国産生成AI10選を紹介｜国産生成AIを選ぶメリットや導入検討方法とは

生成AIの主流は海外勢と思われがちですが、ここ1～2年で日本企業が開発した“国産モデル”も急速に実用化が進んでいます。

日本語特化の高精度モデル、国内データセンターでの運用、そして日本企業ならではの手厚いサポートを武器に、金融・製造・公共分野での採用事例が拡大中です。

本記事では 「国産生成AI」 の代表格を10種類、用途別に整理し、価格や導入形態を一覧で比較します。

上司への調査レポートやPoC候補選定のたたき台として、ぜひご活用ください。

「どのサービスを選べばいいかわからない」という方は、AI活用研究所に相談するのもおすすめですので、興味のある方はぜひお問い合わせください。

＞＞AIをもっと活用しやすく！今すぐAI活用研究所へお問い合わせください。

【2025年版】国産生成AIツール10選

tsuzumi — 企業内ナレッジ検索＆チャット生成 / NTTデータ

項目	内容
プラン/料金	従量課金方式
初期費用	要問い合わせ
運営会社	株式会社 NTTデータグループ
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.rd.ntt/research/LLM_tsuzumi.html

tsuzumiは、NTT人間情報研究所が開発した軽量かつ高性能な大規模言語モデル（LLM）です。

従来のLLMが抱える「学習・推論コストの高さ」や「大規模なGPUクラスターが必要」という課題を解決するために開発されました。

tsuzumiのパラメーターサイズは軽量版が70億（7B）、超軽量版が6億（0.6B）と非常に軽量で、OpenAI社のGPT-3のおよそ25分の1～300分の1にあたります。

ローカル環境での利用も可能であるため、医療機関やコンタクトセンターなど、SaaSを含むクラウド環境で機微情報を扱うことに障壁があるユースケースへの活用にも適しています。

口コミ
「多くの導入企業で「自然で正確な日本語による要約・分類・対話処理が可能」と評価され、業務自動化と社内ナレッジ活用の促進に高い実用性ありとされています。」｜引用元：ビジネス講座見つけ隊
「コンタクトセンターのオペレーター支援として、蓄積されたナレッジからリアルタイムに応答候補を提示することで、応対品質の向上と稼働時間削減に貢献しています。」｜引用元：NTT

＞＞ tsuzumi を見てみる

NEC Generative AI— ドキュメント要約・翻訳 / NEC

項目	内容
プラン/料金	要問い合わせ
初期費用	要問い合わせ
運営会社	日本電気株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://jpn.nec.com/LLM/index.html

NECが開発した生成AI「cotomi（コトミ）」は「ことばにより未来を示し、『こと』が『みのる』ように」というNECの想いが込められています。

独自に収集・加工した多言語データによる高速かつ高い処理能力、および他社に先駆けて日本語LLMを提供開始し、多くの顧客との検証が進んでいる点が評価されました。

設計を工夫することで非常に高速に動作し、素早いレスポンスが可能です。

フレームワークとして RAG、評価基盤、API Gateway を一体提供するため、社内 PoC から本番運用まで一気通貫で導入可能です。

データはすべて日本国内に保管することも可能で、閉域接続や高セキュリティ要件にも対応しています。

口コミ
「社内利用により、資料作成時間が50％削減、議事録作成が平均30分から約5分に短縮、ソースコード作成工数も80％削減という導入成果が報告されています。」｜引用元：引用元：Alsmiley
「高い日本語理解能力と軽量モデル設計により、標準GPUサーバーで短期間に業務特化型LLMの構築が可能であり、顧客から高評価を得ています。」｜引用元：Alsmiley

＞＞ NEC cotomi を見てみる

ELYZA LLM — 自然文要約・記事自動生成 / ELYZA株式会社

項目	内容
プラン/料金	無料デモあり
初期費用	要問い合わせ
運営会社	ELYZA 株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://elyza.ai/lp/elyza-llm

ELYZA LLMは、ELYZAが開発する日本語の大規模言語モデル（LLM）シリーズの総称で、高精度な長文要約を強みとします。

ELYZAは2020年に独自のLLM開発に成功して以来、自然言語処理技術の研究開発を行い、企業のLLM活用支援や独自LLM開発支援、AI SaaSの開発・提供を行っているLLM活用のプロフェッショナル集団です。

