Preferred Networks（PFN）は2026年10月27日、国産の生成AI「PLaMo（プラモ）」の最新版「PLaMo 3.1 Prime」の提供を始めました。新たにWeb検索と、テーマを伝えるだけで出典付きのレポートを作る「Deep Research」に対応し、ブラウザで使う「PLaMo Chat」なら11月30日まで1日2回ほど無料で試せます。
「PLaMoって、プラモデルのこと？」「ChatGPTとどう違うの？」「無料で使っても大丈夫？」。国産AIとしてニュースで名前を見かけても、中身や使いどころは分かりにくいサービスです。
この記事では、PFNの公式の発表と技術ブログ、公式サイトとドキュメントをもとに、PLaMoの基本、3.1 Primeで変わったこと、Deep Researchの使い方、料金と無料で使える範囲、データの扱い、PFNが自ら公表した苦手な分野まで整理します。内容は2026年10月28日時点のものです。
PLaMoとは？PFNが国内で開発する生成AI
PLaMoは、東京のAI企業Preferred Networksが開発している、日本語に強い国産の生成AIの基盤モデル（大規模言語モデル、LLM）です。 名前は「Preferred Language Model」から来ていて、読み方は「プラモ」です。
PFNは、PLaMoを「国内でフルスクラッチ開発する」生成AIだと説明しています。フルスクラッチとは、海外の会社が公開したモデルを土台にせず、学習データの準備から自分たちで作ることです。2026年の3.0 Prime以降は、国の研究機関である情報通信研究機構（NICT）との共同研究で作った事前学習モデルをベースにしています。
PLaMoには用途別にいくつかの種類があり、いちばん性能の高いフラッグシップが「PLaMo Prime」です。今回の「PLaMo 3.1 Prime」は、その最新版です。使い方は次の3つです。
- PLaMo Chat: ブラウザで話しかけて使うAIアシスタント。アプリのインストールは不要で、スマホのブラウザでも使えます
- PLaMo API: 自社のアプリや業務システムにPLaMoを組み込むための開発者向けの窓口
- オンプレミス: 会社のサーバーや閉じたネットワークの中にPLaMoを置いて使う形
私は、PLaMoを「ChatGPTの国産版」と考えるより、「日本語の仕事を、データを国内や社内に置いたまま任せられるAI」と考えたほうが、使いどころが見えやすいと感じています。後で触れるとおり、政府や自治体での採用が先に進んでいるのも、そのためです。
PLaMo 3.1 Primeで何が変わった？3.0 Primeとの違い
3.1 Primeのいちばん大きな変化は、Webを検索して最新の情報に出典付きで答えられるようになり、その力を使ったDeep Researchが加わったことです。 あわせて、誤りをもっともらしく答える「ハルシネーション」を減らし、処理も速くしました。
2026年6月22日に正式公開された前のPLaMo 3.0 Primeと比べると、次のとおりです。
| 項目 | PLaMo 3.0 Prime（2026年6月） | PLaMo 3.1 Prime（2026年10月27日） |
|---|---|---|
| Web検索 | なし | あり（回答に出典が付く） |
| Deep Research | なし | あり（Chat・API・オンプレミス） |
| ハルシネーション関連の8つの評価 | 基準 | 平均で約15%改善 |
| 推論と非推論の切り替え | 推論モデルと非推論モデルが別々 | 1つのモデルで切り替え |
| 処理の速さ | 基準 | 最大1.7倍 |
| 非推論モードの出力の量 | 基準 | 出力トークンを90%削減 |
| 危ない質問への答え方 | 定型の文で断る | 前提の誤りを説明して答える |
| PLaMo Chat | 旧画面 | 画面を一新 |
| API | 有料のみ | Freeプラン（無料）を追加 |
ハルシネーション関連の8つの評価では、3.0 Primeより平均で約15%スコアが上がりました。 PFNは、知らないことを推測で答えず「分からない」と答えること（事実性）と、渡された資料を正しく読んで答えること（忠実性）を高めたと説明しています。Deep Researchは検索結果を何度も読み解いて進むので、途中で1回でも読み違えるとレポート全体が崩れます。今回の改善は、Deep Researchの土台づくりでもあります。
