Sakana AI 举办第二届 Engineer Open House 2026，详解五大工程职位与 AI 主权布局

2026年10月5日、Sakana AIは昨年に続き2回目となるエンジニア向けOpen Houseを開催しました。昨年はApplied Research Engineerに絞った内容でしたが、今年はApplied Research Engineer / Forward Deployed Engineer / Software Engineer / Solution Engineer / Cybersecurity Engineerの5職種を対象として、各職種で働くメンバーが「何をしているか」「何が面白いか」などを語りました。また、Q&Aセッションには多くの質問が寄せられました。本記事ではイベントの内容をお伝えします。

会社紹介：日本からAI主権をつくる —— David Ha

共同創業者兼CEOであるDavid Haの会社紹介から始まりました。ゴールドマン・サックスのデリバティブ・トレーダーから研究者へ転身し、Googleで「World Models」や「Sketch-RNN」など現代の生成AIの基礎となる研究に携わってきたDavidは、「キャリアチェンジを考えている皆さんと同じで、私もキャリアを変えた一人です」と来場者に語りかけました。

会社紹介を行う共同創業者兼CEOのDavid Ha

社名の「Sakana AI」には、絵本『スイミー』に着想を得た思想が込められています。知性とは一匹の魚ではなく、群れ全体の「集合知」である。他と同じ方向に泳ぐのではなく自分たちの方向を見出し世界に挑む——このアイデンティティがSakana AIの根底にあります。

Davidが見据えるのは「日本から世界と戦えるAI企業をつくること」です。海外製のオープンソースモデルには開発国の政治的・文化的バイアスが含まれ、日本の政治や文化に関する質問に誤答したり回答を拒否したりする課題があります。
そこでSakana AIは事前学習（Pre-training）、事後学習（Post-training）、オーケストレーション（Orchestration）の3層で「AI主権」の確立を進めています。事前学習では日本独自のエージェント・ネイティブLLMをスクラッチから開発し、事後学習ではSakana AIが開発した「Namazu」によって海外モデルを日本の文化・習慣に適応させ、オーケストレーションでは地政学リスク等で海外モデルが使えなくなる事態に備え、複数モデルを賢く切り替える「Fugu」を展開しています。

直近半年でSakana Chat, Sakana Marlin, Sakana Fugu, Sakana Translateとプロダクトポートフォリオを一気に拡充しました。Sakana AIは今後、「エンタープライズ事業」「政府・防衛向け事業」「プロダクト事業」を柱に、日本発のグローバルAI企業として成長を加速させていく、とDavidは語りました。

部門紹介：4つの部門が、いま何をしているか

部門紹介パートでは、Applied Team（金融領域／防衛領域）、Product Team、GTM Teamについて、各チームのマネージャーが説明しました。

Applied Team（金融領域） —— 中川貴徳

Appliedチームで金融領域をリードする中川は、MUFG、大和証券グループ、SMBCグループといった大手金融機関と、経営層から現場までを巻き込んでAIソリューションを提供していると説明しました。

これまでSakana AIが得意としてきたのは議事録作成やコールセンターのような「オペレーション」領域ではなく、抽象度が高く、総合判断を要する「意思決定支援」の領域です。中期経営計画の策定、マクロ環境分析、M&A提案、高度な与信判断など、数百・数千のデータソースを統合し、数億円規模以上のインパクトやリスクを伴う判断を支えます。市場にまだソリューションが存在しない領域だからこそ、差別化の源泉になる、と中川は語りました。

そのため、チームには元投資銀行のバンカーや元戦略コンサルのアナリストといったドメインエキスパートが在籍し、エンジニアと一緒にソリューションをつくっています。また、ソリューション事業には単体でのスケーラビリティがないため、Forward Deployed Engineerが顧客先で解いた課題やアセットをプラットフォームへ還流させ、次の案件やプロダクトに活かすサイクルを回していると説明しました。直近ではサイバーセキュリティや製造業など、テーマは金融以外にも広がり始めているとのことです。

