6月22日、日本のAI企業が相次いで新モデルを公開した日です。

この記事では、Preferred Networks（PFN）が正式リリースした国産LLM「PLaMo 3.0 Prime」の変更点と、個人が試せる利用方法を整理します。

この記事でわかること

  • PLaMo 3.0 Primeがβ版から何を強化したか
  • Reasoning（推論）とNon-reasoning（非推論）の使い分け
  • 料金体系と無料プランの現状
  • OpenAI互換APIでの呼び出し手順
  • 同日リリースのSakana Fuguとの違い

国産LLMが同日に2本立てになった背景

2026年6月22日、PFNはフルスクラッチで開発した国産生成AI基盤モデル「PLaMo 3.0 Prime」の提供を開始しました。同日にSakana AIも「Fugu」の正式提供を始め、X上では「日本発のLLMが続々と出てきた」という反応が広がっています。

ただし、両者の作り方は大きく異なります。PFNはモデルの重みをゼロから学習し、APIやオンプレミスで提供します。Sakana Fuguは外部のGPTやClaudeを実行時に呼び分ける「司令塔」であり、フロンティアモデル自体は自社で学習していません。国内データをクラウド内で完結させたい企業にはPLaMo、海外モデルの性能をそのまま使いたい用途にはFugu、という棲み分けになります。

PLaMo 3.0 Primeで何が変わったか

最大の変化は、推論モデルと非推論モデルの2本立てです。3月に公開したβ版は推論モデルのみでしたが、モニター企業からのフィードバックを受け、応答速度を優先する非推論モデルも追加しました。

コンテキスト長は64,000トークンから256,000トークン（256K）へ拡張されています。長いツール利用履歴を抱えるAIエージェント用途を想定した変更です。PFNの技術ブログによると、同性能帯のgpt-oss-120b（128K）より長く、Claude Haiku 4.5（200K）にも匹敵する長さです。

推論能力はβ版と比べて強化学習のステップ数を約2倍に増やし、コーディング・長コンテキスト・対話などのデータを増強した結果、15種類のベンチマークの大半でβ版を上回ったとPFNは報告しています。構造化出力（Structured Output）のサポートも新たに加わり、外部APIとの連携がしやすくなりました。

主な機能と性能の位置づけ

https://www.preferred.jp/ja/news/pr20260622

PLaMo 3.0 Primeは、論理的思考が必要な複雑なタスク向けのReasoningモデルと、要約・問い合わせ対応・情報抽出など速度重視のNon-reasoningモデルを、APIパラメータで切り替えて使えます。Reasoning（推論）とは、複数の条件を整理しながら段階的に結論を導く処理のことです。

PFNの社内評価では、日本語指示追従・対話・ツール利用・医療分野・コード生成・安全性の各ベンチマークで、Qwen3.6-27Bやgpt-oss-120b、GPT-5.4 Mini、Claude Haiku 4.5と同等以上の結果を示したとしています。一方、Web探索・長コンテキスト質問応答・数学的推論・日本の法令分野では改善の余地があるとPFN自身が認めています。

安全性は、NICT（国立研究開発法人情報通信研究機構）から提供されたデータを活用した学習を経て、スタンフォード大学のHELM Safetyベンチマークで海外モデルと同程度以上のスコアを達成したと報告されています。

すでにmiibo、Tachyon 生成AI、約800自治体が導入するQommonsAI、デジタル庁の生成AI利用環境「源内」などでも採用実績があります。

料金と無料プラン

https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-3-0-prime-release/

有料のStandardプランは、100万トークンあたり入力60円・出力250円です。PFNの技術ブログでは、gpt-oss-120bやQwen3.6-27Bといった同性能帯のオープンモデル、GPT-5.4 MiniやClaude Haiku 4.5といった同価格帯のクローズドモデルと比べ、日本語性能とコストのバランスに優れると主張しています。

個人向けのFreeプランも用意されています。PFNの技術ブログでは「Freeプランもあります」と明記しており、APIキーを発行して試用できます。ただし、ITmediaの報道ではリリース当日の午後1時時点でFreeプランは準備中とされており、利用開始のタイミングは公式サイトで確認する必要があります。AIサービス提供者向けのProviderプランは個別見積もりです。

ブラウザから試す場合は、PLaMo Chatのデモ版が誰でも無料で使えます。メールアドレスを入力するだけで利用開始できます。

APIで使う手順

https://docs.plamo.preferredai.jp/ja/getting-started

PLaMo APIはOpenAI互換のエンドポイントを提供しています。まず公式サイトでアカウントを作成し、ProfileページからAPIキーを発行します。

モデルIDは plamo-3.0-prime です。コンテキスト長は262,144トークン、最大出力は20,000トークンです。推論の深さは reasoning_effort パラメータで none（非推論）か medium（推論）を指定します。ツール呼び出し（Tool calling）にも対応しています。

エンドポイントは https://api.platform.preferredai.jp/v1/chat/completions です。curlやPythonのopenaiライブラリから、そのまま呼び出せます。openaiライブラリを使う場合は、環境変数 OPENAI_API_KEY にPLaMoのAPIキーを設定し、base_url に上記エンドポイントを指定します。

なお、plamo-3.0-prime-beta は2026年7月31日に提供終了し、plamo-2.2-prime は2026年9月30日に終了して plamo-3.0-prime に統合されます。

β版・2.2 Primeとの違い

項目 PLaMo 3.0 Prime PLaMo 3.0 Prime β PLaMo 2.2 Prime
推論モデル あり あり なし
非推論モデル あり なし あり（推論非対応）
コンテキスト長 256K 64K 32K
構造化出力 対応 非対応 非対応

β版は国内でフルスクラッチ開発されたReasoningモデルとして国内初（PFN調べ）とされました。正式版ではその推論力をさらに強化しつつ、速度重視の用途にも対応した点が大きな進化です。PLaMo 2.2 Primeからの移行ユーザーは、推論が必要な場面で reasoning_effort: medium を指定するだけで、深い思考モードに切り替えられます。

提供形態と今後の展望

https://docs.plamo.preferredai.jp/ja/api

PLaMo 3.0 PrimeはクラウドAPIのほか、オンプレミス、Amazon Bedrock Marketplace、Snowflakeからも利用できます。データを国内に閉じたい企業はオンプレミス展開を選べます。

PFNは今後、コンテキスト長のさらなる拡張と推論能力の強化を続けるとしています。DeepSeek V4 Proの1MトークンやGPT-5.5 Proの1Mトークンとの差はまだあるため、長文処理が必要な現場では用途に応じたモデル選定が引き続き重要です。

国産LLMの選択肢が増えた今、PLaMo 3.0 Primeは「日本語性能とコストを両立した推論対応モデルを、無料プランから試せる」という立ち位置にあります。まずはAPIキーを取得し、自社のタスクで reasoning_effort の切り替えを試してみるのが近道です。