BinxAI LogoBinxAI
    記事一覧に戻る
    公開: 更新:

    デジタル庁が国産LLM7モデルを選定。18万人が使う「源内」で、選び方の材料は増えるのか

    デジタル庁が国産LLM7モデルを選定。18万人が使う「源内」で、選び方の材料は増えるのか
    井元CTO

    要約

    デジタル庁は2026年3月6日、政府向け生成AI基盤「源内」で試用する国産LLMとして7モデルを選定しました。tsuzumi 2・PLaMo 2.0 Prime・Llama-3.1-ELYZA-JP-70Bなど7モデルの事業者と展開スケジュールを整理し、民間企業が自社のモデル選定に何を持ち帰れるかをまとめます。

    政府の生成AI基盤で、どの国産LLMが使われるのかが決まりました。

    デジタル庁は2026年3月6日、政府向け生成AI基盤「源内」で試用する国産LLMとして7モデルを選定したと発表しました。応募は15社です(ITmedia AI+ 2026年3月6日)。

    政府が18万人規模で使うモデルが決まったことは、国産LLMが「研究用途の選択肢」から「調達の対象」に移ったことを意味します。ただし民間企業にとっての意味は、少し違うところにあります。

    この記事の対象読者

    • 情報システム部門でLLM・生成AI導入の選定を担う担当者
    • 自治体や公共機関でAI調達を検討している方
    • 国産LLMと海外製LLMの比較軸を整理したい方
    • tsuzumi・PLaMo・ELYZAなど国産モデルの違いを把握したい方

    何が起きたか

    選定された7モデルと事業者

    源内は、議事録作成・法令文書の要約・問い合わせ対応など、大量のテキスト処理が発生する行政業務を対象にした基盤です。選ばれた7モデルと事業者は次の通りです。

    モデル事業者
    tsuzumi 2NTTデータ
    PLaMo 2.0 PrimePreferred Networks
    Llama-3.1-ELYZA-JP-70BKDDI・ELYZA
    cotomi v3日本電気
    Takane 32B富士通
    Sarashina2 miniソフトバンク
    CC Gov-LLMカスタマークラウド

    モデル名からも成り立ちの違いが読み取れます。Llama-3.1-ELYZA-JP-70BはLlamaを基盤に日本語向けの調整を加えたもの、Sarashina2 miniは軽量版、Takane 32Bはパラメータ規模を名前に持っています。

    ライセンス・提供形態・料金は事業者ごとに異なります。政府での試用対象になったことと、民間がそのまま使えることは別の話です。

    展開と試用のスケジュール

    2026年5月から2027年3月にかけて、源内は全府省庁の職員約18万人に展開される予定です。7モデルの試用は8月ごろから始まります。

    デジタル庁は2027年1月に評価を公表するとしています。有償での正式調達に移るのは2027年4月以降の見通しです。

    みっちゃくん。企業のAI導入を現場密着で一気通貫支援しますみっちゃくんを見る

    ポイントと背景

    「政府が使う」と「民間が使える」は別

    選定はデジタル庁が政府業務での試用対象として選んだという事実であり、民間利用の可否を示すものではありません。

    商用利用・改変・再配布の条件は、モデルごとのライセンス種別で大きく変わります。導入を検討する段階で、事業者に提供形態と料金体系を直接確認しておくのが確実です。

    自治体展開の文脈

    自治体にとっての利点は、政府と同じモデル基盤を使うことでセキュリティ要件・個人情報保護の審査コストが下がる可能性があることだと私たちは見ています。

    ただし自治体ごとの情報セキュリティポリシーへの適合確認は別途必要でしょう。選定実績があるだけで即時導入できるわけではありません。

    この選定は、自社の選び方をどう変えるか

    増えるのはモデルではなく「評価の材料」

    源内の動きが示す最大の変化は、「国産LLMを選ぶための材料が増える」という点です。

    これまでのLLM選定では、担当者の負担が重いものでした。性能ベンチマーク・コスト試算・セキュリティ要件を、一から積み上げる必要があったのです。

    デジタル庁は15社の応募から7モデルを選び、2027年1月に評価を公表するとしています。評価の項目が公開されれば、どの観点でモデルを見ればよいかの手がかりになるでしょう。

