2026.07.14

ガバメントAI「源内」とは:デジタル庁の生成AI基盤の全体像と特別区・自治体への示唆(2026年)

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はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

エグゼクティブサマリー

　ガバメントAI「源内（げんない）」とは、政府職員が安全・安心に生成AIを活用できるようにするため、デジタル庁が内製開発で構築・展開している生成AI利用環境です。ガバメントAIとは、政府職員が安全にAIを使うための基盤全体を指す考え方であり、「源内」はその構築の第一歩として各府省庁に展開されているものです。2025年5月に成立した「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法）と、同年12月に閣議決定された「人工知能（AI）基本計画」が土台となっており、AI基本計画で示された「隗（かい）より始めよ」の観点から、政府自らが率先してAIを利活用する方針のもとで進められています。

　「源内」は、2025年5月にまずデジタル庁内で全職員向けに運用が始まり、国会答弁検索AIや法制度調査支援AIなどのアプリケーションを通じて行政現場での検証が重ねられてきました。その検証で生成AIが行政業務の質の向上・効率化・省力化に有効であることが確認され、展開が各府省庁へと広がっています。デジタル庁は、2026年度中に全府省庁の約18万人の政府職員が生成AIを利用可能とすることを目指し、2026年度に大規模実証を行ったうえで、2027年度以降の本格的な導入につなげる計画を公表しています。

　「源内」の特徴は、政府統一基準に準拠したセキュリティのもとで機密性2情報を含むプロンプト入力に対応している点、ガバメントソリューションサービス（GSS）を活用したポータルサイトからのシングルサインオン（SSO）に対応している点、そして対話型チャットや要約・翻訳などの汎用AIと、行政実務に特化した行政実務用AIの二種類を提供している点にあります。あわせてデジタル庁は、高度なAIアプリケーションの開発、国内大規模言語モデル（LLM）の開発支援、政府共通データセットの整備、他府省庁の技術支援という取組を進め、2026年4月には「源内」をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開し、2026年7月には国産クラウド上での国産基盤モデルの試用を始めています。

　特別区の職員にとって、「源内」は一見すると府省庁の話に見えます。実際、現時点で「源内」は府省庁向けの環境であり、地方自治体である特別区に直接提供されるものではありません。しかし、OSSとして公開されたことや、デジタル庁が自治体職員を対象に「共創プラットフォームキャンプ」を通じて自治体業務へのAI活用を支援していること、そして国が先導した仕組みが自治体へと横展開される流れを踏まえると、区のDX・AI政策にとって無関係ではありません。本稿では、「源内」の全体像を政府一次資料に基づいて整理したうえで、その設計思想と具体的な取組が特別区に何を示唆するのかを、期待と課題の双方から中立的に論じます。

意義

「隗より始めよ」:政府が自ら先導してAIを使う意味

　「源内」の意義を理解する鍵は、AI基本計画が掲げた「隗より始めよ」という言葉にあります。これは、まず政府自身がAIを日常的に使いこなし、その普段使いを浸透・定着させることで、業務の質の向上と効率化を実現しようとする姿勢を示すものです。民間や自治体にAI活用を促す前に、国が率先して自らの現場で使い、効果と課題を検証する。この順序には、AIの利活用に伴う不安や慎重論に対して、実地の経験をもって信頼できるAIの意義を示すという狙いが込められています。政府が国民に信頼されるAIの使い方を体現することそのものが、政策的なメッセージになっているのです。

「業務にAIを足す」から「AIを前提に業務を組み直す」への転換

　「源内」の背後には、単に既存の業務にAIツールを足すだけでは抜本的な業務改善につながらないという問題意識があります。デジタル庁は、対話型チャットのようなユーティリティ的な利用にとどまると十分な費用対効果が見込まれず、海外にもAI実装の失敗事例があると指摘し、「業務＋AI」ではなく「AI＋業務」という発想への転換を掲げています。これは、AIに対して業務やデータのあり方そのものを考え直し、AIを前提とした行政文書や業務プロセスへと再設計していく方向性です。行政特有の業務について、どのデータを、どの順序で、どの観点から使うかというノウハウを、AIが参照しやすい形で体系的に整えることが、行政へのAI実装の前提条件だと位置づけられています。

