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ガバメントAI「源内」が変える行政の未来:デジタル庁の生成AI基盤を徹底解説

Home > AI > ガバメントAI「源内」が変える行政の未来:デジタル庁の生成AI基盤を徹底解説

2026年8月1日 by akalink

「行政サービスがどんどん回らなくなっている…」──日々、現場で増え続ける業務と人手不足に頭を抱えている行政関係者や自治体職員の方は多いのではないでしょうか。

人口減少による慢性的な担い手不足に加えて、高度化・複雑化する行政課題。従来の「マンパワー頼み」のやり方は、すでに限界を迎えています。現場の疲弊が進み、「このままでは公的サービスが維持できない」という閉塞感が漂っているのが今の日本の現状です。

しかし今、この危機的な状況を打破するための大きな一手として登場したのが、デジタル庁が内製開発したガバメントAI「源内(げんない)」です。

「源内」の導入は、単なる「事務作業を楽にする便利ツール」の配布ではありません。セキュリティを強固に保ちながら、いかに公的サービスの質を守り高めていくか──まさに日本のデジタル主権を賭けた国家戦略そのものです。

AIを活用して行政の「持続可能性」を担保するとは、具体的にどういうことなのか。

  • この記事では、行政DXの専門的な視点から、「源内」がもたらす本質的な革新と、その先にあるこれからの行政の姿を分かりやすく紐解いていきます。

簡単に説明する動画を作成しました!

目次

  • ガバメントAI「源内」の正体と開発の背景
    • 源内の概要と名前の由来
    • 複数のLLMを使い分ける「ハイブリッド戦略」の仕組み
  • 行政実務を劇的に変える「源内」の多機能アプリ群
    • 日常業務を支える汎用機能
    • 法制度調査AI「Lawsy」と行政特化型RAG
  • OSS公開がもたらした災害対応の革新と自治体支援
    • 熊本地震で見せた発災1日の驚異的なスピード支援
    • 自治体における導入コストの削減とベンダーロックインの回避
  • 国産LLMの採用と今後のロードマップ
    • 評価検証が進む5社の国産LLMと選定理由
    • 2027年度の本格利用に向けた展開スケジュール
    • いいね:

ガバメントAI「源内」の正体と開発の背景

ガバメントAI「源内」の正体と開発の背景

源内を理解する上で最も重要なポイントは、それが特定のAIモデルを指す言葉ではなく、政府全体のAI活用を支える共通基盤であるという点です。

デジタル庁は、海外製の高性能モデルと国産技術を最適に組み合わせるハイブリッド戦略を提唱しています。

私自身、これまで多くの現場でシステム構築やDX支援に携わってきましたが、このように土台となる環境を自前で整える重要性を日々実感しています。

源内の概要と名前の由来

源内という名称には二つの由来があります。

一つは生成AIの略称であるGenAIの読みをゲンナイとしたこと。

もう一つは、江戸時代の天才発明家・平賀源内の精神に肖り、新しい技術で時代を切り拓き、多様なアイデアが結集する場となることへの願いです。

この基盤はデジタル庁が内製で開発しました。

機密性の高い行政情報を扱う以上、外部サービスをそのまま利用するのではなく、政府統一基準に準拠した強固なセキュリティ環境を自ら構築することは、国家の安全保障と現場の機動性を両立させるための必須条件でした。

複数のLLMを使い分ける「ハイブリッド戦略」の仕組み

源内は特定のLLM(大規模言語モデル)に依存しない構造を採用しており、用途や機密レベルに応じてモデルを使い分けることが可能です。

海外製モデルとしては、OpenAIのGPT、GoogleのGemini、AWSのNova Lite、AnthropicのClaude Haiku 4.5、Sonnet 4.5、Sonnet 4.6など、世界最高峰の推論能力を活用します。