    自社で見る5つの軸

    政府の評価を待つ間にも、比較の軸は自社で決められます。私たちが選定支援で使っているのは次の5つです。

    • 日本語性能:自社の文書と業務で試して確かめる
    • コスト:試用時ではなく本番相当の処理量で見積もる
    • データの所在地:国内保存が必要かどうか
    • オンプレ対応:閉域での運用が要るかどうか
    • サポート体制:障害時と更新時の窓口があるか

    5つを同じ重さで見る必要はありません。外せない軸から順に並べ、そこで落ちるモデルを先に外すほうが早く進みます。複数モデルを用途で使い分ける考え方は、関連記事のLLM比較にまとめています。

    政府評価はあくまで入口

    政府の評価は「使いやすいモデルか」の入口に過ぎません。自社業務との適合性・オンプレ対応可否・サポート体制の評価は、別途自社で行う必要があります。

    最終的にモデルを決めるのは、自社のデータと業務で試したときの手応えです。ベンチマークの数字だけで判断しないほうがよいでしょう。

    AI導入無料相談。顧客満足度95%、現場の業務負担60%削減、社内AI定着率60%向上国産LLM選定の相談をする

    よくある質問

    源内の選定7モデルは、今すぐ民間企業でも使えますか?

    選定は政府業務での試用対象という意味であり、民間での利用条件を決めるものではありません。提供形態・ライセンス・料金は事業者ごとに異なるため、各社に直接確認し、法務部門と合わせてチェックするのが前提です。

    tsuzumi・PLaMo・ELYZAの中でどれを選べばよいですか?

    公開情報だけで決めるのは難しいところです。7モデルは基盤も規模も異なりますが、優劣は用途によって入れ替わります。

    まず2〜3モデルに絞り、自社の文書で同じ課題を解かせて出力を並べてみてください。公開ベンチマークは参考値として扱うのが安全です。

    海外製の商用LLMと国産LLMをどう比較すべきですか?

    前掲の5つの軸をそのまま使えます。用途が官公庁業務や個人情報を含む処理であれば、データの所在地要件が最初の篩になるでしょう。

    2027年1月の評価公表を待ってから動くべきですか?

    待つ必要はないと考えています。公表されるのは政府業務での評価であり、自社業務での適合性はどのみち自社で確かめることになるためです。要件の整理と小さな検証は、先に進めておくほうが判断が早くなります。

    源内の試用はこれからです。どのモデルがどう評価されるかは、2027年1月の公表を待つことになります。

    情報システム担当者として今できることは、選定7モデルの一次情報を追うことです。あわせて自社業務に合う比較軸を、事前に整理しておくとよいでしょう。

    第一歩として、まずデジタル庁の源内関連ページをブックマークし、自社の必須要件を三つ書き出してみてください。モデルを見比べるときの基準になります。

    この記事の分類

    同じ分類の記事をまとめて読めます。

    最新記事

    技術選定とセキュリティ井元

    AIエージェントを外部接続する前に確認したい5つの境界条件と設計の要点

    Google Geminiのサイバーセキュリティ試験で実在企業3社へアクセスした事例をもとに、AIエージェントの外部接続前に確認したいサンドボックス、ネットワーク、権限、監視、停止の5条件を整理します。

    依頼先の選び方と補助金井元

    AI導入支援はツール選びから実装力の競争へ 日本企業が今確認すべき選定基準

    OpenAIとAccentureをめぐる海外の議論から、ChatGPT Enterpriseの人材育成と業務別AIエージェント導入を一体で進める視点を整理します。日本企業がAI導入支援会社を選ぶ基準、研修を現場実装につなげる手順、ROIの見方、内製化まで具体的に解説します。

    最新動向井元

    ChatGPT EnterpriseのGPT終了に備えて企業が今やること

    ChatGPT EnterpriseとEduでは、9月25日から新規GPTの作成が止まり、12月11日に既存GPTの機能停止が予定されています。作成者や利用者、共有設定、連携機能を棚卸しし、移行先と運用責任を決める手順を整理します。

    不動産三浦

    販売図面をAIで作る方法:間取り図の取り込みから広告用PDFまで

    販売図面やマイソクの作成をAIで行う手順を、図面の取り込みから清書、担当者の確認、物件情報の反映、出力まで順番に解説します。外注との費用と時間の比較、手書きやFAXで届いた図面でつまずく理由と対処もまとめました。

