# Sarashinaとは？国産生成AIの無償ベータ版でできること・6つのモデル・使い方

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/sarashina/
- カテゴリ: AI活用 > AIサービス
- 執筆: 小洞 映（システムエンジニア）
- 公開日: 2026-10-13 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- 国産生成AI「Sarashina」の無償ベータ版が何かを知りたい
- 6つのモデルの違いと、試し始める手順を押さえたい
- 会社の文章を入れて試してよいか、規約の中身を確かめたい

SB Intuitionsは2026年10月13日、国産生成AI「Sarashina」を無料で使える「Sarashinaサービス」の無償ベータ版を公開しました。ブラウザのチャットと、6つのモデルを呼べるAPIが、一般の利用者に開かれています。 Sarashinaとは、ソフトバンクの子会社が日本語のデータを重点的に学習させて開発している大規模言語モデルです。押さえておきたいのは、無料で6つのモデルを試せる一方、無償プランの入力はモデルの学習に使われうるということです。本記事では、できること、モデルの用途、始め方、回数の上限、入力データの扱い、まだ公表されていないことを、2026年10月時点の公式情報で整理します。

**この記事のゴール（読了目安 約7分）**：Sarashinaの無償ベータ版で何ができるかを説明でき、規約と上限を踏まえて、何を入れてどう試すかを決められるようになる。

## この記事の結論

- Sarashinaはソフトバンクの子会社が開発する国産LLMで、2026年10月13日に無償ベータ版が公開された
- チャットと6つのモデルのAPIを無料で試せるが、モデルごとに1分あたりの上限がある
- 無償プランの入力は学習に使われうるため、個人の情報や社外秘は入れない
- 料金・保存場所・重みの公開は未公表で、性能は自社の文章で確かめる

## Sarashinaとは

ソフトバンクの子会社SB Intuitionsが、日本語のデータで重点的に学習させた国産モデルです。無償ベータ版で、個人や開発者も試せるようになりました。

### SB Intuitionsの国産LLM

開発元のSB Intuitionsは[2023年設立で、ソフトバンクが株式の100％を持つ会社](https://www.sbintuitions.co.jp/company/)です。Sarashinaは**[日本語のデータで重点的に学習させた、フルスクラッチの国産モデル](https://sarashina.ai/)**で、同社は国産の大規模言語モデルで日本語性能No.1を目指すとしています。強みとして挙げるのは、国内最大規模の計算基盤と、国内データセンターでの厳格なデータ管理です。[国産AIとデータ主権の関係](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/sovereign-ai/)は、別記事で解説しています。

### 2026年10月に無償ベータ版

これまでSarashinaは主に法人向けに提供されてきました。[2025年11月に前世代のモデルを商用APIで公開](https://www.sbintuitions.co.jp/blog/entry/2026/06/30/100000)し、2026年6月には最新のSarashina3シリーズを[ソフトバンクのクラウド「Cloud PF Type A」で提供](https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20260630_01/)しています。今回の無償ベータ版で、**個人や開発者が申し込みなしで試せる入口**ができました。

## 無償ベータ版でできること

無償ベータ版には、チャットとAPIの2つの使い方があります。

- **チャット**: ブラウザでAIと対話し、ウェブ検索や文章作成ができます。日英・英日の翻訳も試せます
- **API**: 6つのモデルを自社のシステムに組み込み、想定する用途に合うかを確かめられます

料金は無料で、[終了の時期は決まっていません](https://www.sbintuitions.co.jp/news/press/20261013_01/)。同社は利用状況と利用者の声を集め、今後の開発に生かすとしています。

## 6つのモデルと用途

APIで呼べるモデルは、[用途ごとに6つに分かれています](https://docs.sarashina.ai/models)。

| APIでの名前 | 用途 | 一度に扱える長さ |
|---|---|---|
| sarashina3-mini | 対話・文章作成の標準モデル | 128kトークン |
| sarashina3-nano | 抽出・要約・分類の大量処理 | 128kトークン |
| sarashina3-guard | 文章の安全性の判定 | 64kトークン |
| sarashina3-embedding | 文章のベクトル化 | 8,000トークン |
| sarashina3-rerank | 検索結果の並べ替え | 8,000トークン |
| sarashina3-translate | 日英・英日の翻訳 | 5,000文字 |

