はじめに

2026年4月24日、デジタル庁が政府向け生成AI利用環境 「源内（GENAI）」 の主要コンポーネントをGitHub上にOSS公開しました。原則として ソフトウェアは MIT License、ドキュメントは CC BY 4.0 が適用されており、商用利用も可能なライセンス構成です（ただし genai-web には一部 Amazon Software License（ASL）対象ファイル が含まれる点に注意 ── 詳細は4章参照）。政府が「隗より始めよ」の方針で進めてきたAI基盤の参照実装が、地方公共団体・民間企業を含む全プレイヤーに開放された格好です。

本記事では、源内プロジェクトの全体像、公開されたリポジトリの内容、本邦で先行する aws-samples/generative-ai-use-cases-jp（GenU）との差分、そして実際に AWSアカウントへ Query Expansion RAG テンプレートをデプロイする手順 までを一気通貫で解説します。

1. 「源内」とは

1.1 プロジェクトの位置付け

源内は、2025年5月成立の 「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」 および同年12月の 「人工知能基本計画」 に基づき、デジタル庁が構築する政府職員向け生成AI利活用基盤です。

1.2 展開ロードマップ

flowchart LR
    A["2025年5月<br/>庁内運用開始"] --> B["2026年1月<br/>一部省庁試験"]
    B --> C["2026年3月6日<br/>大規模実証の<br/>開始を公表"]
    C --> D["2026年4月24日<br/>OSS公開"]
    D --> E["2026年度末まで<br/>希望省庁実証"]
    E --> F["2027年度<br/>本格利用<br/>（18万人）"]

    style D fill:#ffe082,stroke:#f57f17,stroke-width:2px

• 2025年5月：デジタル庁内で運用開始
• 2026年1月：一部省庁で試験的利用（数百人規模）
• 2026年3月6日：大規模実証の開始を 公表（実施は2026年5月頃から希望省庁向けに開始）。あわせて国内LLM公募結果も発表
• 2026年4月24日：源内をOSSとして公開（今回の発表）
• 2026年5月～年度末：希望省庁対象の大規模導入実証
• 2027年度：本格利用開始

2. 政策的背景：なぜ政府が自らAI基盤を作るのか

源内は単なるベンダーOEMではなく、デジタル庁による 内製開発 が中核です。背景には3点の政策的意図があります：

1. 「隗より始めよ」：日本政府自らが先導的にAIを活用する方針を示す
2. 重複開発の抑制：地方公共団体や省庁ごとのバラバラな調達を防ぐ
3. 官民連携の促進：民間の優れたソリューションや提案を取り入れるための「参照実装」共有

公式note記事（2026年4月24日）でも「民間の優れたソリューションや提案を積極的に取り入れる」「地方自治体での重複開発を防止し、社会全体の開発コストを削減する」という狙いが明示されています。

3. 公開された2つのリポジトリ

3.1 リポジトリ構成

3.2 genai-ai-api に含まれる3クラウド分の参照実装

genai-ai-api リポジトリには、3つのクラウド向けAIアプリ実装テンプレートが用意されています。

言語構成は Python・TypeScript・Bicep・HCL が中心（GitHub言語統計ベース、コミットにより変動あり）。AWS CDK（TypeScript）・Azure Bicep・Google Cloud Terraform（HCL）の 3系統IaCがすべて揃っている マルチクラウド志向が明確に表れています。

3.3 公開しないもの

公平性のため、デジタル庁は以下を 公開対象外 と明示しています：

• 内部マニュアル
• 権利を保有していない学習モデル
• 本番システムのログデータ

3.4 コントリビュート方針：Issue 可・Pull Request 不可

OSS公開と聞くと「外部からのコード貢献を歓迎している」と読みがちですが、源内のリポジトリ（genai-ai-api / genai-web）はその想定ではありません。両リポジトリの README には以下の方針が明記されています：

つまり、OSS公開の主目的は「参照実装としての共有」（フォーク・改変・自社運用は自由）であり、本家リポジトリへの直接的な開発参加は想定されていません。重要なバグ・セキュリティ問題を見つけた場合は Issue で報告できますが、修正コードを送ってのマージは受け付けない、という政府OSSとしては慎重な運用方針です。