Product Team —— 大村壮太

Head of Productの大村は、半年前にSakana Chatをリリースして以降、Sakana Chat, Sakana Marlin, Sakana Fugu, Sakana Translate, Sakana Namazuと、半年で多くのプロダクトを出してきたと説明しました。Appliedチームが大手顧客との案件で得た成果からユースケースを抽出してプロダクト化する一方、Researchからアイデアの種をもらうことも多く、両者と密接に連携しています。

チームはプロダクト単位で編成され、コンシューマー（Sakana Chat、Sakana Translate）、エンタープライズ（Sakana Marlin）のそれぞれにビジネスリードとテックリードを置き、その下に各職種のメンバーが入る体制です。メンバーは20名強で、日本・インド・中国など多国籍。SWE、PM、ARE、デザイナー、セールス、マーケティングと、プロダクトをつくって売るために必要な職種が揃っており、チームは拡大中であると話しました。

GTM Team —— 柿島英和

柿島はAWS Japanの立ち上げ、SORACOMの創業メンバー、Skydio日本法人代表を経て、Sakana AIでGTM部門を立ち上げました。GTMチームは2026年9月に立ち上がったばかりで、Account Executive 3名、Forward Deployed Engineer数名と、今まさにチームをつくっている段階だと話しました。

GTMのFDEは、商用プロダクトを顧客のシステムと業務に「深く刺す」役割です。問い合わせをくれた顧客自身も「どう実装していいかわからない」ことが多いため、AEと一緒に課題を探索し、まず動くものを見せ、インテグレーションまで支援します。そこで得た顧客の声をProductやResearchに戻していきます。

Applied Team（防衛領域） —— 沢田恭兵

Applied Research Engineerでエンジニアリングマネージャーも務める沢田が防衛事業について説明しました。

強調したのは、自国でモデルを持つ「主権AI（Sovereign AI）」から、必要なときに必要なAIにアクセスできる「AI主権（AI Sovereignty）」という考え方です。複数のモデルを評価・選択・統合運用し、あるモデルが使えなくなっても別のモデルに切り替えられる。このルーティング技術こそが安全保障の文脈で重要になるという見方は、フロンティアAIを「単一の技術ではなくエコシステム」と捉えるSakana AIの思想と直結しています。

具体的な取り組みとして、防衛省情報本部との「総合分析業務に必要なAI機能の調査・実証」、および防衛装備庁防衛イノベーション科学技術研究所との委託研究を紹介しました。

職種紹介：メンバーが語るエンジニア職種

ここからは、各職種で働くメンバー自身による職種紹介です。Sakana AIではForward Deployed EngineerやSoftware Engineerなど、エンジニア職種だけでも多くのポジションがオープンしています。

Applied Research Engineer：リサーチのバックグラウンドを持つ人が多く、プロジェクトの中でソリューションの核となる技術的に難しい部分にチャレンジする。
Forward Deployed Engineer：顧客の業務を理解し、ドメインモデル（業務の概念やルールを整理した設計）をつくり、AREと一緒にソリューションを組み立てて精度改善を進める。そのため、AIの能力も求められる。また、プラットフォームを使い、プラットフォーム自体を磨いていくのもミッション。
Software Engineer：汎用的で堅牢なAIプロダクト・プラットフォームを、優れたUI/UXも含めて構築し、継続的に進化させる
Solution Engineer：AREやFDEがつくったソリューションを、顧客のシステムの中で動くように導入し、業務で使えるようにする。
Cybersecurity Engineer：システム開発プロセスのシフトレフト、データ保護に関する要件定義・設計・実装、脆弱性診断等の技術的なリスク評価、システムの脆弱性管理などを推進する

