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日本語に強いAIモデルとサービス：国産LLMの主な選択肢

日本の研究機関・企業が開発する日本語重視のモデルと選び方

海外の大手チャットAIも日本語を扱えますが、日本では研究機関や企業が、日本語の性能や国内での運用を重視した大規模言語モデル（LLM）を開発・公開しています。ここでは公式情報で確認できる代表例と、使い分けの考え方を紹介します（2026年10月時点）。

主な国産・日本語重視のモデル

LLM-jp（国立情報学研究所）

国立情報学研究所（NII）の大規模言語モデル研究開発センターが主宰する研究者コミュニティであり、日本発のLLM開発プロジェクトの名称です。日本語に強いオープンなモデルの構築を目標に、モデルやツール、技術資料を公開しています。公式サイトでは2026年9月にLLM-jp-4.1シリーズの公開が告知されています。ライセンスはモデルごとに配布ページで確認が必要です。

Swallow（東京科学大学・産業技術総合研究所）

東京科学大学と産業技術総合研究所（産総研）を中心とする学術プロジェクトです。gpt-oss、Qwen3、Gemma 2、Llama 3.3など海外のオープンモデルをもとに、日本語能力を高めたモデルを公開しています。学習データや実験結果も公開し、高難度ベンチマークによるリーダーボードも運営しています。

tsuzumi（NTT）

NTTが開発したLLMで、2025年10月にtsuzumi 2が公開されました。公式ページでは、約40GB以下のメモリのGPU 1枚で動く軽量設計で、他社のオープンモデルを土台にせずゼロから国内で開発したと説明されています。文書の検索・要約など業務用途の強化や、金融・自治体・医療分野の追加学習、自社サーバーでの運用（オンプレミス）に向くことが特徴として挙げられています。

PLaMo（Preferred Networks）

Preferred Networks（PFN）がゼロから開発したLLMのブランドです。APIで提供されるフラッグシップのPLaMo Primeのほか、翻訳に特化したPLaMo翻訳などが公表されています。

このほかにも、多くの国内企業・スタートアップが日本語モデルや日本語向けサービスを提供しています。

国産モデルを選ぶ理由

海外の汎用モデルとの使い分け

汎用チャットAI（主要チャットAIの比較）は機能や連携先が豊富で、すぐに使い始められます。一方、自社システムへの組み込みや、データを外に出せない業務では、国産モデルやオープンモデルを自社環境で動かす選択肢が検討対象になります。どちらが優れているかは用途次第なので、自社の文書で比較するのが確実です。

試すときの手順

  1. 自社の典型業務から評価用の質問と正解例を10〜30件用意する
  2. 候補モデルに同じ質問をし、正確さ・日本語の自然さ・形式の守り方を採点する
  3. 社内文書を使う場合はRAG構成で試す
  4. ライセンス（商用利用の可否、売上規模の条件など）を必ず確認する

ベンチマークの順位は評価方法によって変わるため、公開スコアだけで決めないことが大切です。選定の観点はAIツールの選び方も参考にしてください。

参考リンク

編集: AI Play 編集部　最終更新: 2026-10-25