TTS モデル 🔎 詳細を見る
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大規模言語モデル (LLM) を土台にした日本語中心の音声合成 (TTS) モデル。2026年4月に非商用ライセンスで公開した。
- 対応言語
- 日本語と英語 (モデルの説明ページ)
🧪 技術・サービス (3)
🧪 スパース・アップサイクリング (混合エキスパート型への作り替え) 技術 🔎 詳細を見る
🧪 蒸留と多段階の強化学習 技術 🔎 詳細を見る
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大きなモデルの知識を軽いモデルに移す蒸留と、能力を1つずつ学ぶ段階とまとめて学ぶ段階を重ねる強化学習を組み合わせた、Sarashina3の事後学習の手法。
- 対象
- Sarashina3 mini・nano・3.2 mini thinking (技術ブログ)
📋 詳細情報
技術・事業
- 技術概要
- 日本語と英語を中心に30兆トークン以上のデータで一から事前学習した、自社の大規模言語モデル (LLM)「Sarashina3」を作る。事後学習では蒸留と多段階の強化学習を組み合わせる。安全判定・検索・翻訳に特化したモデルも自社で作り、ソフトバンクの国内データセンターで提供する。
- コア技術
- 大量の日本語データで大規模言語モデル (LLM) を一から事前学習する技術、蒸留と強化学習による事後学習、学習済みのモデルを複製して混合エキスパート (MoE) 型に作り替える手法 (スパース・アップサイクリング)。
- 事業セグメント
-
- 国産LLM「Sarashina」の研究開発
- 生成AIサービスの開発・販売 (Sarashina API、Cloud PF Type Aでの提供、Sarashinaサービス)
- 業界特化モデルの共同開発 (製薬・金融)
- ロボット基盤モデルと音声・視覚のAIの研究開発
- 事業ごとの売上は公表されていない
- 主力製品・モデル
- Sarashina3 mini
業界別スペック
- 主要製品
- Sarashina3シリーズ (対話・安全判定・埋め込み・並べ替え・翻訳)・Sarashina API・Sarashinaサービス (無償ベータ版)・ハギングフェイスで公開したモデル (Sarashina1〜2.2)
- 主要モデル
- Sarashina3 mini
⭐ 強み・特徴
- 親会社ソフトバンクのGPU (画像処理半導体) 1万基超、13.7エクサフロップスの計算基盤を使える (2025年7月時点、ソフトバンク発表)
- 30兆トークン以上のデータで一から事前学習したSarashina3を自社で持ち、海外のモデルを土台にしていない (会社発表)
- Sarashinaサービスの接続の仕組み (API) では、対話・思考・安全判定・埋め込み・並べ替え・翻訳の7モデルを使える (技術資料)
- ソフトバンクの国内データセンターで運用し、顧客のデータと利用記録を国外に出さない提供の形を組める (ソフトバンクの案内)
- ハギングフェイスに、言語・視覚・音声・文字認識など34本のモデルを置いている (2026年11月6日時点)
📝 現状分析
- SB Intuitionsは、ソフトバンクの1万基超のGPU (画像処理半導体) 基盤を最初に使える。2024年度にパラメーター数4,600億の基盤モデルを完成させた (ソフトバンク発表)
- ソフトバンクは「マルチLLM戦略」を掲げる。一般的な業務は海外製LLMも使い、機密情報を扱うほど国産LLMを使う考え方だ (統合報告書2025、丹波廣寅・前CEO)
- 商用化は、2025年6月に始めたソフトバンク社員約2万人による試用、11月の法人向けAPI、2026年6月のSarashina3と進んだ
- 社内試用の初期の反応は厳しかったと、丹波前CEOが述べた
- SB Intuitionsは、Sarashina3 miniが総合の評価でアリババ集団の「Qwen3-235B」やオープンAIの「GPT-4.1」と同じ程度だと発表した
- 一方で、AIエージェント (人に代わって作業をこなすAI) としての性能は、求められる水準にまだ届かない部分があると認めた
- 国産LLMの競合は、デジタル庁が同時に選んだモデルに多い。NTTデータの「tsuzumi 2」、NECの「cotomi v3」、富士通の「Takane 32B」などだ
- プリファード・ネットワークスの「PLaMo 2.0 Prime」も、デジタル庁が同時に選んだ
- 2026年2月20日に代表取締役が丹波廣寅氏から井尻善久氏に代わった。丹波氏はソフトバンクでの役割が広がったため退任した
🧭 ビジョン・戦略
- 「日本語に強く安心して使える国産生成AIサービス」「誰もが安全にAIを使える環境」「自律的に判断・行動するメタエージェントの開発」を掲げる (会社の公式サイト)
- 国産LLMの中で、日本語の性能の首位を目指す (会社発表)
- 大きな「先生」のモデルから、蒸留で軽い「生徒」のモデルを作る (統合報告書2025、丹波廣寅・前最高経営責任者)
- 得意分野の違う700億パラメーターのモデルを組み合わせ、1兆パラメーター規模のLLMを目指す (同)
- 技術とデータを国内に置く「ソブリンAI」を、ソフトバンクの国内データセンターと一体で提供する (同)
- 製薬・金融など業界に特化したモデルとAIエージェントを、顧客と共同で作る
🔮 今後の展望
📊 詳細ビジネスデータ
