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@SakanaAILabs / ex-Apple

[Sakana AI @SakanaAILabs]

多様な提案を進化させ、意思決定を支える推薦手法「QD-Rec」を開発

ブログ：https://t.co/2AV6dap8Ve
論文：https://t.co/zg1gtm0OlK
GitHub：https://t.co/EKNOoEIBEP

どの企業を買収候補として検討するか。どの顧客に新しい製品を提案するか。膨大な論文の中から、次に何を読むか。こうした意思 決定では、候補をスコア順に並べるだけでなく、「なぜ選ぶのか」「選んだ先にどのような可能性があるのか」を、異なる観点から比較できることが重要です。

一つの候補にも複数の有望な理由が考えられます。数千件、ときには1万件を超える候補それぞれについて、さまざまな仮説を生成・評価し尽くすには大きなコストがかかります。私たちは、限られた予算の中で「候補」と「仮説」の組を探索し、質が高く多様な提案を見つける問題を「オープンエンドな推薦」として捉えました。

QD-Recは、オープンエンドな探索の研究で発展してきた「Quality-Diversity（QD）」と呼ばれる進化的探索技術を、推薦に応用します。過去の評価結果をもとに次に調べる候補を選び、蓄積された仮説の着眼点をLLMが別の候補に応用したり、複数の仮説を組み合わせたりして、新しい提案を生成します。新しい切り口の提案は残し、似た提案同士ではより優れたものに更新することで、多様な仮説を次の発見の「踏み石」として活かし、推薦の集合を進化させていきます。

実験では、 企業の買収候補探索、架空の顧客プロファイルを使ったターゲティング、研究者向けの論文推薦などで検証しました。同じ評価回数のもとで比較したところ、多くの設定で、比較手法よりもQD-Recの方が評価が高く、より多様で多くの推薦を蓄積できました。

私たちが目指すのは、AIが人間の意思決定を代行することではなく、多様で有望な選択肢と、それらを比較・検討するための判断材料を提供することです。今回の成果を出発点に、QD-Recを次世代の意思決定を支える基盤技術へと発展させていきます。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【採用情報】Product Strategy & Operationsのポジションを公開しました🐟

https://t.co/BXhzEcKAWY

今回募集するのは特定のプロダクトではなくプロダクト群全体を受け持つProduct Strategy & Operationsの最初の専任メンバーです。Head of Productのパートナーとして以下をご担当いただきます。

・事業計画・KPIの管理と市場・競合調査
・横断プロジェクトの推進
・エンタープライズ案件のデリバリ体制設計

プロダクトの数とエンタープライズ案件が増えるにつれ、将来はProduct Strategy & Operationsチームを率いていただくことを想定しています。興味を持たれた方、ぜひご応募ください🚀

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【採用情報】マーケティングチームの新しいポジションを4つ公開しました🐟️

Enterprise Marketing Manager
https://t.co/5FlYVyC5GB

Marketing Operations Manager
https://t.co/a3LN8kFVdx

Product Marketing Manager
https://t.co/PKO5ifOK8V

Developer Marketing Manager
https://t.co/O1ao5ViTgV

マーケティングチームは新設の組織で、プロダクトチームおよびGTMチームと並走します。今回募集する4つのポジションは、いずれも各領域で最初の専任メンバーです。Sakana Chat・Sakana Marlin・Sakana Fugu・Sakana Namazu・APIを日本と世界の企業・開発者・官公庁に届ける役割を担っていただきます。

詳細は上記の採用ページからご確認ください🐡

[Sakana AI @SakanaAILabs]

東京でのSchmidhuber教授のイベントはおかげさまで満席となりましたが、京都大学での講演会の開催が決まりました。ぜひご参加ください。

Our Tokyo event with Prof. Schmidhuber is now full, but he will also be giving a public lecture at Kyoto University.
- Date：Thu, Nov 5, 2026, 13:30–15:00 JST (onsite only)
- Venue：HORIBA Symposium Hall, Kyoto University
- Host：京都大学 情報学研究科 附属次世代情報・AI教育研究センター（CIAIER）

https://t.co/omjd1v8EUy

参加無料・事前申込不要 / Free admission, no registration required

[Sakana AI @SakanaAILabs]

The Agentic Scientist: Orchestrating Coding Agents for Automated Scientific (Co-)Discovery

Blog: https://t.co/7aVDvZd6m2
GitHub: https://t.co/JCCBMvu2P1
arXiv: https://t.co/4bV76tAByj

Since 2024, we’ve used The AI Scientist as a way to test how far AI alone can take scientific research, from v1 to v2 to the paper published in Nature earlier this year. The Agentic Scientist is the next step in that line of work, built for the era of coding agents.

Coding agents such as Codex and Claude Code now carry out long software tasks on their own. Handing them a research problem, however, tends to produce a strong hyperparameter optimizer rather than a scientist: scores go up, but ideas stay narrow, and the reasons for the gain are rarely examined.

The Agentic Scientist makes the research loop explicit. It wraps off-the-shelf coding agents in a scaffold that controls what they see, what they write, how they are evaluated, and how results are handed to the next stage.

