SakanaAI fugu徹底検証｜Fable 5越えは本当？料金・使い方も

 

「『Fable 5を超えた国産AI』って聞いたけど、本当にそんなにすごいの？課金して損しない…？」

新しい生成AIが「最強」「〇〇越え」と話題になるたびに、本当に実力があるのか、課金する価値があるのか、判断に迷いますよね。今回はその真偽を確かめるべく、日本のSakana AIが公開した話題のモデル「fugu」を、実際に約3万円課金して検証しました。スライドからゲームまで作り倒して見えてきた、リアルな実力をお伝えします。

 

 

こんにちは、AIツールやWebサービスが大好きなルーティンラボ（@rutinelabo）です。この記事では、いまSNSで「Fable 5越え」と話題の国産生成AI、SakanaAI fuguについて、その正体から料金・導入方法、そして実際にスライドやゲームを作って分かった本当の実力まで、2026年6月現在の情報でまるっと解説します。

 

そもそもの比較対象である「Claude Fable 5」のすごさについては、こちらの記事で詳しく検証しています：【2026年最新】Claude Fable 5徹底検証｜Opus 4.8と段違いのゲーム生成能力

【2026年最新】Claude Fable 5徹底検証｜Opus 4.8と段違いのゲーム生成能力

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SakanaAI fuguとは？複数AIを束ねる国産オーケストレーションモデル

 

SakanaAI fugu（正式名称：Sakana Fugu）とは、ChatGPT（GPT-5.5）・Claude（Opus 4.8）・Gemini（3.1 Pro）といった複数のフロンティアAIを、ひとつの司令塔が統合的に指揮（オーケストレーション）して動かす国産の生成AIモデルです。GeminiやClaudeのように「単体の大規模モデル」を指すのではなく、複数のモデルを束ねる“指揮者”のような立ち位置だと考えると分かりやすいです。2026年4月にベータ提供が始まり、6月22日に正式提供（GA）がスタートしました。

 

たとえば私たちは普段、「長い文章を書くならClaude」「リサーチや分析ならGemini」というように、用途に応じてAIを感覚的に使い分けていますよね。fuguは、その使い分けをAI側が自動で判断し、タスクごとに最適なモデルへスイッチングしてくれるのが最大の特徴です。技術的には、約7B（70億パラメータ）の小さな指揮役「Conductor（コンダクター）」が、いつ・どのモデルに・どの作業を任せるかを学習で判断し、外から見ると1つのAPI（OpenAI互換）として振る舞う仕組みになっています。

 

開発元のSakana AIは、Transformer論文の著者であるLlion Jones氏らと、元Google BrainのDavid Ha氏が2023年に東京で創業した、日本発のAIスタートアップです。「小さな専門AIが集まって相互作用する」という、まさに自然界（魚の群れ）から着想を得た思想を持つ会社で、fuguはその思想を体現したモデルだと言えます。

 

このしくみを整理すると、ポイントは大きく3つです。

 

 

「Fable 5越え」は本当か？ベンチマークの実態と注意点

 

そもそもfuguがここまで注目を集めたのには、背景があります。2026年6月9日にClaudeの最新モデルFable 5がリリースされ、アプリやゲームの生成能力が圧巻でした。ところが、アメリカ政府の判断によりわずか数日で輸出規制がかかり、提供が停止してしまいます。そんな“幻のモデル”Fable 5と同等、あるいはそれ以上のスコアを叩き出すと話題になったのが、このSakanaAI fuguだったというわけです。

 

Fable 5が一時停止した経緯については、こちらの記事も参考になります：【緊急】Claude Fable 5が一時停止｜全ユーザーが一斉にアクセス不可に

【緊急】Claude Fable 5が一時停止｜全ユーザーが一斉にアクセス不可に

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Sakana AIの公式サイトでモデルの詳細を見ると、ベンチマークの比較も公開されています。たとえばLiveCodeBench（コーディング）やGPQA-Diamond（難問QA）といった指標では、「fugu」「fugu ultra」が高いスコアを記録していました。数字の上では、たしかに一部でトップクラスの性能を示しています。ただし、ここで一つ大事な注意点があります。これらの比較の多くは、fuguが束ねているOpus 4.8やGPT-5.5など“単体モデル”が相手で、Fable 5を直接の比較対象にしたものばかりではありません。

 

 

そして、ここは冷静に読み解く必要があります。すべてのベンチマークで勝っているわけではありません。むしろSWE-bench Pro（書いたコードやプロジェクトを分析・デバッグする力）、TerminalBench（ターミナル操作）、Humanity's Last Exam（超難問）といった“難所”では、単体のFable 5のほうがfuguを上回っているのが実態です。項目によって得意・不得意がはっきり分かれており、「全面的にFable 5を超えた」わけでは決してありません。

 

 

そもそもSakana AI自身、公式の表現では「Fable 5と肩を並べる（on par）」と言っているだけで、「超えた（surpass）」とは明言していません。「Fable 5越え」という言葉は、第三者メディアやSNSによる少し盛られた言い換えだと捉えておくのが正確です。しかも比較対象のFable 5は輸出規制で非公開のため、皮肉なことにfuguが束ねているモデルプールの中にすら入っていません。

