日本発AIスタートアップSakana AIが示す「ニッチ戦略」──ビッグテックに勝つための差別化とは

生成AI競争が激化する中、元Google研究者2人が日本で立ち上げたSakana AIのデビッド・ハーCEOが、日本のAI開発における戦略を語りました。

米中のビッグテック（巨大IT企業）と同じ土俵で戦うのではなく、日本独自の強みを活かしたニッチな分野を見つけることが重要だと指摘します。

具体的には、日本の信頼性や品質へのこだわりをAIに埋め込むこと、ソブリンAI（自国完結型AI）でガラパゴス化を避けること、B2B・B2G（企業・政府向け）に特化することなどを提案しています。

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2510/01/news083.html

深掘り

Sakana AIは、日本という立地を選びながらも、グローバルな視点でAI開発を進めるユニークな企業です。ハーCEOの戦略には3つの柱があります。

1. マインドセットの転換

「ビッグテックにはかなわない」という諦めから脱却し、異なる価値を提供することで競争優位を築くという考え方です。アメリカは大型基盤モデル、中国はオープンソースというように、各国が得意分野で勝負している現状を踏まえ、日本も独自の領域を見つけるべきだとしています。

2. 日本の強みの活用

日本製品が世界で評価される理由である「信頼性」「品質の高さ」といったソフトパワーをAI技術に組み込むことで、単なるChatGPTの模倣品ではない、日本らしい製品を作るべきだと主張します。

3. 戦略的な市場選択

B2C（一般消費者向け）ではなく、B2B・B2G（企業・政府向け）のトップ50～100社に絞ることで、リソースを集中させ、深い価値提供を実現する戦略です。AIエージェントやAIコーディングなど、特定分野に注力することで差別化を図ります。

用語解説

• ビッグテック: Google、Amazon、Meta（旧Facebook）、Microsoft、Appleなど、世界的に巨大なIT企業のことです。莫大な資金と人材、データを持ち、AI開発でも先行しています。
• 基盤モデル: 大量のデータで学習された汎用的なAIモデルのことです。ChatGPTのような言語モデルや、画像生成AIなどが該当します。様々な用途に応用できる「土台」となるモデルです。
• オープンソース: ソフトウェアのソースコード（プログラムの設計図）を公開し、誰でも自由に使用・改良できるようにする開発方式です。中国はこの方式で多くのAIモデルを公開しています。
• ソブリンAI: 「主権AI」とも呼ばれ、データやシステムを自国内で完結させ、他国への技術依存を減らすAI開発の考え方です。セキュリティや独立性を重視する国が注目しています。
• ガラパゴス化: 日本独自の進化を遂げた結果、世界標準から孤立してしまう現象のことです。携帯電話（ガラケー）が日本では高機能化したものの、世界市場では通用しなかった例が有名です。
• B2B / B2G / B2C: Business to Business（企業間取引）、Business to Government（政府・官公庁向け）、Business to Consumer（一般消費者向け）の略です。
• AIエージェント: 人間の指示に基づいて自律的にタスクを実行するAIシステムのことです。例えば、メールの返信やスケジュール調整を自動で行うようなAIです。
• AIドリブンディスカバリー: AIを活用して新しい知識、アイデア、アルゴリズムなどを発見・創出することです。研究開発の加速に役立ちます。

ルーツ・背景

Sakana AIは、Google DeepMindなどで著名な研究実績を持つ2人の研究者が2023年に日本で創業したAIスタートアップです。なぜ日本を選んだのか、その背景には日本政府のAI支援政策や、独自の価値を追求できる環境があったとされています。

AI開発競争は2010年代のディープラーニング（深層学習）の発展から始まり、2022年のChatGPT登場で一気に加速しました。この流れの中で、米国のOpenAI、Google、Anthropic、中国のBaidu、Alibabaなどが巨額投資で先行しています。

一方で、日本は1980年代の「第五世代コンピュータプロジェクト」以来、AI分野での大きな成功体験に乏しく、近年は後れを取っているとの指摘があります。しかし、2023年頃から政府が「AIガバナンス」や「AI戦略」を打ち出し、民間でもNTTやソニー、Preferred Networksなどが独自開発に取り組んでいます。