🛍️ 商品詳細
- Sarashina3 mini / nano: 2026年6月30日にソフトバンクの「Cloud PF Type A」で提供を始めた。miniは標準の対話モデル、nanoは大量の定型処理向けの軽量モデル
- Sarashina3 mini / nanoの最大入力は12万8,000トークン (文章を細かく区切った単位) (Sarashina APIの技術資料)
- Sarashina3.2 mini thinking: 回答の前に考える「思考モデル」。2026年10月29日にSarashinaサービスへ追加した。考える深さは3段階から選べる
- Sarashina3 guard / embedding / rerank: 有害な文の判定 (12分類)、文を1,536次元のベクトル (数値の並び) に変える処理、検索候補の並べ替えを担う専用モデル
- Sarashina3.2 translate: 日英・英日の翻訳モデル。常体・敬体を指定できる (文体の指定はベータ版、2026年11月5日の技術ブログ)
- Sarashina API: 2025年11月にソフトバンクと共同で法人向けの提供を始めた。開始時の機能は文章生成と埋め込みの2つ
- Sarashinaサービス: 2026年10月13日に一般公開した無償ベータ版。接続の仕組み (API) で7モデルを、チャット画面で対話と翻訳を試せる。終了時期は未定
- 公開モデル: ハギングフェイスに34本を置く (2026年11月6日時点)。Sarashina2-70BはMITライセンス (商用利用も認める公開条件)、Sarashina2-8x70Bは非商用
- 利用料金は公表されていない。ソフトバンクはCloud PF Type Aの料金を、従量課金を基本に見積もりで決めるとしている
⚙️ アルゴリズム・メカニズム
- SB IntuitionsはSarashina3 mini / nanoを一から作り、日本語と英語を中心に30兆トークン以上のデータで事前学習した。段階ごとにデータの配分を変えるカリキュラム学習を使う (技術ブログ)
- 事後学習は、数学やプログラムなどの能力を1つずつ学ぶ段階とまとめて学ぶ段階を重ねる多段階の強化学習。自分の出力から学ぶ自己蒸留で文体を整える
- Sarashina3.2 mini thinkingは考える過程を経て答える。考える深さは、外部から呼び出す仕組み (API) の指定で低・中・高から選ぶ
- Sarashina2-70Bはメタの「Llama 2」と同じ構造で、層の数は80。日本語と英語の2兆1,000億トークンのデータで学習した (モデルの説明ページ)
- Sarashina2-8x70Bは、Sarashina2-70Bを複製して複数のエキスパートとして組み合わせた。パラメーター数は4,500億超 (モデルの説明ページ)
- Sarashina3 embeddingは、2つの特化モデルの重みを「DARE-TIES」という手法で統合した。ベクトルを短く切っても性能が落ちにくいマトリョーシカ表現学習 (MRL) を使う
- Sarashina2までは、文を形態素に分けずに直接扱うグーグルの「SentencePiece」で文をトークンに区切る (モデルの説明ページ)
- Sarashina3では、トークンに区切る仕組みの学習で日本語の割合を大きくした。SB Intuitionsは「山手線」などを1トークンで扱える例を示した (技術ブログ)
🏗️ システム基盤構成
- 学習には親会社ソフトバンクのAI計算基盤を使う。2023年9月にエヌビディアのAmpere世代のGPU (画像処理半導体) 2,000基超、計算性能0.7エクサフロップスで稼働した
- 2024年10月にHopper世代のGPU 4,000基超 (4.0エクサフロップス) を加えた。2025年7月22日にはBlackwell世代のGPU 4,000基超を積んだ「DGX SuperPOD」が完成した
- 基盤全体は2025年7月時点でGPU 1万基超、合計13.7エクサフロップス (1秒に1,370京回の計算)。この基盤はまずSB Intuitionsが使う (ソフトバンク発表)
- ソフトバンクは拡張に約1,500億円を投じる計画で、経済産業省の「クラウドプログラム」で最大421億円の助成の認定を受けた (2024年5月10日発表)
- 顧客向けには、米オラクルの「Oracle Alloy」をソフトバンクの国内データセンターに導入した「Cloud PF Type A」で提供する
- Cloud PF Type Aは2026年4月に東日本、9月30日に西日本で始まった。Sarashinaは6月30日に東日本で提供を始めた (ソフトバンク発表)
- 開発と学習に使うデータは国内のデータセンターで管理する (会社の公式サイト)
💰 売上の見込み
・SB Intuitionsは売上目標を公表していない
💸 売上の出どころ
- ソフトバンクの「Cloud PF Type A」での提供: 共有のGPU (画像処理半導体) を使う従量課金型と、専用のGPUを使う固定料金型がある。料金は見積もりで決まり、公表されていない
- Sarashina API: 2025年11月にソフトバンクと共同で法人向けの提供を始めた。料金は公表されていない
- 業界向けのモデル: 中外製薬・ソフトバンクと、臨床開発向けのAIエージェント (人に代わって作業をこなすAI) と製薬向けLLMの共同研究で基本合意した (2025年1月30日)