 

 

fuguとfugu ultraの違い｜役割分担とトークン消費

 

fuguには、標準版の「fugu」と上位版の「fugu ultra」の2タイプがリリースされています。どちらも基本的な考え方は同じで、「考える役」「実際にコーディングを実行する役」「分析する役」をAIが自動で割り振りながら作業を進めてくれます。

 

イメージとしては、GPT・Claude（Opus）・Geminiという3つのモデルに加えて、fugu自身も4人目のメンバーとして加わり、その司令塔がチーム全体に「君はこれ、君はこっち」と指示を出していく感じです。そこからタスクスイッチングやオーケストレーションを駆使して、ひとつの課題に取り組んでくれます。得意分野で一社に依存しないこと、そして最適な連携を学習していくことで、単体モデルのスコアを上回る生成精度を狙う——これがfuguの設計思想です。

 

 

fugu ultraは性能が高い反面、消費するトークン量が大きいことが話題になっています。この「消費の激しさ」は実際に使ううえでかなり重要なので、次の料金体系のところで詳しく見ていきましょう。

 

fuguの料金体系｜サブスク・従量課金とfugu ultraの単価

 

fuguの料金は、基本的にサブスクリプション登録をしたうえで、エージェントをローカルで動かしてプロジェクトを進める形になります。プランは月額でStandard 約20ドル／Pro 約100ドル／Max 約200ドルの3段階が用意されています（無料枠は明示されておらず、登録にはクレジットカードが必要）。課金の仕組みが少し独特なので、ここは導入前に知っておくと安全です。

 

 

とくに注意したいのが、複数エージェントを同時に動かしたときに「一番高いモデルのレート」で課金される点です。裏側で何が動いているかを意識しておかないと、思った以上にコストがかさむことがあります。APIの仕組みを考えるうえでも、ここは頭の片隅に置いておくと安心です。

 

 

fuguの導入方法｜APIキー発行からcodex-fuguで動かすまで

 

ここからは、実際にfuguを自分の環境で動かすまでの手順を見ていきます。大きな流れは「公式サイトでAPIキーを発行 → パソコンにインストール → ターミナルから呼び出す」の3段階です。順番に進めれば難しくありません。

 

step
1公式サイトの管理コンソールにログインする

Sakana AIの公式サイトのトップページから「はじめに」→「コンソール」に移動し、Googleアカウントなどでログインします。すると、APIキーの発行やサブスクリプションの設定ができる管理コンソール画面が開きます。

 

 

step
2左メニューの「API」からAPIキーを作成する

管理画面の左側にある「API」の項目を開き、右上の「APIキーを作成」をクリックします。キーの名前は何でもOKです。サブスク登録済みのユーザーは「サブスクリプション」を選んでおくと、その枠内でfuguを利用できます。従量課金でガンガン使いたい方は、従量課金のままで問題ありません。

 

 

この画面では、サブスクの上限を超えて使った分を従量課金で続行するかどうか（Pay as you go）のチェックや、「fuguカスタムモデルプール」のオン・オフも設定できます。カスタムモデルプールでは、裏側で動かすモデルを指定でき、たとえば「GPTとClaude Codeだけ動かしたい」場合はGeminiを外す、といった調整が可能です。

 

 

step
3発行したAPIキーをコピーして保管する

APIキーを作成したら、右側のコピーアイコンをクリックしてコピーし、メモ帳などに貼り付けて保管しておきます。このあとの設定で使います。

 

step
4ターミナルからSakanaAI fuguをインストールする

次に、CursorやMac標準のターミナルを開き、パソコン自体にSakanaAI fuguをインストールします。公式の「はじめに」ドキュメントを開くと、APIキーの作成からインストールまでの手順が解説されています。そこにある「Codexでfuguを使う」のコマンドをコピーして、ターミナルに貼り付けて実行します。

 

 

 

 

 

step
5codex-fuguで起動し、モデルを切り替える

インストールが終わったら、ターミナルで codex-fugu と入力します。すると専用の画面が立ち上がり、fuguのモデルを選べるようになります。/model コマンドを実行すれば、「fugu」や「fugu ultra」に切り替え可能です。CodexやClaude Codeと同じように、high・extra highといった設定も選べます。

 

 

ここまでくれば準備完了です。あとは普段のCodexやClaude Codeと同じ感覚で、fuguに指示を出してプロジェクトを進められます。それでは、実際にfuguでいろいろなものを作って、その実力を確かめていきましょう。

 

実際に作ってみた①｜スライド・ホームページ生成は“得意分野”

 

まずはビジネス用途で需要の高い、スライド資料から作ってもらいました。お題は「生成AIについての資料」です。仕上がりを見ると、デザインや資料の構成、UI、アニメーション、余白の取り方まで、かなり上手にまとめてくれました。AI自身をブロックに分けて推論の流れを図解するなど、見やすく実用的なスライドで、現場でそのまま使えるレベルだと感じます。

