ChatGPTやClaude、Geminiなど海外製の生成AIが急速に普及する一方、日本国内でも独自の大規模言語モデル開発が活発化しています。国産生成AIは日本語処理の精度やセキュリティ対応で海外製とは異なる強みを持ち、企業や自治体での導入が進んでいます。
海外発モデルは英語データが中心のケースが多いですが、国産AIは企画段階から日本語を前提とし、敬語の使い分けや業界専門用語の理解に優れています。データを国内で処理できるため、個人情報保護法への準拠が容易で、機密情報の取り扱いも安心です。政府も経済産業省主導の「GENIAC」プロジェクトで開発を支援しており、国を挙げた取り組みが加速しています。
本記事では2025年度版最新の国産生成AI11選を紹介し、導入のメリット・注意点、自社に最適な選び方を解説します。
1. 国産生成AIの定義と注目の理由
ChatGPTやClaude、Geminiなど海外製の生成AIが市場を席巻するなか、日本でも独自の技術開発が活発化しています。まずは国産生成AIとは何か、なぜいま注目されているのかを理解しましょう。
1-1. 国産生成AIとは？定義と海外製との違い
国産生成AIとは、主に日本企業が主導して研究開発し、日本語データを重視して学習させた生成AIモデルやサービスを指します。海外製モデルは英語を中心に学習されているものが多い一方で、国産AIは企画・設計段階から日本語での利用を強く意識しているケースが一般的です。
多くの国産サービスは国内データセンターでの運用を前提とした構成を選びやすく、機密情報を海外クラウドに出さずに処理したいというニーズに応えやすい点も特徴です。データの所在地が明確であることは、コンプライアンス面での説明責任を果たすうえでも重要な要素といえます。
1-2. 国産生成AIが注目される理由
国産生成AIが注目される背景には、以下の3つの要因があります。
日本語処理への最適化
日本語は処理難度が高い言語です。主語省略や助詞の使い分けで文意が変わり、敬語には尊敬語・謙譲語・丁寧語の区別があります。
国産AIは学習データの選定段階から日本語の質にこだわり、ビジネス文化や商習慣を反映した表現を学習しています。顧客向けメール作成、議事録の要約、提案書作成など、対外的な文書作成業務では、この精度の違いが業務品質に直結します。
データ主権と国内法規制への対応
個人情報保護法や医療・金融分野の業界ガイドライン、今後整備が進むAI規制法案への対応において、データの保管場所や処理場所を明確にすることが求められています。
国産AIの多くは提供主体が国内企業です。政府も、経済産業省が主導する「GENIAC」プロジェクトで、2024年2月の開始以降、2025年7月時点で累計54件の基盤モデル開発を支援しています。
ただし、ホストされる環境が外資となる場合米国Cloud法（Cloud Act）をはじめとした各国の制約下に置かれる場合があるため、あわせてデータレジデンシーやソブリン性については確認が必要です。
国産生成AIのデータ主権における優位性については、以下の記事で詳しく解説しています。
データレジデンシーとは？ 海外クラウドのリスクと国内対応の最適解を解説
ソブリンAIとは？日本企業が導入すべき理由と最新動向・活用法を解説
日本企業・自治体による導入ニーズの高まり
製造業や金融機関、自治体では、既存の業務システムとの連携やカスタマイズ性、長期的なサポート体制を重視します。国産AIベンダーは日本のビジネス慣習を熟知し、要件定義からPoC（概念実証）、本番導入、運用保守まで一貫してサポートします。
経済安全保障の観点から、重要インフラでの国産AI採用も増加しています。とくに政府機関や公共サービスでは、技術の透明性や供給の安定性が求められるため、国産AIへの期待が高まっているのです。
2. 【2025年度版】おすすめ国産生成AI11選｜大手〜特化型
2025年度時点で注目されている国産生成AIを、大手企業が展開する汎用モデル4選と、専門領域に特化したサービス6選に分けて紹介します。それぞれの強みや適用領域を理解し、自社の課題に最適なサービスを見つけましょう。
2-1. 大手企業による国産AI（4選）
大手企業が開発する国産AIは、豊富な研究開発リソースを活用して汎用性と信頼性を両立させています。
tsuzumi（NTT）
「tsuzumi」は日本電信電話株式会社（以下、NTT）が開発した軽量・高性能な日本語LLMです。2025年10月に提供開始された「tsuzumi 2」では、運用時の軽量化（例：single GPU推論）を意識した設計が打ち出されています。金融・医療・公共分野などの専門知識や、RAG（Retrieval-Augmented Generation）での性能向上が強化ポイントです。NTTの独自評価では他社の先進モデルと比較して同等以上の精度を維持しつつ、高速な推論を実現したと報告されています。