内製開発と国産技術の志向

　「源内」のもう一つの特徴は、外部への丸投げではなく、デジタル庁が内製開発で構築している点です。政府統一基準に基づくセキュリティ要件を自ら満たしつつ、現場の課題を開発に反映しながら段階的に作り込むという進め方がとられています。加えて、日本語の語彙・表現に適合し、日本の文化・価値観を尊重した国内LLMの開発支援や、国産クラウド上での国産基盤モデルの試用が進められており、国内で開発されたAIの調達・利用を通じて、安全・安心なAI活用と日本のAI自律性の確保を図る狙いが示されています。海外製のAIサービスへの依存を抑え、国内のAI産業の競争力強化にもつなげようとする方向性が、制度設計に組み込まれています。

歴史・経過

AI法・AI基本計画・重点計画という政策的な土台

　「源内」は、単独の思いつきではなく、いくつもの政府方針の積み重ねのうえに立っています。2025年5月に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI法）が成立し、AIの社会での活用に向けた政府の体制整備と、政府が率先して安全・安心なAI活用を進める方針が明確化されました。これを受けて、2025年12月に「人工知能（AI）基本計画」が閣議決定され、「隗より始めよ」の観点から政府自らが先導的にAIを利活用する方針が示されています。さらに、令和7年（2025年）6月13日に閣議決定された「デジタル社会の実現に向けた重点計画」では、デジタル庁の内部開発により政府等におけるAI基盤（ガバメントAI）を構築するとともに、AI利活用に資する政府保有データの整備・普及を行う方針が決定されました。「源内」は、これらの方針を具体化する実装として位置づけられます。

デジタル庁内の運用から全府省庁展開への段階的スケジュール

　「源内」の展開は、一気に全体へ広げるのではなく、段階を踏んで進められています。2025年5月からデジタル庁内で職員向けの運用が始まり、2025年12月には試用する国内LLMの公募が行われました。2026年1月からは一部省庁での試験的利用（リリース1.0）が全体で数百人規模で始まり、2026年2月には行政資料を検索・参照するRAGアプリの展開と、参加省庁向けの利用者説明会が行われています。2026年5月頃から年度末にかけては、希望する省庁を対象とした大規模導入実証（リリース2.0）が進み、2026年春から夏にかけて本格利用に向けた府省庁の概算要求が想定されています。さらに2026年夏頃には国内企業等が開発した国内LLMの試験導入（リリース2.1）、2026年12月頃には高度な生成AIアプリケーションの試験提供と政府共通データの整備（リリース2.2）が予定され、2027年度からは利用省庁が予算措置を行ったうえでの本格利用（リリース3.0）へと移行する工程が描かれています。

国産基盤モデルの試用という直近の動き

　直近の動きとして、2026年7月には、国産クラウド上で国産の基盤モデルを試用する取組が始まりました。報道によれば、デジタル庁は「源内」向けにNTTデータ、富士通、プリファードネットワークスなど計5社のモデルの試用を始め、国産クラウドである「さくらのクラウド」と組み合わせて運用するとされています。8月までに実験環境を整え、9月から11月にかけて複数回の実験を行う予定と報じられており、国産クラウドと国産基盤モデルの有用性・信頼性・経済性を検証する狙いが説明されています。政府が国産モデルを積極的に活用することで、外国製AIへの依存を抑え、国内AI産業の競争力強化につなげる意図もあるとされています。こうした国産技術の検証は、行政文書や法令など日本の行政特有の表現への対応力を高めるうえでも意味を持つと考えられます。

現状データ

展開規模と工程:約18万人・2026年度実証・2027年度本格利用

　「源内」の到達点を数字で押さえると、その規模感が見えてきます。デジタル庁は、2026年度中に全府省庁の約18万人の政府職員が生成AIを利用可能となることを目標に掲げています。2026年1月に始まった一部省庁での試験的利用は全体で数百人規模でしたが、そこから2026年度の大規模実証を経て、2027年度以降の本格導入へと段階的に規模を拡大していく計画です。この実証では、職員の成功体験づくりを先回りして進め、業務における生成AIの効果と課題を検証することが目的とされ、あわせて府省庁における生成AIの利用状況を可視化するダッシュボードを構築し、政府全体のAI活用状況を俯瞰できるようにするとされています。数百人から約18万人へという桁の拡大が、2026年度から2027年度にかけての短期間で計画されている点に、この取組の本気度が表れています。

