Sakana AI เปิดตัว "Sakana Aquarium" แพลตฟอร์มเอเจนต์ AI สำหรับองค์กร จัดระเบียบเกณฑ์การตัดสินใจขององค์กร และบริหารตั้งแต่การอนุมัติถึงการบันทึก

Sakana AI บริษัท AI จากโตเกียว ประกาศเปิดตัว "Sakana Aquarium" แพลตฟอร์มเอเจนต์ AI สำหรับองค์กร เมื่อวันที่ 23 ตุลาคม 2026 แพลตฟอร์มนี้จัดระเบียบเกณฑ์การตัดสินใจและกฎที่แตกต่างกันในแต่ละองค์กรให้อยู่ในรูปแบบที่ AI ใช้งานได้ แล้วจึงใช้เป็นฐานในการสร้าง รัน และดำเนินงานเอเจนต์ AI (AI ที่ดำเนินงานได้ด้วยตัวเอง) แพลตฟอร์มนี้สร้างขึ้นจากประสบการณ์ที่ได้จากการทำงานร่วมกับ MUFG Bank, SMBC Group และ Daiwa Securities Group

Sakana Aquarium คืออะไร

Sakana AI อธิบายว่า Sakana Aquarium คือ "แพลตฟอร์มสำหรับสร้าง รัน และดำเนินงานเอเจนต์ AI ที่ใช้ออนโทโลยีเป็นฐาน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กรและการนำการตัดสินใจนั้นไปปฏิบัติ"

ภายในองค์กร ข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจกระจัดกระจายอยู่หลายที่ ทั้งตาราง เอกสาร ข้อมูลในระบบ และกฎภายในองค์กร การจะตัดสินใจโดยอิงเกณฑ์ใดและอย่างไรก็แตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร Sakana Aquarium ตั้งเป้าจัดระเบียบข้อมูลและเกณฑ์การตัดสินใจเหล่านี้ไว้ในที่เดียว เพื่อให้เอเจนต์ AI ทำงานโดยอิงหลักฐานที่ถูกต้อง

ชื่อนี้เปรียบกับภาพปลาจำนวนมากที่ว่ายอยู่ในตู้ปลาใบเดียวภายใต้สภาพแวดล้อมที่จัดไว้อย่างดี สื่อถึงการที่ความเชื่อมโยงของข้อมูลและเกณฑ์การตัดสินใจที่จัดระเบียบไว้ครั้งหนึ่ง สามารถนำไปใช้ซ้ำกับเอเจนต์หลายตัวได้

สามเสาหลัก

Sakana Aquarium ประกอบด้วย 3 ส่วนดังนี้

• Ontology (ออนโทโลยี): จัดระบบความรู้ กฎ และข้อมูลที่รองรับการตัดสินใจขององค์กร พร้อมความหมายและความสัมพันธ์ระหว่างกัน โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลออกจากที่จัดเก็บเดิม และการอัปเดตข้อมูลต้นทางก็สะท้อนเข้ามาด้วย
• Governance (ธรรมาภิบาล): ควบคุมข้อมูล ออนโทโลยี และเอเจนต์ กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงและขั้นตอนให้มนุษย์อนุมัติก่อนการดำเนินการได้ และบันทึกตั้งแต่หลักฐานการตัดสินใจไปจนถึงผลการดำเนินการ อีกทั้งยังติดตามความเร็วและความแม่นยำของการดำเนินการ รวมถึงสถานะการใช้โมเดล AI ได้
• Managed Agents (แพลตฟอร์มรันเอเจนต์): เพียงเขียนการค้นหาข้อมูล การตัดสินใจของ AI การเรียกใช้ฟังก์ชัน และการอนุมัติของมนุษย์เป็นลำดับขั้นตอนงาน (เวิร์กโฟลว์) ก็รันเอเจนต์ได้ ตามหน้าแนะนำ เวิร์กโฟลว์เขียนด้วย YAML ซึ่งเป็นรูปแบบไฟล์การตั้งค่า และการบริหารจัดการหลังรันก็ทำได้แบบรวมศูนย์

ออนโทโลยีเดิมเป็นคำที่หมายถึง "ระบบที่จัดระเบียบความหมายและความสัมพันธ์ของสิ่งต่าง ๆ" ในวงการวิเคราะห์ข้อมูล บริษัทอย่าง Palantir ของสหรัฐฯ ได้เผยแพร่แนวคิดนี้ในฐานะวิธีจัดระเบียบข้อมูลขององค์กร

