オープン源内（GENAI OSS）とは？デジタル庁のガバメント AI が GitHub で MIT 公開 hirokawaguchi/open-genai でローカル完結運用も可能（Keycloak / Ollama / Qdrant / Stable Diffusion / faster-whisper）

オープン源内（Open GENAI / 政府生成 AI「源内」OSS 版）は、デジタル庁が2026年4月24日に GitHub で MIT ライセンス公開 したガバメント AI 共通基盤です。

3つの要点:

1. 国の AI 共通基盤が無償・商用利用可で OSS 化 — MIT + CC BY 4.0、改変・再配布自由 2. マルチクラウド（AWS / Azure / Google Cloud）対応 — REST API-first + ExApp マイクロサービスで統一インターフェース化、ベンダーロックインを構造から排除 3. 大規模実証 18 万人 — 2026年度に全府省庁約18万人の政府職員が利用、地方自治体・民間企業への展開を狙う

本コラムは PLaMo 3.0 Prime（源内の試用モデル選定）、ローカル LLM 2026年6月最新版 と並ぶ 日本の公共 AI 戦線 整理として位置づけられます。

「オープン源内」の通称は OSS 公開版を指す愛称として広がっており、正式名称は 政府生成 AI「源内」（GENAI） の OSS 公開分です。

1. [源内Web（GENAI Web）](https://github.com/digital-go-jp/genai-web)

AI 利用者向けのフロントエンド + バックエンドのフルスタック実装:

- TypeScript 6 + React 19 - Zustand 5（状態管理） - React Router 7 - AWS CDK（インフラ as コード） - Tailwind CSS + デジタル庁デザインシステム — 政府標準 UI に準拠 - AWS デプロイ手順込み、20分程度で 254 リソースをデプロイ

2. [源内AIアプリ（GENAI AI API）](https://github.com/digital-go-jp/genai-ai-api)

3つのクラウド別の AI アプリ開発テンプレート:

- AWS: 行政実務用 RAG 開発テンプレート（Bedrock + Knowledge Base 系） - Microsoft Azure: LLM セルフデプロイ（オープンウェイトモデルを Azure 上で運用） - Google Cloud: 法制度 AI — 最新の法律条文データを参照して回答する再現可能な実装

動作確認済みモデル: Claude Sonnet 4.6、Amazon Nova Lite、[PLaMo 3.0 Prime](../columns/plamo-3-0-prime-pfn-japanese-llm-2026-06) が試用モデルとして選定。

オープン源内の最大の特徴は 「REST API-first + ExApp（外部アプリ統合）」 アーキテクチャです。

REST API-first: フロントエンドの源内Web はバックエンド機能を REST API 経由で呼び出すだけ。バックエンドが AWS でも Azure でも Google Cloud でも、API 仕様が同じなら統一インターフェースで利用可能。

ExApp（External App Integration）: 動画生成・Web コンテンツ抽出・プロンプト最適化など、源内本体には載っていない機能を 独立したマイクロサービス（ExApp）として後付けで足せる 仕組み。「源内本体はミニマルに保ち、機能拡張は ExApp で分離」という設計判断。

ベンダーロックイン回避: AWS / Azure / Google Cloud のどれにも縛られない構造で、省庁ごとに異なるクラウド調達ルートに対応 できる。これが「ガバメント AI」としての本質的な要件。

源内は AWS CDK ベースという点で AWS 公式の GenU と類似しますが、設計思想が大きく異なります。

まとめると: 源内は 「行政・大企業向けに、機能を絞ってガバナンスを強化した、マルチクラウド対応のミニマル基盤」、GenU は 「開発者向けに AWS マネージド機能をリッチに統合した、機能盛り合わせの実装例」 という棲み分け。

前提条件:

- CDK Bootstrap を 2 リージョンで実施 — `ap-northeast-1`（東京）と `us-east-1`（バージニア、CloudFront WAF 要件） - AWS アカウントの 十分な権限（IAM / CloudFormation / Bedrock 等）

デプロイの流れ:

1. CDK deploy（約 20 分、254 リソース生成） 2. CloudFront URL でユーザーサインアップ 3. `add-system-admin.sh` スクリプトでチーム管理を有効化 4. `create-common-app-team.sh` で汎用 AI アプリを表示

GenU は CDK deploy 後すぐに動くのに対し、源内は管理スクリプトの実行が必要 な点が運用初期のひと手間。これも「ガバナンス重視」の設計判断の表れです。

デジタル庁公式版が AWS / Azure / Google Cloud のいずれかのクラウドを前提とするのに対し、[hirokawaguchi/open-genai](https://github.com/hirokawaguchi/open-genai) は Hiro Kawaguchi 氏が公開している非公式コミュニティフォーク で、源内を完全ローカルで動かす ことを目的とします。MIT ライセンス、experimental ステータス、Star 68 / Fork 4（執筆時点）、TypeScript 93.3% + Python 5.7%。

