📦 製品の詳細 ソフトウエア

SB IntuitionsのSarashina embedding・rerank（検索用モデル） Sarashina embedding / Sarashina3 rerank

SB Intuitionsの、文章を数値のベクトルに変える埋め込みモデルと、検索の候補を並べ替えるモデル。社内文書を探して答える検索拡張生成 (RAG) の部品として使う。重みを公開した研究版 (v1・v2) と、ソフトバンクのクラウドで売る商用版 (Sarashina3) がある。

🏢 SB Intuitions の企業ページ

詳細解説

Sarashina-Embedding-v1-1B
2024年11月22日にハギングフェイスで公開した。非商用ライセンス huggingface.co
Sarashina-Embedding-v2-1B
2025年7月30日にハギングフェイスで公開した。非商用ライセンス huggingface.co
Sarashina API の埋め込み機能
2025年11月に、法人向けの接続の仕組み (API) の機能の1つ (Embeddings API) として提供を始めた softbank.jp
Sarashina3 embedding / rerank
2026年6月30日にソフトバンクのクラウド「Cloud PF Type A」で提供を始めた sbintuitions.co.jp
無償ベータ版
2026年10月13日から、SarashinaサービスのAPIを通じて無料で試せる prtimes.jp

🏭 製造工場

この製品を作る工場と、それぞれの役割。会社の発表・有価証券報告書・官公庁の資料で確かめた拠点だけを載せた。

工場所在地役割備考出所
ソフトバンクのAI計算基盤 (学習)国内 (拠点は公表されていない)SB Intuitionsのモデルの学習に使うsoftbank.jp
Cloud PF Type A (提供)ソフトバンクの国内データセンターSarashina3 embedding・rerankは、共有の画像処理半導体 (GPU) を使う従量課金型で提供するsoftbank.jp

⚙️ 技術・仕組み

どう動くか。方式・構造・制御・材料を、会社の技術資料と特許・論文で確かめた範囲で書いた。

埋め込みの使い方
文の意味を数値のベクトルに直し、似た意味の文書を速く探す。検索の最初の段階で、大量の文書から候補を絞る役を担う sbintuitions.co.jp
並べ替えの使い方
Sarashina3 rerankは、embeddingで絞った候補を1件ずつ質問と照らし合わせ、関連の高い順に並べ替える。誤った回答 (ハルシネーション) を減らすのが狙い sbintuitions.co.jp
重みの統合
Sarashina3 embeddingは、得意な作業の違う2つのモデルの重みを「DARE-TIES」という手法で1つにまとめた sbintuitions.co.jp
次元を減らせる学習
1,536・1,024・512・256・128次元を同時に学ぶマトリョーシカ表現学習 (Matryoshka Representation Learning) という手法を使い、ベクトルを短く切っても性能が落ちにくい sbintuitions.co.jp
指示つきの並べ替え
Sarashina3 rerankは定型の指示4種と、利用者が書く独自の指示 (CUSTOMIZE) を受け付け、用途ごとに関連性の基準を変える sbintuitions.co.jp
研究版の学習
v1・v2は、日本語の大規模言語モデル (LLM) を土台にした。自社で集めたウェブのデータと公開データで、似た文と似ない文を見分ける学習 (対照学習) を段階に分けて行った huggingface.co

主要諸元

項目値出所
Sarashina3 embedding のベクトル1,536次元。256次元まで減らしても、JMTEB (日本語の埋め込みモデルの評価指標) の平均点は75.72docs.sarashina.ai
Sarashina3 embedding の評価JMTEB v1.4.0の平均点78.22 (1,536次元)。前世代のSarashina2 embeddingは78.69 (2,560次元)sbintuitions.co.jp
Sarashina3 embedding の用途の種類検索文書・検索質問・文の類似度の判定・質問応答・事実確認・分類・クラスタリング (似た文書のグループ分け) の7種類sbintuitions.co.jp
Sarashina3 embedding の入力最大8,000トークン (技術資料)docs.sarashina.ai
Sarashina3 rerank の土台SB Intuitionsの ModernBERT-Ja-1.4Bsbintuitions.co.jp
Sarashina3 rerank の入力 (API)質問と最長の候補文書の合計8,000トークンまで (技術資料)docs.sarashina.ai
Sarashina3 rerank の入力 (モデル)モデルは質問と最長の候補文書の合計8,192トークン以内で設計した。APIの1回の候補は20件まで (技術ブログ)sbintuitions.co.jp
Sarashina-Embedding-v1-1B12億パラメーターの日本語LLM「Sarashina2.1-1B」が土台 (説明ページの記載)。1,792次元、入力は8,192トークンまで。JMTEBの16のデータセットの平均点で首位だった (会社発表、2024年11月の公開時点)huggingface.co
Sarashina-Embedding-v2-1B土台はSarashina2.2-1B。1,792次元、入力は8,192トークンまで。JMTEBの28のデータセットの平均点76.38で首位だった (会社発表、2025年7月28日時点)huggingface.co

🔩 各部品と部品メーカー

部品は諸元表と発表で存在を確かめたものを並べ、メーカーは会社か部品メーカーの発表、有価証券報告書、分解調査の報道で供給元を確かめられたときだけ社名を書いた。確かめられない部品は「公表されていない」。載っていない会社は「関与していない」ではなく「公表資料で確かめられていない」。確度 A は会社の一次資料、B は報道。

