世界最高の AI は、美しい日本語を話す。しかし、社外メールで自社の社長に敬称を付けてしまう。「月末締め翌月末払い」の入金日を間違える。改正前の民法の用語で契約書を直そうとする。
私たちはフロンティアモデルの開発競争には参加しない。世界のオープンウェイトモデルを、日本語と、あなたの組織の知で仕立てる。汎用の巨人より、あなたの現場で確かに働く知能を。
学習データは国境を越えない。仕立てた重みは、あなたのものだ。知能を、輸入品で終わらせない。
オープンウェイトモデル（Kimi K3 / Inkling / Qwen 系）を、企業固有のデータと業務で仕立てるマネージドファインチューニング。学習データは国内から出さず、仕立て済みの重みは顧客が所有します。仕立て前後の差は SHITATE-JP と顧客固有評価の実測で納品。
「日本語で働けるか」を測る公開ベンチマーク。言語理解ではなく、敬語のウチソト・商習慣・法務行政・現場語彙という業務遂行力を測ります。項目と採点基準は全公開。v1（300問）を14モデルで実測完了、生回答・判定理由・却下項目まで公開しています。
仕立てで得られた日本語適応のうち一般化できる部分（敬語・文書の型など）を、オープンウェイトとしてコミュニティに還元します。使う側から、返す側へ。
SHITATE-JP v0 のサンプル項目。カードを押すと期待される解答と「なぜモデルが落ちるか」が開きます。手元の AI に貼って試してみてください。項目・採点基準の全公開が私たちの原則です。
SHITATE-JP v1（300問）を14モデルに同一条件で出題した実測結果（4,200測定）です。作問はClaude Fable 5、主判定はDeepSeek V4 Pro、うち20%をClaude Opus 5で交差判定しています。作問モデル自身が被評価者に含まれる点で、この結果は中立ではありません。一致率は判定者同士の類似度でもあり、妥当性の証明ではない点も含め、下の注意書きを必ずお読みください。
DeepSeek・Kimi・MiniMax・GLM・Qwen・Hunyuan など中国発モデルを、西側の旗艦とまったく同じ設問・同じ判定で測りました。私たちが仕立てのベースに選ぶのはオープンウェイトであり、その多くが中国発です。だからこそ、評判ではなく実測で見ます。
私たちはいま、Kimi K3（2.8T パラメータの MoE・オープンウェイト）のセルフホストを進めています。公式要件は 8×GB300 または 16×B200。推論エンジンは SGLang が公式サポート。
世界中の GPU クラウドの実在庫を調査した結果、8×B300 の単一ノードは 2026年7月時点で世界的に品薄です（実勢 45〜60 USD/時）。現在、複数プロバイダで在庫を待ちながら起動スクリプトと検証手順を準備済み — 電源が入る日を待っている状態です。
【2026-07-30 深夜 追記】点火準備が整いました。Modal 上のストレージに K3 の重み全96シャードの配置を完了 — GPU 課金の外でダウンロードを済ませ、点火の瞬間にネットワーク待ちを作らない構成です。肝心の 8×B300 は Modal でも順番待ち（世界的な品薄は本物でした）。GPU が割り当たり次第、起動時間・tok/s・TTFT の実測値をこの場所に追記します。
【同日 04時 さらに追記】最初の点火に成功しました。数秒間の点火試験で 8×B300（合計約 2.2TB VRAM）が実際に割り当たり、8基すべてを nvidia-smi の実測で確認。重み全96シャードの配置も完了しています。残るは本番サービング — 起動時間・tok/s・TTFT の実数字が出た瞬間に、この場所へ。
動いた瞬間の実測ログは、このページで公開します。仕立てを語る前に、まず世界最大級のオープンウェイトを自分たちの手で動かす。「実測で語る」の最初の実践です。
→ LAB NOTES #7「黙って間違えないオーケストレータ — 20,000回まわして分かった、効いたことと効かなかったこと」(1,820構成の総当たり・生データ全公開)
→ LAB NOTES #6「AI 10体に『うちの盲点、どこ?』と聞いた — 全員が同じ1点を指した」(10モデルの回答全文つき)
→ LAB NOTES #5「日本語で働けるか、148問 — 15モデル同時実測」(敬語・表記・中立性の6軸・小型モデルの部も同日追記)
→ LAB NOTES #4「安いモデルを2つ束ねたら、単体最強に並んだ」(14モデル4,200測定・オーケストレータの設計と実測)
→ LAB NOTES #3「ラボが立ち上がった日」(2026-07-30の全実測記録)
→ LAB NOTES #2「点火計画 — 2.8兆パラメータを起こす朝に測る12の数字」(予想を先に公開・点火後に答え合わせ)
学習データ・推論ログを国内から出さない構成を第一選択にします。お客様環境（オンプレ/国内クラウド）での仕立てに対応。私たち自身の国内 GPU 枠は現在調達中で、確保状況はこのサイトで正直に開示します。
仕立てで生まれた重み（LoRA 等の差分）はお客様の資産です。ベースモデルのオープンウェイト・ライセンスの範囲で、解約時も重みを持って移行できます。ロックインで縛ることはしません。
実測していない性能は語りません。ベンチマークの項目・採点基準・判定プロンプトは全公開し、誰でも追試できるようにします。
Shitate は生まれたばかりのラボですが、母体の株式会社イネブラは受託開発の会社ではありません。柔術の練習記録 SaaS、AI で企画から製造まで回すアパレル、声だけでつながる SNS — 自分たちのプロダクトを自分たちで作り、運用し、壊し、直してきたチームです。East Ventures から出資を受けています。
だから、動くかどうかを人に聞く前に測る癖がついています。このページのスコアボードも、GPU の在庫を世界中に問い合わせた記録も、その延長線上にあります。実測していないことは、書かない。
創業者は柔術家でもあります。体を大きくする競争ではなく、崩しと技で勝つ。私たちがフロンティアモデルの開発競争に参加せず、仕立てで勝負するのも、たぶん同じ性分です。
仕立て PoC の先行パートナー企業を募集します。素のモデルがあなたの業務のどこで落ちるかの診断から始め、仕立て前後の差を実測でお見せします。取材・協業のご連絡もこちらから。