OrcaRouter、サーバーレス技術カンファレンス「ServerlessDays Tokyo 2026」にSpecial Sponsorとして協賛

FlashLabs株式会社
9月19日（土）・20日（日）開催。DAY1のベルサール新宿南口でブースを出展し、AIエージェント時代のモデルアクセス基盤を紹介

FlashLabs株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役：細井洋一、以下「FlashLabs」）は、同社が日本独占提供するAI推論ゲートウェイ「OrcaRouter」が、2026年9月19日（土）・20日（日）に開催されるサーバーレス技術カンファレンス「ServerlessDays Tokyo 2026」に、Special Sponsorとして協賛することをお知らせします。DAY1のカンファレンス会場（ベルサール新宿南口）にブースを出展し、サーバーレス環境でAIエージェントを開発・運用するエンジニアに向けて、モデルへのアクセスを1つにまとめるというOrcaRouterの考え方を紹介します。

ServerlessDays Tokyoは、開発者による開発者のためのServerlessに関するテクノロジーカンファレンスです。開発者が実際のプロジェクトから得た経験や教訓を共有する実践的なセッションを重視しており、世界中で開催されているServerlessDays（旧称JeffConf）の日本の開催地にあたります。2026年はAIエージェントの実行基盤とサーバーレス技術の関係を扱うセッションが多く、協賛企業にはAWS、Japan Digital Design、クラウドネイティブ、TiDBなどが名を連ねています（※1）。



主なポイント
- OrcaRouterは、開発者向けサーバーレス技術カンファレンス「ServerlessDays Tokyo 2026」にSpecial Sponsorとして協賛。公式サイトのスポンサー欄に掲載済み
- 開催は2026年9月19日（土）・20日（日）。DAY1はベルサール新宿南口（東京都渋谷区千駄ヶ谷、JR新宿駅南口より徒歩5分）でカンファレンス、DAY2はdocomo R&D OPEN LAB ODAIBAでハンズオンワークショップ
- OrcaRouterはDAY1会場にブースを出展
- 協賛企業にはAWS、Japan Digital Design（Platinum）、クラウドネイティブ（Gold）、TiDB、Generative Agents（Silver）、サーバーレス、コラボスタイル、ZEN Architects（Bronze）などが名を連ねる
- OrcaRouterは200以上のLLM・生成AIモデルを単一のゲートウェイから利用でき、アダプティブ・ルーティングによりコストを40%以上削減しながら約99%の品質を維持（当社調べ・※2）
- トークン単価へのマークアップはなく、上流プロバイダーの公表単価のまま利用可能

「ServerlessDays Tokyo 2026」とは
ServerlessDays Tokyoは、Serverless（サーバーの管理を意識せずにアプリケーションを動かせる仕組み）をテーマにした技術カンファレンスです。登壇者が実際のプロジェクトから得た経験や教訓を共有する実践的なセッションを重視している点が特徴で、世界中で発展しているServerless関連コミュニティのつながりを広げることを目的としています。イベントは行動規範（Code of Conduct）を定め、参加者にとって安全な場となるよう運営されています。

2026年は2日間の構成で開催されます。DAY1（9月19日・土）はベルサール新宿南口でカンファレンスを実施し、9:00に開場、9:20に開始します。DAY2（9月20日・日）はdocomo R&D OPEN LAB ODAIBAでハンズオンワークショップを実施し、12:00に開場、13:00に開始します。

今年のプログラムでは、AIエージェントを動かす実行環境としてサーバーレスを見直すセッションが目立ちます。たとえば「AIエージェントが再発見したサーバーレス」「Azure Serverless 2026：Production-ready な AI エージェント基盤」など、エージェント時代の実行基盤を扱う発表が並びます。
OrcaRouterがこのカンファレンスに協賛する理由
AIエージェントの実行環境として、サーバーレスが再び注目されています。断続的で予測しづらい負荷、人間のレビューを経ないコードの隔離、長い待ちを伴うセッションの継続など、AIエージェントが実行環境に求める特性は、サーバーレスが10年以上かけて解いてきた課題と重なります。2026年に入り各クラウド事業者がエージェント向けの実行環境を相次いで発表したことで、サーバーレスエンジニアの知見がそのまま活きる領域が広がっています。