提供機能:汎用AIと行政実務用AI

　「源内」が提供するAIアプリは、大きく二種類に分かれます。一つは汎用AIで、対話型チャット、文章作成、要約、校正、翻訳など、日常業務を幅広く支援するツール群です。もう一つは行政実務用AIで、行政職員の業務遂行を支援する、行政実務に特化したアプリケーション群です。これらは、政府統一基準に準拠したセキュリティのもとで、デジタル庁においては機密性2情報を含むプロンプト入力に対応し、ポータルサイトからのシングルサインオンで利用できる形で提供されています。行政実務用AIの具体例としては、国会答弁作成支援AIが挙げられ、国会質問の内容解析、過去答弁や根拠資料の検索、答弁の草案生成、更問の予測、矛盾の検証といった機能を統合的に提供することで、答弁作成の効率化と、政府答弁の正確性・一貫性の強化を図るとされています。このほか、委員会運営や出張調整といったバックオフィス業務を支援するプロトタイプの開発も進められています。

具体的な効果事例:アンケートの仮説検証で約2か月から約3日へ

　「源内」やデジタル庁のAI活用がもたらす効果は、抽象論にとどまりません。デジタル庁は、他府省庁の技術支援の一環として、大規模なアンケート調査における仮説検証にAIを活用した事例を示しています。農林水産省が2025年6月から8月にかけて実施した今後の米の生産意向に関するアンケートについて、20件以上の仮説を立案したうえで、約8,000件の回答に対する仮説の妥当性の検証をAIで行ったところ、職員1人が約2か月かかる分析作業が、AIの活用により約3日の作業に短縮されたとされています。このほかにも、大量のパブリックコメント・意見の分類処理が2025年6月から、府省庁が保有する行政文書を分析できるAIの受託開発が2026年2月から進められるなど、具体的な業務での活用が積み重ねられています。こうした事例は、生成AIが定型的・大量処理型の業務において大きな省力化をもたらし得ることを、実データで示すものです。

政策立案の示唆

この取組を行政が行う理由

人口減少・労働力不足という構造的な制約

　政府がガバメントAIの構築に踏み出す根本的な理由は、急激な人口減少と少子高齢化に伴う労働力不足によって、公共サービスの維持が困難になりかねないという構造的な危機感にあります。中長期的に公共サービスを維持・強化していくためには、生成AIをはじめとするAIを最大限に利活用し、限られた人員でより多くの価値を生み出すことが不可欠だと位置づけられています。人手が減っていく前提のもとで、業務の質を落とさずに担い手不足を補う手段として、AIの普段使いを行政に定着させることが求められているのです。

機密情報を扱える安全な環境の必要性

　もう一つの理由は、行政現場での有効性を検証するには、機密情報を安全に扱える環境が欠かせないという実務的な事情です。デジタル庁は2023年度から中央省庁職員を対象とした生成AIワークショップを重ねるなかで、行政現場では試験的な利用ですら多くの調整や手続きを要すること、そして機密情報を扱えない環境では業務での有効性を十分に検証できないことを課題として把握しました。だからこそ、政府統一基準に基づくセキュリティ要件を内製開発で満たし、機密性の高い情報も扱える環境として「源内」を構築する必要があったのです。安全性を確保することと、実務で使えることとを両立させる点に、行政がこの取組を担う意味があります。

行政側の意図

　「源内」に込められた行政側の意図は、AIを単なる便利な道具として配るのではなく、行政のあり方そのものをAIを前提に組み替えていく起点とすることにあります。共通ルールの整備やドキュメントの公開・オープンソース化によって、他組織の成功事例を取り入れる際に立ちはだかる「事例を知らない」「効果が不明瞭」「導入方法がわからない」「コストが高い」という四つの壁を、体系的に取り除こうとしています。ノウハウやフレームワークをオープンかつ秩序立った形で収集・共有・循環させ、産学官が連携してガバメントAIを持続的に発展させるエコシステムを形づくる。そうした基盤づくりを通じて、行政全体にAI活用の恩恵を迅速に広げることが意図されています。

期待される効果

　期待される効果は、大きく三つの方向で整理できます。第一に、答弁作成支援やアンケートの仮説検証、パブリックコメントの分類といった定型的・大量処理型の業務において、大幅な省力化と時間短縮が見込まれます。約2か月の分析が約3日に短縮された事例は、その象徴です。第二に、行政実務に特化したアプリケーションや行政資料を参照するRAGの整備によって、単なる効率化にとどまらず、答弁や政策検討の正確性・一貫性といった質の向上が期待されます。第三に、OSS公開や共通データセットの整備、国内LLMの育成を通じて、政府だけでなく行政領域全体でAI活用のノウハウが共有され、日本のAI自律性の確保にもつながることが見込まれます。もっとも、これらの効果はいずれも、大規模実証での検証結果と、その後の運用・定着の巧拙に左右される点に留意が必要です。