各職として働くメンバーがそれぞれの役割の中でのおもしろさ、やりがいなどについて語りました。

Applied Team（金融領域） / Applied Research Engineer —— 村上直輝

「自分の案件がSakana AIの成長にも、お客さんの会社の成長にも直結している。それをオーナーシップを持って進められるのが面白い」と語る

村上はKaggle Competitions Grandmasterで、人工知能オリンピック日本委員会の理事も務めています。Sakana AIでは金融機関向けの営業支援プロジェクトを担当しています。顧客の課題をAIでどう解くかを整理し、実装まで自分で行います。「働き方はFDEに近づいている」と話し、週2〜3日は顧客のオフィスに出向き、そこでしか触れない実データで開発を進めています。

業務の面白さとして、多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーからの学びが多いこと、そして規模の大きい案件にオーナーシップを持って関われること、という2点を挙げました。

Applied Team（金融領域） / Applied Research Engineer —— 太田真人

『現場で活用するためのAIエージェント実践入門』の共著者でもある太田は、MUFGとの融資AIエキスパート開発をリードしてきました。「AREと言いつつ、最近はFDEの仕事もたくさんしていて、自分がどっちなのかわからなくなってきている」と笑いつつ、Sakana AIで大事なのは職種の枠に収まりすぎないことだと話しました。

「会社の方針は変わり続けます。そのたびに全力で適応して、やれることをひたすらやる。」と語る

金融チームの特徴は、1つのプロジェクトにBiz、Software Engineer、Applied Research Engineer、FDEを含めて10人ほどをアサインすること。一般的な3〜4人体制より大きく、プロジェクトごとに「小さな会社」のようなカルチャーが生まれると話しました。研究論文を追いながら、それを顧客の業務課題にどう適用できるか考えるのがApplied Researchの醍醐味だと語りました。

Product Team / Applied Research Engineer —— Kriti Agarwal

IIT Bombay卒業後、AIスタートアップでプロダクト開発チームを率いたKritiは、2026年6月にProductチームのAREとして入社しました。「AREは会社によってProduct EngineerやSolution Engineerとも呼ばれる役割」と前置きし、エージェントのハーネスやメモリといった、LLMを「テキストを出力するだけのもの」から「実際に仕事をするシステム」に変える部分を開発しています。

Productチームで活躍するのはどんな人か。Kritiは4つ挙げました。

Ships fast：1か月磨くより、今週ユーザーに届けることを選ぶ人
Turns research into product：論文を読んで「これがプロダクトになったら」と想像できる人
Starts from the user’s problem：AIは手段であって目的ではないと考える人
Owns it end to end：アイデアからローンチ、その後まで自分ごととして持てる人

Applied Team（Platform） / Software Engineer —— 岩井龍之介

メルカリでKubernetes上のCI/CD基盤、CloudbaseでクラウドセキュリティSaaSの開発を経て、2025年10月に入社した岩井は、Platformチームのリードを務めています。各案件で見つかった共通課題や使える技術をプラットフォーム化し、社内に展開するのがミッションです。
具体的には、顧客データを統合してエージェントが検索できる検索基盤、数時間に及ぶ長時間実行を支えるランタイム、エージェントが業務ナレッジを蓄積する長期記憶のためのナレッジベースなどです。

岩井が面白いと感じているのは、エージェント時代のアーキテクチャをゼロから考えられること。「これまでは長くても5分で終わるトランザクションを大量にさばくのが主でしたが、LLMの登場でジョブベースの長時間タスクが増えた。データ構造も変わるし、長期記憶のようなエージェント特有のモジュールも必要になる。『エージェント時代の最適なアーキテクチャとは何か』を考えてプラットフォームに落とすのが面白い」と語りました。

Platformチームはドキュメントは英語、会話は英語と日本語を混ぜて働いており、海外のトップ企業出身のメンバーも多く在籍しています。「自分ももともと英語が得意ではなかったが、話す機会があるので練習になっている」と話しました。