- みずほフィナンシャルグループとソフトバンクは、Sarashinaを基盤に金融向けLLMの研究開発を始めた (2025年7月18日発表)
- 政府の試用: デジタル庁は政府の生成AIの基盤「ガバメントAI」で試す国産LLM 7件に、ソフトバンクが応募した「Sarashina2 mini」を選んだ (2026年3月6日)。2026年度の試用は無償
- 2026年10月に始めたSarashinaサービスは無償のベータ版。利用規約には有償プランの定めがあるが、有償の提供は始まっていない
- SB Intuitions単体の売上高と損益は公表されていない
👤 経営者履歴
CEO — 井尻 善久
井尻善久氏は2002年4月にオムロンに入社し、顔検出・顔認識の技術を携帯機器に載せる開発や、製造業向けの画像計測・検査機器の開発を率いた。2021年7月にLINE (現LINEヤフー) に移り、音声・画像・マルチモーダルAI (文章・画像・音声をまとめて扱うAI) の研究開発責任者を務めた。2023年9月にLINEヤフーの職と兼務でSB Intuitionsの取締役兼最高研究責任者 (CRO) に就き、2026年2月20日に代表取締役社長兼最高経営責任者 (CEO) に就いた (会社発表)。
🇯🇵 日本企業との取引・関係
- ソフトバンクが株式の100%を持つ (会社の公式サイト)
- ソフトバンクのAI計算基盤でモデルを学習させ、Sarashina APIを同じソフトバンクと共同で法人に提供する (2025年11月開始)
- 米オラクルの「Oracle Alloy」を使うソフトバンクの「Cloud PF Type A」で、Sarashina3シリーズを提供する (2026年6月30日開始)
- 中外製薬・ソフトバンクと、臨床開発向けのAIエージェントと製薬向けLLMの共同研究で基本合意した (2025年1月30日)
- みずほフィナンシャルグループとソフトバンクは、Sarashinaを基盤に金融向けLLMの研究開発を始めた (2025年7月18日発表)
- デジタル庁が「ガバメントAI」で試す国産LLM 7件に「Sarashina2 mini」を選んだ (2026年3月6日、応募はソフトバンク)
- GENIAC (経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) の生成AI開発支援事業) のロボット基盤モデルの研究開発に採択された
- 採択の題目は「製造業の量産ライン工程を代替する双腕ロボット向け失敗予見型高速VLA基盤モデルおよび遠隔協調運用システムの開発」(NEDOの一覧)
上場・財務
- 本社
- 東京都港区海岸一丁目7番1号 東京ポートシティ竹芝
- 創業
- 2023
- 上場ステータス
- 未上場
- 売上高 (最新期)
- 売上高は公表されていない (非上場・ソフトバンクの完全子会社)
信用・米制裁
- 銀行信用
- 健全
- 🇺🇸 米制裁
- なし
海外進出
- 資金流出
- なし
📚 信頼性メタデータ
- 信頼度
- 🅱 専門メディア
- 最終確認
- 2026-11-06 14:33:36
- 検証者
- claude+primary-sources-20261106-deep
出典 URL
| url | date | title | used_for |
|---|---|---|---|
| https://www.sbintuitions.co.jp/company/ | 2026-11-06 | SB Intuitions 会社情報 | 所在地・設立日・事業内容・株主・役員の経歴 |
| https://www.sbintuitions.co.jp/ | 2026-11-06 | SB Intuitions 公式サイト | データを国内のデータセンターで管理する方針 |
| https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20260220_01/ | 2026-02-20 | 代表取締役の交代に関するお知らせ | 井尻善久氏の就任と略歴・丹波廣寅氏の退任 |
| https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20260630_01/ | 2026-06-30 | Cloud PF Type AでSarashina3シリーズを提供開始 | Sarashina3の5モデルの構成と特徴・30兆トークン |
| https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000141057.html | 2026-10-13 | Sarashinaサービスの無償ベータ版を提供開始 | 無償ベータ版の内容・料金・利用方法 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2023/20230804_02/ | 2023-08-04 | SB Intuitions株式会社が本格的に稼働 (ソフトバンク) | 設立・社名変更・資本金1億5,000万円 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2023/20231031_01/ | 2023-10-31 | 生成AI開発向け計算基盤の稼働と国産LLMの開発を本格開始 (ソフトバンク) | 開発の開始と当初の3,500億パラメーターの目標 