課題・次のステップ

効果検証と本格導入の不確実性

　「源内」は現在、数百人規模の試験的利用から約18万人規模の大規模実証へと移行する途上にあり、その効果と課題は2026年度の実証を通じて本格的に検証される段階にあります。小規模な成功事例が、府省庁全体という桁違いの規模でも同じように機能するとは限りません。職員の習熟度の差、業務ごとの向き不向き、費用対効果の見極めなど、本格導入に向けて確かめるべき論点は多く残されています。2027年度からの本格利用は利用省庁の予算措置を前提としており、実証で十分な効果が示されなければ、想定どおりに定着が進まない可能性もあります。過大な期待も過度な悲観も避け、実証の結果を冷静に見極める姿勢が求められます。

AIガバナンスと情報管理との両立

　行政がAIを大規模に使うほど、その利用が適切に管理されているかというガバナンスの重要性が増します。機密性の高い情報を扱う環境であればなおさら、入力・出力の管理、生成物の正確性の担保、誤りや偏りへの対処といった課題への目配りが欠かせません。折しも、2026年7月には統計作成やAI開発のためのデータ利活用を一定の条件で促進する改正個人情報保護法が成立しており、AIの利活用の推進と個人情報の適正な取扱いとを両輪で進める必要性が高まっています。AIを使いこなすことと、その利用を律する仕組みを整えることは、車の両輪として同時に追求されるべき課題です。

特別区への示唆

直接の対象ではないが波及する理由

源内のOSS公開と自治体での再利用の可能性

　まず前提として押さえるべきは、現時点で「源内」は府省庁の政府職員向けの環境であり、特別区に直接提供されるものではないという事実です。そのうえで、特別区にとって「源内」が無関係でない最大の理由は、2026年4月にOSSとして公開された点にあります。ソースコードが公開されたことで、その設計思想や実装の考え方を、自治体が自らのAI活用を検討する際の参照材料として学ぶことが可能になりました。共通ルールの整備やドキュメントの公開によって導入の壁を下げるという「源内」の狙いは、国が抱え込むのではなく、行政領域全体でノウハウを循環させる方向を向いています。将来的に、国が整備した基盤や知見が自治体にも活かされていく展開は、十分に想定し得ると考えられます。

共創プラットフォームキャンプによる自治体支援

　デジタル庁は、自治体職員を対象に「共創プラットフォームキャンプ」を開催し、自治体業務へのAI活用を支援する取組を進めています。まず現場の「困りごと」を掴むところから始めるという実践的なアプローチや、自治体の先行事例を横展開する糸口を探る試みが積み重ねられています。国が先導して得た知見を自治体と共有し、自治体の現場に合った形でAI活用を広げようとするこの流れは、特別区が国の動向を単に眺めるのではなく、こうした機会に積極的に関与することで、自区のAI活用を前に進める手がかりになり得ます。

源内の設計思想から特別区が学べること

「AI＋業務」への発想転換とデータの整備

　「源内」が示す最も重要な示唆は、AIを既存業務に足すだけでは効果が限られ、AIを前提に業務とデータのあり方を組み直す必要があるという発想の転換です。特別区がAI活用を検討する際にも、対話型チャットを配って終わりにするのではなく、どの業務のどのデータを、AIが参照しやすい形にどう整えるかという問いから出発することが、実効的な成果につながると考えられます。区が保有する例規や要綱、申請マニュアル、過去の議会答弁や照会回答といった知識を、AIが活用できる形に整備しておくことが、将来のAI活用の前提条件となります。

機密性・セキュリティを満たす環境設計

　「源内」が政府統一基準に準拠し、機密性の高い情報を扱える環境として内製開発された点も、自治体にとって示唆に富みます。自治体が生成AIを本格的に業務へ組み込むには、住民の個人情報をはじめとする機微な情報を安全に扱えるセキュリティ設計が欠かせません。どのような情報をAIに入力してよいのか、その線引きと管理の仕組みをあらかじめ整えておくことが、AI活用と情報保護の両立の鍵となります。国が示すセキュリティ要件の考え方は、区が自らの環境を設計する際の有力な参照点になります。