主にセキュリティやカスタマイズ性を重視する企業や、自社サービス・事業にLLMを組み込みたい企業向けに、安全なAPIサービスや共同開発プロジェクトなど様々な形態で提供される予定です。

ELYZA LLMは日本語能力に強みを持つ国産モデルとして、グローバルモデルの代替となる選択肢を提供することを目指しています。

口コミ
「note による試用報告では、「現時点の日本語LLMとしては最高レベルの性能」という高評価があり、7Bモデルでも十分高品質としています。」｜引用元：note
「ELYZA独自の追加学習メソッドにより、「Llama‑3 への日本語事前／事後学習により高性能な日本語モデルを継続的に開発している」と技術的に評価されています。」｜引用元：note

＞＞ ELYZA LLM を見てみる

PLaMo — コード補完・技術文書生成 / Preferred Networks

項目	内容
プラン/料金	無料デモあり
初期費用	要問い合わせ
運営会社	株式会社 Preferred Networks
日本語対応	あり
公式ページ	https://plamo.preferredai.jp/

PLaMoは、日本語生成AI基盤モデルによる高性能な機械翻訳モデル「PLaMo翻訳」の基盤として活用されている大規模言語モデルです。

高い日本語・英語比率で事前学習されたモデルであり、高精度な日英・英日翻訳を実現しています。

レイアウトやインデントを維持し、コードやMarkdownを含む翻訳もできます。

「PLaMo翻訳」「PLaMo Chat」は無料で試せるため、まずは体験してみてください。

口コミ
「金融分野向けのベンチマーク評価において、PLaMo‑100B が高度な精度を示し、supervised finetuning によってさらに性能が向上していると報告されています。」｜引用元：Preferred Networks Blog
「PFNの別技術記事でも、PLaMo‑13B が日本語・英語混載ベンチマークで世界トップ水準の性能とされ、高評価を得ています。」｜引用元：Preferred Networks Blog

＞＞ PLaMo を見てみる

Fujitsu Generative AI Platform — 顧客対応チャットボット / 富士通

項目	内容
プラン/料金	品名ごとに個別見積か定額課金 詳細は要問い合わせ
初期費用	要問い合わせ
運営会社	富士通株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.fujitsu.com/jp/innovation/data-driven/capabilities/generative-ai/

Fujitsu Generative AIは、生成AIを企業向けの安全な環境で提供し、あらゆるユースケースで大規模言語モデル（LLM）や検索拡張生成（RAG）の活用を実現するサービスです。

コンピュータシステムと人間の間で自然言語や非定型データのインターフェイスとなり、人間の生産性と創造性を拡張することを目指しています。

特に、大規模かつセキュアなデータを保有するエンタープライズ領域においては、企業向け大規模言語モデル「Fujitsu Generative AI for Cohere」との組み合わせにより、業種・業務に特化したLLMの実現を支援してくれます。

PoCや短期間の利用にも最適で、幅広いユースケースにFlow設定やAPI利用で柔軟な対応も可能です。

口コミ
「ノーコード／AutoML により、データサイエンティスト不要でAIモデル構築が可能とされ、ビジネス課題への導入のしやすさが評価されています。」｜引用元：ミーツモア
「PoC や短期試用にも適した設計で、対話型チャット、RAG、Flow 設定など必要機能がひと通り揃っていて導入が迅速とされています。」｜引用元：富士通

＞＞ Fujitsu Generative AI を見てみる

さくらの生成AIプラットフォーム— API 連携型テキスト生成 / さくらインターネット

項目	内容
プラン/料金	要問い合わせ
初期費用	要問い合わせ
運営会社	さくらインターネット株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.sakura.ad.jp/aipf/

さくらインターネットは 2025年5月に「さくらの生成AIプラットフォーム」をリリースしました。

信頼性と安全性を兼ね備えたデジタルインフラ上で、誰もが簡単に生成AIを活用できる環境です。

地域や産業を問わず、あらゆる人々が新しい価値を創造できる世界と、データの利活用と情報の安全性を両立させた持続可能な未来を目指しています。

料金などの詳細は問い合わせが必要であるため、気になった方は個別相談を申し込みましょう。

口コミ
「低コストでの生成AI開発環境構築を目指す姿勢が高く評価されており、特に GPU クラウド基盤との連携力が注目されています。」｜引用元：FIXSTARS
「高い技術透明性と迅速なトラブル対応体制が企業から信頼されているとの報告もあります。」｜引用元：さくらインターネット