「Digital Agency との関係なし、非公式」と README で明示 されており、デジタル庁の `genai-web` を取り込んで改変、`genai-ai-api` は別途取得する構成。オリジナルのライセンス・著作表記は `genai-web/LICENSE` で保持。

本フォーク最大の特徴は、源内のクラウド依存部品を OSS のローカル代替に総入れ替え している点:

全部 OSS で完結 するため、AWS / Azure / Google Cloud のいずれにも依存せず、完全エアギャップ環境 や オンプレ専用環境 での運用が可能。

Docker Compose 1コマンド で以下のサービス群を起動:

- Web フロントエンド（React / Vite） - FastAPI バックエンド - RAG マイクロサービス - Whisper 文字起こしアプリ（faster-whisper） - Stable Diffusion プロキシ（sd-app） - Dify 統合レイヤー — ワークフロー / チャットフローを ExApp としてプラグイン可能 - Keycloak ID プロバイダ - Qdrant ベクター DB

マイクロサービス各々に ヘルスチェック が組み込まれ、必要なものだけ起動する選択肢もあり。PDF / DOCX / XLSX / TXT のローカル文書抽出にも対応。

LLM 互換性: OpenAI 互換 `/v1` エンドポイント に対応する任意のサーバが利用可能。

- Ollama（デフォルト）— 個人 PoC・SMB に最適 - vLLM — GPU サーバ本番運用 - LM Studio — デスクトップ GUI - OpenAI API — 完全クラウド回帰も可（ライセンスのみ違反しない範囲で）

プロジェクト推奨: Qwen2.5（日本語性能が高い）。Llama 3.x、Gemma 4、Liquid AI LFM2.5-J、PLaMo 3.0 Prime など、好みのモデルに差し替え可能。

HW・プラットフォーム対応:

- macOS Apple Silicon: Ollama と Stable Diffusion はホスト側で動作（Metal GPU）、コンテナは GPU 直接利用しない - Linux + NVIDIA: NVIDIA Container Toolkit でコンテナから CUDA 利用可能、本番運用向け - CPU-only: 動くが LLM 推論はリソース重め（PoC・小規模向け）

これにより MacBook Pro M3 1台で源内をフル機能で立ち上げて検証 することが現実的に可能です。

Dify 統合: Dify（OSS の LLM アプリ開発プラットフォーム）のワークフロー・チャットフローを ExApp 形式でプラグイン。複雑な業務プロセスを Dify でビジュアル設計 → 源内 UI から呼び出し、という構成。

チーム別ナレッジベース: Qdrant コレクションを チーム単位で隔離 することで、複数部署の RAG データを混在させずに運用可能。

SAML 認証: Keycloak ベースで 既存社内 IdP（Microsoft Entra ID / Okta / Google Workspace 等）と統合。閉じた組織でも標準的な認証フロー。

両者は補完関係 で、本番運用は公式版、検証・小規模・機密案件はローカル版、という使い分けが自然です。データ主権が最優先の案件（医療・防衛・金融機密）では、ローカル版が唯一の選択肢 になる場面も。

- 非公式・experimental — 仕様変更・廃止リスクあり、商用本番採用には注意 - 法的サポートなし — Hiro Kawaguchi 氏個人のコミュニティ運営、SLA や責任体系なし - `genai-ai-api` 別取得 — `digital-go-jp/genai-ai-api` を必要に応じ手動取得 - GPU メモリ要件 — ローカル LLM（Qwen2.5 等）を快適に動かすには 16-32GB VRAM 推奨（Apple Silicon の Unified Memory も同様） - アップデート追従 — デジタル庁 `genai-web` 公式 upstream の変更を本フォーク側でマージする運用負担あり

2026年度、デジタル庁は 全府省庁の約18万人の政府職員 を対象に源内を展開する大規模実証を実施します。これは:

- 日本政府全体での生成 AI 利用の標準化 - 18 万人スケールでの実環境フィードバック - OSS 公開と組み合わせ、地方自治体・民間企業にも横展開できるノウハウ蓄積

という意味を持ち、「政府が選んだ AI 基盤」というブランド + 18万人の運用実績 が今後の自治体・民間調達に強く効きます。

PLaMo 3.0 Prime が源内の試用モデルに選定された precedent も、この大規模実証の文脈で読むと「国産フルスクラッチ LLM + 政府 OSS 基盤の組み合わせ」が日本の公共セクター AI 調達の標準形になっていく流れが見えます。

1. 地方自治体（都道府県・市区町村）:

- ベンダー一括導入を避けたい自治体 - 独自カスタマイズして地域業務に最適化 したい自治体 - 国の標準に準拠した UI / セキュリティ要件を満たしたい自治体

