PLaMo 3.1 Primeとは？無料APIの料金体系とDeep Researchの使い方

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PLaMo 3.1 Primeとは？国産フラッグシップモデルの基本

PLaMo 3.1 Primeは、PFNが日本国内でフルスクラッチ開発している生成AI基盤モデル「PLaMo」の最新フラッグシップです。海外モデルを土台にせず、学習から自社で手がけている点が出発点になっています。

生成AI基盤モデルとは、文章の理解や作成、要約などをこなすAIの「頭脳」部分のこと。ChatGPTやClaudeの中で動いているモデルと同じ役割です。

PFNは、深層学習の研究開発で知られる東京都千代田区の企業。代表取締役社長は岡野原大輔氏です。

PLaMo Primeの開発では、日本語の性能と、信頼性・透明性が特に重視されています。今回の3.1では、そこに「最新情報へのアクセス」と「自分で調べる力」が加わりました。

基本情報を表にまとめます。

AI PICKS調べ: AIチャットボットカテゴリの有料プラン中央値は月1,800円（n=60、2026-10-29時点）。料金統計レポートで見る

つまり、チャット・API・自社設備の3通りで使える、日本語に強い国産の汎用モデルという位置づけです。では、3.1で具体的に何が変わったのか。

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3.1で何が新しくなった？押さえておきたい4つの変化

今回の更新で増えたのは、Web検索、Deep Research、処理速度の向上、そして出力を短く抑える非推論モードの4点です。どれも「業務でそのまま使えるか」に効く変化です。

生成AIには、学習した時点より後の情報に答えられない弱点があります。さらに、AIがそれっぽい嘘をつくこと（ハルシネーション）も、行政や企業での本格導入を止める原因でした。

PFNの発表資料も、この2つの課題を正面から挙げています。そのうえで、機密情報を海外のクラウドに預けたくないという企業の声に応える狙いがあります。

変化を整理すると次の通りです。

この中で一番インパクトが大きいのはDeep Researchです。ただ、地味に効くのは非推論モードの方かもしれません。

トークンとは、AIが扱う文字のかたまりのこと。API料金はこの量で決まるので、出力が9割減れば出力側の料金もほぼ同じ割合で下がります。

数字だけ見ると派手さはありません。それでも「速く、短く、出典つきで答える」方向へ明確に振った更新です。ここからは、目玉のDeep Researchの中身を見ていきます。

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Deep Researchはどう動く？調査がレポートになるまで

Deep Researchは、調査テーマを1つ渡すだけで、PLaMoが自分で計画を立てて調べ、出典付きのレポートにまとめる機能です。かかる時間は数分から数十分とされています。

普通のチャットは、1つの質問に1つの答えを返すだけです。Deep Researchは、調べる、読む、整理する、足りない部分をまた調べる、を何周も繰り返します。

流れを分けると、おおむね次の4段階です。

1. 調査計画の立案：テーマを分解し、何をどの順で調べるか決める
2. 情報の収集：Webや社内文書の検索システムから材料を集める
3. 整理と分析：集めた情報を比べ、足りない点を洗い出して追加で調べる
4. レポート作成：出典を付けた形で結論をまとめる

PFNは、担当者が数時間から数日かけていた市場調査や競合分析、技術動向の把握を主な用途に挙げています。

ここが他社のDeep Research系機能と違う点。オンプレミス環境でも動きます。

社内文書の検索システムとつなげば、社外のWebに出ずに、社内資料だけを根拠にしたレポートも作れます。社内資料を読ませて答えさせる仕組み（RAG）を、調査の自動化まで広げたイメージです。

調査系のAIを横断で比べたいなら、AIリサーチツールのカテゴリに一覧があります。Deep Researchの価値は、料金を見るとさらにはっきりします。

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PLaMo 3.1 Primeの料金はいくら？無料APIと標準プラン

API料金は、無料プランと標準プランの2本立てです。標準プランは100万トークンあたり入力60円、出力250円で、円建ての従量課金になっています。

PFNの発表資料によると、標準プランの単価は上記の通りです（2026年10月時点）。為替の変動を気にせず予算を組めるのは、国内企業の経理担当にとって地味にありがたい点。