Parallel workers test hypotheses against rubrics defined before any experiment runs, share successes and failures through a common memory, and then ablate the winning program to generate evidence.

We used an early version of the system to study Error Diffusion, a biologically motivated alternative to backpropagation. Our researchers set the question and the rubric, chose directions at each stage, and verified the results, references, and claims before submission. The resulting paper was accepted as an oral presentation at ALIFE 2026. In autonomous runs, the system also raised Doc-to-LoRA retrieval accuracy from 52% to 98% on multi-needle tasks and designed a learned evolution strategy that improves over its CMA-ES reference on unseen tasks.

Alongside it we release AutoIllustrate, a pipeline for scientific figures that keeps an editable https://t.co/SHX9lrOr74 file as the source of truth, so every diagram can be corrected by hand.

Humans define the question and the standards of evidence; agents expand the experiments researchers can run. We call this Co-Discovery, and we are releasing both systems as open source for the community to build on.

[日経 スタートアップ @nikkei_startup]

Sakana AI、チャットに新機能　会話記録どう活用したか明示 https://t.co/nuj8pQbFh0

[hardmaru @hardmaru]

Multi-Agent Self-Supervision: Recursive self-improvement through collective intelligence

Blog post: https://t.co/stzoZTp12R ⚖️

[hardmaru @hardmaru]

The AI Scientist v3 is out: The Agentic Scientist.

GitHub: https://t.co/v2AkZi4Bmt
Blog: https://t.co/v3Td5yfvBE
arXiv: https://t.co/RuVnAHjMlK

The Agentic Scientist is the 3rd iteration of our automated AI Scientist research system, and the shift this time is from “one agent writes a paper” to “a scaffold of parallel agents orchestrates the full research loop.”

The system now orchestrates a pool of parallel workers that share memory and distilled conclusions. Crucially, it features Evidence Generation: isolated agents automatically run controlled baselines and ablations to prove why an idea actually works.

It works as a co-scientist. We used a development version as a co-scientist to explore biologically plausible learning rules. The agent handled the empirical heavy lifting, proposing mechanisms and running experiments. We stayed in the loop to steer direction, verify results, and moderate claims. That feels like the right division of labor for where the technology actually is.

This resulted in a new biologically plausible learning algorithm, and the resulting paper was accepted at ALIFE 2026 as an oral presentation.

We are also releasing AutoIllustrate. It generates editable https://t.co/i6fwB6vzQV vector figures instead of uneditable, hallucinated raster images. Real scientists need vectors, not pixels. I am an SVG junkie ;)

Incredible work by Robert Lange, Luca Grillotti, Yutaro Yamada, Rujikorn Charakorn, and the team!

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【採用情報】GTMチームで新たに3つのポジションをオープンしました🐟

Partner Alliances Manager ISV：https://t.co/5Eg2z3iWcs
Partner Alliances Manager SI：https://t.co/Qr4UsKKN41
Customer Success Manager：https://t.co/DpZKWroJYK

・ISV：パートナー製品とのAPI連携、共同販売、マーケット プレイス展開
・SI：SIer、コンサルティングファームとの協業体制づくり、パートナーのイネーブルメント・認定、共同ソリューション開発
・CS：成果に基づくサクセスプランの合意、活用定着の推進、営業と連携した更新／拡大の管理

いずれもチーム初の専任メンバーとして、仕組みをゼロから作るポジションです。日本発のAIプロダクトを世界のお客さまに届ける仕組みづくりに関心をお持ちの方、ぜひご応募ください🚀

[GIGAZINE(ギガジン) @gigazine]

Sakana ChatにAIの記憶を可視化する新機能「My Fish」が登場、覚えている内容や記憶同士のつながりを確認可能に

[田附千絵子 たづけちえこ @ChiekoTazuke]

Sakana AIでResearch Engineerとして活躍している江口航志さんのインタビュー記事です。

視座の高さを持っているからこそ、AI企業では人の次に大事なGPUの管理を厳しい目線でできているのだな、と思います。一緒にお仕事できてとても光栄です！

[yu @uizprg]

育ててるみたいで楽しい🐠
#SakanaAI #AI

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Sakana Chatに新機能を追加。会話で育ったメモリーが、見えるようになりました。

https://t.co/Qg6OOiVK7T

新機能「My Fish」で、覚えていることを一覧に。履歴をタイムラインに。メモリー同士のつながりをマップに。Sakana Chatがあなたについて学んだことを、見てみてください。

Try Chat: https://t.co/stLdPSzzNF 🐟

[Sakana AI @SakanaAILabs]

AIサイエンティストの第3フェーズ：人間と共同発見する「The Agentic Scientist」

ブログ（英語）：https://t.co/7aVDvZd6m2
GitHub：https://t.co/JCCBMvu2P1
論文：https://t.co/4bV76tAByj

Sakana AIは2024年から、その時点での生成AIの能力を測る試みとして、AIだけでどこまで研究を進められるか を探求してきました。The AI Scientist（2024年8月）、v2（2025年3月）、そしてNature掲載（2026年3月）と、成果を報告してきました。今回、第3フェーズとなる「The Agentic Scientist」を公開しました。

