サカナAI、長文報告書AIを製品化

東京を拠点とするSakana AIは今週、初の商用製品「Sakana Marlin」を出荷しました。SakanaチームはこれをバーチャルCSO（最高戦略責任者）と位置付けています。これは企業向けに構築されたB2Bの自律型調査エージェントです。Marlinはチャットボットのように数秒で回答するわけではありません。一つの調査テーマを与えると、最大約8時間自律的に稼働します。各実行では、長い報告書とプレゼンテーションのスライドデッキが返されます。Sakanaによると、1回のセッションで数百から数千のLLMクエリが発行されます。Marlinとは何か。Marlinはチャットアシスタントではなく、企業向け調査エージェントです。一つのテーマや質問を与えると、仮説を立て、情報源を閲覧し、独自に調査結果を検証します。数週間かかる戦略策定作業を数時間に圧縮します。成果物は意思決定者向けに構成されています。日本語の発表では数十ページの報告書と記述されています。英語の発表では最大約100ページの報告書が引用されています。プレス向けの実演では、報告書は60〜100ページに及び、60〜80の出典が引用されていました。各報告書には本文、参考文献、付録が含まれます。プレゼンテーションスライドは画像生成AIを使用して生成されます。Sakanaチームは2026年4月のクローズドベータを通じてMarlinを改良しました。そのベータ期間中、約300人のプロフェッショナルが実際のタスクでMarlinをテストしました。これらのタスクは、戦略策定、市場調査、リスク分析、競合分析に及びました。SakanaはMUFGとも提携し、Citigroupから戦略的投資を受けています。AB-MCTSの内部：Wider or Deeper。Marlinの基盤となっているのはAB-MCTS、またはAdaptive Branching Monte Carlo Tree Searchです。これはSakanaの過去の研究「Wider or Deeper? Scaling LLM Inference-Time Compute with Adaptive Branching Tree Search」に由来します。AB-MCTSは推論をツリー探索問題として扱います。各ステップでアルゴリズムは一つの決定を下します。新しい候補となる回答を生成することで「広く」探索することも、有望な既存の回答を洗練することで「深く」探索することもできます。標準的な繰り返しサンプリングは、並行して「広く」探索するだけで、一つの回答が正しいことを期待します。