国産 AI「PLaMo」、約 800 自治体へ — 選ぶ物差しは置き場所と日本語

国産の AI「PLaMo」が、約 800 の自治体が導入する行政向けの AI に組み込まれています。開発元の Preferred Networks(PFN)が、10 月の展示会「CEATEC 2026」で使われ方を紹介しました。

大事なのは「国産か海外製か」の二択ではありません。データをどこに置くか、日本語をどこまで読ませるかで、用途ごとに選び分けることです。

30 秒でわかるポイント

1 分でわかる解説

PLaMo が選ばれる理由は、事例を見ると大きく分けて 2 つです。データを社外に出さずに済むことと、日本語の文章を日本語の文脈で読めることです。

選ばれた理由	使われている例
データを外部のクラウドに出したくない	第一法規の「ELDA」(自治体向けに、自前のサーバーで動かす)
日本語の文章を日本語の文脈で読みたい	小論文の添削サービス「ろんじろう」

つまずきやすいのは、AI に全部を任せようとすることです。添削でも「どの観点で見るか」は、AI の外側に作った仕組みが担っています。

ここから考えたい 3 つの問い

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PFN は 10 月 13 日から 16 日まで、幕張メッセ(千葉県)で開かれた家電と IT の展示会「CEATEC 2026」に出展しました。展示の中心は、自社で開発した AI「PLaMo」の活用事例です。

PLaMo は、文章を読んで書く AI の頭脳にあたる仕組み(大規模言語モデル、LLM)です。海外のモデルを土台にせず、一から開発しています。

分野	使っているところ	用途
政府	デジタル庁の生成 AI 基盤「源内」	2025 年 12 月から翻訳サービス「PLaMo翻訳」を利用
自治体	Polimill の「QommonsAI」(約 800 の自治体が導入)	市民からの長文の意見を読み、返信案を作る
法律情報	第一法規の「ELDA」(試験版)	自社の法情報をもとに回答を作る
教育	「ろんじろう」、滋賀大学	小論文の添削、全学生と教職員へのチャットと翻訳
採用	「タレスカAI面接」(沖縄セルラー電話など)	新卒採用の面接と評価

源内では、2026 年 3 月に「PLaMo 2.0 Prime」が試用のモデルにも選ばれました。滋賀大学は 4 月から、チャットサービス「PLaMo Chat」と PLaMo翻訳を提供しています。

1 つ目の違いは、データの置き場所です。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声が多いといいます。

そこで、自社の建物の中のサーバーで AI を動かす使い方(オンプレミス)が選ばれています。第一法規は ELDA を、自治体向けにこの形で動かしています。エフサステクノロジーズは、AI 用のサーバー「PRIMERGY」に PLaMo を載せて出荷する形も用意しています。

2 つ目は日本語です。ろんじろうは、生徒の小論文や作文を 1 分ほどで添削します。論理のつながりや実体験の書き方など、教員の観点に沿って指摘します。書き直すと、前回の指摘が直っているかも確かめます。

日本語で書かれた文章を、日本語の文脈で読む力が要る用途です。記事は、PLaMo を使う意味が大きい用途だと伝えています。

PFN は、AI 用の半導体「MN-Core」から AI のモデル、アプリまでを自社で手がけています。自社のモデルなので、性能と用途の相性をつかみやすく、用途ごとに使い分けられる点を利点に挙げています。

事例から見えるつまずきは、主に 2 つです。

1 つ目は、1 つの AI で全部を済ませようとすることです。タレスカAI面接では、新卒採用の繁忙期に大量の処理をさばくため、「GPT」や「Gemini」などの海外モデルを面接に使うこともあります。

一方、標準で用意する 8 つの基礎能力の評価には PLaMo を使っています。評価は面接ほど速さを求められず、品質が重視されるからです。

仕事	重視すること	使う AI
繁忙期の面接の処理	大量の依頼をさばく	海外モデルを使うこともある
8 つの基礎能力の評価	速さより品質	PLaMo

2 つ目は、AI のモデルに全部を任せることです。ろんじろうでも、どの観点で見るか、書けない生徒にどんな材料を示すかは、モデルの外に作ったアプリが担っています。

モデルに任せる部分と、アプリで作り込む部分を分けて設計することが大事だ、と記事は伝えています。

これまで AI を選ぶときは、「どの AI がいちばん賢いか」で比べがちでした。事例が示すのは、仕事ごとに物差しを変える選び方です。