SoftBank「Cloud PF Type A」とは？Sarashina活用の国産ソブリンクラウドを徹底解説

「Cloud PF Type A」は、ソフトバンクが国内データセンターで「Oracle Alloy」を運用する、データ主権（ソブリン性）を備えた法人向けクラウド基盤です。その上で、SB Intuitions が開発した国産LLM「Sarashina（さらしな）」を活用した生成AIサービスが動く、という二層構造で理解すると全体像がつかめます。2026年6月30日から、東日本データセンターで Sarashina 活用の生成AIサービスが実際に提供開始されました。

この記事でわかること:

Cloud PF Type A（基盤）と Sarashina（国産LLM）の関係を二層構造で整理
Sarashina3 の5モデル（mini/nano/guard/embedding/rerank）の役割と使い分け
生成AIの提供形態「共有型（On-Demand）」と「専有型（Dedicated）」の選び方
料金・プラン・提供スケジュール（東日本／西日本のロードマップ）
ソブリン性の3要素（データ主権・運用主権・技術主権）とセキュリティ
他の国産ソブリンクラウドとの位置づけ
向いている企業／向いていない企業

想定読者: 企業の情報システム部門、自治体・公共機関のDX担当、SIer、AI活用を検討する法人の意思決定者。海外パブリッククラウド＋海外LLMの代替として、国産・ソブリンな選択肢を比較検討している方を主な対象としています。

出典: ソフトバンク Cloud PF Type A 公式サイト

Cloud PF Type A とは何か：二層構造で理解する

Cloud PF Type A は、Oracle の「Oracle Alloy」を基盤に、ソフトバンクが日本国内で運用する法人向けクラウドサービスです。 データやシステムを日本の管理下で運用することでデータ主権を守りながら、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）由来の約200種類のクラウドサービスを国内データセンターから使えます。

最初に押さえておきたいのは、このサービスが次の二層で成り立っている点です。ここを混同すると全体像がぼやけます。

レイヤー	名称	内容	提供元
土台（基盤）	Cloud PF Type A	Oracle Alloy をベースにした国産ソブリンクラウド。IaaS/PaaS/AI基盤	ソフトバンク（基盤技術はOracle）
その上で動くAI	Sarashina 活用生成AIサービス	国産LLM「Sarashina3」を使った生成AI（RAG・エージェント等）	SB Intuitions（実行基盤はソフトバンク）

海外のパブリッククラウドをそのまま使う場合、データの所在・運用主体・ガバナンスが海外事業者に依存します。Cloud PF Type A は、データの配置・運用・鍵管理を日本国内で完結させつつ、OCIとほぼ同等の機能セットを使える点が最大の特徴です。企業や自治体が保有する機密情報と連携した高精度な生成AIを、データ主権を確保した環境で利用できます。

Oracle Alloy とは

Oracle Alloy は、パートナー企業が自社ブランドでクラウドを提供・再販できる、OCIベースの基盤プログラムです。利用企業（ここではソフトバンク）は次の要素をカスタマイズできます。

UI／サービス名称／課金体系
サポート体制・運用ポリシー
データセンターの所在地・運用主体

つまりソフトバンクは、OCIの先端機能をベースにしながら、「国内運用・国内サポート・ソフトバンクブランド」のクラウドとして Cloud PF Type A を提供している、という構造です。海外ハイパースケーラーの技術資産を、国内主権の下で使える点が競合との差別化になっています。

Sarashina3 とは：国産フルスクラッチLLMの5モデル

Sarashina は、ソフトバンク子会社 SB Intuitions がフルスクラッチで開発した国産の大規模言語モデル（LLM）です。 2026年6月30日には最新世代の「Sarashina3」が発表され、Cloud PF Type A 上で活用できるようになりました。日本語処理性能の高さと、日本特有の文化・慣習への理解が強みです。