＞＞ Sakura AI LLM を見てみる

rinna LLM — SNS投稿・キャラクター会話生成 / rinna株式会社

項目	内容
プラン/料金	9,600 円 / 月
初期費用	0円
運営会社	rinna株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://rinna.co.jp/

rinna LLMは、rinna株式会社が研究・開発してきた大規模言語モデルソリューションシリーズの総称です。

法人向けサービス「Tamashiru Custom（タマシル カスタム）」を通じて提供されており、顧客のビジネスや事業課題に適したカスタマイズLLMの開発・提供を目的としています。

またrinnaはキャラクター会話生成で培ったノウハウを生かし、汎用的なチャットボットモデルに加え、ユニークなキャラクター性を再現したインターフェースの開発をサポートします。

専用にカスタマイズされたrinna LLMは、サードパーティーの商用LLMへの依存性が少なく、機密データや個人情報に関するコンプライアンス上の障害を排除可能です。

口コミ
「note や Zenn による試用レポートでは、rinna/japanese-gpt-neox‑3.6B が日本語特化型LLMとして使いやすく評価されており、非エンジニアにも扱いやすいとの声があります。」｜引用元：Zenn
「13B モデルの推論体験では、「ちゃんと日本語の意味を理解している」「応答が自然で実用的」との評価があり、日本語LLMとして実用性が高いとされます。」｜引用元：note

＞＞ rinna GPT を見てみる

Generative AI Suite — 全社DX・業務効率化 / AMBL株式会社

項目	内容
プラン/料金	環境構築サービス：月300 円 / ユーザー RAGサービス：月200 円 / ユーザー 月額サポート：40 万円〜120 万円 / 月
初期費用	50,000円
運営会社	AMBL株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.ambl.co.jp/generative-ai-suite/

AMBL 株式会社が 2025 年 6月にリリースした Generative AI Suite は、AI 導入計画から環境構築・運用高度化までをワンストップで支援する共創型サービスです。

RAG（検索拡張生成）技術で社内データと生成 AI を安全に連携し、ハルシネーションを抑えた高精度回答を実現します。

プランは「環境構築サービス」と「RAGサービス」をユーザー課金で用意し、週1回のスポット支援から1人月の伴走支援まで柔軟な月額サポートを選択可能です。

初期費用は共通で5万円と低く抑えられており、PoCから全社展開までコストを可視化しながら段階的に導入できる点が魅力です。

口コミ
「プレスリリースによる導入事例では、RAG連携と柔軟な支援プランによって企業のDXと業務効率化を包括支援できる点がポジティブに評価されています。」｜引用元：PR TIMES
「企業と共創するアプローチにより、導入後も高度化・運用改善を継続提供できる柔軟性が特長として紹介されています。」｜引用元：PR TIMES

＞＞ Generative AI を見てみる

Rtoaster GenAI — マーケティングコピー生成 / ブレインパッド

項目	内容
プラン/料金	無料トライアルあり
初期費用	要問い合わせ
運営会社	株式会社 ブレインパッド
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.brainpad.co.jp/rtoaster/genai/

Rtoaster GenAIとは、株式会社ブレインパッドが開発・提供する生成AI搭載の検索・レコメンドサービスです。

生成AIと独自の高精度レコメンド技術を融合し、ユーザーの感覚的な表現や自然言語での検索を可能にして、商品や情報のパーソナライズされた提示を実現します。

曖昧・抽象的表現でもユーザーの意図に沿った商品や情報を提案でき、画像・動画・音声を認識できるマルチモーダル機能付きです。

最短1週間で導入可能で、無料トライアル開始後は2ヶ月間モニタリング、最善策を提案してくれます。

口コミ
「500件以上の記事を学習したLLM搭載チャットボットを自社オウンドメディアに実装し、情報検索や要約紹介が瞬時にできるようになるなど、新しい情報体験を提供しています。」｜引用元：ブレインパッド
「Google Cloudと共に企業DX立ち上げに取り組む中で、生成AI時代における社会実装のヒントを共有するなど、LLM導入をビジネス視点で推進している姿勢が評価されています。」｜引用元：ブレインパッド

