2025年12月2日，數位署開始接受國產大規模語言模型（LLM）的申請，用於政府人工智慧測試。此舉旨在充分利用生成式人工智慧，提高政府工作的效率和品質。
本公開徵集提案僅限於日本開發的、能夠處理自然語言的語言學習管理系統（LLM）和系統學習管理系統（SLM），例如整合到政府聊天系統和政府專用應用程式中的系統。 2026財年，將在數位代理商的生成式人工智慧平台Gennai上進行試點實施。在驗證其實用性以及行政實務中可能存在的問題後，將從2027財年起考慮全面部署和簽署授權協議。
應用要求包括：系統能夠在政府雲端上運作；具備處理「二級機密資訊」的安全保障；能夠提供與主要海外LLM系統的對比基準；具備安全措施（例如，防止產生幻覺、偏見、有害內容等）；並且能夠免費使用至2026財政年度。此外，系統還必須能夠為相關政府部門和機構的官員提供推斷結果；提供性能優化方面的技術支援；並同意部分公開評估結果。
申請期間為 2025 年 12 月 2 日至 2026 年 1 月 30 日，具體安排如下：Gennai 將於 2026 年 1 月開始試用，國內 LLM 將於 2 月或 3 月左右選定，Gennai 將於 5 月左右部署到其他政府部門和機構，國內將於夏季左右的試行時間（日本左右開始）。
從： 
公開徵集國內大規模語言模型（LLM）申請，用於政府人工智慧測試 | 數位機構
【社論】
此次國內LLM招生表明，日本政府利用《人工智慧基本法》和《人工智慧基本計畫》，已經進入政府本身作為主要用戶全面利用生成式人工智慧的階段。
首先，前提是日本將在 2025 年頒布《促進人工智慧相關技術研究、開發和利用法（人工智慧基本法）》，該法要求制定「人工智慧基本計畫」作為政府範圍內的人工智慧策略。
這項基本計畫草案要求未來將人工智慧在一般民眾中的使用率提高到 80%，並吸引 1 兆日圓的私人投資，明確表明政府的政策不僅是促進人工智慧的研究開發，還要在國家層面促進其社會應用和擴大使用。
在此背景下，數位廳的政府人工智慧平台「源奈」（Gennai）不僅被定位為內部工具，更被用作「如何在行政領域應用人工智慧」的試驗場和展示平台。此次公開徵集提案的目的是將日本自主研發的語言學習模型（LLM）整合到源奈平台中，從而利用人工智慧支援高度依賴日語的任務，例如創建行政文件、總結法律法規和公告、製作居民說明資料以及回覆諮詢等。
同日宣布推出的「PLaMo翻譯」也是一項重要舉措。 Preferred Networks的「PLaMo翻譯」是基於日本本土專業語言模型（LLM）的翻譯模式，旨在在翻譯時充分考慮行政文件特有的短語和固定用語、禮貌用語和非正式用語、法律術語等。我們可以看到，Preferred Networks的策略是先在應用範圍相對明確的翻譯領域採用本土模式，然後以此為跳板，將本土LLM的應用範圍擴展到摘要、檢索和撰寫等其他任務。
日語專業法學碩士的重要性不僅在於能夠讀寫日文。在政府行政領域，存在著一個多層級的文件體系，包括法律、法令、公告、通知和指南，以及多年累積的運作慣例，而反映這些體系的所謂「官僚術語」也同樣存在。
這裡需要的是一種能夠精準處理日語細微差別、政府特有格式以及高風險表達方式的模型，這些內容是面向公眾的大型模型無法完全捕捉的。此外，由於政府內部處理的資訊包含“二級資訊”，將其上傳到海外雲端往往十分困難。因此，從主權和安全的角度來看，發展一種能夠在國內基礎設施上建構、並在日本規則和監管下運行的國內語言學習模型（LLM）具有重要的戰略意義。
此公開招標的要求包括與主要國際人工智慧軟體進行基準比較，並解釋為解決幻覺、偏見和有害內容而採取的措施。這些要求並非簡單地採取「優先考慮國產產品」的感性做法，而是強調使用數值和證據來評估「品質」和「安全性」。這與國際上討論的人工智慧治理、可信賴人工智慧和可解釋人工智慧（XAI）的發展趨勢一致，也符合日本版《人工智慧法》的目標，即「平衡創新促進與風險管理」。
另一方面，風險和挑戰不容忽視。未來的營運設計和治理中存在許多問題需要解決，例如，當行政決策過度依賴LLM的輸出結果時，責任歸屬問題；訓練資料可能導致的偏差；對特定供應商和模型的依賴可能導致鎖定效應；以及與地方政府之間日益擴大的差距。另一個關鍵點在於，透明的評估指標和第三方審查機制的納入程度。
