業務責任者・PM
確認と引き継ぎが多い
案件情報や担当、判断条件をそろえ、何をAIに任せ、どこで人が決めるかを設計する。
導入判断：見落としや修正の手間も含めて、仕事が前に進むか。
業務責任者・PM ／ 情報システム ／ AI導入担当
会社の知識とルールを、
AIの仕事につなぐ。
Sakana AIが「Aquarium」を発表。情報を探して答えるだけでなく、権限・人の承認・記録と組み合わせて、組織の判断と実行を支える基盤です。
ONE-PAGE BRIEF
Aquariumで整える、AIと人の役割
誰に：会社の情報と手順を使ってAIを業務に組み込みたいチーム。／何を：判断の前提、権限、承認、実行をまとめて設計。／条件：接続とルールを整え、自社の業務で正確さと効果を確かめる。
01 / 誰の、どんな課題か
答えが出ても、会社の仕事は終わらない。
「この案件の担当は誰か」「どの資料が最新版か」「誰の承認が必要か」。AIに文章を作ってもらうだけでは、こうした前提の確認や、その後の実行が人に残ります。Aquariumが扱うのは、この判断と行動をつなぐための共通基盤です。[1]
情報システム・データ担当
情報の意味が部門で違う
文書・表・DBをつなぎ、用語や関係を共通化する。接続・同期は対象に合わせて設計する。
導入判断：既存の保存先・権限・更新方法と両立できるか。
管理・監査の担当
何を根拠に動いたか追いたい
権限と承認を定め、参照した情報から実行結果までを記録でたどる。
導入判断：誰が確認し、異常時にどう止め、戻すか。
読者別の課題整理・導入判断は本記事の提案です。製品固有の導入成果を示しません。
02 / 仕組みを分けて考える
データをつなぐ。意味をそろえる。手順に沿って動かす。
オントロジーとは、組織の知識・ルール・データが「何を意味し、互いにどう関わるか」を定義したものです。資料を集めるだけでなく、AIが判断に使う前提を整理します。[1][2]
DATA文書・表・DB既存の保存先につなぐ
→ONTOLOGY意味・関係・ルール判断の前提をそろえる
→MANAGED AGENTS参照・判断・実行承認を手順に組み込む
Governance：アクセス権 ／ 実行前の承認 ／ 根拠と結果の記録
03 / 既存のAI利用と何が違う？
検索して答えるところから、業務の判断と実行へ。
| 仕組み | 主な役割 | 業務で使うときの確認 |
|---|---|---|
| チャット | 質問への回答や文案の作成。 | 根拠、権限、承認、実行先をどこで扱うか。 |
| RAG | 関連資料を検索し、その内容を回答に使う仕組み。 | 検索できた資料と、業務で実行してよい行動は別。 |
| Aquarium | 知識・ルール・データの関係を定義し、統制と実行手順を組み合わせる。 | 接続・同期、定義の整備、権限・承認、評価と保守を設計する。 |
横長の表は左右に動かせます。これは役割の比較で、性能ランキングではありません。チャットやRAGにも権限管理・業務実行を組み合わせた製品があります。Aquariumだけが可能な機能とは断言していません。
04 / 説明用の仮想例
PMの議事録から、課題候補を出し、人が承認する。
- 入力と範囲を決める
閲覧してよい議事録、案件一覧、担当領域、承認者を用意。機密会議を対象から外すなど、読める範囲を先に定める。
- AIが候補と根拠を出す
「A社の確認回答待ち」を課題候補にし、担当案と該当発言を添える。期限が書かれていなければ「未定」にする。
- PMが承認・修正・差し戻し
正式な課題か、担当案が妥当かを判断。承認が必要な処理は、未承認のまま実行しない設計にする。
- 承認した内容を登録し、結果を残す
接続先への登録処理を別途設計。二重登録や失敗時の再実行を確認し、入力・提案・承認・結果を追えるようにする。
仮想の出力例
課題候補：A社の仕様確認が未完了
根拠：議事録の「回答がまだ届いていない」という発言
担当案：案件台帳の窓口担当者（PMが確認）
期限：記載なし・要確認
状態：承認待ち
05 / 導入前に何を確かめる？
まず一つの業務で、間違いと手戻りを測る。
データと権限
接続できる保存先、同期の遅れ、削除・権限変更の反映、機密情報の送信先と保存先を確認する。
承認と例外
どこで誰が止めるか、不在時の扱い、失敗時の再実行、二重処理と取り消し方法を確認する。
費用と保守
料金体系、モデル利用費、接続構築、定義の更新、監視の担当と費用を見積もる。
上記は本記事の確認項目です。提供済みの個別機能を列挙したものではありません。
- 架空・許可済みの入力で試す
正解が分かる議事録などを用意し、見落とし・誤抽出・根拠の正しさを確認する。
- 権限と承認の境界を試す
見せない資料、承認しない操作、情報の更新・削除を含むケースで、意図した手順になるか確かめる。
- 人の作業まで含めて比べる
確認・修正の時間、完了までの時間、失敗件数、総費用を記録。許容できる条件を決めてから利用範囲を広げる。
06 / 発表と、これから確かめること
構想は具体的。効果は自社の仕事で確かめる。
公式に説明されたこと
オントロジー、統制、エージェント実行基盤の3つ。FDEとともに構築・検証を進める導入相談を案内しています。[1]
今後の開発として示されたこと
運用の修正・判断を取り込んで更新し続ける仕組みや、エージェント構築をAIが支援する仕組み。提供済み機能とは分けて読む必要があります。[1]
今回の資料で確認できないこと
公開料金、独立した性能実測、定量的な業務改善効果、Aquariumの全社本番導入実績。問い合わせと個別評価が必要です。
発表には金融機関との過去のAI実装案件が紹介されています。ただし、それらをAquarium自体の導入実績とは扱いません。Aquariumの活用事例は順次紹介する予定とされています。[1]
出典と確認範囲
- Sakana AI：Aquarium発表（2026年10月23日）
3つの中核機能、開発背景、既存案件との関係、今後の開発・事例公開方針を確認。
- Sakana Aquarium：プラットフォーム紹介
接続・同期の個別設計、情報更新、YAMLによるワークフローと人の承認、導入相談を確認。
確認日：2026年10月23日。機能の説明は公開時の一次資料に基づきます。PMの業務例・比較表・評価手順は本記事による整理・提案で、製品の独立評価ではありません。