＞＞ Rtoaster GenAIを見てみる

Cogent Labs SmartRead — 文書データ化 / Cogent Labs

項目	内容
プラン/料金	Small：30,000 円相当 /月（年額 36 万円） Standard：80,000 円相当/月（年額 96 万円） Enterprise：200,000 円相当/月（年額 240 万円）
初期費用	0円
運営会社	Cogent Labs 株式会社
日本語対応	あり
公式ページ	https://www.smartread.jp/

SmartRead は Cogent Labs が開発した次世代 AI‑OCR / IDP（Intelligent Document Processing）で、非定型帳票を含むあらゆる書類を高精度にデータ化できるクラウドサービスです。

独自の深層学習エンジンがレイアウトを自動解析し、帳票ごとのテンプレート登録や事前学習をほぼ不要にするため、導入当日から実運用に乗せられる点が強みです。

抽出結果は JSON / CSV で出力でき、RPA「WinActor」や各種 ERP とのコネクターも提供されているため、バックオフィスの入力業務をエンドツーエンドで自動化できます。

口コミ
「AIによるOCR機能の精度が非常に高く、機械帳票でほぼ100％のテキスト化、手書きも修正不要なレベルで変換でき、業務負荷を大幅に軽減しています。」｜引用元：ITreview
「API連携やRPAとの組み合わせにより、従来手入力だった受注業務を大幅に自動化。人員数も時間も減らし、業務効率と生産性向上に貢献しました。」｜引用元：ITreview