近年、CodexやClaude Codeなどのコーディングエージェントは、長時間の開発作業を自力でこなせるようになりました。一方で、研究に必要な手順を踏まずにエージェントに任せると、スコアを少しずつ上げるだけの探索になりやすく、なぜ改善したのかが説明されないまま終わりがちです。

The Agentic Scientistは、既製のコーディングエージェントを複数組み合わせ、課題設定・仮説探索・実験・検証・論文執筆までを進めるための足場（scaffold）です。結果が満たすべき条件を実験前に定め、論文中の主張を一つずつ実験データに対応づけることで、人間がどこを確かめればよいかを明確にします。

当社の研究者がこのシステムを使って行った誤差拡散学習法（ED法）の研究は、国際会議 ALIFE 2026 の口頭発表に採択されました。この研究では、The Agentic Scientistが仮説の提案・実験・論文の取りまとめを担い、人間の研究者が問いと検証の条件を決め、途中の方向づけを行い、結果を確認し、著者として責任を負いました。そのほか、Doc-to-LoRAなど既存研究を発展させる形でも成果が得られています。
私たちは、高度なエージェントを駆使しながら人間とともに発見を目指すCo-Discovery（共同発見）を、これからの科学研究のあり方の一つとして提案します。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Sakana Chatに新機能を追加。会話で育ったメモリーが、見えるようになりました。

https://t.co/Qg6OOiVK7T

新機能「My Fish」で、覚えていることを一覧に。履歴をタイムラインに。メモリー同士のつながりをマップに。Sakana Chatがあなたについて学んだことを、見てみてください。

Try Chat: https://t.co/stLdPSzzNF 🐟

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Sakana AI防衛・インテリジェンス部門の国際政治アナリスト、石井順也が PIVOT に出演しました。

米中首脳会談ではどのような会話がされたのか。そして、AI開発競争はこれからどうなるのかまで、お話ししました。

ぜひご覧ください。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

アイリス株式会社（ @ShoOkiyama ）の医師向けエビデンス検索ツール「Evidence Finder」に、Sakana AIの技術が採用されました。

医師の質問に対し、文献を検索して引用元を明示しながら回答。文献の比較・統合と回答生成の部分を担います。

詳細はこちら
https://t.co/vUGrCtp3df 🐟

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【Account Executive (GTM) 立ち上げメンバー募集】

https://t.co/8VzHB7sl30

Sakana Marlin、Namazu、FuguをはじめとするSakana AIプロダクトを、大企業を中心とした顧客に広げていきます。日本のAI企業が世界で勝つための営業の型をゼロから設計していただきます。

求めるのはエンタープライズ 営業を一気通貫で回してきた経験、エンジニアやリサーチャーと対等に話せる技術理解、そして日本語と英語の両方で市場を切り拓けることなどです。

研究・プロダクト開発拠点と同じ場所から、日本発のAIを世界に届ける営業組織を立ち上げます。この立ち上げに関わりたい方、ぜひご応募ください🐡

[Sakana AI @SakanaAILabs]

ニュースレター「Sakana AI Insider」、登録受付中です🐟

詳細：https://t.co/Vsh6JTEVS6

・プロダクトのリリース情報
・研究開発のアップデート
・Swagプレゼントやイベントの優先案内

先日公開し、多数ご応募いただいたイベントでは購読者の皆様への先行受付を実施しました！

登録はこちら 👇
https://t.co/DLKv12x4RW 🐟

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【受付開始】From World Models to Real-World AI — 日本から拓くAIの新時代

Chief Scientific Advisorとして当社に参画したJürgen Schmidhuber博士を迎えるシンポジウムを、10月26日（月）に東京・一橋講堂で開催します。本日より一般申し込みを開始しました。Schmidhuber博士による基調講演とQ&A、 CEO David Haとの対談、Sakana AI研究者によるショート講演を予定しています。

日時：2026年10月26日（月）15:00〜18:00
会場：一橋講堂（東京・千代田区）
言語：英語（通訳なし）
参加費：無料（事前登録制）

※ 席に限りがありますので、お早めにお申し込みください。

お申し込みはこちら：
https://t.co/5MpudErcCL 🐟

[滋野堤水堂【公式】 @Teisuidou]

🎉 X開設記念企画 🎉

Apple純正 Lightningケーブルを
無料でお譲りします!!

当社で保管していた未使用在庫。
捨てるのはもったいない。
必要な場所で活用していただきたい！

そんな想いから今回の企画をスタートしました。

🎁対象
・学校
・図書館
・公民館
・自治体施設
・福祉施設
など

🎁数量
20個から

📢 応募方法
① @Teisuidou をフォロー
② この投稿をリポスト
③ コメントで「応募希望」と投稿

コメント頂きました後、
ご希望本数等詳細お伺いしますので当社よりDMをお送りします

※応募締切：6月26日　23:59
※応募数が多い場合は抽選とさせていただきます。

「必要とする現場へ、価値を届ける」
この取り組みを広げるため、
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