部品品名・型式メーカー銘柄国・製造拠点根拠
土台の言語モデル (研究版) Sarashina2.1-1B / Sarashina2.2-1B
非上場
 SB Intuitions — 日本
該当しない
 SB Intuitionsがモデルの説明ページで土台に挙げる A
土台の言語モデル (rerank) ModernBERT-Ja-1.4B
非上場
 SB Intuitions — 日本
該当しない
 SB Intuitionsが技術ブログで土台に挙げる A
学習用の画像処理半導体 (GPU) 公表されていない 公表されていない —
公表されていない
 どの計算機で学習したかは公表されていない A
提供用のクラウド基盤 Oracle Alloy (Cloud PF Type A)
米ニューヨーク証券取引所上場
 オラクル — 米国
ソフトバンクの国内データセンター
 ソフトバンクは、Cloud PF Type AにOracle Alloyを使うと発表した A

🔗 部品製造サプライチェーン

材料から部品・組み立て・販売までを、上流から下流の順に並べた。

  1. 1開発
    モデルの学習と評価をSB Intuitionsが行う
    企業: SB Intuitions
  2. 2提供
    ソフトバンクのCloud PF Type Aで法人に、SarashinaサービスのAPIで一般に提供する
    企業: ソフトバンク、SB Intuitions
  3. 3利用
    顧客は自社の文書を検索できる形に変え、LLMの回答の根拠にする。利用する顧客の社名は公表されていない
    企業: 公表されていない

🏗️ 製造ライン

工場の中でこの製品がどう作られるか。工程の順に、ラインの構成・設備・自動化・検査・生産能力を、会社の発表と工場見学の記録で確かめた範囲で書いた。

  1. 1学習
    得意分野の違うモデルを作り、重みを統合する。長さの違う複数のベクトルを同時に学習する
    設備・企業: SB Intuitions
  2. 2評価
    JMTEBなど公開の評価指標と、社内の活用事例で確かめる
    設備・企業: SB Intuitions
  3. 3提供
    Embeddings API と Rerank API として公開する
    設備・企業: Sarashina API

💴 販売価格

型番・グレード税込価格 (円)時点出所
Sarashina3 embedding / rerank (Cloud PF Type A)公表されていない。料金は個別に見積もる2026-11-06softbank.jp
Sarashinaサービス (無償ベータ版)無料。呼び出しは1分あたり60回まで2026-11-06docs.sarashina.ai
Sarashina-Embedding v1・v2無料で取得できる。商用で使うには問い合わせが要る2026-11-06huggingface.co

🛒 購入方法

経路内容出所
ソフトバンクのクラウドCloud PF Type Aの共有型 (従量課金) で使う。専有型の対象はmini・nanoで、embedding・rerankは含まないsoftbank.jp
無償ベータ版Sarashinaサービスで発行したAPIキーで呼び出すdocs.sarashina.ai
研究版ハギングフェイスから取得する。非商用ライセンスのため、事業で使うときはSB Intuitionsに問い合わせるhuggingface.co

🛠️ アフターサービス・保守サービス

項目内容出所
版の更新v1 (2024年)、v2 (2025年)、Sarashina3 (2026年) と毎年新しい版を出してきたhuggingface.co
導入の支援Cloud PF Type Aでは、ソフトバンクの技術チームが導入を支えるsoftbank.jp

🌏 海外輸出

仕向け地内容出所
海外商用版は国内のデータセンターから提供する。海外で提供するかどうかは公表されていないsoftbank.jp
輸出管理規制の対象かどうかは公表されていないhuggingface.co

📈 販売の実績

期間指標値単位備考出所
全期間売上高・利用社数公表されていないsbintuitions.co.jp

💰 金額

項目値備考出所
開発費公表されていないsbintuitions.co.jp

解析 — 部品・製造・販売の特徴

検索用のモデルは、重みを公開する研究版 (v1・v2) と、クラウドで売る商用版 (Sarashina3) に分かれる。v1とv2は重みを公開したが、ライセンスは非商用で、事業で使うには問い合わせが要る。Sarashina3 embeddingは評価の平均点で前世代とほぼ並び、ベクトルの次元を2,560から1,536に40%減らした (会社発表)。ベクトルが短いほど、保存に要る容量と検索の計算が減る。ソフトバンクは、並べ替えと組み合わせて社内文書の検索に使う形を用途に挙げる。並べ替えのAPIは1回に20件までの候補しか扱わないため、embeddingでの絞り込みとの組み合わせが前提になる。土台のModernBERT-Ja-1.4Bは自社製で、公開しているのは3億1,000万パラメーター以下の版だ。

公表されていないこと

  • Sarashina3 embedding・rerankのパラメーター数
  • ModernBERT-Ja-1.4Bを公開するかどうか
  • 料金と利用社数

出所

  1. Sarashina-Embedding-v1-1B の説明ページ (2024-11-22)
  2. Sarashina-Embedding-v2-1B の説明ページ (2025-07-30)
  3. 技術ブログ Sarashina3 embedding (2026-07-02)
  4. 技術ブログ Sarashina3 rerank (2026-07-03)
  5. SB Intuitions Sarashina3シリーズの提供開始 (2026-06-30)
  6. Sarashina API 技術資料 モデル一覧 (2026-11-06)
  7. Sarashina API 技術資料 レート制限 (2026-11-06)
  8. ソフトバンク Cloud PF Type A 生成AIサービス・機能 (2026-11-06)
  9. ソフトバンク Sarashina APIの提供開始 (2025-11-05)
  10. SB Intuitions のページ (ハギングフェイス) (2026-11-06)

出所との照合日: 2026年11月6日。数字は出所の書類のまま。株価・時価総額は扱わない。

SB Intuitions のほかの製品

SB IntuitionsのSarashina API（企業が言語モデルを呼び出すサービス） SB IntuitionsのSarashina（国産の大規模言語モデルのシリーズ） SB IntuitionsのSarashinaサービス（無償ベータ版）

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