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2024/20240510_01/ | 2024-05-10 | クラウドプログラムの供給確保計画の認定 (ソフトバンク) | 約1,500億円の投資・最大421億円の助成・3,900億と1兆パラメーターの目標 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2025/20250130_01/ | 2025-01-30 | 中外製薬・ソフトバンク・SB Intuitionsの共同研究に向けた基本合意 | 臨床開発向けAIエージェントと製薬向けLLM |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2025/20250718_01/ | 2025-07-18 | みずほフィナンシャルグループとソフトバンクの戦略的提携 | Sarashinaを基盤にした金融向けLLMの研究開発 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2025/20250723_01/ | 2025-07-23 | Blackwell GPUを積んだDGX SuperPODを構築 (ソフトバンク) | GPU 1万基超・13.7エクサフロップス・4,600億パラメーターのLLM・Sarashina miniの700億パラメーター |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2025/20251105_01/ | 2025-11-05 | Sarashina APIを法人向けに提供開始 (ソフトバンク・SB Intuitions) | Sarashina APIの開始予定日・2機能・社員約2万人の試用 |
| https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2026/20260416_02/ | 2026-04-16 | Cloud PF Type AでSarashinaを活用した生成AIサービスを提供 (ソフトバンク・オラクル・SB Intuitions) | Oracle Alloyを使う国内クラウド |
| https://www.softbank.jp/business/news/2026/0630-01 | 2026-06-30 | Cloud PF Type Aで国産生成AI「Sarashina」を提供開始 (ソフトバンク) | Sarashinaの提供開始と提供の形 |
| https://www.softbank.jp/business/news/2026/0930-01 | 2026-09-30 | Cloud PF Type Aを西日本リージョンで提供開始 (ソフトバンク) | 西日本リージョンの開始日 |
| https://www.softbank.jp/business/service/platform/cloud-pf-type-a/function | 2026-11-06 | Cloud PF Type A 生成AIサービス・機能 (ソフトバンク) | 提供形態 (専有型・共有型)・料金の決め方・データの扱い |
| https://www.softbank.jp/corp/ir/documents/integrated_reports/fy2025/tamba/ | 2025 | ソフトバンク統合報告書2025 丹波廣寅インタビュー | マルチLLM戦略・先生と生徒・1兆パラメーター・社内試用の反応 |
| https://www.digital.go.jp/news/10d55c63-b3e1-42b9-9cc5-93a06943ae0e | 2026-03-06 | ガバメントAIで試用する国内LLMの公募結果 (デジタル庁) | Sarashina2 miniの選定と試用の日程 |
| https://www.nedo.go.jp/content/800068757.pdf | 2026-09-09 | ロボット基盤モデルの研究開発 (GENIAC) 実施予定先一覧 (NEDO) | SB Intuitionsの採択テーマ |
| https://www.sbintuitions.co.jp/blog/entry/2026/06/30/100000 | 2026-06-30 | Sarashina3 mini / Sarashina3 nano (技術ブログ) | 学習方法・評価結果・2025年11月からのSarashina2 miniの提供 |
| https://www.sbintuitions.co.jp/blog/entry/2026/08/07/170000 | 2026-08-07 | トークナイズとトークン効率 (技術ブログ) | Sarashina3のトークナイザー |
| https://www.sbintuitions.co.jp/blog/entry/2026/10/29/133000 | 2026-10-29 | Sarashina3.2 mini thinking の紹介 (技術ブログ) | 思考モデルの仕組みと追加時期 |
| https://docs.sarashina.ai/models | 2026-11-06 | Sarashina API 技術資料 モデル一覧 | 7モデルの入力長と用途 |
| https://huggingface.co/sbintuitions | 2026-11-06 | SB Intuitions のページ (ハギングフェイス) | 公開モデルの本数と公開日・ライセンス |
