デジタル庁が国産LLM7モデルの導入検証を開始。企業のAI活用に何を示すか

2026年3月14日

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デジタル庁が国産LLMを政府業務に導入検証 ― 対象7モデルの概要

2026年3月6日、デジタル庁は政府向け生成AI基盤「源内（げんない）」で試用する国産LLM（大規模言語モデル）7件の選定結果を発表しました。同庁が2025年12月から実施した公募には15件の応募があり、書類審査と独自の評価テストを経て絞り込まれた形です。5月から全府省庁39機関・約18万人の政府職員を対象に大規模実証が始まり、8月頃から各LLMの試用が本格化します。

選定されたのは、NTTデータの「tsuzumi 2」、NECの「cotomi v3」、富士通の「Takane 32B」、ソフトバンクの「Sarashina2 mini」、KDDI・ELYZA共同応募体の「Llama-3.1-ELYZA-JP-70B」、Preferred Networksの「PLaMo 2.0 Prime」、カスタマークラウドの「CC Gov-LLM」の7モデルです。大手通信・IT企業に加え、スタートアップ系の企業も含まれている点が特徴的です。選定基準には「国内開発であること」「開発経緯が具体的に説明できること」「ガバメントクラウド上で動作すること」などが掲げられました。2027年1月頃に評価結果が公表され、成果が認められたモデルは2027年4月以降に有償で政府調達される予定です。

この動きが注目される理由は、単なるツール導入にとどまらない点にあります。政府がAIモデルの評価軸を公開し、その結果を社会に示すことで、民間企業がAIを選ぶ際の「物差し」が生まれます。これまで国産LLMの実力は比較しにくい状況でしたが、行政の大規模実証を通じて可視化されることになります。

カスタマーサポートAI導入調査：82.4%が「働きがい向上」と回答

もう一つ、AI活用の現場で興味深いデータが出ています。カスタマーサポートツールを提供するTayoriが2026年に公開した調査によると、生成AIを業務に導入しているカスタマーサポート従事者のうち82.4%が、仕事に対するモチベーションや働きがいが「向上した」と回答しました。内訳は「非常に向上した」が45.9%、「向上した」が36.5%です。

この結果の背景には、業務内容の質的な変化があります。定型的な問い合わせをAIチャットボットに任せることで、担当者は複雑な相談や個別対応に時間を使えるようになっています。単純な繰り返し作業が減り、顧客の声にじっくり向き合える環境が整ったことが、やりがいにつながっているわけです。

一方で、同調査では課題も浮き彫りになっています。AIチャットボットを利用した顧客の38.5%が「問題の本質がAIに伝わらない」、32.6%が「繰り返し同じ回答をして解決しない」と感じていました。また、音声AI（ボイスボット）では「とにかく有人につないでほしかった」という声がチャットボットよりも多く見られました。AIで効率化できる領域と、人が対応すべき領域の線引きが重要であることを示すデータです。

「仕事を奪う」から「パートナー」へ ― 現場の受け止め方が変わってきた

AIが雇用を脅かすという議論は依然として存在します。しかし、先ほどの調査結果が示すように、実際にAIを業務で使っている現場では、受け止め方が変化しつつあります。「仕事を奪われる」という恐怖よりも、「面倒な作業から解放された」「本来やりたかった業務に集中できる」というポジティブな声が増えてきました。

この変化にはいくつかの要因があります。まず、AIの導入が「全自動化」ではなく「部分的な業務支援」として浸透してきたことが大きいのではないでしょうか。たとえばカスタマーサポートでは、よくある質問への一次対応はAIが担い、込み入った相談は人間が引き継ぐという役割分担が定着しつつあります。議事録の作成やメール文案の下書きなど、日々の小さな業務でAIを使う経験を積み重ねることで、「便利な道具」として自然に受け入れられるようになっています。

もう一つは、AIの限界が具体的に見えてきたことです。前述の調査でも、AIだけでは解決できないケースがはっきりと数字で示されました。「AIが万能ではない」と実感できたことで、かえって人間の役割に対する自信が生まれています。複雑な判断、感情への寄り添い、イレギュラーな状況への対応など、人にしかできない仕事の価値が再認識されつつあります。

デジタル庁の国産LLM検証も、この流れと無関係ではありません。政府が「AIを使いこなす側」として大規模に検証を進めることで、AIは怖いものではなく業務を改善するツールだという認識が、行政から民間へと広がっていく可能性があります。

この流れから得られるヒント

デジタル庁の動きもカスタマーサポートの調査結果も、大組織の話に見えるかもしれません。しかし、参考になるポイントがいくつかあります。

第一に、国産LLMの選択肢が広がりつつあるという点です。今回選定された7モデルのなかには、軽量で少ないリソースで動作するものも含まれています。政府の実証を通じて各モデルの得意分野や実用性が公開されれば、AIツールを選ぶ際の判断材料になります。「どのモデルが何に向いているか」を自力で調査する必要がなくなるのは、リソースの限られた企業にとって大きなメリットです。

第二に、AI導入は必ずしも大規模な投資を伴うものではないという点です。カスタマーサポートの事例が示すように、まずは問い合わせ対応や社内FAQといった定型業務から小さく始めることで、効果を実感しやすくなります。いきなり全社導入を目指すのではなく、特定の業務で試してみるアプローチが現実的です。

第三に、「AIと人の役割分担」を明確にすることの重要性です。調査では、AIに任せきりにした結果、顧客が不満を感じるケースも報告されています。どこまでをAIに任せ、どこから人が対応するのか。この線引きを自社の業務特性に合わせて設計することが、AI活用の成否を分けます。

政府の検証結果が公表される2027年1月頃には、国産LLMの実力がより具体的に見えてきます。それまでの間に、自社の業務プロセスを棚卸しし、AIが活きる領域を見極めておくことが、次のステップへの備えになるのではないでしょうか。

まとめ

デジタル庁による国産LLM7モデルの導入検証は、日本の行政がAI活用を「試行」から「実運用」へと本格的に進めた転換点です。同時に、カスタマーサポート分野の調査では、AIを導入した現場の8割以上が働きがいの向上を実感しているという具体的なデータも出ています。

これらの動きは、AIが「人の仕事を奪う脅威」ではなく「業務を改善するパートナー」として定着し始めていることを示しています。大切なのは、こうした流れを傍観するのではなく、自社に合った形で一歩を踏み出すことです。国産LLMの評価結果や現場の成功・失敗事例を参考にしながら、小さな領域からAI活用を試していく。その積み重ねが、これからの競争力の土台になっていきます。