Sarashina3 は用途に応じた5つのモデルで構成されます。「1つの巨大モデルで全部やる」のではなく、役割ごとにモデルを組み合わせて使う設計になっています。

モデル	種別	役割・用途
Sarashina3 mini	標準モデル	外部APIの自律呼び出し（ツール利用）、数理的理解、性能と処理速度のバランス型
Sarashina3 nano	軽量モデル	データ分類・情報抽出など定型タスクを低コストで大量処理
Sarashina3 guard	安全性モデル	テキストの有害性を高速判定する日本語ガードレール
Sarashina3 embedding	埋め込みモデル	RAG向けにテキストをベクトル化
Sarashina3 rerank	リランクモデル	検索結果の順位を最適化し、RAGの回答精度を高める

実務では、この5つを組み合わせて「guard で入出力の安全性をチェックし、embedding と rerank で社内文書を検索し、mini が回答を生成する」といったRAG／エージェントの構成を組めます。

Sarashina3 の主な特徴は次のとおりです。

学習データ: 日本語・英語を中心に約30兆（30T）トークン以上で事前学習
開発方式: フルスクラッチ開発。設計・学習プロセスを国内で一貫管理し、多段階の強化学習・カリキュラム学習を採用
性能: 前世代の Sarashina2 mini から全ベンチマークで性能が向上。Qwen3シリーズや GPT-4.1、GPT-5.4 mini（non-reasoning）と同等の性能とされ、特に日本文化知識ベンチマーク「JamC-QA」で優位

補足: Sarashina3 mini / nano の正確なパラメータ数は、現時点で公式ブログ上に明示されていません。過去世代の基盤モデル Sarashina（2024年度完成）は4,600億パラメータと報道されていますが、これは Sarashina3 mini/nano とは別物であり、混同しないよう注意してください。

ソフトバンク／オラクル／SB Intuitions の役割分担

Cloud PF Type A は3社の協業で成り立っています。 どの会社が何を担うかを整理すると、問い合わせ先や責任分界がイメージしやすくなります。

企業	役割	主な提供内容
ソフトバンク株式会社	クラウド基盤の運用・販売・マネージド	国内データセンター運用、SLA、MSP、閉域網、暗号鍵管理、営業・サポート
日本オラクル／Oracle	基盤技術の提供	Oracle Alloy、OCI 約200サービス、Vault、継続的な機能拡張
SB Intuitions	国産LLM「Sarashina」の開発・提供	Sarashina3本体、有害コンテンツ検出、日本語最適化、モデル更新

役割分担を整理すると、運用の窓口はソフトバンク、基盤技術はオラクル、AIの中身はSB Intuitionsという三者三様の構成です。

出典: SB Intuitions 公式サイト

できること（現行機能一覧）

Cloud PF Type A で使える主な機能を、公式情報ベースで整理します。クラウド基盤としての機能と、Sarashina 活用の生成AI機能に分けて見ると理解しやすくなります。

クラウド基盤としての機能

OCI 約200種類のサービス: IaaS（VM・ストレージ・ネットワーク）、PaaS（DB・分析）、AI/機械学習、開発ツールなどを国内DCで利用
暗号鍵管理: OCI Vault ＋ソフトバンク独自KMSの二重管理で、鍵の運用主体を国内に限定
閉域網接続: SmartVPN／OnePort によるマルチクラウド間接続。パブリックインターネットを経由しない構成が可能
東西冗長構成による高可用性: SLA 稼働率99.9%以上を目標
GPUベアメタル（NVIDIA HGX B200）: NVIDIA B200 Tensor（180GB）、Intel Emerald Rapids 64コア、GPUメモリ1.44TB／CPUメモリ4TB、ストレージ30TB。1台から専有可能で、大規模なAI学習・推論に対応
MSP（マネージドサービス）: 設計・構築・運用・監視・セキュリティ対応をソフトバンクが一貫サポート

Sarashina 活用の生成AI機能

顧客が保有する機密情報や独自データと連携した、高精度な生成AIをデータ主権環境下で利用できます。ベクトルデータベース、RAG構築機能、AIエージェント実行基盤が提供され、主な用途は次のとおりです。

生成AI機能	想定される活用シーン
文章の校正	社内ドキュメント・契約書ドラフト・顧客向け文書のレビュー
レポートの自動生成	定型的な業務レポート・議事録・日報・週報
社内ナレッジ連携のプログラミング支援	社内ライブラリ・コーディング規約に沿ったコード生成
自然な対話が可能なエージェント	社内問い合わせ窓口・ヘルプデスクの自動応答
協調的に課題を解くマルチエージェント	部門横断の業務フロー自動化、複雑なタスク分解・実行