Sakana AIはこうした状況の中で、「巨人と同じ土俵で戦わない」という明確な差別化戦略を打ち出している点が特徴的です。

技術の仕組み

Sakana AIの戦略を理解するには、AI開発の基本的な流れを知ることが役立ちます。

1. 基盤モデルの開発

通常、AIは膨大なデータを使って「学習」します。例えばChatGPTは、インターネット上の大量の文章を読み込んで言語のパターンを学びました。これには莫大な計算資源（スーパーコンピュータなど）とデータが必要です。

2. Sakana AIのアプローチ

ハーCEOは「ゼロから作るのではなく、既存のオープンソースモデルを活用する」と述べています。これは、既に公開されている優れたAIモデルをベースに、日本語対応や特定業務への最適化を行うという意味です。車に例えるなら、エンジンから自作するのではなく、優れたエンジンを使って独自の車体を設計するイメージです。

3. AIエージェントとは

AIエージェントは、単に質問に答えるだけでなく、「メールを整理して重要なものだけ教えて」「来週の会議資料を作成して」といった複数の作業を自動で実行できるAIです。Sakana AIはこの分野に注力しています。

4. AIドリブンディスカバリー

AIを使って新しい発見をする技術です。例えば、医薬品開発で何千もの化合物の組み合わせをAIが試算し、有望な候補を見つけ出すような使い方が該当します。

実務での役立ち方

Sakana AIの戦略や技術は、ビジネスパーソンにとって以下のような示唆を与えます。

1. 差別化戦略の重要性

資本力で勝てない相手には、同じ土俵で戦わず、ニッチな領域で独自の価値を提供する。この考え方は、中小企業のマーケティング戦略にも応用できます。

2. AIツールの選び方

ChatGPTだけがAIではありません。業務内容によって、特化型のAIサービスを選ぶことで、より高い効果が得られる可能性があります。例えば、法務なら契約書レビューAI、営業なら顧客分析AIなどです。

3. B2B営業のヒント

Sakana AIがトップ50～100社に絞っているように、顧客を絞り込み、深い関係を築くアプローチは、リソースが限られる企業にとって有効です。

4. グローバル視点の重要性

日本独自の価値を追求しつつも、世界標準との接続を保つ。この両立は、日本企業が海外展開する際の重要な視点です。

5. AIエージェントの活用

定型業務や情報整理をAIに任せることで、人間はより創造的な仕事に集中できます。会議の議事録作成、レポート作成補助などで既に実用化が進んでいます。

キャリアへの効果

この記事の内容を理解し、関連知識を深めることで、以下のようなキャリア上のメリットが期待できます。

1. AI時代の戦略思考が身につく

「どう差別化するか」「どこに注力するか」といった戦略的思考は、AI時代のビジネスリーダーに必須のスキルです。技術動向を理解した上での意思決定ができる人材は希少価値が高まります。

2. AIプロジェクトの企画・推進役になれる

AI導入を検討する企業は増えていますが、適切なツール選定や導入戦略を描ける人材は不足しています。この記事のような最新動向を押さえることで、社内のAI推進役として活躍できます。

3. スタートアップ・エコシステムへの理解

ビッグテックだけでなく、Sakana AIのようなスタートアップの動向を知ることで、新しいビジネスチャンスや転職先の選択肢が広がります。

4. グローバルな視野が広がる

日本だけでなく米中の戦略も理解することで、国際的なビジネス感覚が養われます。海外企業との協業や、グローバル市場での競争に対応できる人材になれます。

5. 専門分野との掛け合わせ

自分の専門分野（営業、マーケティング、人事など）にAIの知識を掛け合わせることで、市場価値が大きく高まります。「AI×〇〇」の専門家は今後さらに求められます。

学習ステップ

この記事を読んだ後、次のステップとして以下の学習や行動をお勧めします。

Step 1: AI基礎知識の習得（1～2週間）

• 無料のオンライン講座（Coursera、Udemy、Google AI for Everyone等）で、AIの基本概念を学ぶ
• ChatGPTやClaude、Geminiなど、複数のAIツールを実際に使ってみる

Step 2: 業務への適用を考える（1週間）

• 自分の仕事で「AIに任せられそうな作業」をリストアップ
• 社内でAI活用の事例がないか調査し、成功例・失敗例を学ぶ

Step 3: AI業界動向のキャッチアップ（継続的）

• IT系ニュースサイト（ITmedia、TechCrunch Japan、日経クロステック等）を定期的にチェック
• 月に1回、「今月のAIトピック」を自分なりにまとめる習慣をつける