実務上の意味：

• フォーク前提の利用が標準：自社環境向けカスタマイズはフォークして独自に維持する
• アップストリーム取り込み戦略の検討：本家のアップデートを定期的にフォーク先に取り込む運用設計が必要
• コミュニティドリブンOSSとは別カテゴリ：Linux Kernel や React のような外部貢献ベースとは前提が異なる

4. ライセンス：原則MIT、ただし genai-web に一部ASL対象あり

4.1 ライセンス構成（原則）

4.2 リポジトリ別の注意点

4.3 ASL（Amazon Software License）の特徴と影響

ASLはOSI承認のオープンソースライセンスではなく、AWS関連サービスでの利用に限定する条項を含む 独自ライセンスです。genai-web をフォークして商用展開する場合、ASL対象ファイルの利用範囲が AWS 上に限定される可能性があるため、該当ファイルを使う場合は LICENSE ファイルを必ず精読 してください。

実務上のガイドライン：

• genai-ai-api 単独（AWS RAG / Azure LLM / GCP法制度AI）の利用は MIT のみで完結 ── 商用展開で問題なし
• genai-web をフォークする場合は、ASL対象ファイル一覧（LICENSE記載）を確認の上、必要に応じて該当ファイルを差し替えるか AWS 環境に限定して利用

民間企業がそのままフォークして社内システムに組み込むことも、SIベンダーが地方自治体向けにカスタマイズ提供することも、原則として ライセンス上問題ない設計ですが、genai-web 利用時は ASL 条項の確認を推奨します。

5. 源内 vs GenU：何が違うのか

AWS界隈で先行している aws-samples/generative-ai-use-cases-jp（GenU）とは設計思想が大きく異なります。

本章の出典について：以下の比較は、クラスメソッドが DevelopersIO で公開した分析記事（「デジタル庁のガバメントAI『源内（GENAI）』がOSS化されたので、GenUとの差分を調べながらAWSアカウントにデプロイしてみた」）に依拠しています。デジタル庁による一次情報ではなく、第三者技術メディアによる 解釈・整理 であることに留意してください。

5.1 削減された機能（汎用ユースケース）

比較によれば、源内はGenUにある以下の汎用機能を 意図的に省いて いるとされています：

• 要約 / 執筆校正 / Webコンテンツ抽出
• 動画生成 / 音声チャット

これは「政府業務に必要な機能のみに絞る」というスコープ判断と推察されます（同記事の解釈）。

5.2 強化された機能（組織運用・セキュリティ）

比較によれば、源内はGenU比で以下の組織運用・セキュリティ機能が強化されているとされています：

5.3 アーキテクチャ思想の違い

分析では、両者のアーキテクチャ思想は以下のように整理されています：

同記事の解釈によれば、源内は「ガバメントクラウド以外（Azure / GCP）にあるAIアプリも一つのUIで使えるようにする」というマルチクラウド前提の設計とされています。

5.4 技術スタック（Web UI比較）

比較表によれば、Web UI のフロント技術は以下のように整理されています：

同分析によれば、源内Webは モダンスタックを大胆に採用 しており、フロントエンドは2026年時点の最新世代に揃っているとされています。

6. デプロイパスの選択：2つの導入経路

源内をAWS環境にデプロイする場合、2つの異なるパス があり、必要なリソース・前提条件・運用負荷が大きく異なります。本記事では両方を扱いますが、読者の用途に応じて該当章だけを読めば充分です。

要注意：CloudFront用WAF（us-east-1 bootstrap必須）や add-system-admin.sh などの追加セットアップは Path B のみ に該当します。Path A 単体利用には 不要 です。

このあと 7章で Path A（query-expansion-rag）、10章で Path B（genai-web self-hosting） の手順を、それぞれ別個に解説します。

7. Path A：aws/query-expansion-rag 単体APIのデプロイ手順

ここからは、genai-ai-api/aws/query-expansion-rag を REST APIとしてAWSアカウントに単体デプロイ する手順を解説します。CloudFrontやCognitoは使わず、API Gateway + Lambda + Bedrock Knowledge Base + OpenSearch Serverless のシンプル構成です。

