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源内は、デジタル庁が内製開発した政府職員向けの生成AI利用環境です。デジタル庁の政策ページでは、2025年5月にデジタル庁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といった複数のアプリケーションを提供することで、行政現場での検証が進められてきたと説明されています。
名称の由来は「Generative AI（GenAI）」の音を漢字に当てつつ、江戸時代の発明家・平賀源内を意識したもの、と公式に説明されています。読み方は「げんない」です。
源内は、ざっくりと2つのレイヤに分かれます。
ポイントは、「源内 = チャットUIを置いただけ」ではない点です。業務特化AIアプリを載せる基盤として設計されており、チャット機能は数あるアプリの一つにすぎません。
デジタル庁が公開している運用実績は、開発者にとっても分かりやすいエビデンスです。
「導入したけど誰も使わない」では終わっていない、という点だけでも、行政DX案件を考えるときの参考事例として価値があります。
デジタル庁は、令和8年度（2026年度）において、全府省庁の約18万人の政府職員を対象とした大規模実証を実施するとしています。実証期間は2026年5月から2027年3月までで、2027年度以降の本格的導入につなげる位置づけです。
背景にあるのは、おおまかに次の3点です。
注目すべきは、ここで「18万人にChatGPTライセンスを配る」のではなく、自前のAI基盤を作って配布するという選択を取っている点です。プロンプトの内容、利用ログ、機密性の制御、参照データの限定など、政府業務として外部SaaSに丸投げできない要件が多いことが、内製化の根拠になっています。
2026年4月24日、デジタル庁は源内の一部を商用利用可能なライセンスのもと、GitHub上でOSSとして公開しました。
ライセンスは、ソースコードがMIT、ドキュメントがCC BY 4.0です。商用利用も可能なので、自治体・SIer・民間企業がそのまま事業に組み込める形になっています。
OSS化されているのは「Webインターフェース」と「一部のAIアプリのテンプレート・実装」までです。本番運用に必要な内部マニュアル、各種機密性のある運用設定、利用しているLLMの個別契約条件などは、当然ながら公開対象外です。
リポジトリ運用にも特徴があります。
つまり源内OSSは「みんなで一緒に育てるOSS」というより、「政府が現場で動かしている設計の参照実装を、商用OKで開示する」スタンスに近いと読めます。コードを丸ごと取り込むのではなく、自治体・SIerが自前のAI基盤を作るときの設計の手本として使う、というのが現実的な扱い方です。
ここからが、一番おもしろい部分です。源内のリポジトリを読むと、汎用ChatGPTアプリのテンプレートと、政府AI基盤との設計思想の違いが見えてきます。
源内WebリポジトリのREADMEには、次のような自己紹介があります。
ここから読み取れるのは、源内Webは「PoC用のサンプルアプリ」ではなく、監視やモニタリングまで含めて運用しやすいよう作り変えた現場向けGenU派生だという点です。
検証ブログによれば、デプロイ自体はGenUと同じAWS CDKベースで、CloudFront / Cognito / API Gateway / Lambda / DynamoDB / S3 / Bedrockなどが組み合わされています。チーム管理機能やAIアプリ一覧表示などは追加のセットアップスクリプトの実行が必要、という細かな運用上の差分も入っています。
源内のもう一つの重要な特徴が、ExApp（外部AIアプリ）方式です。
これはGenUのBedrock AgentsやMCPを活用するアプローチとは異なる設計です。源内は REST APIを介した外部マイクロサービス としてAIアプリを束ねる方式を選んでおり、結果としてマルチクラウド前提のAIアプリ統合基盤になっています。
実際、genai-ai-apiリポジトリには、
の3クラウドに対応したテンプレートが収録されています。「特定クラウドにロックインしない設計」を、政府が公式参照実装として示した、という点は意義が大きいです。
開発者が見るべきポイントとしては、認証・セキュリティ周りも見逃せません。
identityIdを組み込み、{identityId}/{uuid}/{filename}形式でユーザーごとに分離されたディレクトリ構造を構築「機密性2情報を扱うAIチャット」という要件は、企業の社内AIアプリにそのまま読み替え可能です。Cognito Identity PoolによるS3のユーザー単位プレフィックス分離など、社内AIアプリの権限設計を考えるときの参考になります。
genai-ai-apiの中身は、開発者にとってかなり実用的です。
この3点セットは、そのまま「企業内RAGをどう作るか」の議論に転用できます。法令データという可変・差分の激しいコーパスをどう扱うか、機密データを外に出さない構成として何を選ぶか、という観点で読むと学びが多いリポジトリです。
2026年3月、デジタル庁は源内で試用する国産LLMの公募結果を公表し、15応募から7件を選定しました。
選定されたLLMは源内上で試用評価され、令和9年度（2027年度）にはこの評価を踏まえて政府調達（有償）を検討するとされています。
ここで重要なのは、「源内は単一LLMにロックインしない構造」を前提にしている点です。OpenAI、Anthropic Claude、Amazon Nova、そして国産LLMが、同じ源内基盤の上で並行して評価されることになります。マルチLLM前提でアプリを書くという考え方は、企業AIアプリ設計でも今後ますます重要になります。
最後に、誤解されがちな点を整理しておきます。
特に自治体や中堅以上の企業で導入を検討する場合は、ライセンスの確認に加えて、ログの所在、機密データの扱い、外部APIへの送信範囲を契約段階で詰める必要があります。
源内は「政府版ChatGPT」ではなく、行政実務向けのAIアプリ基盤として設計された政府AIです。
開発者・SIer・自治体DX担当者にとって、源内は次の二つの意味で重要な題材です。
「政府がここまで設計を公開してくれた」という事実は、日本の生成AI実装の議論を一段押し上げる出来事だと言えます。リポジトリを覗いてみると、ベタ書きで作ったRAGとは違う「運用前提の構造」が見えてくるはずです。