国産モデルとしては、翻訳に特化したPLaMo翻訳のほか、国内主要ベンダーのモデルを評価検証として順次導入していきます。

このように、性能重視の海外製と、データの国内処理や日本語適応に優れた国産を併用するハイブリッド戦略こそが、行政におけるAI活用の安定性を支えています。

では、この基盤の上で、具体的にどのような業務が行われているのでしょうか。

行政実務を劇的に変える「源内」の多機能アプリ群

行政実務を劇的に変える「源内」の多機能アプリ群

源内は汎用的なAI機能に加え、行政実務特有のボトルネックを解消する行政特化型のアプリケーション群を備えています。

私自身、これまで多くの現場でシステム構築やDX支援に携わってきましたが、このように現場の業務課題に寄り添ったツール群を整える重要性を日々実感しています。

日常業務を支える汎用機能

事務作業の視覚化とスピードアップのため、以下の機能が標準提供されています。

チャットや文章生成では、1,000文字以上のドラフト作成や公用文の校正ガイドラインに沿った修正を支援します。

Imagen 4.0 Fastによる画像生成は、14種類のスタイルプリセットと5種のアスペクト比に対応し広報資料等の作成を迅速化します。

Mermaid.jsを用いたダイアグラム生成は22種類の図解に対応し、複雑な行政フローを即座に可視化します。

法制度調査AI「Lawsy」と行政特化型RAG

特に専門性が高いのが、法令APIと連携した調査支援AIのLawsyと検索拡張生成機能です。

RAGとはAIが外部のナレッジベースを検索して回答を生成する技術で、情報の正確性が求められる行政において不可欠な仕組みです。

Lawsyは被災者生活再建支援法や災害救助法といった複雑な法令の定義や手続きや法的根拠を整理します。

項目
従来の調査手法
「源内(Lawsy等)」による調査
情報源の確保
六法全書や検索サイトでの手作業
e-Gov法令API等と連携した最新データ
整理・分析プロセス
職員が条文を精読し、要件を抽出
AIが質問タイプを自動判定し、要旨を整理
精度とスピード
属人的スキルに依存、数時間を要す
数分で法的根拠とチェックリストを提示

こうした機能は単なる効率化を超え、行政判断の正確性と公共サービスの機動力を飛躍的に高めています。

OSS公開がもたらした災害対応の革新と自治体支援

OSS公開がもたらした災害対応の革新と自治体支援

デジタル庁が源内の設計図をオープンソース(OSS)として公開したことは、単なる無料配布ではなく、公共セクター全体のレジリエンスを高める戦略的意義を持っています。

私自身、富士通やソフトバンクでのシステム開発・運用を経て、現在はDXコンサルタントとして現場の業務改善に携わっています。

その知見から言っても、土台となる仕組みをオープン化し全体の底上げを図るアプローチは非常に合理的です。

熊本地震で見せた発災1日の驚異的なスピード支援

2026年7月の熊本地震において、その真価が発揮されました。

発災翌日には、源内が被災自治体へ緊急提供されたのです。

この初動の速さは、事前にOSS化され申請からメールリンク送付までの仕組みが確立されていたからこそ実現しました。

提供された3週間の期間中、職員は翻訳や資料要約にAIを活用し、極限状態での業務負荷を軽減させました。

自治体における導入コストの削減とベンダーロックインの回避

OSSの活用は、全国の自治体に大きなメリットをもたらします。

ソフトウェア開発費が実質0円となるため、予算の限られた小規模自治体でも高度な基盤を構築可能です。

特定のベンダーに依存するベンダーロックインを回避し、自らカスタマイズして運用できるデジタル主権の確立を支援します。

国産LLMの採用と今後のロードマップ

国産LLMの採用と今後のロードマップ

国産LLMの採用と行政における今後の展開について、現在の状況と今後のロードマップを整理してお伝えします。

私自身、これまで多くの現場でシステム構築やDX支援に携わってきましたが、海外の先進技術を活用しつつも国内の土台を固めておく重要性を日々実感しています。

評価検証が進む5社の国産LLMと選定理由

行政におけるAI活用を長期的・安定的に継続するためには、海外技術の活用と並行して、国内産業の育成を通じた自律性の確保が不可欠です。

現在、機密情報の国内処理や行政文書への適応能力を確認するため、以下の5社と評価検証に関する契約を締結しています。

  • NTTデータ(tsuzumi 2)
  • ソフトバンク(Sarashina3 mini)
  • NEC(cotomi v3)
  • 富士通(Takane 32B)
  • Preferred Networks(PLaMo 2.0 Prime)

これらは国家としてのデジタル自律性を維持し、日本の文化や価値観に即したAI運用を実現するための重要な投資です。

2027年度の本格利用に向けた展開スケジュール

2026年5月時点で、対象となる政府職員18万人のうちすでに約10万人が利用可能な状態にあります。

デジタル庁は2027年度の本格導入に向け、AIを前提とした業務プロセスの再設計を加速させています。

既存の業務にAIを付け足すという発想から脱却し、AIがあることを前提に法律や事務プロセスそのものを再設計することが求められます。

このAI前提の行政運営こそが、2027年度以降の鍵となります。

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執筆者 相馬 正伸

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