共有型（On-Demand）と専有型（Dedicated）の選び方

Sarashina 活用の生成AIサービスは、「共有型（On-Demand）」と「専有型（Dedicated）」の2つの提供形態があります。 PoC・検証から本番運用への移行をイメージして選ぶのがポイントです。

比較ポイント	共有型（On-Demand）	専有型（Dedicated）
テナント	マルチテナント（他社と共有）	シングルテナント（自社専有）
課金	従量課金（100万トークン単位）	月額固定料金
提供モデル	Sarashina3 mini / nano / guard / embedding / rerank（5モデル）	Sarashina3 mini / nano（予定）
主な用途	PoC・検証・スポット利用・小〜中規模	本番システム・安定運用・大規模
向いているケース	まず試したい／利用量が読めない	利用量が安定し、固定費で予測したい

判断の目安はシンプルです。利用量がまだ読めない検証フェーズは、少額から始められる共有型（従量課金）が有利です。一方、利用量が安定して増え、コストを固定費で予測したい本番フェーズでは、月額固定の専有型のほうがトータルで割安になりやすい、という損益分岐の考え方になります。guard・embedding・rerank を含む5モデルをまとめて使いたい検証段階では、共有型が実質的な選択肢になります。

ソブリン性の3要素：データ主権・運用主権・技術主権

Cloud PF Type A の最大の差別化要素が「ソブリン性（主権）」です。 公式は次の3層でソブリン性を説明しています。

主権	意味	Cloud PF Type A での実装
データ主権	データの所在・アクセス・保護を日本の法制度で管理	顧客データを国内データセンターで保管・管理
運用主権	ITインフラの運用・管理・監視を自らコントロール	ソフトバンクが国内で運用・サポート・監視
技術主権	基盤技術・ソフトウェアの選定・理解・維持をコントロール	国産LLM「Sarashina」を採用

セキュリティ面では、次の対策が公式情報から確認できます。

国内データセンター運用: データの配置・アクセス・保護を日本国内法の下で管理し、国外の法制度の影響を受けにくい設計
暗号鍵管理: OCI Vault ＋ソフトバンク独自KMSで鍵を国内管理
閉域網接続: SmartVPN／OnePort により外部露出を抑制
AIガードレール: Sarashina3 guard がAIの入出力の有害性を高速判定し、安全運用を基盤側で担保
学習への不利用: Sarashina は顧客データを学習に利用しない運用

ソブリンクラウドは、経済安全保障やデータ主権の観点から国内でも注目が高まっている分野です。一般論として、次のような要件がある組織でソブリン性が効きます。

個人情報保護法・業法（金融商品取引法・電気通信事業法・医療法など）上、国内処理が強く求められる業務
政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）など、公的な評価制度への適合が必要なケース
重要インフラ（電力・交通・通信・金融）のシステム
研究機関の機密研究データ・知的財産を扱う業務

生成AI全般のセキュリティ観点を整理したい方は、生成AI セキュリティリスクもあわせて参照してください。

料金・プラン

Cloud PF Type A の料金体系は「従量課金プラン」と「年間クレジットプラン」の2種類ですが、具体的な金額は公式非公開で、個別見積もりとなります。

プラン	概要	向いているケース
従量課金プラン	利用した分だけ課金される柔軟なプラン	短期プロジェクト・PoC・検証環境
年間クレジットプラン	長期・大規模利用向けに最適化された割安プラン	本番運用・大規模システム・長期契約

Sarashina 活用の生成AIサービスは、共有型がトークン従量課金、専有型が月額固定という形態です。各モデルのトークン単価や月額料金は現時点で公式非公開のため、断定的なコスト試算はできません。

料金検討では次の点に注意してください。

単価は公式未公表のため、同等規模のOCI料金を参考にしつつ、ソフトバンクに見積もり依頼するのが現実的
MSP料金・閉域網料金・KMS料金が別途発生する可能性があり、トータルコストでの比較が必要
生成AIサービスは、クラウド基盤料金とは別に課金される想定