7.1 前提条件

補足：上表のうち 「必要IAM権限」「リージョン」「Bedrockモデル有効化」 は、query-expansion-rag の README 自体にここまで明示的な列挙はありません。本表は、スタック構成（CDKコード）と AWS Bedrock / Knowledge Base の一般要件から実運用上必要となる項目を補完したもの です。AWSの仕様変更に追随する必要があるため、本格デプロイ前には公式ドキュメント（Bedrock対応リージョン一覧 ／ Bedrock model access）を併せてご確認ください。

7.2 セットアップ全体像

graph TD
    A[1. リポジトリclone] --> B[2. npm ci]
    B --> C[3. cdk.json編集<br/>アプリ名追加]
    C --> D[4. config/apps/*.toml編集<br/>モデル・プロンプト設定]
    D --> E[5. parameter.ts編集<br/>IP制限設定]
    E --> F[6. cdk bootstrap]
    F --> G[7. cdk deploy --all -c env=-dev]
    G --> H[8. API Key取得・呼び出し]

7.3 コマンド手順

# 1. リポジトリ取得
git clone https://github.com/digital-go-jp/genai-ai-api.git
cd genai-ai-api/aws/query-expansion-rag

# 2. 依存インストール
npm ci

# 3. CDK bootstrap（初回のみ）
cdk bootstrap

# 4. 開発環境へデプロイ
cdk deploy --all -c env=-dev

# ステージング・本番の場合
cdk deploy --all -c env=-stg
cdk deploy --all -c env=-prd

7.4 設定ファイル（config/apps/my-new-app.toml）の例

name = "my-new-app"
description = "クエリ拡張型RAGアプリ（社内ナレッジ検索用）"

[answer_generation]
modelId = "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0"
systemPrompt = """
あなたは社内ナレッジに基づいて質問に回答するアシスタントです。
出典を明示し、確証がない情報は「不明」と答えてください。
"""
temperature = 0.1

未記載の項目はデフォルト設定が自動適用されるので、最低限 name と modelId、systemPrompt を埋めれば動きます。

7.5 cdk.json でのアプリ管理

cdk.json のトップレベルで、デプロイするアプリのリストを2方式から選択：

7.6 IPアドレス制限（parameter.ts）

const deploy_envs = {
    '-dev': {
        allowedIpV4AddressRanges: ['192.168.0.0/24', '10.0.0.0/16']
    },
    '-prd': {
        allowedIpV4AddressRanges: ['203.0.113.0/24'] // 公開時に絞る
    }
};

CIDR形式で許可IPを記述。AWS WAFが自動構成されます。

7.7 デプロイ後のAPI呼び出し

# API Key 取得
API_KEY=$(aws apigateway get-api-key --api-key <ApiKeyId> \
  --include-value --query value --output text)

# RAGクエリ実行
curl -X POST "$API_ENDPOINT" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $API_KEY" \
  -d '{
    "inputs": {
      "question": "社内のセキュリティポリシーで重要な点は？",
      "n_queries": 3,
      "output_in_detail": false
    }
  }'

7.8 削除手順

cdk destroy --all -c env=-dev

注意：CMEKは RemovalPolicy.RETAIN でスタック削除後も保持されます。完全削除する場合はAWS Consoleから手動でKMSキーをスケジュール削除してください。

8. 民間企業・自治体での活用シナリオ

8.1 想定ユースケース

8.2 GenUからの移行メリット

すでにGenUを採用している組織でも、以下のニーズが強まれば源内への置き換えを検討する価値があります：

• チームベースの権限管理が必要になった（GenUにはRBAC機能なし）
• 複数IdPでのSAML認証が必要（複数子会社統合等）
• KMS CMEKでの全データ暗号化 が監査要件
• Azure / GCP のAIアプリも統一UIから使いたい

9. 限界と注意点

源内は強力ですが、いくつか留意点があります。プロジェクトごとにスコープが異なる ため、利用するリポジトリ／テンプレート別に整理します。

9.1 全体に共通する点

1. ガバメントクラウド前提の設計が一部残る：地方自治体やフルパブリッククラウド環境向けには追加の調整が必要な箇所がある可能性
2. ドキュメント整備中：技術記事シリーズ（マルチテナント設計、アクセシビリティ、開発運用方法など）は今後順次公開予定

9.2 aws/query-expansion-rag 利用時の注意点

1. Bedrock Knowledge Base 対応リージョンの選択が必須：us-east-1 / us-west-2 / ap-northeast-1 などの対応リージョンであること
2. モデルの有効化が必須：anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 等、利用予定モデルを Bedrock コンソールで有効化していないとデプロイ後に呼び出しエラー
3. APIキーの安全な管理：API Gateway は x-api-key ヘッダー認証のため、キー漏洩には注意（CIDR制限と併用推奨）