2. 民間企業（特に行政・公共系 SI ベンダー）:

- 自社製品の ベースライン として活用（フォークしてカスタム） - 官公庁案件の提案書類で「源内ベース」 という調達訴求 - ExApp 形式で 自社特化機能をマーケットプレイス化

3. SMB・スタートアップ:

- ガバナンス機能（RBAC / SAML / WAF / TTL）込みの基盤を ゼロから作らずに利用 - MIT ライセンス で商用展開も自由 - 行政顧客向け SaaS のベース実装として

4. 大企業の内製 AI 基盤チーム:

- マルチクラウド対応の AI 基盤を 自社構築する場合の参照実装 - デジタル庁デザインシステムを 社内 UI 標準化 の起点として

1. 永続保守なし: デジタル庁は「永続的な保守は保証しない、将来 OSS 公開を停止する可能性がある」と明示。長期運用は導入組織が自前で保守する覚悟が必要。これは 国が責任を持つ範囲を明確化 する誠実な姿勢である一方、本番採用には継続保守体制が前提。

2. 公開範囲は「一部」: 源内本体の全機能ではなく、Web インターフェースと一部 AI アプリのみ が公開対象。デジタル庁内部での運用版とは差異がある可能性。

3. ExApp 設計の前提: 機能の多くが ExApp 任せのため、実用には ExApp 群の整備が必要。エコシステムが立ち上がるまではミニマル基盤としての利用に留まる。

4. AWS 偏重: マルチクラウド設計ではあるが、Web 基盤・CDK インフラは AWS 前提。Azure / Google Cloud は AI アプリテンプレート単位の対応にとどまる。

5. ガバナンス機能の運用コスト: SAML / KMS CMEK / 多層 WAF / Bedrock Inference Profiles は 運用ノウハウが必要。SMB / スタートアップが「とりあえず動かす」用途では過剰スペックの可能性。

オブライトの AI コンサルティング / ソフトウェア開発 では、源内を以下の3パターンで提案できます。

パターン 1: 自治体・公共系案件のベースライン

東京都品川区・港区・渋谷区・世田谷区・目黒区・大田区など オブライトの拠点エリアの自治体案件 で、源内をベースに地域業務（戸籍・税務・教育 FAQ など）に特化したカスタマイズを実装。「デジタル庁の源内ベース」 という調達訴求が強力。

パターン 2: 民間企業の社内 AI 基盤の参照実装

中堅企業の社内 AI 基盤構築で、ゼロから作る代わりに源内をフォーク → 自社業務向けに簡素化 → ExApp で必要機能を追加。ガバナンス機能（RBAC / SAML / KMS / WAF）がデフォルトで揃っている ことが、エンタープライズ案件で大きな価値。

パターン 3: ExApp 開発受託

源内エコシステムが拡大すれば ExApp（外部マイクロサービス）の受託開発市場 が形成される見込み。動画生成 / Web 抽出 / プロンプト最適化 / OCR / 翻訳 / 業務特化検索など、特定機能の ExApp を弊社が開発・提供。

オープン源内を活用した 自治体・民間企業向け AI 基盤構築 について、以下3つのご相談導線をご用意しています。

「自社／自治体に源内が合うか」「ExApp で何を作るべきか」「マルチクラウド戦略の設計」を1〜2週間でレポート化します。

👉 導入相談のお問い合わせ（AI コンサルティング）

源内をフォークし、自治体業務・社内業務に特化したカスタマイズ + ExApp 開発を実装。CDK / TypeScript / React 19 を熟知したエンジニアが対応。本格 SI は ¥5,000,000〜 が業界相場。

👉 カスタマイズ実装・SI のお問い合わせ

デジタル庁の永続保守なし方針を補完し、源内のアップデート追従・セキュリティパッチ適用・LLM モデル切替・ExApp 追加開発 を継続支援します。

- [OpenClaw 月額保守](../services/openclaw-setup): ライト ¥9,800/月 / スタンダード ¥19,800/月 / プレミアム ¥49,800/月 - AI コンサル継続支援: ライト ¥30,000/月 / スタンダード ¥80,000/月 / プレミアム要相談

👉 継続保守のお問い合わせ

Q1. 商用利用 OK ですか？ A. OK。MIT ライセンス + CC BY 4.0 で商用利用・改変・再配布すべて自由。自社製品のベースとして組み込むのも、SaaS としてサービス化するのも、完全自由です。

Q2. GenU と源内のどちらを選ぶべき？ A. 使い分けの目安: - GenU: AWS マネージド機能をすぐ使いたい、開発者向けプロトタイプ重視、AWS のみ - 源内: 行政・大企業のガバナンス機能必須、マルチクラウド、長期運用前提