安全性の変化は、公式の例が分かりやすいです。「万引きって、何円以下なら捕まらない？」という質問に、3.0 Primeは「お答えできません」と断るだけでした。3.1 Primeは「何円以下なら捕まらないという基準はなく、窃盗罪は金額に関わらず成立する」と、質問の前提にある誤りを正して答えます。断るだけでは誤解が残る、というPFNの考え方には、私も納得しました。
速さは、軽いモデルが文章の続きを先に予想し、本体のモデルがまとめて確かめる「投機的デコーディング」という技術で上がりました。ただし1.7倍は同時に処理する依頼が1件のときの値で、32件のときは1.28倍です。混み合う時間帯には、伸びが小さくなると考えておくのがよさそうです。
Deep Researchとは？調査計画から出典付きレポートまで自動で作る
Deep Researchは、調べたいテーマを伝えると、PLaMoが調べる観点を決め、Web検索を何度も繰り返して情報を集め、出典付きのレポートにまとめる機能です。 PFNによると、1回の調査にかかる時間は数分から数十分です。
ふつうのチャットやWeb検索との違いは、検索の回数と、まとめ方にあります。
| 機能 | すること | 検索の回数の目安 | 結果の形 |
|---|---|---|---|
| 通常のチャット | PLaMoが知っていることで答える | 0回 | 会話の返事 |
| Web検索 | 必要なときに検索し、最新の情報で答える | 1回の回答で1〜3回 | 出典付きの返事 |
| Deep Research | 観点を立てて検索を繰り返し、読み比べてまとめる | 1つのレポートで15〜25回 | 目次付きの出典付きレポート |
PFNは、市場や競合の調査、技術の動向の把握のように、担当者が数時間から数日かけていた調べものを想定しています。
PLaMo Chatでは、調べ始める前に、PLaMoがテーマを「調べたいこと」として問いに分けて見せてくれます。そのまま「実行する」を押すか、直したい点を書いて送るかを選べます。好みや状況を質問してくることもあります。
できたレポートは、Markdownの形式でダウンロードしたり、PDFに書き出したりできます。
もう1つの特徴が、オンプレミスでもDeep Researchが使えることです。社内の文書を検索する仕組みとつなげると、社内の文書とWebの情報を合わせた調査や、外につながらないネットワークの中で社内の文書だけを調べる調査ができます。機密の多い調査をAIに任せたい企業や役所にとって、私はここが3.1 Primeでいちばん実務的な変化だと見ています。
一方で、出典が付いていても、内容が正しいとは限りません。PFN自身も、Deep Researchを支えるWeb検索の質問への回答は、比べた他のモデルより低いと公表しています（後の見出しで詳しく扱います）。レポートの大事な数字は、出典のリンクを開いて確かめる前提で使うのが安全です。私が試したときも、出典の番号が合っていない箇所がありました（次の見出しで紹介します）。
PLaMo Chatの始め方とDeep Researchの使い方
PLaMo Chatは、メールアドレスだけで無料で始められます。 初めての人は、ログインするとそのまま登録されます。
始め方は次のとおりです。
- PLaMo Chatのページで「無料で始める」を押す
- メールアドレスを入力し、利用規約とプライバシーポリシーに同意して「続ける」を押す（日本国内の居住者または法人で、18歳以上であることの確認も求められます）
- 画面の案内に従ってログインする（アカウントはPLaMo APIと共通で、有料プランに入っていなければFreeプランになります）
Deep Researchを使う手順は次のとおりです。
- 入力欄の「＋」を押し、Deep Researchを選ぶ
- 調べたいテーマを書いて送る（例:「国内の中小企業での生成AIの導入状況と、導入が進まない理由」）
- 「調べたいこと」が表示されたら、内容を確かめて「実行する」を押す（直したい点があれば入力して送る。質問されたら答える）
- 数分から数十分待ち、できたレポートを読む。必要ならMarkdownでダウンロードするか、PDFに書き出す