＞＞ SmartRead を見てみる

国産生成AIを選ぶメリット

日本語最適化モデルによる高精度な文章生成

国産LLMは日本語コーパスを重点的に学習しているため、助詞や敬語の細かなニュアンスを正確に再現できます。

業界特化データを追加学習することで、専門用語を含む文章でも誤訳や誤要約が減少します。

結果として後工程の人手修正が少なくなり、運用コスト削減に直結します。

日本語でのプロンプト設計難易度も低く、非エンジニアでも効果を引き出しやすい点が利点です。

国内データセンター運用で安心のセキュリティ

多くの国産サービスは日本国内リージョンのデータセンターを使用し、個人情報保護法やISMSに準拠しています。

データ越境リスクがないため、金融・公共分野でも導入しやすい環境が整います。

オンプレミスや閉域網オプションを選べば、クラウドが難しいケースでも運用が可能です。

監査ログやアクセス制御を標準装備している点も安心材料となります。

契約・保守を日本企業同士で完結できる

契約書やSLAを日本語で取り交わせるため、リーガルレビューの負担が小さくなります。

時差のないサポートが受けられ、障害対応や追加開発もスピーディです。

価格交渉やカスタマイズ要件のすり合わせも同じビジネス慣習で進むため、コミュニケーションコストを抑えられます。

長期運用を見据えた関係構築がしやすい点も長所です。

業界特化データを学習したカスタムモデルが豊富

製造・金融・医療など、ドメインデータを組み込んだモデルが多数用意されています。

汎用モデルより少ないデータで高精度チューニングが可能となり、PoC期間を短縮できます。

業界用語の誤変換や解釈ミスが減るため、実務投入後の修正工数を削減できます。

追加費用を払えば自社専用モデルを短期間で構築できるサービスも登場しています。

サポート窓口の日本語対応で導入負荷を軽減

トラブルシューティングや機能追加の相談を日本語で迅速に行えるため、現場のストレスを低減します。

導入研修や資料も日本語化されており、非技術部門でも理解しやすい内容になっています。

PoCの伴走支援を受けられるサービスも多く、導入初期の立ち上げがスムーズです。

こうしたサポート体制が、社内浸透と継続利用のカギを握ります。

国産生成AIツール比較のチェックリスト

無料トライアル・PoC支援の有無

PoC用のクレジットや短期ライセンスが用意されているか確認しましょう。

無償トライアルで KPI を測定できれば、上層部への説得材料を作りやすくなります。

PoC伴走支援があるサービスは要件定義や効果測定の手間を大幅に削減できます。

オンプレミス／クラウド選択肢とデータ保持ポリシー

機密情報を扱う場合は、オンプレ版やVPC隔離オプションが選べるかが重要です。

クラウドの場合でも、ログの保存期間や暗号化方式を事前に確認しておく必要があります。

データ保持ポリシーを明示しているベンダーは信頼性が高い傾向があります。

API連携範囲とカスタマイズ性

REST APIやWebhookで既存システムと連携できるかをチェックします。

EmbeddingやRAG機能があると、社内検索やチャットボットへの拡張が容易です。

ソースコードレベルでカスタマイズ可能なSDK提供も評価ポイントになります。

情報漏えい対策・ログの暗号化レベル

暗号化方式（AES‑256 など）やキー管理方法を確認し、コンプライアンス基準を満たすかを評価します。

アクセスログやプロンプトログが改ざん検知付きで保存されるかも重要です。

監査証跡が整備されていると内部統制報告がスムーズになります。

利用料金とスケール時のコストモデル

従量課金・席課金・クレジット制などモデルによってコスト構造が異なります。

利用拡大時にどこがボトルネックになるか、3年先までのTCOを試算しましょう。

コストシミュレーターを提供するベンダーは導入検討がスムーズです。

導入ステップと上申資料の作り方

1.現状課題の整理と活用ユースケース定義

まずは現場ヒアリングで業務フローを洗い出し、AI導入で改善インパクトが大きい箇所を特定します。

そのうえで「要約時間▲50％」「誤回答率▲30％」など定量 KPI を設定します。

ユースケースを明確にすることで PoC の効果検証が容易になります。

2.2〜3製品のPoCで効果計測

同一データセットでベンチマークを実施し、精度・速度・コストを比較します。

PoC期間は3か月以内に区切り、成果指標をレポート形式でまとめましょう。

ユーザーアンケートで主観評価も取得すると説得力が高まります。

3.ROI試算とリスク評価を資料化

PoC結果をもとに、年間コストと削減効果を数値化します。

併せて情報漏えいのリスクや運用負荷を整理し、対策案を添えて上申資料にまとめます.

意思決定者が「投資回収に何カ月か」を直感的に理解できるようグラフ化すると効果的です。

4.社内セキュリティ審査・ガイドライン策定

情報システム部と連携し、利用範囲・アクセス制御・ログ管理を定義したガイドラインを作成します。

データ分類に応じた運用ルールを設け、コンプライアンス部門にもレビューを依頼します。

これにより現場が安心してツールを利用できる環境が整います。

5.本格導入後の改善サイクル構築

KPIダッシュボードで効果をモニタリングし、四半期ごとにモデル再学習やプロンプト改善を実施します。

ユーザー教育や成功事例共有を続けることで、社内利用率を高められます。

最終的には全社データと連携し、継続学習による精度向上サイクルを回しましょう。

国産生成AIに関するよくある質問（FAQ）

無償プランで商用利用は可能？

多くの国産サービスは無料枠をテスト用途に限定しており、商用利用には有料プランへの移行が必要です。

利用規約で広告掲載や再販の可否を確認し、社内ガイドラインと照合しましょう。

PoC用の無料枠を活用してから有料契約に進めるフローが一般的です。

カスタム学習用に自社データを安全にアップロードできる？

エンタープライズプランでは暗号化転送と専用ストレージが提供され、データは学習後に自動削除されることが多いです。

オンプレミス環境を選択すれば、データが外部に出ない構成で学習が可能です。

NDAや情報管理契約を締結したうえで進めるとリスクを最小限に抑えられます。

既存のチャットボットやCRMと統合できる？

REST API や Embeddings API が用意されているサービスなら、RAG 構成で既存チャットボットの回答精度を高められます。

CRM との統合では、問い合わせ内容を自動要約して顧客履歴に記録するユースケースが増えています。

ノーコード連携ツールがあると、開発リソースが限られていても短期間で統合可能です。

モデルアップデートの頻度と追加費用は？

国産ベンダーは半年〜1年周期で大規模アップデートを提供するケースが多いです。

サブスク契約なら追加費用なしで最新モデルを利用できる場合がほとんどですが、オンプレ版はアップグレード費用が発生することがあります。

契約前にアップデートポリシーと費用負担を必ず確認しましょう。