รากฐานจากการทำงานร่วมกับสถาบันการเงิน

ที่ผ่านมา Sakana AI ได้ทำงานร่วมกับบริษัทลูกค้าในภาคการเงินเพื่อนำ AI เข้าไปใช้ในงานจริง ร่วมกับ MUFG Bank พัฒนา "AI Lending Expert" ที่สนับสนุนงานด้านสินเชื่อ ร่วมกับ SMBC Group พัฒนาระบบที่สร้างเอกสารข้อเสนอโดยอัตโนมัติ และยังพัฒนาร่วมกับ Daiwa Securities Group ด้วย

ในการทำงานเหล่านี้ วิศวกรที่ลงไปพัฒนาที่หน้างานของลูกค้า (FDE, Forward Deployed Engineer) ได้สร้างระบบขึ้นสำหรับแต่ละโครงการ Sakana Aquarium รวบรวมส่วนที่ต้องใช้ซ้ำหลายครั้งในกระบวนการดังกล่าวมาเป็นแพลตฟอร์มร่วม บริษัทระบุว่า นอกจากวิศวกรของ Sakana AI แล้ว ยังมีผู้ที่เคยสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่ Palantir, Snowflake, Microsoft และ AWS เข้าร่วมพัฒนาด้วย

แผนในอนาคต

Sakana AI ระบุว่าจะขยายฟีเจอร์ต่อไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กำลังพัฒนากลไก 2 อย่างต่อไปนี้

• กลไกที่นำการแก้ไขและการตัดสินใจที่เกิดขึ้นระหว่างการดำเนินงานมาอัปเดตออนโทโลยีและเอเจนต์อย่างต่อเนื่อง
• กลไกที่ให้ AI ช่วยในงานสร้างเอเจนต์ AI เอง

ตัวอย่างการใช้งานจะทยอยแนะนำในอนาคต

ราคาและเงื่อนไขการให้บริการ

ยังไม่มีการเปิดเผยราคาและช่วงเวลาที่จะเปิดให้บริการทั่วไปซึ่งใครก็สมัครได้ รูปแบบการให้บริการ เช่น ใช้โมเดล AI ใด ให้บริการเป็นบริการคลาวด์หรือติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง ก็ไม่ได้ระบุในประกาศ หน้าแนะนำเขียนไว้ว่าเปิดรับคำปรึกษาเรื่องการนำไปใช้ตามปัญหาและเงื่อนไขของงาน ขณะนี้จึงต้องเริ่มจากการติดต่อสอบถาม

มุมมองของกองบรรณาธิการ CoAI

การจะใช้เอเจนต์ AI ในองค์กรอย่างจริงจัง ไม่ได้ต้องการแค่ความฉลาดของ AI แต่การตรวจสอบย้อนหลังได้ว่า AI ตัดสินใจโดยอิงหลักฐานใด และใครเป็นผู้อนุมัติ เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวดอย่างการเงิน เรื่องนี้มักเป็นอุปสรรคในการนำไปใช้ การที่ Sakana Aquarium ชูการจัดระเบียบเกณฑ์การตัดสินใจ และการบริหารการอนุมัติและการบันทึกเป็นจุดเด่น อาจกล่าวได้ว่าสะท้อนประสบการณ์จริงจากการทำงานร่วมกับสถาบันการเงินรายใหญ่ของญี่ปุ่น

ในทางกลับกัน ราคา รูปแบบการให้บริการ และตัวอย่างที่แสดงประสิทธิภาพยังไม่มีการเปิดเผย ในต่างประเทศ Palantir และผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่มีแพลตฟอร์มลักษณะเดียวกันอยู่แล้ว การจะเป็นเหตุผลให้องค์กรในญี่ปุ่นเลือกใช้หรือไม่ จึงต้องตัดสินจากตัวอย่างที่จะเปิดเผยต่อไป หากกำลังพิจารณา ควรตรวจสอบตั้งแต่ขั้นตอนปรึกษาว่าสามารถใช้งานโดยเก็บข้อมูลขององค์กรไว้ที่เดิมได้หรือไม่ และจะใช้โมเดล AI ใด

แหล่งที่มา

• 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)