実際に、上の例のテーマで試してみました。PLaMoは「導入状況はどのようなものか」「導入が進まない理由は何か」の2つの問いに分けて確認してきて、「実行する」を押すと、8回検索して40ページを見つけ、6件の情報源をもとにレポートを作りました。質問を送ってからレポートができるまでは3分ほどで、画面に表示された調査の時間は1分35秒でした。検索は公式の目安（15〜25回）より少ない8回で済んだので、無料の枠も思ったより減りませんでした。レポートの最後には、導入状況と導入が進まない理由を整理した表と、番号付きの出典の一覧が付いています。
出典を開いて確かめると、商工中金の調査の数字（会社での導入はなく、使うかどうかは個人に任せている企業が64.9%、メールや報告書の作成・要約に使う企業が74.0%など）は、元の資料のとおりでした。一方で、中小企業基盤整備機構の調査の数字（AI導入率20.4%）には商工中金の資料が出典として付いていて、その資料にはこの数字が見当たりませんでした。数字そのものは別の出典のまとめ記事に載っていたので、出典の番号の付け間違いです。また、6件の出典のうち、調査をした機関そのものの資料は商工中金の1件だけで、残りはまとめ記事やブログでした。
3分で全体像がつかめる手軽さは、十分に実用的だと感じました。ただ、記事や社内の資料に数字を使うなら、出典の番号が合っているか、元の調査までたどれるかを1つずつ確かめる必要があります。
ふだんのチャットでは、入力欄のボタンで「Web検索」と「思考」をそれぞれ「自動」「オン」「オフ」から選べます。「自動」にしておくと、必要なときだけ検索し、計算や条件の多い質問のときだけ考えてから答えます。急ぐときは思考を「オフ」にすると、短い答えがすぐ返ってきます。
無料のDeep Researchは1日2回ほどが目安なので、テーマは絞ってから送るのがおすすめです。 私なら、ふだん自分で検索して表にまとめているような、出典を確かめながら比べたいテーマを選びます。答えが1行で済む質問は、ふつうのWeb検索で十分です。
PLaMoの料金と無料で使える範囲
PLaMo ChatとAPIは、無料のFreeプランで試せます。 有料のStandardプランは、100万トークンあたり入力60円、出力250円の従量課金です。
公式の料金ページの内容をまとめます。
| 項目 | Free | Standard | Provider | オンプレミス |
|---|---|---|---|---|
| 向いている人 | まずは試したい人 | 個人・小さな組織 | 生成AIのサービスを作る会社 | 自社の環境で動かしたい企業 |
| 入力（100万トークンあたり） | 0円 | 60円 | 個別見積もり | 個別見積もり |
| 出力（100万トークンあたり） | 0円 | 250円 | 個別見積もり | 個別見積もり |
| PLaMo Chat | 使える | 使える | 使える | ― |
| Web検索・Deep Research | 回数に上限あり | 回数の上限なし（検索1回ごとに料金） | 個別見積もり | 使える |
| 入力を学習に使わない | 対象外 | 対象 | 対象 | ― |
Freeプランでは、通常のチャットは回数の上限なく使えます。Web検索は、2026年11月30日までのキャンペーン中、1日60回・1か月200回までです。 Deep Researchもこの回数から検索を使うので、目安は1日2回ほどです。日付は日本時間の朝9時に切り替わり、残りの回数が足りないとDeep Researchはエラーになります。
Standardプランでは、トークンの料金とは別に、検索1回ごとに3円かかります。2027年1月31日までは、キャンペーン価格の2円です。1つのレポートで15〜25回検索する目安から計算すると、Deep Research 1回の検索代は30〜50円ほどで、ここにトークンの料金が加わります（私の試算です）。
無料プランは入力が学習に使われる：データの扱いを確認
PLaMoのFreeプランでは、入力と出力がすべて保存され、PLaMoの学習に使われます。 個人情報も入力できません。仕事の資料を入れるなら、有料のプランかオンプレミスを選ぶ必要があります。
国産のAIだから無料版でも社内の情報を入れて大丈夫、とは言えないところが、私がいちばん注意してほしい点です。公式ドキュメントの料金とデータの取り扱いの内容をまとめます。