Applied Team（防衛領域） / Software Engineer —— 高橋賢

LINEヤフーでYahoo!フリマのバックエンド開発と生成AI機能のテックリードを務め、Sakana AIに入社した高橋は、現在、防衛・インテリジェンス領域のSoftware Engineer兼スクラムマスターを担当しています。
「フルスタックに設計・開発し、技術的な実現性や非機能要件も含めて少数精鋭で安定したシステムを構築することを目指しています。顧客先を訪問して業務ヒアリングやソリューション提示も行います」と語りました。

toCサービスから防衛という大きなキャリアチェンジでしたが、面白さは3つあると語りました。

ドメイン：国防・安全保障という巨大で重要であり、大きなインパクトを出すことができる領域
人：エンジニアはKaggle Grandmaster、Ph.D.、GAFAM出身など。ビジネス側は現役予備自衛官や元省庁勤務のドメインエキスパートなど。定期的な勉強会でドメイン知識をキャッチアップしている。
技術：Webアプリにとどまらず、指揮統制に必要なネットワークやドローン、インテリジェンス分析のためのデータ統合、それらを繋ぐ大規模アーキテクチャまで、情報統制の厳しいドメインの中でどう繋ぐかを考える。

Applied Team（金融領域） / Solution Engineer —— 桐生宜昭

桐生は、AWS JapanでCloud Support EngineerとTechnical Account Managerを経験し、2026年7月に入社しました。融資AIエキスパートシステムの導入に向けたエンタープライズ版のデリバリー（要件定義、設計、Kubernetes/CI/CDなどのインフラ構築）を担当しています。

Solution Engineerの役割を、桐生は3つのキーワードで説明しました。

つなぐ：AREとSWEがつくったAIアプリケーションを、顧客の既存システム・インフラ・クラウドに統合する
守る：立ち上げたシステムの信頼性を保ち、たとえば全行員が使えるレベルまでスケーリングさせ、それを担保する
届ける：PoCで終わらせず、ちゃんと動かして、動かし続けて、価値を出すところまでやる

「ベンチャーでもPoCで終わるプロジェクトはたくさんあります。Sakana AIの一番の違い、Solution Engineerの一番の役割は『届ける』ことです」と語りました。

Cybersecurity Engineer —— 吉川允樹

吉川は攻撃側（脆弱性診断、ペネトレーションテスト）から守る側（SOC、インシデントレスポンス、脅威インテリジェンス）まで一貫してセキュリティ畑を歩んできました。「エンジニアだが、やっていることはエンジニアだけでも、サイバーだけでもない」と語るとおり、業務は多岐にわたります。

全社・顧客・プロダクトのセキュリティガバナンス：金融のFISC安全対策基準、防衛のISMAPや防衛産業サイバーセキュリティ基準、NIST SP 800-171、SOC 2など、各案件の要件にビジネスチームやエンジニアと伴走
自社プロダクト・顧客プロジェクトのクラウド環境・開発基盤のセキュリティ強化、監視体制の構築
コーポレートセキュリティ／IT：ID・デバイス・ネットワークのポリシー最適化から、オフィス移転時のネットワーク構築まで「物理層からアプリケーション層まで全部」
顧客のサイバーセキュリティ案件の開発・デリバリー

面白さは、金融・プロダクト・防衛という幅広い分野に携われること、しがらみなく最適なセキュリティ製品を選んでコスト投下を判断できること。そして「AREやSWEではないが、セキュリティ側もLLMをガンガン回せる点も嬉しい」と語りました。

Q&Aセッション

当日は多くの質問が寄せられました。お答えしたものをテーマ別に整理してご紹介します。

働き方・求める人物像

Q. エンジニアは一人何案件を担当しますか？

A. 基本は一人一案件です。100%の力で一つのプロジェクトに成果を出してほしいと考えています。腕に自信がある、もっとやりたい、という方は2案件以上に関わることも可能です。

Q. 英語は必要ですか？

A. 必須ではないですが、できると面白い機会がたくさんあります。たとえば、Platformチームには海外のトップ企業出身のエンジニアが多く、Researchチームは英語が原則共通言語です。海外の案件も取りに行っているので、英語ができることは大きなプラスになります。

