源内が届かない理由 ── 自治体AIの問題は性能ではなく「翻訳」だ

はじめに

2026年4月、デジタル庁がガバメントAI「源内」をOSSとして公開した。

国が主導し、ソースコードを公開し、自治体が自由に使える。構想としては正しい。だが現場で何が起きているかを観測すると、別の景色が見える。

この記事では、源内を取り巻く構造的な課題を整理する。批判ではない。「なぜ届かないのか」を構造として可視化する試みだ。

現場から見えるシグナル

源内の公開後、自治体側から複数のシグナルが出ている。それらを整理すると、以下のような構造が浮かぶ。

1. デプロイの壁

湖西市のDX推進課職員がnoteで詳細なレポートを公開している。そこに書かれている現実はこうだ。

源内のデプロイにはAWSアカウントの契約、CDKによるインフラ構築、SAML認証の設定、ログ設計が必要になる。見積もりは数人月規模。手順書は丁寧だが、初めて触る人間が挫折するポイントが多数ある。リージョン設定の罠、us-east-1に置かれるWAFスタック、LGWAN非対応。

これは「AIを使う」以前の問題だ。AIにたどり着く前に、インフラで止まる。

2. ガバナンスの空白

源内はOSSとして公開されているが、機密性分類の設計、入力制御のルール、ログの保管ポリシーは自治体が自力で設計しなければならない。PRの受付はなく、Issueも限定的で、永続的なメンテナンス保証はない。

つまり「ソースコードは渡すが、使えるようにするのはそちらの仕事」という構造になっている。OSSとしては当然の形態だが、自治体の現場がそれを受け止める体制を持っているかは別の問題だ。

3. 利用率の現実

より広い文脈では、自治体のAI導入全般に共通するデータがある。

職員が最も挙げる課題はハルシネーション。6割以上の自治体がITリテラシー不足を指摘している。東京都では対象職員の約1割しか利用申請をしなかった。滋賀県では76.2%が最初の一回だけの利用で終わっている。

AIの性能が足りないのではない。使い方が伝わっていない。

4. そもそもの前提が欠けている

935の自治体が、今もガバメントクラウドへの移行を完了できていない。クラウド基盤がない状態でAI OSSを渡されても、置く場所がない。

ある投稿者はこう指摘している。「中央省庁向けAIのソースを公開するより、移行未完了団体に出すべき支援メニューがある。デジ庁の優先順位は『目立つ施策』が上にくる構造のままだ」。

問題の構造

これらのシグナルを並べると、一つの構造が見える。

源内自体の設計や性能の問題ではない。中央が作ったものが現場に届くまでの「翻訳」が存在しない。

手順書はある。ガバナンス設計の方針もある。だが、それらは作った側の言語で書かれている。AWSに慣れたエンジニアの言語、セキュリティアーキテクトの言語、政策設計者の言語。受け取る側 ── 自治体のDX推進担当者、情報政策課の職員、窓口業務の担当者 ── の認知フレームとは一致していない。

これは技術の問題ではなく、翻訳の問題だ。

同じドキュメントでも、読み手のバックグラウンドによって「何が伝わり、何が落ちるか」が変わる。構造的に理解したい人、手順を一つずつ追いたい人、「結局うちの業務の何が変わるのか」を知りたい人。それぞれに届く形が違う。

今の配布モデルは、原文をそのまま全員に渡している。原文は正確だが、届かない。

一つの仮説

私はこの2年間、LoPASという観測フレームワークを設計・実装してきた。もともとは都市構造の観測のために作ったものだが、その中核にある技術群が、この問題にそのまま適用できることに気づいた。

具体的には、以下のような処理ができるエージェントの設計がすでにある。

入力: マニュアルやドキュメント（PDF、テキスト、音声）を取り込む。

意味測定: 元の文書が変換される過程で、何が保存され、何が劣化したかを定量的に測定する（TranslatedVoice）。

受け手適応: 読み手の認知モードに応じて、情報の出し方を構造的に切り替える。同じ内容でも、構造理解型・手順追従型・関係性理解型で異なる提示をする（MCCP）。

判断制御: 「この情報を今この人に出すべきか」「問いの立て方自体を変えるべきか」「まだ答えるべきではないか」を判断する層を持つ（DDA）。RAGベースのチャットボットにはない「答えない」という判断ができる。

学習蓄積: 使い続けるほど「この部署のこの職種にはこの順序で説明すると伝わる」というパターンが蓄積され、判断精度が上がる。A市で学習したパターンがB市でも効く（ProtocolMemory）。

これは「AIチャットボット」ではない。部署間・組織間の翻訳装置だ。

呼びかけ

源内の導入を検討している、あるいは導入しようとして詰まっている自治体のDX担当者の方へ。

「手順書が読めない」「職員に説明できない」「どこから手をつければいいかわからない」。この痛みに構造的な解決策を提示できる可能性がある。

具体的なマニュアルやドキュメントを一つ指定してもらえれば、このエージェントがどのように翻訳するかをデモとしてお見せできる。

興味のある方は連絡をいただきたい。

GitHub: hanabokur0

花黒子 / Autonomous Observer
LoPAS Framework 設計者