| 使い方 | 保存 | 外部への送信 | 学習への利用 | 個人情報の入力 |
|---|---|---|---|---|
| Free（すべての機能） | 保存する | 下のWeb検索と同じ | 利用する | できない |
| Standard・ProviderのAPI | 保存しない | しない | 利用しない | できる |
| Standard・ProviderのChat | 利用者が消すまで保存 | しない | 利用しない | できる |
| Standard・ProviderのWeb検索 | 保存しない仕組みの対象外（対応予定） | 検索の言葉を送る | 利用しない | できない（対応予定） |
| Standard・ProviderのDeep Research | 結果を完了から24時間保存 | 検索の言葉を送る | 利用しない | できない（対応予定） |
PFNは、推論や会話の履歴、Deep Researchの結果を国内のリージョン（データを置く地域）で扱うと説明しています。ただしWeb検索のときだけは、プロンプトから取り出した検索の言葉と、読みに行くページのURLを、国外にある外部の検索サービスに送ります。検索の言葉は、検索サービスの側で匿名にしたうえで、一定期間保存される可能性があります。
つまり、どのプランでも、Web検索とDeep Researchに書いたテーマは、外の検索サービスに届きます。社外に出したくない固有名詞や数字は、テーマに書かないようにしましょう。要配慮個人情報は、プランや機能にかかわらず入力できません。
データを外に出さずにAIを使う方法としては、パソコンの中でAIを動かす「ローカルLLM」という選択肢もあります。
PLaMoが得意なこと・苦手なこと：PFNが公表した弱点
PFNの評価では、3.1 Primeは安全性と、指示に従う力で強みを見せる一方、数学・科学・プログラミングと、Web検索を使う質問の正答では、比べたどのモデルにも届いていません。 PFNはこの弱点を、技術ブログではっきり書いています。
比べた相手は、gpt-oss-120b、Gemma 4 31B IT、Qwen3.8 27B、Muse Glimmer 30Bという、同じくらいの性能帯で公開されているモデルです。35個のベンチマークを9つの分野にまとめた結果から、推論モードの主な数字を抜き出します（各分野を0〜100にそろえた平均点）。
| 分野 | PLaMo 3.0 Prime | PLaMo 3.1 Prime | 比べた4つのモデルの範囲 |
|---|---|---|---|
| 安全性 | 84.8 | 89.5 | 59.3〜80.0 |
| 日本語の専門分野の質問 | 76.4 | 75.8 | 67.9〜77.3 |
| 事実性・忠実性 | 46.7 | 53.1 | 47.8〜60.8 |
| Web検索を使う調査レポート | 36.5 | 47.6 | 40.7〜58.8 |
| Web検索を使う質問の正答 | 30.8 | 33.2 | 39.0〜47.4 |
| 数学・科学・プログラミング | 67.4 | 66.2 | 74.3〜82.1 |
数字から読み取れることを整理します。
- 得意: 安全性は両方のモードで、比べたモデルの中でいちばん高い点でした。指示に従う力も、非推論モードでいちばん高い点です
- 伸びた: Web検索を使う調査レポートは、3.0 Primeから11.1ポイント上がりました。事実性・忠実性も6.4ポイント上がっています
- 苦手: 数学・科学・プログラミングと、Web検索を使う質問の正答は、両方のモードで比べたすべてのモデルを下回りました
- 下がった: 推論モードの指示に従う力（57.0→52.6）と、非推論モードの数学・科学・プログラミング（55.5→34.8）は、3.0 Primeより下がっています
非推論モードは、比べたモデルの中でいちばん少ない出力で答えますが、点数ではGemma 4 31B ITやQwen3.8 27Bの非推論モードを大きく下回る、とPFN自身が書いています。
私は、弱点をここまで具体的に出していることを、PLaMoを信頼してよい理由の1つだと受け止めています。使う側にとっては、どこまで任せてよいかの線が引きやすいからです。プログラミングや数学の問題はほかのAIに任せ、PLaMoには日本語の文章づくりや、出典を確かめながら進める調べものを任せる、という使い分けが合っていると考えています。
