AIが自らを改良する時代へ｜Sakana新ラボ始動

Sakana AIが2026年6月5日、AIの開発プロセスそのものを設計し直す専任研究グループ「RSI Lab」の始動を発表した。RSIとは再帰的自己改善（Recursive Self-Improvement）の略で、AIが自らの土台となるアーキテクチャのコードを自分で書き、性能を測り、検証して改良し続ける循環を指す。

同社はこれを夢物語ではなく解くべき工学の問題として引き受けると明言し、東京本社で専任の研究・エンジニアリングチームを立ち上げる。

本日、私たちは、AIの開発プロセスそのものを設計し直すことを担う専任の研究グループ「 Sakana AI RSI Lab 」の始動を発表します。

ゼロからの出発ではない。エージェント用途のために設計したモデルが研究を自動で行うAIを生み、そのAIがさらに優れたモデルを生み出すという循環を、同社は2年がかりで段階的に組み上げてきた。

RSI Labの土台には、Sakana AIがこの2年で公開してきた具体的な成果がある。いずれも「計算資源の量ではなくアイデアで進歩する」という創業以来の姿勢を体現している。

• Darwin Gödel Machine（2025年、ブリティッシュ・コロンビア大学と共同）：自らのコードを書き換えるエージェントを変異・選択で系統樹のように増やす。実際のソフトウェア不具合の修正能力を測る標準ベンチマーク「SWE-bench」で、出発点の性能を自動で2倍以上、絶対値30ポイント引き上げた。
• ShinkaEvolve（2025年）：答えにたどり着くまでの試行回数の少なさ（サンプル効率）を高めたオープンソースの枠組み。適応的サンプリングと新規性フィルタリングにより、わずか150回の試行で複雑な最適化問題を解いた。複数の専門家モデルに処理を振り分けるMixture-of-Experts構造で、振り分けの偏りを抑える新しい損失関数まで自ら考え出した。
• ALE-Agent（2025年）：競技プログラミング大会「AtCoder Heuristic Contest 058」で、804名の人間の参加者を抑えて1位を獲得した最適化エージェント。
• The AI Scientist（2024〜2026年）：着想から実験・論文執筆・査読までを自動でこなすシステム。この研究は2026年3月26日にNature誌へ掲載された。

ShinkaEvolveは、しらみつぶしの探索では手に負えない問題を、わずか150回の試行で解きました。