【源内とは】デジタル庁開発のAIの完全ガイド（由来、意味、価格、国会答弁作成）

中央省庁に生成AI「源内」を本格導入、業務効率化へ

政府は、中央省庁の職員の負担軽減と業務効率化を目的として、デジタル庁が開発した行政専用の生成AI基盤「源内（ゲンナイ）」を2025年度中に全職員へ配布することを決定しました。

主なポイント

• 「ブラック霞が関」対策： 深刻な長時間労働が問題となっている中央省庁（霞が関）の労働環境を改善するため、事務作業の自動化を図ります。
• 国会答弁の作成支援： 膨大な資料作成や過去の経緯の参照が必要な「国会答弁案」の作成にAIを活用し、職員の作業時間を大幅に短縮します。
• 全省庁への展開： 2025年5月から一部の省庁で先行導入されていた運用を、高市早苗首相が表明する方針に基づき、全省庁へと拡大します。

※この施策は、デジタル技術を活用した行政改革の大きな一歩として注目されています。

「源内」は、デジタル庁が内製開発した行政専用のプラットフォームですが、その核となるAIモデル自体は、国内外の複数の既存モデルを採用しています。

なぜ「マルチモデル」なのか？

一つのAIに依存せず、用途（翻訳、要約、高度な論理思考など）やコスト、セキュリティレベルに応じて最適なAIを使い分けられるようにするためです。また、日本の行政特有の表現に対応するため、国産モデルの育成・活用にも力を入れています。

「源内」は、機密性の高い行政情報を扱うため、主に以下の3つの柱でセキュリティを強化しています。

1. データの「学習禁止」を徹底

通常の無料AIサービスでは、入力したデータがAIの再学習に利用されることがありますが、「源内」ではAPI経由でモデルを利用し、「入力したデータがAIモデルの学習に二次利用されない」契約を各ベンダーと結んでいます。

2. ガバメントクラウド（Gov-Cloud）での運用

「源内」は、政府が管理する安全なクラウド基盤である「ガバメントクラウド」上で動作します。インターネットの公衆網から隔離された閉域接続を活用することで、外部からのサイバー攻撃や通信傍受のリスクを最小限に抑えています。

3. 独自の「フィルタリング・検閲機能」

デジタル庁が開発した管理レイヤーを通すことで、以下のチェックを自動で行います。

• 個人情報の検知： 入力内容にマイナンバーや氏名が含まれている場合に警告を発する。
• 出力の検証： AIが事実に基づかない回答（ハルシネーション）をしていないか、不適切な表現がないかを監視する。

運用のイメージ図

職員が入力したデータは、デジタル庁が管理する「源内」のゲートウェイを通過し、安全なパイプラインを通って各AIモデルに届けられます。この際、モデル提供側（OpenAI等）にはデータは残らない仕組みです。

中央省庁の職員が最も苦慮している「国会審議への対応」において、AIの活用は劇的な時間短縮をもたらすと期待されています。

1. 答弁案作成時間の短縮

これまでは、過去数年分の議事録を職員が手作業で検索し、整合性を確認しながら起案していました。「源内」を活用することで、過去の膨大な答弁データから瞬時に要点を抽出し、ドラフト（下書き）を自動生成できます。

※先行導入の検証では、一部の事務作業で50%〜80%の時間短縮が報告されています。

2. 「待機時間」の解消と心理的負担の軽減

• 質問取りの迅速化： 議員からの質問要旨をAIが分析し、どの部署が担当すべきかを即座に判定。部署間の「押し付け合い」や調整時間を削減します。
• 深夜作業の回避： 2025年12月のニュースによれば、AIによる効率化で「深夜に及ぶ答弁作成」を大幅に減らし、職員の離職防止（ブラック霞が関対策）につなげる狙いがあります。

3. その他の主な活用シーン

政府の指針では、AIの回答をそのまま公的な決定として扱うことは厳禁とされています。責任の所在を明確にするための主なルールは以下の通りです。

【大原則】最終責任は「人間（職員）」にある

AIが生成した回答案に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が含まれていたとしても、その内容を国会答弁や政策に採用した場合は、その業務を担当する職員および組織の長が全責任を負います。

具体的な運用ガイドライン

• 「Human in the Loop」の徹底
  AIの出力をそのまま使わず、必ず人間が内容の正確性を検証（ファクトチェック）し、修正を加える工程を必須としています。
• 意思決定そのものへの不使用
  政策の最終的な判断や、国民の権利義務に直接関わる決定をAIに丸投げすることはできません。
• プロセスの記録
  どの業務でAIを活用したかを明確にし、事後的に検証できる透明性を確保します。