具体アプリの自治体業務への読み替え

国会答弁支援から議会答弁・議会対応へ

　「源内」の行政実務用AIには、行政特有の業務を支援するヒントが詰まっています。国会答弁作成支援AIは、質問の内容解析、過去答弁や根拠資料の検索、草案の生成、更問の予測、矛盾の検証といった機能を束ねたものですが、この構造は、特別区における議会答弁や議会対応の準備にそのまま読み替えることができます。過去の答弁や関連資料を検索し、想定問答を組み立て、答弁の一貫性を確認するという作業は、区の実務でも大きな負担となっており、同様の発想での支援が効果を発揮する余地があります。

パブコメ分類・行政文書RAGから区の実務へ

　デジタル庁が他府省庁支援で取り組んだパブリックコメントの大量分類や、行政文書を分析・参照するRAGアプリも、区の実務に引き寄せて考えられます。特別区でも、計画策定に伴う意見募集の集計・分類、大量の照会・相談への対応、膨大な例規や過去資料の検索といった場面で、生成AIによる省力化が期待できます。アンケートの仮説検証で分析作業が大幅に短縮された事例は、区が抱える同種の業務にも応用の可能性があることを示しています。

区としての備えと進め方

国の動向のウォッチと予算・概算のタイミング

　特別区がとるべき現実的な構えは、国のガバメントAIの動向を継続的に把握しつつ、自区のAI活用の準備を並行して進めることです。「源内」の本格利用は2027年度からとされ、府省庁の概算要求も2026年春から夏に想定されています。国の実証の結果や公開される知見は、自治体がAI導入の効果と課題を見極めるうえで貴重な参照材料となります。区としては、こうした国の成果が出てくるタイミングを見据えながら、自区の予算編成や情報システムの更新の計画にAI活用の視点を織り込んでいくことが望まれます。

源内は自治体でも使えるのか:いつ・何を確認すべきか

　「源内は自治体でも使えるのか」という問いに対しては、現時点では府省庁向けの環境であり、特別区に直接提供されるものではない、というのが正確な答えです。ただし、OSSとして公開されていること、共創プラットフォームキャンプなどを通じて自治体支援が行われていることから、今後の展開は注視に値します。区が当面確認すべきは、デジタル庁が公開する取組状況や参考資料、自治体向けの支援機会の案内、そして国内LLMや政府共通データセットの整備状況です。これらを追いながら、自区の業務のうちどこにAIを活かせるかを棚卸しし、データ整備とセキュリティ設計を先行して進めておくことが、国の基盤や知見が自治体に及んできたときに素早く動くための備えとなります。

まとめ

　ガバメントAI「源内」は、AI法とAI基本計画の「隗より始めよ」の方針のもとで、政府が自ら先導して生成AIを使いこなすために、デジタル庁が内製開発で構築・展開している基盤です。2025年5月のデジタル庁内運用から始まり、2026年度には全府省庁の約18万人を対象とする大規模実証を経て、2027年度以降の本格利用へとつなげる工程が描かれています。機密性の高い情報を扱える安全な環境、汎用AIと行政実務用AIの提供、OSS公開、国産LLM・国産クラウドの試用といった特徴は、「業務にAIを足す」のではなく「AIを前提に業務を組み直す」という発想の転換を体現するものです。約2か月の分析が約3日に短縮された事例のように、具体的な効果も示され始めていますが、その真価は大規模実証での検証と、その後の定着の巧拙にかかっており、過大な期待も過度な悲観も避けるべき段階にあります。

　特別区にとって「源内」は、直接提供される仕組みではないものの、決して遠い話ではありません。OSSとしての公開や共創プラットフォームキャンプを通じた自治体支援、国が先導した仕組みが自治体へ横展開されていく流れは、区のAI活用にとって学ぶべき素材と関与すべき機会を提供しています。AIを前提に業務とデータを整え直す発想、機密情報を安全に扱う環境設計、議会対応や意見募集といった具体業務への読み替えは、区が今から着手できる備えです。同じ2026年に成立した改正個人情報保護法が示すように、AIの利活用と個人情報の適正な取扱いは車の両輪であり、その両立を意識しながら、国の動向を見据えて自区の準備を計画的に進めることが、限られた人員で公共サービスを維持・強化していくための現実的な道筋となります。