社内文書を探して答える仕組みなら、ベクトル化のモデルで候補を集め、並べ替えのモデルで関連の高い順に絞ります。判定のモデルは文章を書かないモデルで、出力は安全か有害かと、有害の種類です。**6つは1つずつ選ぶより、組み合わせて使えるように**分かれています。[検索と生成を組み合わせるRAGの仕組み](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/ai-rag/)は、別記事で解説しています。

![Sarashina3のmini、nano、guard、embedding、rerank、translateの6つのモデルを3列2段のカードに並べ、それぞれの用途を添えた図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/sarashina01.png)  
*Sarashina3は対話・大量処理・安全の判定・検索・並べ替え・翻訳の6つに分かれ、組み合わせて使える。*

## 使い始めるまでの流れ

チャットは、公式サイトの「無料で試す」からGoogleアカウントでログインするだけで始められます。事前の申し込みは要りません。ログインした時点で、利用規約とプライバシーポリシーに同意したとみなされます。

APIは、[ドキュメントのクイックスタート](https://docs.sarashina.ai/introduction)に沿って進めます。

- **キーの発行**: コンソールにログインし、APIキーを新しく作る
- **キーの設定**: 環境変数に入れ、プログラムに直接書かない
- **呼び出し**: 公式の送信例をもとに、モデル名を指定してリクエストを送る

キーは秘密の情報なので、**ブラウザではなくサーバー側から呼ぶ**よう案内されています。

![Googleアカウントでログインする、APIキーを発行する、キーを環境変数に設定する、モデル名を指定してリクエストを送る、の4段を左から右へ並べた手順の図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/sarashina02.png)  
*APIはログインしてキーを発行し、環境変数に入れてから、サーバー側でモデル名を指定して呼び出す。*

## 使える人と回数の上限

使えるのは、日本国内に住む個人か、国内に本店がある法人です。18歳未満は親権者などの同意が前提になります。

APIには、[モデルごとに1分あたりの回数の上限](https://docs.sarashina.ai/rate-limits)があります。

| モデル | 1分あたりの上限 |
|---|---|
| sarashina3-mini・sarashina3-guard・sarashina3-translate | 6回 |
| sarashina3-nano・sarashina3-embedding・sarashina3-rerank | 60回 |

上限は60秒間の合計で数え、超えるとエラーが返ります。値は利用状況で変わる場合があります。上限を避ける目的で複数のアカウントを作ることは、規約で禁じられています。

## 入力データの扱い

[利用規約](https://sarashina.ai/terms)上、入力した文章と出力の権利は利用者のものです。ただし同社は、有償か無償かを問わず、入力と出力をモデルの学習や新しいサービスの開発に使えます。**学習への利用を断れるのは有償プランだけ**で、断った後の入力から適用されます。

規約は次の使い方も禁じています。

- **個人の情報**: 特定の個人を識別できる情報を入力すること
- **専門的な助言**: 医療・法律・金融などの助言として回答を使うこと

同社は入力と出力を保存する義務を負わず、1年以上使っていないアカウントは削除されることがあります。

![左に無償プランでは入力と出力が学習に使われることがあり拒否できないこと、右に有償プランでは学習への利用を断れ、断った後の入力から適用されることを並べた左右比較の図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/sarashina03.png)  
*規約上、入力と出力は有償・無償を問わず学習に使われることがあり、学習への利用を断れるのは有償プランだけ。*

## まだ公表されていないこと

2026年10月13日時点で、公式の情報からは次の点が分かりません。

- **有償プランの料金**: 規約に「有償プラン」の定義はありますが、料金は載っていません
- **入力の保存場所**: サービスの規約とページに、どこに保存するかの記載はありません
- **重みの公開**: [同社のHugging Face](https://huggingface.co/sbintuitions)には前の世代が並びますが、Sarashina3は見当たりません

