2026.10.31

国産AI「Sarashina」に、初めての「考えるモデル」。答える前に考えてから答え、考えの深さを3段階で選べる。無料の試験版のサービスでAPIとして使える

キラ

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・ソフトバンクのグループのSB Intuitionsが2026年10月29日、国産のAI「Sarashina3.2 mini thinking」を発表した。Sarashinaのシリーズで初めての「考えるモデル」で、答える前に、問いを分析し、いくつかの答えの候補を比べてから答える

・考えの深さを「low」「medium」「high」の3段階で選べる。プログラム作り、Web検索をしながらの回答、決まった形でのデータの書き出し、道具を使うお客様の対応などが得意になった

・2026年10月13日に始まった無料の試験版の「Sarashinaサービス」で、APIとして使える。一方で、日本の文化についての問題などは、前のモデルより点数が下がったと、自ら明かしている

SB Intuitionsは2026年10月29日、Sarashina3.2 mini thinkingを発表しました。

Sarashinaは、SB Intuitionsが一から作っている、日本語に強い国産のAIです。これまでのSarashina3 miniは、問いを受けてすぐに答える形でした。今回のモデルは、答える前に考える時間を取ることで、より難しい仕事をこなせるようにしたものです。

この記事では、SB Intuitionsの発表で分かったことを整理したうえで、ふだんの仕事がどう変わるのかを考えます。

答える前に考える。深さは3段階

まずは、モデルの特徴です。

SB Intuitionsの発表によると、次のとおりです。

・問いを分析し、いくつかの仮説から答えの候補を挙げ、見直してから、最終の答えを出す

・考えの深さを「low」「medium」「high」の3段階で選べる。急ぎの問いは浅く速く、難しい問いは深く、と使い分けられる

・長い文章を扱う力と、AIエージェントとして動く力を伸ばすため、学習のデータを増やした

・Web検索の力と、安全性を高める学習を新しく取り入れた

得意になったこと

次に、使い道の例です。

使い道	中身
プログラム作り	考えてから書くことで、コードを作る力が上がった
Web検索をしながらの回答	質問に応じて検索し、出典をもとに答える。危険な内容は避ける
決まった形での書き出し	考える過程と最終の答えを分け、指定した形（JSONや表）だけを正確に出す
お客様の対応	ネットのお店を題材に、注文の照会や取り消しの処理を、決まりを守りながら道具を使って進める

複数の試験で、国立情報学研究所や海外の同じくらいの規模のモデルと同じか、それ以上の点数を出したとしています。とくにAIエージェントとしての力と、会話の中での安全性を測る試験では、比べたモデルの中で最も高い点数だったとしています。

苦手なところも明かしている

ここで、課題を見ておきます。

SB Intuitionsは、次の点を自ら明かしています。

・日本の文化や習慣、歴史、法律などについての問題（JamC-QA）は、前のSarashina3 miniより点数が下がった

・理系の難しい問題や、何度もやり取りする会話では、海外の一部のモデルに及ばなかった

・AIにプログラム作りを任せる使い方に向けた学習は、まだ十分にできていない

仕事はどう変わるか：国産のAIも「考えてから答える」段階に入る

ここからは、公式の情報をもとにした僕の見方です。

今回のモデルで変わるのは、国産のAIの「使い道の広さ」だと考えています。

これまで、国産のAIは、日本語の文章づくりや要約が主な使い道でした。考えるモデルになったことで、検索して調べる、決まった形でデータをまとめる、道具を使ってお客様の手続きを進める、といった、AIエージェントとしての仕事も任せやすくなります。苦手なところを数字で明かしている点も、使う側には判断しやすい材料です。

国産のAIでは、PFNのPLaMo 3.1 PrimeもDeep Researchを加えたばかりで、国産のAIの競争が「調べて、考えて、動く」方向に進んでいます。

ネットのお店を開いている個人事業主にとっても、注文の問い合わせへの対応のような仕事を、国産のAIで試せる道が広がりそうです。

あわせて、知っておきたいこともあります。

・Sarashinaサービスは、まだ無料の試験版。正式版の料金や条件は、発表に書かれていない

・使うには、APIを呼び出す開発の作業が要る

・日本の文化や法律についての問いは、前のモデルより点数が下がっている。そうした答えは、出典で確かめる