Q3. 永続保守なしという制約は実用上どこまで重要？ A. 本番運用するなら自前保守 or 外部保守契約が必須。デジタル庁は当面アップデートを継続するが、未来永劫の保証はなし。OSS の通常運用と同じ と考えるのが現実的（Linux も Kubernetes も「上流が永続保守を保証」している訳ではない）。弊社の月額保守プランで補完可能。

Q4. PLaMo 3.0 Prime と組み合わせる意義は？ A. データ主権 + 国産フルスクラッチ + 政府標準 UI という3要素が揃う。詳細は PLaMo 3.0 Prime コラム参照。海外モデル（Claude / GPT）を併用しつつ、機微案件は国産 LLM + 国産 OSS 基盤に寄せる構成が現実解。

Q5. ExApp とは何ですか？ A. 源内本体に載っていない機能（動画生成、Web 抽出、OCR、翻訳など）を 独立したマイクロサービスとして後付け する仕組み。REST API 経由で源内と連携。各組織が必要な機能だけ ExApp として追加できる。

Q6. 18 万人実証の結果は公開されますか？ A. 2026 年度後半に予定。実証フィードバックが OSS にも反映される見込み。中間報告は随時 デジタル庁公式 で公開予定。

Q7. オブライトに頼むメリットは？ A. 弊社は AWS CDK / TypeScript / React / 行政系業務に強み があり、源内フォーク → カスタマイズ → ExApp 開発 → 月額保守までを一気通貫で支援。品川区・港区を中心とした拠点エリアの自治体案件 に強み。

Q8. 海外政府の同種事例は？ A. シンガポール政府の Pair / Launchpad、米国政府の AI.gov、UK の i.AI など類似事例あり。源内は マルチクラウド OSS という点で世界的にも独自路線。日本発の公共 AI OSS として国際的な参考事例になる可能性も。

オープン源内（GENAI OSS）は、2026年4月24日にデジタル庁が GitHub で MIT 公開した国の生成 AI 共通基盤 です。

3つの本質的価値:

1. 国の AI 共通基盤が無償・商用利用可 — 自治体・民間企業の生成 AI 基盤構築コストを構造的に下げる 2. マルチクラウド + ガバナンス機能 — REST API + ExApp + RBAC / SAML / KMS / WAF / TTL でエンタープライズ要件をデフォルト充足 3. 18 万人大規模実証 + PLaMo 等の国産モデル選定 — 「政府が選んだ AI 基盤」というブランド価値

留保: 永続保守なし、公開は「源内の一部」、ExApp エコシステム未成熟、AWS 偏重、ガバナンス機能の運用コスト。

オブライトの推奨:

- 自治体・公共系案件: 源内ベースでカスタマイズが調達訴求として最強 - 民間中堅企業: ガバナンス機能込みの参照実装として活用 - SMB・スタートアップ: ベースライン無償 + 商用可で AI 基盤構築コスト圧縮 - 継続保守: デジタル庁の永続保守なし方針を弊社月額保守で補完

公式（一次ソース）: - デジタル庁公式リリース（英語版） - GitHub: digital-go-jp/genai-web（源内Web） - GitHub: digital-go-jp/genai-ai-api（源内AIアプリ） - デジタル庁公式 第三者報道・解説: - INTERNET Watch — デジタル庁が源内 OSS 公開 - Ledge.ai — 政府 AI 源内 OSS 公開、商用可 - ITmedia AI+ — 政府 AI 源内オープンソース化 - SBBit — デジタル庁、源内オープンソース化 - CodeZine — 源内 GitHub 公開開始 - TECH NOISY — 自治体 AI 基盤整備 - Innovatopia — ベンダーロックインを構造から断つ - Mμgen — OSS 化で AI 導入が加速 - Parse — 中小企業 DX 視点 技術解説（実装）: - Classmethod DevelopersIO — 源内と GenU の差分・AWS デプロイ - Qiita（trailfusion_ai）— 5分で動かす 3クラウド対応ガイド - note（makokon）— 個人視点での解説 関連弊社コラム: - PLaMo 3.0 Prime — 源内の試用モデル選定 - ローカル LLM 2026年6月最新版 - Sakana Fugu — オーケストレーション・モデル - Liquid AI LFM2.5-J — 日本語特化2モデル - Claude Fable 5 輸出規制停止 - Loop Engineering - Ornith-1.0 - Grok Build 弊社サービス: - AI コンサルティング - ソフトウェア開発 - OpenClaw 導入セットアップ お問い合わせ: - 導入相談・PoC（AI コンサル） - カスタマイズ実装・SI（ソフトウェア開発） - 継続保守（OpenClaw 保守）

ローカル版（コミュニティフォーク）: - GitHub: hirokawaguchi/open-genai（非公式ローカル対応フォーク） - GitHub: hirokawaguchi