9.3 genai-web セルフホスティング時の注意点（クラスメソッド検証ベース）

クラスメソッドのDevelopersIO記事による検証では、genai-web を AWS アカウントへセルフホスティング（self-hosting-dev 構成）する際に以下の点が報告されています：

1. 大規模なAWSリソース：AWS環境全体で 254リソース（ネスト含めて487リソース） を作成 ── 小規模PoCには重い
2. デプロイ時間：約20分（リソース数が多いため）
3. us-east-1 bootstrap が必須：CloudFront用WAFが us-east-1 にデプロイされるため、忘れると cdk-hnb659fds-assets-...-us-east-1 関連エラーが発生（※query-expansion-rag 単独利用には不要）
4. 追加セットアップが3ステップ：デプロイ後にCloudFrontログイン・管理者権限付与・共通アプリチーム作成のスクリプト実行が必要

重要：上記 9.3 の項目は genai-web の self-hosting 構成での検証結果 であり、aws/query-expansion-rag テンプレート単独利用には該当しません（後者は CloudFront を使用しないため）。

10. Path B：genai-web セルフホスティング（最小構成サンプル）

本章のスコープ：ここからは Path B、つまり genai-web リポジトリをまるごとAWSアカウントへセルフホスティング するケースを扱います。CloudFront・Cognito・複数のWAFなどを含む大規模構成で、9.3で挙げた制約（us-east-1 bootstrap必須、254/487リソース、約20分デプロイ、追加3ステップセットアップ）が すべて該当 します。

クラスメソッドが検証した genai-web の最小構成例（self-hosting-dev 環境）は以下の通りです：

// packages/cdk/env-parameters/self-hosting-dev.ts
export default {
    appEnv: 'dev',
    logLevel: 'INFO',
    selfSignUpEnabled: true,
    modelRegion: 'ap-northeast-1',
    modelIds: ['amazon.nova-lite-v1:0', 'jp.anthropic.claude-sonnet-4-6'],
    imageGenerationModelIds: ['amazon.nova-canvas-v1:0'],
    monitoring: false
};

# 個別環境向けデプロイ
npm -w packages/cdk run cdk -- deploy --all \
  --require-approval never -c env=-selfHostingDev

# デプロイ後の追加セットアップ
./scripts/add-system-admin.sh -selfHostingDev your-email@example.com
./scripts/create-common-app-team.sh -selfHostingDev

まとめ

• デジタル庁が2026年4月24日、ガバメントAI「源内」を 原則MIT（ソフトウェア）+ CC BY 4.0（ドキュメント） で OSS公開。ただし genai-web には 一部 Amazon Software License（ASL）対象ファイル が含まれる点に注意
• 公開リポジトリは genai-web（UI）と genai-ai-api（行政実務AI） の2つ。後者には AWS / Azure / Google Cloud 向け3テンプレート
• 18万人政府職員向け基盤として、機密性2情報対応・チーム管理RBAC・KMS CMEK暗号化・SAML複数IdP といった組織運用機能が豊富
• GenUとの主な差分は マルチクラウド対応・REST APIベースのExApp連携・組織運用強化 一方、汎用ユースケース（要約、執筆校正、動画／音声）は省略
• AWS Query Expansion RAG は cdk bootstrap → cdk deploy --all -c env=-dev の流れで導入可能（API Gateway + Lambda + Bedrock Knowledge Base + OpenSearch Serverless 構成、CloudFront 非依存）。一方、genai-web の self-hosting には us-east-1 bootstrap・リソース約254個・デプロイ約20分・追加セットアップ3ステップが必要（クラスメソッド検証）
• 商用利用可ライセンスのため、地方自治体・SI事業者・民間企業も自社用にフォーク可能（genai-web の ASL対象ファイル取り扱いには留意）── 日本のエンタープライズAI開発における デファクト参照実装 候補

「政府が自らOSSを出す」という日本では珍しい一手が、エンタープライズAI開発全体の生産性を押し上げる可能性があります。フォークして手元のAWSアカウントで動かしてみる価値は十分です。

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