儘管如此，在法律架構和基本規劃的支持下，日本政府正致力於建立日語專屬的語言學習管理（LLM）和政府人工智慧基礎設施。這可以被視為日本人工智慧策略從「觀望」階段邁入「實施」階段的象徵性事件。未來幾年，我們將密切關注這一領域，看看哪些國內模式、週邊工具以及用於安全、審計和評估的生態系統將被納入大規模的行政工作流程應用情境。
[術語]
政府人工智慧：
這是日本政府用於提高營運效率和行政服務的生成式人工智慧和機器學習平台及相關服務的總稱。
Gennai ：
數位機構已建立了一個生成式人工智慧環境，供機構和政府內部使用，並且是一個允許員工透過聊天機器人和人工智慧應用程式使用 LLM 的平台。
保密性 2 資訊：
這是政府統一網路安全標準中定義的類別之一，指的是如果資訊洩露，預計會造成某些不利影響或後果的資訊等級。
政府雲：
它是向每個政府部門、機構和地方政府提供的通用雲端平台，也是安全運行行政系統和人工智慧服務的通用政府基礎設施。
促進人工智慧相關技術研究、開發與利用法（人工智慧法） ：
這是日本全面的人工智慧相關法律，它為促進人工智慧的研究與開發、社會應用、風險應對和製定基本計劃建立了框架。
人工智慧基礎方案（AI基礎方案） ：
這是政府根據《人工智慧法》制定的中長期人工智慧政策指導方針，概述了生成式人工智慧的應用、人力資源開發、增強產業競爭力、風險治理等方面的計畫。
[參考連結]
數位代理商（外部）
這是一個負責監督日本政府數位政策的行政機構，負責規劃和營運政府雲端平台「My Number」和政府人工智慧「Gennai」。
政府人工智慧「Gennai」相關資訊 | 數位機構（外部）
官方文件概述了政府人工智慧「Gennai」的概況和使用情況，包括數位機構工作人員對產生的人工智慧的使用情況。
促進人工智慧相關技術研究、開發和利用法（人工智慧法）| 電子化政府法律搜尋（外部連結）
官方立法頁面列出了日本人工智慧法的全文，提供了有關人工智慧研究與開發、利用和基本計劃的規定資訊。
人工智慧戰略/人工智慧基本計畫相關頁面 | 內閣辦公室（外部）
這是日本內閣府的官方入口網站，匯總了日本政府的人工智慧戰略、人工智慧基本計畫以及相關資料的連結。
政府機構等網路安全措施統一標準（2025版）| NISC （外部）
本文檔概述了政府機構資訊系統和雲端使用的安全標準，並定義了「2 類資訊」等分類。
[參考文章]
政府人工智慧「Gennai」開始使用「PLaMo Translation」 | 新聞稿解釋了數位機構 Gennai 採用 PLaMo Translation 的原因，以及預期的用例和未來的發展計畫。
Preferred Networks 的 PLaMo 翻譯系統現已應用於政府人工智慧系統「Gennai」 | Preferred Networks
一份官方新聞稿，從 PFN 的角度解釋了 PLaMo Translation 的功能以及政府人工智慧合作的重要性。
數位機構公開徵集「本土LLM」申請，以應用於政府人工智慧 | ITmedia AI+
本文闡述了國內LLM計畫的目標、評估標準以及與海外LLM計畫的關係，並將其置於行政數位轉型和生成式人工智慧應用的背景下進行分析。
數位機構將針對國內招收「政府人工智慧」法學碩士，試點計畫將於2026年1月啟動 | 日經XTECH
本文從技術和商業角度總結了公開招聘計劃、Gennai 的試用計劃以及向其他政府部門和機構部署的路線圖。
[編者註]
到目前為止，私人公司和個人一直是第一個嘗試這項技術的人，而政府一直很謹慎，等待觀察其發展。但這一次，政府自己正在招募國內法學碩士作為主要用戶，甚至試圖創建一個使用“模板”，我認為這是一個巨大的轉變。
PLaMo Translation 同時被引入 Gennai 也具有像徵意義，我認為先以《人工智能法》和《人工智能基本計劃》的形式確立“規則和方向”，然後再在此基礎上構建具體的工具和用例，這是一種非常日本式的做法。
我們將繼續關注這一趨勢，看看它是否會成為一個切實可行的例子，讓我們有信心引入生成式人工智慧，不僅用於未來的行政數位轉型，而且用於許多以日語工作的場所。