一方で、エージェントはその処理の中で複数のAIモデルを呼び出します。モデルごとにAPI仕様・料金・得意分野が異なるため、実装側でモデルを選び分ける作業と、費用の見通しを立てる作業が新たな負担になります。

OrcaRouterは、この負担を減らすためのAI推論ゲートウェイです。OpenAI互換のAPIを備え、Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Qwenなど200以上のLLM・生成AIモデルを単一のゲートウェイから利用できます。リクエストの難易度をリアルタイムに判定し、最適なモデルへ自動で振り分けるアダプティブ・ルーティングにより、コストを40%以上削減しながら約99%の品質を維持します（当社調べ）。トークン単価へのマークアップは一切なく、上流プロバイダーの公表単価のまま利用できます。

サーバーレス上で動くAIエージェントにとって、モデルへのアクセスを1つの中継点にまとめる構成は、実装の簡素化とコストの可視化の両方に効きます。OrcaRouterはこの考え方を、サーバーレスコミュニティのエンジニアに直接届けたいと考え、今回の協賛を決めました。
今後の展望
FlashLabsは、日本の開発者コミュニティとの接点づくりを継続します。OrcaRouterは現在、Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Qwenなど200以上のモデルを単一のゲートウェイから利用できるサービスとして、日本ではFlashLabsが独占提供しています。技術カンファレンスへの協賛やイベントでの対話を通じて、最適なモデル選択の自動化と、AI活用にかかるコストの削減を推進してまいります。
OrcaRouterについて
OrcaRouterは、米国のAI研究機関Continuum AIが開発し、FlashLabs株式会社が日本市場向けに独占提供するAI推論ゲートウェイ（AIモデルへのアクセスを1つにまとめる中継サービス）です。OpenAI互換のAPIを備え、Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Qwenなど200以上のLLM・生成AIモデルを単一のゲートウェイから利用できます。直近では、GPT-6 Astra、Claude Opus 5、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6、Muse Spark 1.2など、各社の最新モデルが公開後まもなくカタログに追加されています。OrcaRouterのAIモデル一覧からすべてのモデルを確認できます。

最大の特徴は、リクエストの難易度をリアルタイムに判定し、最適なモデルへ自動で振り分けるアダプティブ・ルーティングです。同機能により、コストを40%以上削減しながら約99%の品質を維持します（当社調べ）。キャッシュを考慮したルーティングや、高難度タスクを高性能モデルへ自動的に引き上げる「Frontier Escalation」にも対応しています。

また、トークン単価へのマークアップは一切なく、上流プロバイダーの公表単価のまま利用できます。自社のAPIキーを利用するBYOK（Bring Your Own Key）に対応し、ベンダーロックインなしで複数モデルを経済的に使い分けることが可能です。さらに、回転式の無料モデルを提供し、コストをかけずに各モデルの性能評価ができます。

会社概要
FlashLabs株式会社
- 本社所在地：東京都千代田区一番町10番8号
- 代表取締役：細井洋一
- 設立：2023年7月
- 事業内容：AI応用研究所（Human-AI Hybridで営業・CXの自動化・自律化。OSS音声モデルChromaの開発元）
- URL：https://www.flashlabs.ai/

Continuum AI
- 「次の10年の知能システムを支える基盤インフラを開発する研究機関（米国）」
- OrcaRouterの開発・提供
- URL：https://www.continuum01.ai/

本件に関するお問い合わせ
FlashLabs株式会社 マーケティング部 小林光喜
E-mail：koki.kobayashi@myflashcloud.com

※1 ServerlessDays Tokyo 2026の開催概要・日程・会場・協賛企業およびスポンサー枠（Special Sponsor）は、公式サイト（https://tokyo.serverlessdays.io/）の2026年9月11日時点の表示に基づくものです。日程・会場・プログラム・協賛企業は変更される場合があります。
※2 アダプティブ・ルーティングによるコスト削減率および品質維持率は当社調べによるものです。削減率・維持率は利用条件により変動します。