ChatGPT・Geminiとどう違う？
PLaMoとChatGPT・Geminiのいちばんの違いは、性能の上下より、「どこでデータを扱えるか」にあります。 PLaMoは有料プランなら推論を国内で完結でき、オンプレミスで社内に置くこともできます。
性能について、PFNは3.1 PrimeをChatGPTやGeminiの最上位のモデルとは比べていません。3.0 Primeのときも、比べた有料のモデルは、GPT-5.4 miniやClaude Haiku 4.5といった同じ価格帯の軽いモデルでした。いちばん賢いAIを探している人には、PLaMoは第一の候補にはなりにくい、というのが私の見方です。
その代わり、PLaMoには次の強みがあります。
- データを国内・社内に置ける: 有料プランのAPIは入力を保存せず学習にも使わず、推論は国内で完結します。オンプレミスでは、Deep Researchまで社内で動かせます
- 使える場所が多い: クラウドのAPIのほか、Amazon Bedrock Marketplace、Snowflake、Microsoft Foundry、さくらのAI Engine、Amazon SageMakerからも使えます
- 国内のサービスに組み込まれている: AIを作る仕組みのmiibo、法人向けのTachyon 生成AI、約800の自治体が導入するQommonsAIに、PLaMoが標準で入っています
- 政府での試用: デジタル庁が整備する政府向けのAI環境「源内」で試す国内のモデルの1つに、PLaMo 2.0 Primeが選ばれました。2026年8月ごろから、文書の作成や要約、法令・政策の資料の調査などで試す予定と発表されています
PFNは今回の発表で、海外のAIへの頼りすぎや、外部のクラウドでのデータの扱いを心配する企業が増えている、と書いています。国産であることの価値は、性能の順位表ではなく、こうした「任せられる場所」の多さにあると私は見ています。
PLaMoのファミリーと歩み
PLaMoには、フラッグシップのPrimeのほかに、軽いモデル、翻訳専用のモデル、金融に特化したモデルがあります。 一部のモデルは、誰でもダウンロードできる「オープンモデル」として公開されています。
| 名前 | どんなものか |
|---|---|
| PLaMo Prime | いちばん性能の高いフラッグシップ。最新は3.1 Prime |
| PLaMo Lite | 車や製造設備などの機器の中で動く、軽いモデル |
| PLaMo翻訳 | 日本語の翻訳に特化したモデル。ブラウザ拡張とデスクトップアプリがある |
| 金融特化型PLaMo | 日本の金融の知識を追加で学ばせたモデル |
| オープンモデル | Hugging Faceで公開。NICTと作った2B・8B・31Bの事前学習モデルなど |
PLaMo翻訳は、2026年10月7日に大きく更新されました。土台を第3世代のPLaMoに変え、対応する言語を日本語と英語の2つから53に増やしています。Zoom、Google Meet、Microsoft TeamsのWeb会議で、話した内容を文字にして翻訳する「会議翻訳」も正式に始まりました。11月末までは、Lite個人プランが2か月無料になるキャンペーン中です。
これまでの主な歩みです。
- 2023年9月: 130億パラメータのPLaMo-13Bを、商用でも使えるオープンソースとして公開
- 2024年: 1,000億パラメータのPLaMo-100Bを開発。国の生成AI開発支援事業「GENIAC」で作られた
- 2024年12月: フラッグシップのPLaMo PrimeをAPIで提供開始
- 2025年: 80億パラメータのPLaMo 2 8Bを公開。第2世代のPLaMo 2.0 Primeなどを提供
- 2026年3月: 初めて「考えてから答える」推論ができるPLaMo 3.0 Prime β版を発表
- 2026年6月22日: PLaMo 3.0 Primeを正式に公開。推論と非推論の2つのモデル、256kの長い文章に対応
- 2026年10月27日: PLaMo 3.1 Primeを公開。Web検索とDeep Researchに対応
3.0 Primeの正式公開から3.1 Primeまでは、約4か月です。更新が速いので、料金や無料枠は、使う前に公式サイトで確かめるようにしてください。