性能は、ドキュメントに同社の評価表があります。ただし**評価表の数字は同社の条件で測ったもの**なので、自社の文章で確かめてから判断します。

## 【プロの視点】チャットの手応えで決めない

新しい生成AIが出ると、チャットで数問聞いて「日本語が自然だ」と感じたところで評価が終わりがちです。けれど業務で使うのはチャットではなく、検索・判定・生成をつないだ流れです。

無償ベータ版で確かめたいのは、**業務1本を6つのモデルの組み合わせで回せるか**です。たとえば問い合わせへの回答なら、候補集め、並べ替え、回答作り、安全の判定までを通します。標準モデルの上限は1分6回なので、60件の評価には約10分かかる計算です。件数と時間は上限から組みます。

明日やる最初の一歩は、試したい業務を1つ選び、使うモデルと評価の件数を紙に書き出すことです。

![業務を1つ選ぶ、使うモデルを決める、件数を上限から組む、人が採点する、の4段を左から右へ並べた手順の図](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/10/sarashina04.png)  
*無償ベータ版の評価は、業務を1つ選んで使うモデルを決め、回数の上限から件数を組んで人が採点する。*

## 【waltsu視点】公開済みの文章で回数を稼ぐ

無償プランの入力は学習に使われうるので、社外秘や顧客の情報は入れられません。何を入れてよいかを毎回考えていると、試す手が止まります。

waltsuが大事にしているのは、試して直す回数です。自社サイトですでに公開しているFAQや記事、商品説明なら、入れてよいか迷わずに何度でも聞き直せます。**試す回数を増やすには、入れる素材を先に決めておく**のが近道です。入力と出力を表に残せば、AIの答えを人が確かめられます。

明日やる最初の一歩は、公開済みのFAQを10件選び、質問をチャットに入れて、元の回答と並べて採点することです。

## まとめ

Sarashinaの無償ベータ版は、日本語に強い国産モデルを、申し込みなしで無料で試せる入口です。6つのモデルを組み合わせれば、検索から回答、安全の判定まで一通りの流れを確かめられます。

一方で、無償プランの入力は学習に使われうるため、試す素材は公開済みの文章から選ぶのが確実です。国産の生成AIを業務のどこで試すか迷う場面が出てきたら、waltsuが評価の組み方から試験運用までご支援します。

## よくある質問

**Q. Sarashinaとは簡単にいうと？**  
A. ソフトバンクの子会社SB Intuitionsが開発する、日本語に強い国産の大規模言語モデルです。2026年10月から無償ベータ版で試せます。

**Q. 無料でどこまで使える？**  
A. チャットと6つのモデルのAPIを無料で使えます。ただしモデルごとに1分あたりの回数の上限があり、終了時期は未定です。

**Q. 入力した内容は学習に使われる？**  
A. 規約上、無償プランの入力と出力は学習に使われる可能性があります。学習への利用を断れるのは有償プランだけです。

**Q. 会社の仕事で使ってよい？**  
A. 国内に本店がある法人なら使えます。個人を識別できる情報や社外秘は入れず、公開済みの文章で試すのが安全です。

**Q. モデルを手元で動かせる？**  
A. 2026年10月13日時点で、Sarashina3の重みは公開されていません。自社環境でLLMを動かす方法は、別記事で整理しています。

## 執筆者

**小洞 映**（システムエンジニア）公共系システムのSEとしてキャリアをスタートし、可用性と正確性が最優先される領域で設計・運用の基礎を固める。その後Web業界へ転向し、AWS上のインフラ構築・運用からバックエンド開発、フロントエンド実装までを一貫して担当。70万人規模のユーザーを抱えるtoCサービスを、設計から開発まで一貫して手がけた実績を持つ。現在はテックリードとして、保険業界向けサービスの技術選定・障害対応・チームの技術判断を担っている。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/hayuru-kobora/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/sarashina/）をもとに再編集したものです。