RAGは外部データベースから情報を検索して回答に活用する技術で、社内文書や専門知識を生成AIに組み込む際に重要な役割を果たします。RAGの詳細については、以下の記事でくわしく解説しています。
cotomi（NEC）
NEC（日本電機株式会社）が開発した「cotomi」は、商用LLMに比べて約2倍の処理速度を実現した生成AIです。2025年8月発表の「cotomi Act」は、国際的ベンチマーク「WebArena」で人間のタスク成功率78.2%を上回る80.4%を記録し、効果的な業務自動化が期待できます。
とくにコールセンター業務や社内問い合わせ対応など、高速かつ正確なレスポンスが求められる業務で強みを発揮するでしょう。
Fujitsu Kozuchi（富士通）
富士通株式会社が開発した「Fujitsu Kozuchi」は、生成AI・予測分析・画像処理など7つのAI領域を統合的にカバーする総合型AIプラットフォームです。特定業務プロセスや業界特有のニーズに「狭く深く」対応できるカスタマイズ性が強みで、製造業の品質管理や金融機関のリスク分析など、業界ごとの専門知識を活かした実装が可能です。
単一のプラットフォームで複数のAI機能を統合管理できるため、システム運用の効率化にもつながります。
CyberAgentLM（サイバーエージェント）
株式会社サイバーエージェントが開発した「CyberAgentLM」は、日本語処理では世界トップクラスの性能を持つオープンソースLLMです。最新版の「CyberAgentLM3」は225億パラメータのモデルで、Apache License 2.0で商用利用が明示的に認められています。広告クリエイティブの自動生成やマーケティングコピーの作成など、クリエイティブ業務での活用に強みがあります。
デジタルマーケティング領域で培った大量のクリエイティブデータを学習しているため、訴求力の高い文章生成に優れており、広告・マーケティング業界での実績が豊富です。
2-2. 専門特化型の国産AI（7選）
特定の業務領域や機能に特化することで差別化を図るサービスも数多く登場しています。
PLaMo（Preferred Networks×さくらインターネット）
Preferred Networks（PFN）が開発した「PLaMo」は、フルスクラッチで開発された純国産の基盤モデルです。2025年11月時点の最新版「PLaMo 2.0-31B Instructedモデル」は、高度な日本語性能を備え、自然で流ちょうな日本語生成を特徴としています。
本モデルは、さくらインターネットの生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」で提供され、国内データセンター内のサーバーで運用されます。そのため、国内でのデータ取り扱い（データレジデンシー）を重視する要件でも検討しやすく、安心・安全な運用を目指しやすい構成です。
Function Calling機能を含む高い応用性能を持ち、定型業務の自動化からAIエージェントシステムの中核モデルまで幅広い用途に対応します。業務品質の平準化や省力化を実現したい企業に適したモデルです。
ELYZA LLM（ELYZA）
株式会社ELYZAが提供する「ELYZA LLM」シリーズは、日本語の推論・業務応答に強いオープンソースLLMとして展開されている大規模言語モデル群です。2025年7月時点の最新モデル「ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B」は、「Qwen2.5-32B-Instruct」をベースにELYZA独自のデータで学習したモデルで、日本語タスクにおいて海外製LLMに匹敵する性能を示したとされています。
とくに「Shortcut」系は、推論（Reasoning）能力を重視しつつ、思考過程をそのまま出力せず結論を簡潔に返す“即答型”の設計が特徴で、社内FAQや問い合わせ対応など日本語で安定した実務応答が求められる用途に向いています。
また、多様なパラメータサイズのモデルをオープンソースとして公開しており、企業が自社の計算資源や用途に応じて選択・カスタマイズしやすい点も強みです。軽量モデルも含めて選択肢があるため、セキュリティ要件に配慮しつつ自社環境で運用したい企業にとって導入しやすい選択肢となります。
Stockmark-LLM（ストックマーク）
ストックマーク株式会社の「Stockmark-LLM」は、ビジネス領域に特化した日本語LLMです。2025年3月に公開された「Stockmark-2-100B-Instruct-beta」は、日本語を主対象に学習した1,000億パラメータのモデルで、政府のプロジェクト「GENIAC」支援のもとで開発されました。
ハルシネーション抑止を重視し、独自ベンチマークでは「Stockmark Business Questions」で正解率90%（GPT-4oの正解率88%）としています。誤った情報を提示するリスクを最小限に抑えられるため、法務や財務など正確性がとくに重視される業務での活用に適しています。