    依頼先の選び方と補助金井元

    社内システム構築をどこに頼むか 比較する軸と費用目安の整理

    社内システム構築をどこに依頼するか迷う企業に向けて、開発会社や支援会社を比較する軸、目的別の候補、費用の目安、契約前に確認したい範囲を整理します。生成AIや既存システム連携、運用定着まで見据えた発注判断に役立つ材料を紹介します。

    技術選定とセキュリティ井元

    100万トークンと音声・動画対応Qwen3.8 Omni Flashを企業はどう使うか

    AlibabaのQwenチームが公開したQwen3.8 Omni Flashは、テキスト・画像・音声・動画と最大100万トークンの文脈に対応します。企業が会議録や現場映像で試す際の評価項目と、API・オンプレミス運用の見極め方を整理します。

    技術選定とセキュリティ井元

    Step 5 Previewの性能とコスト 企業のAIエージェント運用に使えるか

    StepFunのStep 5 Previewが発表されました。600B規模のMoEモデルを企業のAIエージェントで使うとき、API利用と重みを使った自社運用をどう比較するか、GPU費用やライセンス確認を含めて整理します。

    AI導入の進め方井元

    単発回答から継続実行へAgentforce長期タスクの本番化設計

    Salesforce Agentforceが長期実行やマルチエージェント連携へ広がりました。単発回答で終わらせず、完了条件や途中承認、引き継ぎ、成果KPIまで設計して本番運用へ進める考え方を解説します。

    最新動向井元

    データを移さずAIを組み込むAWSとSalesforceの新連携

    AWSとSalesforceが発表した新連携は、CRMデータを大規模に移さず、Amazon BedrockのモデルやSlack、音声業務にAIを組み込む方向を示します。連携の事実と、権限設計や業務選定で確認すべき点を整理します。

    技術選定とセキュリティ井元

    AIエージェントの分岐判断を軽量モデルへ移す方法Jevが示す推論コスト分担の設計

    TypeSafe AIが発表したJevは、文章生成ではなく分類や操作選択に特化したモデルです。AIエージェントの推論コストを見直すため、公開情報の読み方、人の確認へ戻す基準、複数モデルの分担方法を解説します。

    技術選定とセキュリティ井元

    MCP接続と権限を一元管理WSO2 Agent Managerの実力

    WSO2が一般提供を始めたAgent Managerは、AIエージェント固有IDやMCP接続、権限、ライフサイクルをどう管理するのでしょうか。Kubernetes上のサンドボックスや監査ログを含め、複数部門へ展開する前の確認項目を整理します。

    最新動向井元

    AnthropicがClaudeを統合 長時間タスクと資料作成を一つの画面へ

    AnthropicがClaude Coworkと通常チャットを統合し、長時間のAIエージェント作業や文書・プレゼン資料の作成まで一つの画面に集約しました。企業が確認すべき権限管理、Enterpriseの通知、生成物レビューの進め方を整理します。

    よく読まれている記事

    建設井元

    生成AI利活用計画書の提出が契約要件に。国土交通省が直轄の建設コンサル業務で義務化

    国土交通省は2026年度から、直轄の建設コンサルタント業務の特記仕様書に生成AIの積極的な利活用を明記し、受注者に「生成AI利活用計画書」の提出を求めます。入札の加点ではなく、受注後に負う契約上の要求事項です。建設コンサルタント会社・建設会社が今から整えるべき体制を、公表情報にもとづいて整理します。

    建設井元

    国交省が特記仕様書に生成AI活用を明記。直轄業務は利活用計画書の提出が前提に

    国土交通省は2026年5月以降、直轄の建設コンサルタント業務の特記仕様書に「生成AIの積極的な利活用」を明記し、受注者に「生成AI利活用計画書」の提出を求めます。対象業務と計画書の記載事項を整理し、建設会社が今期から着手できる導入ロードマップと、効果が出やすい適用領域をまとめました。

    調達・購買井元

    調達AIエージェントで何ができるか:見積依頼の自動化と、任せない判断の線引き

    調達AIエージェントに任せられる業務と、人が判断すべき業務を分けて整理しました。見積依頼の自動化から始めた場合の削減見込み、社内システムとの連携、失敗しやすい進め方まで、導入を決める前に確認することをまとめています。

    お気軽にご相談ください

    AI導入のご相談はお気軽に

    この記事の内容を、貴社の状況に合わせてご相談ください。