Step 4: 小さな実践プロジェクト（1～2ヶ月）

• 議事録作成、メール下書き、データ分析など、具体的な業務で1つAIツールを導入してみる
• 効果を測定し、改善点を記録する

Step 5: 専門性の深化（3～6ヶ月）

• 自分の業界に特化したAI活用事例を深く研究
• 可能であれば、AI関連のプロジェクトチームに参加したり、社内勉強会を企画する

Step 6: 人脈づくり（継続的）

• AIやDX関連のセミナー、勉強会に参加
• LinkedInなどでAI業界の人とつながり、情報交換をする

おすすめリソース

初級レベル（AIの活用方法を知りたい方向け）

1. 『AI 2041』（カイフー・リー、チェン・チウファン著）

• 内容: AI研究の第一人者が、2041年の世界を10の物語で描く未来予測本
• おすすめポイント: 技術解説だけでなく、SF小説形式でAIが社会をどう変えるか想像できる
• こんな人に: AIが社会に与える影響を具体的にイメージしたい方
• 読了時間: 約10-15時間
• 価格帯: 2,000円前後

2. 『教養としてのAI講義』（メラニー・ミッチェル著）

• 内容: AIの基礎から最新動向まで、技術者でなくても理解できる解説
• おすすめポイント: 数式なしで、AIの本質的な仕組みと限界を理解できる
• こんな人に: ビジネスパーソンとして最低限のAI知識を身につけたい方
• 読了時間: 約8-10時間
• 価格帯: 2,500円前後

3. 『ChatGPT 120%活用術』（ChatGPT研究会編）

• 内容: ChatGPTの実践的な使い方を業務別に解説
• おすすめポイント: 明日から使えるプロンプト例が豊富
• こんな人に: すぐに業務でAIを活用したい方
• 読了時間: 約5-7時間
• 価格帯: 1,500円前後

中級レベル（AI活用を深めたい方向け）

4. 『生成AI 社会を激変させるAIの創造力』（野村直之著）

• 内容: 生成AIの仕組みから社会的影響、ビジネス活用まで包括的に解説
• おすすめポイント: 日本の第一人者による、技術と社会の両面からの分析
• こんな人に: 生成AIを体系的に理解したいビジネスリーダー
• 読了時間: 約10-12時間
• 価格帯: 2,800円前後

5. 『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）公式テキスト』（日本ディープラーニング協会編）

• 内容: AI・ディープラーニングの体系的な知識をカバー
• おすすめポイント: 資格取得を目指すことでモチベーション維持できる
• こんな人に: 体系的な知識と資格が欲しい方
• 読了時間: 約15-20時間（試験勉強含む）
• 価格帯: 3,000円前後

6. 『AIに負けない子どもを育てる』（新井紀子著）

• 内容: AIが得意なこと・不得意なことを明確にし、人間の強みを考える
• おすすめポイント: AI時代に必要な人間のスキルが分かる
• こんな人に: キャリア戦略を考えたい方、教育関係者
• 読了時間: 約6-8時間
• 価格帯: 1,600円前後

上級レベル（戦略・経営層向け）

7. 『AI経営で会社は甦る』（冨山和彦、野村直之著）

• 内容: 経営戦略としてのAI活用を具体的企業事例とともに解説
• おすすめポイント: 経営コンサルタントとAI専門家の対談形式で実践的
• こんな人に: 経営層、事業企画担当者
• 読了時間: 約8-10時間
• 価格帯: 2,200円前後

あとがき

Sakana AIのデビッド・ハーCEOのインタビューからは、「小よく大を制す」戦略の重要性が浮き彫りになりました。ビッグテックと真っ向勝負するのではなく、ニッチに特化し、日本らしい価値を追求する姿勢は、AI時代を生き抜く一つの解答と言えるでしょう。

特に印象的だったのは、「ガラパゴス化を避けよ」という警告です。日本独自の価値を追求しつつも、グローバルなエコシステムとの接続を保つバランス感覚は、企業のみならず、私たち個人のキャリア戦略にも当てはまります。

AI技術は日々進化し、情報も次々と更新されていきます。しかし、この記事で紹介された「差別化」「特化」「補完的価値」といった戦略思考の原則は、技術が変わっても通用する普遍的なものです。これらの視点を持ちながら、変化し続けるAI時代を楽しんでいきましょう。