【OSS化】「源内」について【ガバメントAI】

少し前ですが、2026年4月24日に、デジタル庁が開発・運用している生成AI利活用基盤（ガバメントAI）「源内（GenAI）」 がOSS化されました。
今回は、源内について

• 源内とは何か
• なぜOSS化されたのか
• 何をOSS化したのか
• このOSSでできることはなにか
• 必要な環境や準備について

などを公開情報や源内の公開GitHubリポジトリを基にまとめてみました。

源内とは

源内は、行政職員が安全に使える生成AIの仕組みです。日常業務の効率化や質の向上を目的に作られています。
主に以下のような特徴と目的を持っています。

目的

政の仕事でAIを簡単・安全に使えるようにすること。

構成

• 源内 Web
  職員が使うAIの画面。AWSのGenUをベースに、チーム管理や外部アプリ連携などを追加。

• AIアプリ
  翻訳・要約などの一般的なAI機能と、法制度調査や国会答弁検索など行政向けの専門AI。

OSSとして公開

自治体ごとの重複開発を防ぎ、コスト削減や官民連携を進めるため、源内Webや一部AIアプリのテンプレートをGitHubで無償公開しています。

なぜOSS化したのか

デジタル庁が源内をオープンソース化した理由は以下の 4つ です。

1. 自治体のAI活用を助け、コストを減らすため

源内を無料公開することで、自治体ごとに同じAI基盤を作り直す必要がなくなり、社会全体の開発コストを下げられる。

2. 特定ベンダーに依存しないため

OSSなら自由に改修・再利用できるため、特定企業に縛られず、自分たちの要件に合わせてAI基盤を運用できる。

3. AI導入を簡単にするため

源内をそのまま参考にできるため、AI基盤の導入がスムーズになる。

4. 官民でAIエコシステムを広げるため

民間企業も源内をベースにサービスを作れるようになり、新しいビジネスが生まれ、AI市場が活性化する。

何をOSS化したのか

源内で公開されたOSSは、大きく 2つ あります。

源内（GenAI）
├─ 源内 Web（利用者向けポータル）
│   ├─ チャット
│   ├─ 要約・翻訳
│   └─ チーム管理・外部アプリ連携
└─ AIアプリ（マイクロサービス）
    ├─ 行政文書検索（RAG）
    ├─ 法制度AI（Lawsy）
    └─ 国会答弁検索 など

1. 源内 Web（利用者向けポータル）

• 職員が使うWebインターフェースのソースコードと構築手順を公開
• AWSのGenUをベースに、チーム管理・AIアプリ管理・外部アプリ連携などをデジタル庁が追加した改良版

2. AIアプリ（マイクロサービス）

主要クラウドごとに、行政実務で使うAIアプリのテンプレートを公開。

• AWS：行政文書を検索して回答する RAGテンプレート
• Azure：自前でLLMを動かす セルフデプロイ用テンプレート
• Google Cloud：法律データを参照する 法制度AI（Lawsy）の実装

これらはすべて GitHubで公開 されています。

ライセンスについて

ほとんどは MITライセンス（改変・商用利用OK）
ただし AWS向けの一部はASL（Amazon Software License）
→ AWS以外で使う場合は該当部分を作り直す必要があります。

短く、要点だけをわかりやすくまとめました。

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このOSSでできること

源内のOSSを使うと、「自組織専用のAIポータル構築」 と 「独自AIアプリの開発・統合」 ができます。

1. 組織専用のAIポータル（源内Web）を作れる

• AWSにデプロイするだけで、職員向けのAIポータルを構築できる
• チャット・要約・翻訳・画像生成 などのAI機能をすぐ利用可能
• チーム管理・権限管理 ができる
• SAML認証 などで既存アカウントと連携できる

2. 独自AIアプリを簡単に作って組み込める

• 自組織の業務データを使ったAIアプリ（マイクロサービス）を開発できる
• JSONで入力項目を定義するだけで、UIが自動生成
• 管理画面で URLとAPIキーを登録するだけ で追加できる

3. クラウド別テンプレートで高度なAIを再現できる

• AWS：自前文書を使った RAG（検索拡張生成） を構築
• Azure：オープンLLMを自前環境に セルフデプロイ、Code Interpreter的な機能も実装可能
• Google Cloud：BigQuery＋Geminiで 法令検索AI（Lawsy） を構築

サービスと仕組みを簡単にまとめると以下の様な感じです。

CSP	OSSとしての提供内容・役割	主な利用技術・モデル
AWS	① 源内Web（AIインターフェース）の基盤 ② 行政実務用RAG（検索拡張生成）の開発テンプレート	AWS GenUベース Amazon Bedrock (Knowledge Baseなど)
Azure	オープンなLLMのセルフデプロイ環境とデータ分析（Code Interpreter）APIのテンプレート	vLLM Azure OpenAI Service
Google Cloud	法制度に関する調査・レポート生成AIアプリ（Lawsy）の実装	BigQuery ML (ベクトル検索) Gemini (Vertex AI)

必要な環境や準備について

源内OSSを使うには、まず 源内WebをAWSに構築する準備 が必要です。
さらに、作りたい AIアプリのクラウドごとの準備 も追加で必要になります。

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1. 源内Webを構築するための準備（AWS）

※ポータルに関してはAWSのみですね

• AWSアカウント
• 必要ツールのインストール
  • Node.js
  • AWS CLI（認証設定が必要）
  • AWS CDK CLI
  • jq（設定作業で使用）
• 初期セットアップ
  • npm ci で依存ライブラリをインストール
  • 初回は cdk bootstrap を実行して環境を準備

2. 行政向けAIアプリを作る場合の追加準備

■ AWSでAIアプリ（RAGなど）を作る場合

• Node.js、AWS CLI、AWS CDK をセットアップ（源内Webと同じ）

■ AzureでLLMをセルフデプロイする場合

• Azure Developer CLI（azd） と Azure CLI をインストール
• サブスクリプションで必要な リソースプロバイダーを登録
• GPU VM の クォータ（利用枠）を確認・必要なら増枠申請

■ Google Cloudで法制度AI（Lawsy）を作る場合

• Terraform と Google Cloud SDK をインストール
• Cloud Functions / API Gateway / BigQuery / Vertex AI などの APIを有効化
• gcloud auth application-default login で認証設定
• BigQuery と Vertex AI を 接続する設定 を事前に実施

詳細はリポジトリ内に手順があるので、そちらをご参照ください。

最後に

なんでも44億くらいかけてつくったも(つくってるもの？）のを無償公開している、ということで結構話題になっていますね。
※44億はよく聞きますが、源内というより、ガバメントAI整備事業（R7年度）の補正予算ですかね。

誰でも作れるかというと一定のエンジニアスキルは必要なのかなと思いますが（Qiitaなどを普段から見ている層には難しいものではないかもしれません）AI導入のハードルを下げてイノベーションを起こしていきたいのだろうな、という狙いがあるのかなと推測します。
テンプレ自体も行政向けな感じなので、民間や個別サービス向けには結構なカスタマイズも必要でしょうし、このあたりを活用したビジネスはまさにこれからなのでしょうね。
自分もしっかりキャッチアップしてビジネスに活かせる（？）ようにしたいと思います。

最後まで見ていただきありがとうございました。