SENSY CLOUD（SENSY）
SENSY CLOUD株式会社が開発した「SENSY」は、感性解析に特化した特化型AIプラットフォームです。顧客の行動データを分析し、個々の顧客の好みや潜在的なニーズを予測します。小売業やアパレル業界では、商品推薦やコーディネート提案にSENSYの感性AIを活用する例があり、コンバージョン率（CVR） や客単価の改善につながったとする顧客事例も報告されています。
従来のレコメンドエンジンが購買履歴に基づく推薦をおこなうのに対し、SENSYは色や形状、デザインといった感性的な要素を分析する点が特徴です。
Felo（Sparticle）
Sparticle株式会社の「Felo」は日本発のAI検索サービスで、学術論文データベースを含む幅広い情報源から回答を提示できるのが特徴です。複数のLLMや検索技術を組み合わせており、研究開発部門やコンサルティング業務など、最新情報の把握が重要な現場での活用が想定されています。
単なる検索エンジンではなく、複数の情報源を統合して要約・分析する機能を持つため、情報収集業務の効率化に貢献します。
Kasanare（カサナレ）
カサナレ株式会社の「kasanare」は、企業ごとのニーズに柔軟に対応できる生成AIサービスです。独自開発のシステムを顧客企業の課題に合わせて最適な組み合わせで実装します。顧客サポートの自動化や営業支援で、問い合わせ対応から提案内容の最適化まで幅広く活用できます。
パッケージ製品ではなくカスタマイズを前提とした設計思想のため、既存システムとの統合や業務フローへの組み込みがスムーズに行える点が特徴です。
SPESILL（ファースト・オートメーション）
株式会社ファースト・オートメーションの「SPESILL」は、仕様書や作業手順書など製造業の技術文書作成に特化した生成AIツールです。自社専用のデータベース構築も可能で、技術ノウハウを蓄積・活用する仕組みとしても機能します。
3. 国産生成AIのメリットと注意点
国産生成AIの導入を検討するうえで、そのメリットと注意すべき課題を正しく理解しましょう。
3-1. 国産生成AIを導入する3つのメリット
高精度な日本語応答と文化理解
国産AIの最大の強みは、日本語処理の精度とビジネス文脈の理解力です。開発段階から日本語を第一言語として設計されているため、敬語の使い分けでは取引先と社内で適切な敬語レベルを選択でき、業界専門用語では製造業の「工程能力指数」や金融業の「デュレーション」を文脈に応じて正確に使い分けます。
微妙なニュアンス表現では、「検討します」と「前向きに検討します」の違いを理解し、状況に応じた表現を選択できます。この言語理解の精度は、業務効率化だけでなく、対外的な信頼性の維持にも直結する重要な要素です。
国内法・業界ガイドラインへの自然な適合
国産AIの多くはデータを国内データセンターで処理しており、個人情報保護法や各業界のガイドラインに準拠した運用が可能です。金融機関では金融庁の各種ガイドライン、医療機関では厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」に沿った運用が求められますが、国産AIはこれらの要件を満たすように設計されています。
多くのサービスが入力データをAIの再学習に利用しないことを明記しており、機密情報が外部に流出するリスクを最小限に抑えられます。監査対応でも、データの処理履歴や保管場所を明確に説明できることは大きなアドバンテージとなるでしょう。
企業におけるデータガバナンスやAIガバナンスの重要性と実践方法については、以下の記事でくわしく解説しています。
データガバナンスとは？意味や必要性、導入方法をわかりやすく解説
AIガバナンスとは？定義・リスクとAI事業者ガイドライン対応の実践手順
サポート対応・開発スピードの速さ
国産AIベンダーは日本語でのサポート窓口を提供し、時差なく迅速に対応可能です。電話やメールで日本語による問い合わせが可能で、ウェビナーやユーザーコミュニティを通じて開発者と直接やりとりできます。
日本市場特有のニーズをいち早く製品に反映する開発スピードも特徴です。インボイス制度対応や電子帳簿保存法対応など、日本の法改正に合わせた機能追加が素早く実装されます。海外ベンダーでは日本市場が優先順位の低い位置づけになることもありますが、国産ベンダーにとって日本市場は最優先事項です。ユーザーの声が製品改善に反映されやすい点が強みです。
3-2. 導入における3つの注意点
海外モデルに比べた性能の差
OpenAI社のGPT-4やAnthropic社のClaudeなど、海外の大手モデルは膨大な計算資源で開発されており、汎用性能では優位性があります。英語での処理能力では海外製モデルが優れており、英文ドキュメントの作成や英語での顧客対応が主業務の場合は、海外製のほうが適している可能性があります。