責任に関する考え方

AIには法的責任や国民への説明責任（アカウンタビリティ）を果たす能力がありません。国会答弁は国民に対する公的な約束であるため、その正当性を担保できるのは、法律に基づき職務を遂行する公務員と政治家のみであるという原則に基づいています。

※出典：デジタル庁「行政における生成AI利用ガイドライン」を基に構成

「源内」はデジタル庁が中心となって整備する「政府共通の基盤」であるため、個別の省庁が独自にシステムを構築するよりも、国全体として効率的な予算運用が行われています。

1. システム構築・基盤整備費

デジタル庁の「ガバメントクラウド」上で運用されるため、インフラ整備費はデジタル庁の予算（令和8年度概算要求等）に含まれています。

• システム開発費： デジタル庁の内部人材（エンジニア職員）による内製開発を主軸としているため、外部委託費を抑えた構造になっています。
• 人件費： デジタル庁の体制強化に係る経費（令和8年度要求で約23.7億円の一部）などが、AI基盤の保守・運用に充てられます。

2. AIモデルの利用料金（ランニングコスト）

「源内」はマルチモデルを採用しているため、それぞれのAIベンダーに対して「使った分だけ」または「ライセンス単位」で支払うコストが発生します。

3. コストパフォーマンス（投資対効果）

政府は、初期投資や運用コストを上回る「人件費削減効果」を見込んでいます。

先行事例からの試算によれば、政府全体の事務効率化が15%改善された場合、年間で約50億円相当の人件費抑制効果があると予測されています。これにより、システム導入コストは十分に回収可能であるという判断がなされています。

※具体的な最終契約額は公表されていませんが、日本のAI競争力強化のための官民投資（全体で約1兆円規模の投資目標）の一環として、戦略的に予算が配分されています。

政府は、海外製AIへの過度な依存を避け、日本語や日本の行政実務に最適化された「国産AI」の導入を以下のスケジュールで進めています。

1. 直近の動き（2025年12月〜）

• 「PLaMo翻訳」の試用開始： 2025年12月、Preferred Networks（PFN）が開発した翻訳特化型LLMをデジタル庁内で導入。行政文書特有の表現に対応した翻訳業務の検証が始まっています。
• 国産LLMの公募開始： 2025年12月2日から2026年1月30日まで、行政実務に活用する国産大規模言語モデル（LLM）の公募が行われています。

2. 今後のロードマップ

国産AIに求められる要件

政府が採用する国産AIには、単なる性能だけでなく以下の条件が求められています。

• 高い日本語性能： 行政文書特有の言い回しや、日本の法令体系を正確に理解できること。
• セキュリティ： 「ガバメントクラウド」上で動作し、機密情報を安全に扱えること。
• 透明性： どのように学習され、なぜその回答に至ったかのプロセスが確認できること。

2025年12月現在の最新動向に基づき、行政向けAI基盤において重要な役割を担う可能性が高い主な国内企業は以下の通りです。

1. 既に採用・連携が決定している企業

• Preferred Networks (PFN)
  独自のLLM「PLaMo」を開発。2025年12月、翻訳特化型の「PLaMo Translate」が「源内」の先行プロジェクトとして採用されました。国内最高クラスの計算資源を持つ同社の技術は、今後も中核を担うと見られています。

2. 公募や実証実験で有力視される大手メーカー

3. その他の注目される国産勢

• Sakana AI： 日本拠点の外資系スタートアップながら、複数のモデルを掛け合わせる独自の技術（AIの進化）で、デジタル庁との連携が注目されています。
• ストックマーク： ビジネス・行政などの「硬い日本語」に特化したLLMに定評があります。
• 理化学研究所 / 東京工業大学： アカデミアの立場から、国産AIの基礎モデル（富岳を活用したモデル等）の提供・協力が期待されています。

政府は2026年1月まで公募を行っており、ここで選定された企業のAIが、順次「源内」のメニューに追加されていく予定です。

「源内」がGPT-4などの強力な海外製AIだけでなく、国産AIを積極的に採用するのには、技術的・戦略的な明確な理由があります。

国産AIがもたらす「行政の信頼性」

• ハルシネーション（嘘）の抑制： 日本の公的な統計データや白書を集中的に学習させることで、日本の実情に合わない誤情報の出力を防ぎます。
• 経済安全保障： 海外サービスが停止したり、利用規約が急変したりするリスクに備え、自国でAIインフラを自給自足できる体制を構築します。
• 縦書き・図表への対応： NTTの「tsuzumi」のように、日本の公文書に多い図表交じりの資料や、特殊なレイアウトを読み解く能力も開発されています。

結論： 汎用的な知能としては海外製が勝る場面もありますが、「日本のルールを正しく守り、日本語として完璧な公文書を作る」という実務においては、国産AIが不可欠な役割を担います。