 

 

もちろん完璧ではなく、複数枚のうち1枚だけ少し惜しい仕上がりのスライドも混ざっていました。とはいえ100％完璧な資料はどのモデルでも難しいのが現実で、全体のアニメーションや構成、雰囲気はとても良好。スライド生成はfuguの得意分野と言ってよさそうです。

 

続いて、生成AIに関するホームページ（Webサイト）も作ってもらいました。

 

 

こちらもスライドと同じく、デザインの完成度が高い仕上がりでした。ヘッダーメニューやポップアップ、JavaScriptでふわっと浮かび上がるアニメーションなど、いまどきのおしゃれなサイトの体裁をしっかり押さえています。裏側ではCodexやClaude Opus 4.8、Gemini 3.1といったモデルが上手にデザインを担当してくれている印象で、AIらしい洗練された余白の取り方も含め、各モデルの進化を強く感じる出来でした。

 

 

実際に作ってみた②｜2D/3Dゲーム・マインクラフトはFable 5に及ぶか

次は、Fable 5のときにも検証したゲーム生成です。まずは画像生成AIと組み合わせ、fugu ultraで2Dアクションゲームを作ってもらいました。BGM付きで遊べる形にはなったものの、なぜかステージの上にうまく乗れない仕様になっていました。敵キャラはきちんと踏んで倒せ、ゴールすればクリア判定も出るのですが、ステージ設計の詰めはまだ甘いという印象です。

 

 

比較として、同じ2DアクションゲームをFable 5で作ったものも並べてみると、その差は歴然でした。Fable 5は敵の攻撃やアニメーション、BGM、さらにはボス戦まで用意され、ゲームとしての完成度が段違いです。この点については、どう見てもFable 5に軍配が上がります。

 

 

さらに3Dアクションゲームも試してみましたが、こちらは正直かなり厳しい結果でした。3Dになった途端、クオリティが一気に落ちてしまうのです。Opus 4.8・Gemini 3.1・Codex 5.5といった現状のモデルは、3Dゲームをパッと一発で作るのにはまだ向いていない、というのが実感です。

 

最後に作ったマインクラフト風のゲームも、ブロックを崩せたりゲームオーバー判定があったりと、一応「遊べる形」にはなりました。ただし全体としてはまだ粗く、3D系のゲーム生成は、fuguでもまだ対応しきれていないという結論です。以前なら「おお、すごい」と感動したレベルかもしれませんが、Fable 5の衝撃を体験したあとでは、物足りなさは否めません。ゲーム生成の本気度を知りたい方は、Fable 5の検証記事やOpus 4.8でゲームを自作した記事とあわせて見比べてみてください。

 

使ってみた率直な感想｜fuguはどこで活きるモデルか

 

ひと通り検証してみての率直な感想として、「Fable 5のスコアを上回った」「国産で最強」といった煽り文句は、正直少し大げさに感じました。fuguの本質は、Opus 4.8・Codex 5.5・GPT・Gemini 3.1といった既存の優秀なモデルを、上手にオーケストレーションしながらコーディングや生成を進めてくれるところにあります。

 

とはいえ、これは決してネガティブな結論ではありません。使いどころさえ見極めれば、fuguはしっかり戦力になります。とくにスライドやホームページの生成は得意で、そこに画像生成AIやAPI、動画を組み合わせれば、クオリティの高い制作物を効率よく作れます。筆者自身も、この方向での活用は今後も試していきたいと感じました。

 

さらに、複数のAIを自動で使い分けるという発想そのものにも価値があります。Fable 5のように突然サービスが止まったり、GPT-5.6のように一部ユーザーのみの承認制になったりと、特定のモデルに依存するリスクは常にあります。その点、複数モデルに分散して賢く使い分けるfuguのアプローチは、生成AIの“持ち方”として理にかなっています。複数AIの連携という観点では、Qutritの記事もあわせて読むと理解が深まります。

Qutritの使い方｜3つのAIを議論させて最適解を出す新ツール

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唯一はっきり気になったのは、やはりトークンの消費量です。そこまで大したことのないプロジェクトを少し動かしただけでも、全体の約4％を消費してしまいました。性能と引き換えに消費は激しめなので、コスパは用途次第。「何でもfugu任せ」ではなく、得意分野に絞って使うのが、現状の賢い付き合い方だと感じます。

 

まとめ：fuguは“最強”より“賢い使い分け”が光る国産AI

 

SakanaAI fuguは、複数のAIを束ねて指揮するオーケストレーションモデルです。「Fable 5越え」の真偽も含め、2026年6月現在のポイントをまとめます。

 

 

大事なのは、「最強かどうか」よりも「どこで活きるモデルか」を理解することです。fuguの場合は、複数AIの賢い使い分けと、スライドやサイト制作での実用性にこそ価値があります。そこが分かれば、AIの使い方のアイデアはぐっと広がります。今回の記事が参考になった方は、ぜひYouTubeチャンネルの登録もお願いします。それではまた次の記事でお会いしましょう。

 

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