マルチモーダル機能に関しては、画像・動画・音声を統合的に処理する能力で海外製が先行しています。しかし国産AIも急速に性能を向上させており、特定の日本語タスクでは海外製を上回る性能を示すケースもあります。
初期コストと保守運用体制
国産AIは個別カスタマイズやオンプレミス導入に対応できる反面、初期導入コストが高くなる傾向があります。海外製のクラウドサービスが月額課金で手軽に始められるのに対し、国産AIのオンプレミス導入では、初期投資が数百万円から数千万円規模になることもあります。
運用フェーズではGPUサーバーの保守、モデルのアップデート、セキュリティパッチの適用など、継続的な運用負担が発生します。
エコシステムや周辺技術の成熟度
海外大手のAIプラットフォームは、豊富なAPIやプラグイン、サードパーティツールとの連携、大規模な開発者コミュニティなど、成熟したエコシステムを形成しています。一方で、国産AIはエコシステム形成途上にあり、連携オプションや技術ドキュメントが限定的です。
導入後の拡張性や将来的な機能追加の可能性も含めて、長期的な視点で評価する必要があります。
4. 自社に最適な国産生成AIを選ぶポイント
国産生成AIを導入する際は、以下の4つのポイントを押さえて自社に最適なサービスを選定しましょう。
4-1. 導入目的とユースケースの明確化
AI導入を成功させる第一歩は、解決したい課題と達成したい目標を具体的に定めることです。まずは各部門の担当者へのヒアリングを通じて、現場が抱える具体的な課題を洗い出します。営業部門では提案資料作成に時間がかかる、カスタマーサポート部門では問い合わせ対応の属人化が課題、といった課題を特定します。
次に、定量的な目標を設定します。「提案資料の初稿を5分で生成し、資料作成時間を70%削減する」「よくある問い合わせの80%を自動応答する」といった具合に目標を設定すれば、必要な機能や性能要件が明確になります。
4-2. オンプレミス or クラウドの選択
国産AIの導入形態は、オンプレミス型とクラウド型で特性が異なります。
オンプレミス型は初期コストと運用コストが高くなりますが、データを社外に出さずに済むためセキュリティ面で優れています。金融機関や医療機関、官公庁など、厳格なセキュリティポリシーを持つ組織に適しています。
クラウド型は初期費用を抑えて迅速に導入できます。サーバー保守や運用の負担をベンダーが担うため、IT部門のリソースが限られている組織でも導入しやすいです。自社のセキュリティポリシー、予算、IT部門のリソース、導入スピードの優先度などを総合的に検討し、最適な形態を選択しましょう。
4-3. 操作性・運用のしやすさ
どれだけ高性能なAIサービスでも、現場の従業員が使いこなせなければ効果を発揮しません。導入前に現場担当者にトライアル利用してもらい、実際の業務フローのなかで使ってみることを推奨します。直感的なユーザーインターフェースや、わかりやすいマニュアル、充実した研修プログラムが提供されているかを確認しましょう。また、トラブル発生時のサポート体制も重要な評価ポイントです。
4-4. 導入・運用コストとインフラ要件の見極め
国産AIサービスの導入には、初期費用とランニングコストの両方が発生します。費用対効果をしっかりと分析し、中長期的な視点で投資利益率(ROI) を見極めることが重要です。AIサービスの利用拡大に伴う費用増加や、運用のための人員体制、将来的なスケール拡張に必要なインフラ投資も考慮に入れます。とくにオンプレミス導入の場合は、GPU搭載サーバー、高速ストレージ、セキュアな閉域ネットワークの構築が求められます。自社のIT基盤がAI運用に適しているかを事前に評価し、必要に応じてインフラの増強を計画しましょう。
国産AIを効果的に運用するための計算資源の管理・効率化については、以下の記事でくわしく解説しています。
計算資源とは？生成AI時代のGPU管理・効率化までわかりやすく解説
まとめ
国産生成AIは日本語処理の高精度化、国内法規制への適合、充実したサポート体制で独自の価値を提供しています。NTTのtsuzumiやNECのcotomiなどの大手モデルから業務特化型まで多様な選択肢があります。導入時は自社の課題を明確にし、導入形態やコストを検討することが重要です。
国産AIの開発・運用には高性能な計算資源が不可欠です。さくらインターネットが提供する「さくらのAI」は、同じくGPUクラウドとして国内データセンターで提供される「高火力」を土台として、NVIDIA製の高性能なGPU（H100など）を利用してPoCから本番環境まで柔軟にスケールできます。
また、先ほど挙げたいくつかのAIモデルをホストして提供するため、データレジデンシーの問題も解決しています。
国産AIの実力を最大限に引き出すインフラとサービス基盤として、ぜひ「さくらのAI」をご検討ください。
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