国産AI「Sarashina」が無料公開　6モデルを用途別に試せる

国産AIを申し込みなしで試せる

SB Intuitionsは10月13日、国産生成AI「Sarashina」を使える「Sarashinaサービス」の無償ベータ版を一般公開しました。Googleアカウントでログインすれば、事前申し込みなしでチャット機能とAPI機能を利用できます。開発者だけでなく、生成AIを試したい個人も対象です。

事前の申し込みなしで利用が可能です。

出典：SB Intuitions公式発表

無料で触れる国産AIは以前からありましたが、今回は文章生成だけでなく、検索用の埋め込み、検索結果の並べ替え、安全性判定、翻訳まで一つの入口にそろえた点が特徴です。企業がAIを業務へ組み込むときは、チャットの答えが自然かだけでは足りません。社内文書を探せるか、不適切な入力を止められるか、英語資料を読める形にできるかまで別々の部品が必要です。Sarashinaサービスは、その部品を同じブランド内で比較するための試験場になっています。

6モデルは仕事ごとに役割が違う

APIで選べるのは6モデルです。文章生成と対話を担う「Sarashina3 mini」、単純な処理を大量かつ高速にこなす「Sarashina3 nano」、RAGなどの文書検索に使う「Sarashina3 embedding」、検索候補を関連度で並べ直す「Sarashina3 rerank」、入力テキストの安全性を判定する「Sarashina3 guard」、日英・英日翻訳の「Sarashina3 translate」が用意されました。チャット画面では、AIとの対話によるウェブ検索や文章作成、日英・英日翻訳を体験できます。

役割が分かれているため、万能モデルを一度試して終えるより、実際の業務を小さく分けて評価できます。たとえば社内FAQなら、embeddingで候補を探し、rerankで順番を整え、miniで回答文を作る流れです。安全性判定をguardへ分ければ、生成モデルのプロンプトだけに禁止事項を背負わせずに済みます。発表側が今この形で無料公開した背景には、企業の関心がチャット体験から、自社システムへAIを組み込む段階へ移ったことがあります。

翻訳は自然さと正確さを分けて測る

背景資料として、SB Intuitionsは7月にSarashina3 translateの評価結果を公開しています。WMT2024の997文を使った比較では、LLMによるペアワイズ評価でGoogle翻訳とplamo-2-translateに勝ち越した一方、文字列一致を見るBLEUやchrFではGoogleを下回りました。人手評価も英日ではSarashina3が236対213、日英ではGoogleが214対199で優勢と、方向によって結果が分かれています。

英日翻訳ではSarashina3 translateが236対213でGoogleを上回りました。

出典：SB Intuitions TECH BLOG

この差から、編集部は翻訳を一つの総合点で選ばないほうがよいとみます。海外ニュースの下読みでは自然さ、契約書や仕様書では原文との対応、顧客向け文章では文体の維持が優先されるからです。自社でよく使う文章を英日・日英それぞれ10件ほど用意し、固有名詞の誤り、意味の抜け、手直し時間を記録すると、公開ベンチマークだけでは分からない相性が見えてきます。

無料でも業務データはすぐ入れない

無償ベータ版にはレート制限がありますが、一定時間あたりの具体的なリクエスト数は発表資料で確認できません。終了時期も未定です。また、AIモデルとサービスの品質改善を目的に、利用データを活用する場合があると明記されています。個人情報、未発表の製品情報、顧客の問い合わせ履歴をそのまま投入するのではなく、まず公開済み資料か架空データで試すのが安全です。

企業で比較するなら、同じ20〜30件のテストセットを固定します。文章生成は事実誤りと修正時間、検索は正解文書が上位に出た割合、guardは危険入力の見逃しと通常入力の誤検知、翻訳は用語と意味の保持を記録します。担当者の好みだけで決めず、導入後も再確認できる基準を残すためです。APIの詳細な上限、商用利用時の条件、入力データの保存期間は今回の発表だけでは未確認なので、本番接続前にサービス内の利用規約とプライバシーポリシーを確認する必要があります。

国産AIの選択肢を実データで比べる入口になる

Sarashina3 miniとnanoは6月からソフトバンクのクラウドサービスで商用API提供されていました。今回変わったのは、契約を前提にした評価ではなく、一般利用者が無料で入口へ立てることです。チャットだけでなく、検索や安全判定を含む部品まで試せるため、日本語に強い国産AIを採用候補へ入れる会社は、海外の汎用モデルとの比較を自社データに近い条件で始められます。

ただし、無償ベータの使いやすさが、そのまま本番運用の費用や安定性を保証するわけではありません。正式版の価格、保証される処理量、障害時の支援、データ保存条件が大きく変われば、無料で試しやすいという優位性は導入判断まで続かないでしょう。今できるのは、業務を一つに絞り、公開済みデータで比較表を作ることです。正式条件が出たときに品質と費用をすぐ照合できる会社ほど、国産AIを雰囲気ではなく実務で選べます。