注意: 公式の料金情報は随時更新される可能性があります。最終的な費用感は、ソフトバンク法人営業に直接問い合わせて確認してください。

提供スケジュール（ロードマップ）

東日本データセンターでは2026年6月30日に Sarashina 活用の生成AIサービスが提供開始され、西日本データセンターは2026年10月に提供予定です。 これまでの流れを時系列で整理します。

時期	内容
2025年10月	通信業界向け「Large Telecom Model」が Sarashina 活用の国産AIモデルへ発展、社内利用開始
2026年4月	東日本データセンターで Cloud PF Type A が稼働
2026年4月16日	Oracle Alloy採用の Cloud PF Type A で Sarashina 活用の生成AIサービス提供を発表
2026年6月30日	東日本DCで Sarashina 活用の生成AIサービス提供開始。同日 SB Intuitions が Sarashina3 mini/nano を発表
2026年10月（予定）	西日本データセンターで提供開始予定

東西冗長・BCP要件がある場合、2026年10月の西日本開設を待つか、他リージョンと組み合わせる設計が必要になる可能性があります。導入検討のスケジュールは、この提供ロードマップを前提に組むとよいでしょう。

既存 Sarashina API・他の国産ソブリンクラウドとの違い

Sarashina は単体の「Sarashina API」としても提供されていますが、Cloud PF Type A 上での利用とは位置づけが異なります。 シンプルにAPIを組み込みたいのか、業務システム全体をソブリン環境でAI化したいのかで選び分けます。

比較ポイント	Sarashina API（SaaS）	Cloud PF Type A 上の Sarashina 活用サービス
提供形態	APIエンドポイントのみ	クラウド基盤＋AIサービスの統合
インフラ管理	ソフトバンクが管理（APIを呼ぶだけ）	要件に応じてIaaS/PaaS/AIを組み合わせて構築
データ連携範囲	都度APIに送るデータ	同一基盤上の業務システム・社内ナレッジと密結合
主な用途	特定機能（校正・要約・埋め込み等）の組み込み	業務システム全体のAI化、マルチエージェント、大規模利用
想定規模	小〜中規模、PoC、単機能組み込み	大規模・本番運用、ミッションクリティカル業務

国産ソブリンクラウド／国産LLMを提供する事業者はソフトバンクだけではありません。さくらのクラウド（ISMAP認証・政府調達対応）、IIJ GIO、FJcloud-V（富士通）、SDPFクラウド（NTTコミュニケーションズ）などが代表例です。公式な横並び比較は存在しないため一般論としての整理ですが、他社と検討する際は次の観点で見るとわかりやすくなります。

基盤技術の出自: Oracle Alloy（Cloud PF Type A）／自社開発基盤／他社クラウドのOEM
LLMの出自: 国産フルスクラッチLLMが組み合わせられているか
MSP体制: 設計・運用・24時間365日監視の提供体制
閉域網・専用線: 他クラウドとのマルチクラウド接続性
対応リージョン数: 東西冗長・BCP要件を満たせるか
主権の定義: どこまでを「国内」と呼ぶか（運用主体・鍵管理・サポート拠点）

Cloud PF Type A の強みは、OCI由来の豊富な機能セット＋国産LLM Sarashina＋ソフトバンクのMSPを1つの契約で揃えられる三位一体の構成にあります。海外LLMとの違いを整理したい方は Claude vs ChatGPT 比較や生成AIツールおすすめ比較も参考になります。

向いている企業／向いていない企業

こんな企業におすすめ

官公庁・自治体: データの国内保管・国内運用が必須要件
金融・保険: 業法上の制約が厳しく、ソブリン性・ガバナンスが重要
医療・ヘルスケア: 患者データ・医療情報の国内処理が求められる
重要インフラ（電力・交通・通信）: 運用データの国外流出リスクを避けたい
研究機関・大企業のR&D: 独自研究データと生成AIを組み合わせ、情報漏えいを避けたい
日本語業務が中心の企業: 英語ベースのLLMより、日本語・日本文化に最適化されたLLMが欲しい
SIer・アプリベンダー: Cloud PF Type A 上に国産ソブリン対応の自社サービスを構築したい