Q. さまざまな業界から来ている方が多いようですが、AI開発の経験がなくても応募できますか？

A. 応募可能です。ただし、応募者の比較の中でAI開発経験のある方とない方がいた場合、そのギャップを埋められるかは選考で見させていただきます。ビジネス側ではAIやシステム開発の経験がない方も採用しています。

Q. 業務でAIを使った開発はしていますが、AIを作る・組み込む開発はしていません。それでも採用対象ですか？

A. ロールによります。すべてのSWEがAIを組み込む開発をしているわけでもないので一概には言えませんが、可能性は誰にでもあります。

Q. 福利厚生はどんなものがありますか？

A. スタートアップですが、基本的なものは揃っています。ビッグテックから転職してきたメンバーもその点には満足して入社しているので、ご安心ください。

Q. 防衛や金融は情報漏洩のリスクが大きく、攻撃側が有利な領域だと思います。メガバンクや国にはどのように説明しているのですか？

A. 防衛や金融では、500〜600項目に及ぶチェックリストを相手に、非常に堅牢なシステムをつくることが求められます。私たちはPoCで終わらせず、エンタープライズで最も高機密なレベルのシステムに対応することをポリシーにしています。加えて、Fugu Cyberをはじめ、サイバーセキュリティ自体をソリューション・プロダクトとして事業化し始めており、プロアクティブに情報収集しながらチームとして対応しています。

Q. Researchチームとはどのような関わりがありますか？

A. Researchチームは、私たちの技術とプロダクトを支える基盤技術を開発しています。たとえばFuguはResearchチームが開発し、Productチームが大規模にデプロイし、Appliedチームも使っています。NamazuもResearch発で、今は全社で使われています。AB-MCTSはSakana Marlinに搭載されました。Researchチームはプロダクトに載せられ、エンタープライズで使える技術を届けることに強くフォーカスしています。Research、Applied、Productの3チームは、3匹の魚のように一つのサイクルとして動いています。

事業・会社

Q. 今後エンジニア採用はどれくらい拡大していく予定ですか？

A. 正確な人数は申し上げられませんが、少なくとも今の2倍以上に拡大することを考えています。

Q. 今後、海外展開や海外拠点を設立するプランはありますか？

A. プロダクトはすでにグローバルにGTMを行っているので、海外展開はしていると言えます。シリーズBでは海外の金融機関からも出資を受けており、日本の金融機関と同様のソリューションを海外の顧客に提供する協議も進めています。拠点については具体的なプランをお話しできる段階ではありませんが、進捗に応じて拡大していくものとご理解ください。

Q. 相対的にフロンティアラボより計算資源が少ない中で、事前学習・事後学習のレイヤーでどう競争していくのですか？

A. 計算資源の差はありますが、GPUの確保は進んでいます。そのため、現在は事前学習を手がける良い時期だと考えています。今後は大規模モデルの事前学習を手がけ、その規模をさらに拡大していく計画です。

採用情報

Sakana AIは、世界最先端のAI技術を日本が直面する最も困難で重要な課題の解決のために実装していくことを目指しています。今回のOpen Houseで、5つのエンジニア職種それぞれの現場のリアルと、そこで働くメンバーの熱量が少しでも伝わっていれば幸いです。

ご紹介した職種はいずれも積極採用中です。「どの職種が合うかわからない」という方も、まずはカジュアル面談でお話ししましょう。

Applied Team 募集中のポジションはこちら：https://sakana.ai/applied-careers
Product / GTM 募集中のポジションはこちら：https://sakana.ai/careers/
カジュアル面談のお申し込みはこちら：https://forms.gle/CWy8KSyfSr57Yiu59

イベントに参加した社員の集合写真