| https://huggingface.co/sbintuitions/sarashina2-70b | 2024-08-06 | Sarashina2-70B の説明ページ | 構造・学習データ・ライセンス・トークナイザー |
| https://huggingface.co/sbintuitions/sarashina2-8x70b | 2024-11-05 | Sarashina2-8x70B の説明ページ | 混合エキスパート化・必要な機材・非商用ライセンス |
| https://huggingface.co/sbintuitions/sarashina1-65b | 2024-06-07 | Sarashina1-65B の説明ページ | Sarashina1の構造と学習データ |
| https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2609/10/news053.html | 2026-09-10 | GENIACのロボット基盤モデル事業の採択 (MONOist) | 採択の発表日 (報道) |
最新動向
2026年2月20日、代表取締役の交代を発表し、同日付で井尻善久氏が代表取締役社長兼CEOに就任した。前任の丹波廣寅氏はソフトバンク株式会社における職責拡大に伴い、2026年2月19日付で退任している。2026年4月16日には親会社のソフトバンクが、Oracle Alloy を採用した国内クラウドサービス「Cloud PF Type A」上で Sarashina を活用した生成AIサービスを2026年6月から順次提供すると発表した。同基盤は東日本データセンターで2026年4月に提供を開始し、西日本データセンターは2026年10月の提供開始を予定する。2026年6月30日には最新世代の「Sarashina3シリーズ」の提供が始まった。
Sarashina3シリーズはフルスクラッチ開発で、日本語と英語を中心に、公式表現で「約30Tトークン以上」の大規模かつ高品質なデータを用いて事前学習した。蒸留技術と多段階の強化学習を組み合わせ、指示追従性能と業務利用での日本語応答品質を高めたと公表している。各モデルのパラメータ数とベンチマークスコアの具体値は公表されていない。提供先を国内データセンターに閉じることで、データ主権を求める企業や自治体の要件に応える設計を取る。
代表取締役社長兼CEOは井尻善久で、発表日と就任日はいずれも2026年2月20日である。株主はソフトバンク株式会社が100パーセントを保有する完全子会社であり、設立は2023年3月27日、社名変更は2023年8月1日である。
現行は Sarashina3 シリーズの5モデルである。性能と処理速度を両立した標準モデル「Sarashina3 mini」、処理速度と低コストを重視した軽量モデル「Sarashina3 nano」、対話形式データの有害性を高速に判定する「Sarashina3 guard」、テキストの意味を高次元ベクトルへ変換する「Sarashina3 embedding」、複数の文書候補を精読して比較し検索拡張生成の精度を高める「Sarashina3 rerank」である。
直接の受益は持株会社のソフトバンクグループ (9984) ではなく事業会社のソフトバンク (9434) で、Sarashina は同社のクラウド事業とセットで提供される。国産の大規模言語モデルでは日本電信電話 (9432) の tsuzumi が正面から競合し、国内データセンター需要という観点ではさくらインターネット (3778) が隣接する。
Sarashina3シリーズはフルスクラッチ開発で、日本語と英語を中心に、公式表現で「約30Tトークン以上」の大規模かつ高品質なデータを用いて事前学習した。蒸留技術と多段階の強化学習を組み合わせ、指示追従性能と業務利用での日本語応答品質を高めたと公表している。各モデルのパラメータ数とベンチマークスコアの具体値は公表されていない。提供先を国内データセンターに閉じることで、データ主権を求める企業や自治体の要件に応える設計を取る。
代表取締役社長兼CEOは井尻善久で、発表日と就任日はいずれも2026年2月20日である。株主はソフトバンク株式会社が100パーセントを保有する完全子会社であり、設立は2023年3月27日、社名変更は2023年8月1日である。
現行は Sarashina3 シリーズの5モデルである。性能と処理速度を両立した標準モデル「Sarashina3 mini」、処理速度と低コストを重視した軽量モデル「Sarashina3 nano」、対話形式データの有害性を高速に判定する「Sarashina3 guard」、テキストの意味を高次元ベクトルへ変換する「Sarashina3 embedding」、複数の文書候補を精読して比較し検索拡張生成の精度を高める「Sarashina3 rerank」である。
直接の受益は持株会社のソフトバンクグループ (9984) ではなく事業会社のソフトバンク (9434) で、Sarashina は同社のクラウド事業とセットで提供される。国産の大規模言語モデルでは日本電信電話 (9432) の tsuzumi が正面から競合し、国内データセンター需要という観点ではさくらインターネット (3778) が隣接する。
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