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国産LLM「PLaMo」、デジタル庁や約800自治体のシステムに採用済み
海外製の大規模言語モデルに頼らず、日本語の行政文書や自治体業務に合わせたAIを選ぶ動きが官公庁で広がっています。国産LLM「PLaMo」がどのような場面で使われているのかを知ることは、自社のAI選定にも参考になります。
何が起きたか
Preferred Networks（PFN）は、10月13日から16日まで幕張メッセで開催された「CEATEC 2026」で、自社開発の大規模言語モデル「PLaMo」の活用事例を展示しました。PLaMoは海外のモデルをベースにせず一から開発されたモデルです。
官公庁での利用例として、デジタル庁が挙げられます。政府向け生成AI基盤「源内」では、2025年12月からPLaMoベースの翻訳サービス「PLaMo翻訳」が使われており、26年3月には「PLaMo 2.0 Prime」が試用モデルに選ばれました。
自治体向けでは、Polimillの行政向け生成AIプラットフォーム「QommonsAI」にPLaMoが搭載されています。QommonsAIは約800の自治体が導入しており、市民から寄せられる長文の意見を読む作業と返信案の作成に活用できるといいます。法令分野でも、第一法規が「ELDA」のβ版にPLaMoを使い、自治体向けにオンプレミス環境で動かしています。
官公庁や研究機関、製造業では、データを外部のクラウドに出したくないという理由でオンプレミスでの利用を求める声が多いとPFNは説明しています。
背景・解説
LLM（大規模言語モデル）とは、大量の文章データを学習し、人間が書いたような文章を生成したり質問に答えたりできるAIの基盤技術です。多くの企業は海外企業が開発したモデルを利用していますが、PFNのPLaMoは国内で一から開発された「国産LLM」にあたります。
官公庁や自治体では、住民の個人情報や行政文書など機微な情報を扱う場面が多く、データを外部のクラウドに送信すること自体を避けたい事情があります。出典でも、官公庁や研究機関、製造業からオンプレミス（自社や専用環境内でシステムを動かす方式）での利用を求める声が多いと紹介されています。
QommonsAIやELDAのように、特定業務向けアプリケーションにPLaMoを組み込む形が目立ちます。モデル単体ではなく、業務ごとに作り込んだシステムに部品として組み込む構成は、行政分野に限らず多くの業務AI導入で採られている手法です。
仕事や業務への影響 — AI Topicaの見方
機微な行政情報を扱う部署ほど、オンプレミスで動く国産LLMの検討価値は大きくなります。例えば、職員300人規模の市役所で市民からの意見募集フォームに毎月数百件の自由記述が寄せられている場合、QommonsAIのような既存プラットフォームにPLaMoを組み合わせれば、職員が1件ずつ読んで返信案を考える手間を減らせます。採用済みの事例があること自体が、情報システム部門にとって導入判断の材料になります。
一方で、モデル選びだけで業務が回るわけではありません。出典の小論文添削サービスの事例では、評価の観点や生徒への助言材料はモデルの外側のアプリケーションが担うと説明されています。例えば、従業員50人規模の情報サービス企業が自治体向け窓口対応支援ツールを作るなら、LLM選定より問い合わせ内容の分類や回答テンプレートの整備に時間をかける方が成果につながります。
採用コストの面でも判断材料があります。出典のAI面接サービスの事例では、繁忙期の大量処理には別モデルを使い、即時性より品質を重視する処理にはPLaMoを使う使い分けが紹介されています。自社でAI導入を検討する部署も、1つのモデルに固定せず用途ごとに見極める姿勢が実務では有効です。
不確かな点・注意
出典はPFNのブース展示とCEATEC 2026での紹介内容に基づくもので、PLaMoを導入した自治体の数や満足度、具体的な業務時間の削減効果などの定量データは示されていません。QommonsAIの導入自治体数は「約800」とありますが、そのうちPLaMoを実際に選択して使っている自治体数までは分かりません。
デジタル庁の「源内」でのPLaMo利用についても、利用規模や試用モデル選定後の正式採用の有無は出典に記載がありません。第一法規の「ELDA」も「β版」であり、正式版の提供時期や仕様は未確定です。読者が自社での導入を検討する際は、提供元への直接確認が必要です。