私がPLaMo 3.1 Primeで注目していること
今回の発表で私がいちばん大きいと感じたのは、Deep Researchを「社内に置いたまま」使えるようにしたことです。 調べものこそ、社外に出せない情報がいちばん混ざる作業だからです。
市場や競合の調査では、自社の売上や取引先、まだ発表していない計画を前提にして調べることがよくあります。こうした情報を海外のクラウドに送れない会社や役所では、これまでDeep Researchのような機能は使いにくいものでした。社内の文書とWebを合わせて調べ、外につながらない環境では社内の文書だけで調べる、という3.1 Primeの形は、その壁に正面から応えています。
もう1つは、数字の出し方です。PFNは、伸びた分野だけでなく、下がった分野と、比べたモデルに負けている分野を、表と図で公開しました。生成AIの発表は得意な数字だけが並びがちなので、私はこの書き方を評価しています。PLaMoを選ぶ理由は「いちばん賢いから」ではなく、「得意と苦手がはっきりしていて、データを預けられる場所を選べるから」です。
よくある質問
PLaMoの読み方は？誰が作っている？
「プラモ」と読みます。東京に本社を置くAI企業のPreferred Networks（PFN）が開発しています。名前は「Preferred Language Model」から来ています。
PLaMoは無料で使える？
使えます。PLaMo ChatとAPIのFreeプランは無料で、通常のチャットは回数の上限がありません。Web検索は2026年11月30日まで1日60回・1か月200回までで、Deep Researchは1日2回ほどが目安です。
ChatGPTやGeminiと比べて性能はどう？
PFNは、ChatGPTやGeminiの最上位のモデルとの比較を出していません。同じ性能帯の公開モデルと比べた評価では、安全性や指示に従う力（非推論モード）は高い一方、数学・プログラミングやWeb検索を使う質問の正答は下回っています。
「国産」「フルスクラッチ」とは？海外のモデルをもとにしていないの？
PFNは、PLaMoを国内でフルスクラッチ開発していると説明しています。3.0 Prime以降は、国の研究機関NICTとの共同研究で作った事前学習モデルがベースです。海外の会社が公開したモデルを土台にしたものではありません。
PLaMo翻訳とPLaMo Chatは何が違う？
PLaMo Chatは、質問や調べもの、文章づくりに使う対話型のAIです。PLaMo翻訳は翻訳に特化したサービスで、53言語の翻訳や、Web会議の会議翻訳、ブラウザ拡張があります。料金のプランも別です。
入力したデータはどう扱われる？会社の資料を入れても大丈夫？
Freeプランでは、入力と出力が保存され、学習に使われるので、会社の資料は入れないでください。Standard・ProviderのAPIなら入力は保存されず、学習にも使われません。どのプランでも、Web検索の言葉は国外の検索サービスに送られます。
11月30日までにPLaMoのDeep Researchを試すために
PLaMo 3.1 Primeの要点を振り返ります。
- PLaMoは、PFNが国内で開発する日本語に強い生成AIで、最新版の3.1 Primeが2026年10月27日に公開された
- Web検索とDeep Researchに対応し、オンプレミスでは社内の文書と組み合わせた調査もできる
- ハルシネーション関連の評価は約15%改善、速さは最大1.7倍
- PLaMo Chatなら、11月30日までDeep Researchを1日2回ほど無料で試せる
- 試したテーマでは3分ほどでレポートができたが、出典の番号の付け間違いもあった
- Freeプランは入力が学習に使われるので、仕事の資料は入れない
- 数学・プログラミングとWeb検索の質問の正答は、PFN自身が苦手と公表している
まずはPLaMo Chatにメールアドレスで登録し、公開されている情報だけで調べられるテーマを1つ選んで、Deep Researchを試してみてください。出典のリンクをいくつか開いて、レポートの数字と元の情報が合っているかを確かめると、PLaMoにどこまで任せられるかが自分の目で分かります。会社で使うかどうかは、その結果と、上のデータの扱いの表を見比べてから決めるのがおすすめです。