導入時の注意点

実際に Cloud PF Type A ＋ Sarashina を導入する際は、次のポイントをチェックしてください。

リージョン: 西日本DCは2026年10月提供予定。東西冗長が要件なら設計に注意
提供形態の選択: PoCは共有型（従量課金）、本番運用は専有型（月額固定）を基本に、利用量から損益を試算
Sarashinaのモデル構成: 専有型は mini/nano 中心。guard/embedding/rerank を含む5モデルは共有型で提供
料金: 見積もり制のため、早めに法人営業へ問い合わせる
SLA: 「99.9%以上」は目標値。正式SLA数値・補償範囲は契約時に確認
既存システムとの接続: 閉域網（SmartVPN／OnePort）や他クラウドとの連携要件を整理
コンプライアンス: ISMAP・業法・社内セキュリティ基準への適合を事前にチェック

よくある質問（FAQ）

Q1. Cloud PF Type A の Sarashina 生成AIはいつから使えますか？

A1. 東日本データセンターでは2026年6月30日に提供開始済みです。西日本データセンターは2026年10月提供予定です。基盤である Cloud PF Type A 自体は2026年4月から東日本で稼働しています。

Q2. 海外のパブリッククラウドと何が違うのですか？

A2. 最大の違いはソブリン性（データ主権・運用主権・技術主権）です。データの配置・アクセス・運用主体・鍵管理を国内に閉じ込めつつ、機能セットは Oracle Alloy 由来でOCIと同等の約200サービスが使えます。

Q3. Sarashina3 の5モデルはどう使い分けますか？

A3. 標準の mini、軽量・大量処理の nano、安全判定の guard、ベクトル化の embedding、検索順位最適化の rerank という役割分担です。RAGやエージェントを組む場合は、embedding・rerank で検索し、guard で安全性を確認しつつ mini が回答を生成する、といった組み合わせが基本になります。

Q4. 料金はいくらですか？

A4. 具体的な単価は公式非公開で、見積もり制です。基盤は「従量課金」と「年間クレジット」の2プラン、生成AIは「共有型（従量課金）」と「専有型（月額固定）」の2形態。PoCは共有型、本番運用は専有型が基本の選び方になります。

Q5. 海外LLM（ChatGPT、Gemini、Claude）の代わりになりますか？

A5. 用途によります。日本語業務・日本文化依存タスク・国内データで完結するユースケースでは強力な選択肢です。一方、最新の海外モデルと同等のグローバル知識やマルチモーダル性能が必要な場合は、海外モデルと併用する設計が現実的です。

Q6. 顧客データは学習に使われますか？

A6. Sarashina は顧客データをモデル学習に利用しない運用とされています。Cloud PF Type A 上でも同様の取り扱いが想定されますが、契約時の利用規約で最終確認してください。

Q7. Sarashina3 のパラメータ数はどのくらいですか？

A7. mini/nano の正確なパラメータ数は、現時点で公式ブログ上に明示されていません。過去世代の基盤モデル Sarashina（2024年度完成）の4,600億パラメータという報道値とは別物なので、混同しないよう注意してください。

まとめ

Cloud PF Type A は、ソフトバンク／オラクル／SB Intuitions の協業による国産ソブリンクラウド。Oracle Alloy を国内運用する二層構造の土台
生成AIは国産LLM「Sarashina3」を活用。mini/nano/guard/embedding/rerank の5モデルを用途に応じて組み合わせて使う
提供形態は共有型（従量課金）と専有型（月額固定）。PoCは共有型、本番は専有型が基本の選び方
東日本DCは2026年6月30日に生成AIサービス提供開始、西日本は2026年10月予定
データ主権・運用主権・技術主権の3要素が強み。官公庁・金融・医療・重要インフラで有力
料金は見積もり制。トークン単価・月額は公式非公開のため、要件を固めて法人営業に相談を

海外クラウド・海外LLMだけに依存せず、国内で完結できるAI基盤を検討している企業にとって、Cloud PF Type A は2026年以降の主要な選択肢の一つです。自社要件に合うかは、共有型でのPoCを通じて検証するのが現実的なステップになります。