Sakana AI, 기업용 AI 에이전트 기반 'Sakana Aquarium' 발표… 조직의 판단 기준을 정비하고 승인과 기록까지 관리

도쿄의 AI 기업 Sakana AI는 2026년 10월 23일, 기업용 AI 에이전트 기반 'Sakana Aquarium(사카나 아쿠아리움)'을 발표했습니다. 조직마다 다른 판단 기준과 규칙을 AI가 다룰 수 있는 형태로 정비한 뒤, 그 위에서 AI 에이전트(스스로 일을 진행하는 AI)를 만들고 실행하고 운용하기 위한 구조입니다. 미쓰비시UFJ은행(MUFG Bank), SMBC그룹, 다이와증권그룹과의 협업에서 얻은 경험을 바탕으로 만들었습니다.

Sakana Aquarium이란

Sakana AI는 Sakana Aquarium을 '온톨로지를 기반으로 조직의 의사결정과 그 실행을 지원하는 AI 에이전트 구축·실행·운용 플랫폼'이라고 설명합니다.

기업 안에는 표와 문서, 시스템 데이터, 사내 규칙 등 판단에 쓰이는 정보가 여기저기 흩어져 있습니다. 무엇을 기준으로 어떻게 판단하는지도 조직마다 다릅니다. Sakana Aquarium은 이런 정보와 판단 기준을 한곳에서 정리해, AI 에이전트가 올바른 근거에 따라 움직일 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

이름은 많은 물고기가 하나의 수조에서 잘 정돈된 환경 아래 헤엄치는 모습에 빗댄 것입니다. 한 번 정비한 데이터의 연결과 판단 기준을 여러 에이전트가 재사용할 수 있다는 뜻을 담고 있습니다.

세 가지 기둥

Sakana Aquarium은 다음 세 부분으로 이루어져 있습니다.

• Ontology(온톨로지): 조직의 판단을 뒷받침하는 지식·규칙·데이터를 의미와 상호 관계와 함께 체계화한다. 데이터를 현재 저장소에서 옮길 필요가 없으며, 원본 데이터의 업데이트도 반영된다
• Governance(거버넌스): 데이터, 온톨로지, 에이전트를 통제한다. 접근 권한과 실행 전에 사람이 승인하는 절차를 설정할 수 있으며, 판단 근거부터 실행 결과까지 기록한다. 실행 속도와 정확도, AI 모델 이용 현황도 파악할 수 있다
• Managed Agents(에이전트 실행 기반): 정보 참조, AI의 판단, 함수 실행, 사람의 승인을 작업 흐름(워크플로)으로 작성하기만 하면 에이전트를 실행할 수 있다. 소개 페이지에 따르면 워크플로는 YAML이라는 설정 파일 형식으로 작성한다. 실행 후의 관리도 한꺼번에 처리한다

온톨로지는 원래 '사물의 의미와 관계를 정리한 체계'를 가리키는 말입니다. 데이터 분석 분야에서는 미국 Palantir 등이 기업 데이터를 정리하는 사고방식으로 널리 알려 왔습니다.

금융기관과의 협업이 토대

Sakana AI는 그동안 금융 분야에서 고객 기업과 함께 AI를 실제 업무에 도입해 왔습니다. 미쓰비시UFJ은행과는 융자 업무를 지원하는 'AI 융자 전문가(AI Lending Expert)', SMBC그룹과는 제안서를 자동으로 작성하는 시스템에 함께 힘썼고, 다이와증권그룹과도 공동 개발을 진행하고 있습니다.

이러한 협업에서는 고객 현장에 들어가 개발하는 엔지니어(FDE, Forward Deployed Engineer)가 프로젝트마다 시스템을 만들어 왔습니다. Sakana Aquarium은 그 과정에서 반복적으로 필요했던 부분을 공통 기반으로 묶은 것입니다. 개발에는 Sakana AI의 엔지니어뿐 아니라 Palantir, Snowflake, Microsoft, AWS에서 데이터 기반을 만들어 온 사람들도 참여했다고 합니다.

향후 계획

Sakana AI는 기능을 넓혀 갈 계획이라고 밝혔습니다. 구체적으로는 다음 두 가지 구조를 개발하고 있습니다.

• 운용 과정에서 생긴 수정과 판단을 받아들여 온톨로지와 에이전트를 계속 업데이트하는 구조
• AI 에이전트를 만드는 작업 자체를 AI가 돕는 구조

활용 사례는 앞으로 순차적으로 소개할 예정입니다.

요금과 제공 조건

요금과 누구나 신청할 수 있는 일반 제공 시기는 공개되지 않았습니다. 어떤 AI 모델을 쓰는지, 클라우드 서비스로 쓰는지, 자사 서버에 설치하는지 같은 제공 형태도 발표에서는 밝혀지지 않았습니다. 소개 페이지에는 과제와 업무 조건에 따라 도입 상담을 받는다고 적혀 있어, 현재는 문의부터 시작하는 방식입니다.

CoAI 편집부의 시각

기업에서 AI 에이전트를 본격적으로 쓰려면 AI의 똑똑함뿐 아니라 무엇을 근거로 판단했는지, 누가 승인했는지를 나중에 확인할 수 있어야 합니다. 특히 금융처럼 규제가 엄격한 업계에서는 이 부분이 도입의 걸림돌이 되기 쉽습니다. Sakana Aquarium이 판단 기준의 정리와 승인·기록 관리를 전면에 내세운 것은 일본 대형 금융기관과 실제로 협업해 온 경험을 반영한 것이라고 할 수 있습니다.

한편 요금과 제공 형태, 성능을 보여 주는 사례는 아직 공개되지 않았습니다. 해외에서는 Palantir와 대형 클라우드 기업 등이 비슷한 기반을 제공하고 있어, 일본 기업에 선택할 이유가 될지는 앞으로 공개될 사례로 판단하게 될 것입니다. 검토한다면 자사 데이터를 어디에 둔 채로 쓸 수 있는지, 어떤 AI 모델이 쓰이는지를 상담 단계에서 확인하는 것이 좋겠습니다.

출처

• オントロジーを基盤に、意思決定・実行を支援するAIエージェントプラットフォーム「Sakana Aquarium」(Sakana AI)
• Aquarium — 意思決定支援・実行のためのAIエージェントプラットフォーム(Sakana AI)