プランごとの違いを並べます。

無料プランの上限回数やトークン量は、今回の発表文には書かれていません。本番運用の前に、公式ページで条件を確かめてください。

告知の見出しでは、Deep Researchにも期間限定の提供条件があることに触れています。内容は時期で変わる可能性が高いので、使う直前に確認するのが安全です。

つまり、試すだけならお金はかからず、本格利用でも円建てで見通しが立ちます。では、実際の業務ではどれくらいの金額になるのでしょうか。

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標準プランの料金を実際の業務に当てはめると？

1回のやり取りが入力2,000トークン、出力1,000トークンなら、費用は約0.37円です。1万回使っても約3,700円に収まります。

計算の中身はシンプルです。入力は100万トークンで60円なので、2,000トークンなら0.12円。出力は100万トークンで250円なので、1,000トークンなら0.25円になります。

よくある業務の規模感を試算しました。数字は上の単価から単純計算したもので、実際の請求は文章の長さで変わります。

出力の単価は入力の4倍強。だから、出力を短くするほど節約になります。

ここで非推論モードが生きてきます。出力トークンが90%減るなら、出力側の費用も大きく下がる計算です。

問い合わせ対応のように「短く正確に返せば十分」な業務なら、非推論モードを基本にするのが合理的です。逆に、複雑な判断が要る場面では、出力が長くなっても推論させた方が安全でしょう。

Deep Researchは検索と読み込みを何度も繰り返します。そのため、1回のレポートで消費するトークンは普通のチャットよりかなり多くなると考えておいてください。

料金の感覚がつかめたところで、海外の主要モデルと並べてみます。

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海外の主要モデルと比べてどんな立ち位置？

単価だけを見ると、PLaMo 3.1 Primeは海外の主力モデルと十分に戦える水準です。選ぶ決め手は、日本語の扱い、データの置き場所、円建て請求の3点になります。

比較用に、各社公式で確認済みの現行モデルの単価を並べます。海外モデルはドル建てで、100万トークンあたりの入力／出力料金です。

為替レートで見え方は変わります。それでも、出力250円という単価は海外の主力クラスと比べても割高ではありません。

Gemini 3.8 Flashは、Google公式の料金ページによると2027年1月1日から$1.50／$7.50に上がる予定です（2026年10月時点）。導入価格の期限があるモデルは、長期の予算を組むときに注意が要ります。

一方で、総合的な賢さを示す公開ベンチマークの数値は、今回の発表文には載っていません。最高性能を求める用途で海外の最上位モデルを超えるかは、現時点では判断材料が足りないのが正直なところです。

海外モデルの料金の組み立て方は、旧世代を扱ったGPT-5.4の性能と料金をまとめた記事を読むと「入力と出力で単価が違う理由」がつかめます。軽量なオープンモデルに興味があるなら、Nemotron 3.5 Boltの解説も比較の軸になります。

つまり、PLaMoの勝ち筋は「最強のAI」よりも「安心して日本の業務に入れられるAI」です。その入口になるのがPLaMo Chatです。

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PLaMo 3.1 Primeの使い方は？PLaMo Chatで始める流れ

いちばん手軽な使い方は、新しくなったPLaMo Chatで質問を打ち込むことです。Web検索もDeep Researchも、PLaMo ChatとPLaMo APIのどちらからでも使えます。

細かい画面操作は変わることがあるので、公式の案内に沿って進めてください。一般的な流れは次の通りです。

• アカウントを作る：公式サイトからPLaMo Chatに登録する
• 普通に質問する：最新情報が絡む質問なら、Web検索を使って出典付きで回答される
• 調査を頼む：Deep Researchを選び、調査テーマを入力する
• レポートを確かめる：出典のリンク先を開き、元の情報と食い違いがないか見る

Deep Researchを使うときは、AIへの指示文（プロンプト）の書き方で結果がかなり変わります。テーマだけを渡すより、目的と範囲を添えた方が的を外しません。

指示文の例：「国内の中小企業向けクラウド会計サービスについて、主要な選択肢と料金体系、導入時の注意点を調べてください。対象は2026年の情報に絞り、比較表を含めてください。」

ポイントは3つ。誰向けの調査か、どの期間の情報か、どんな形でまとめるかを書くことです。

出典が付くからといって、全部が正しいとは限りません。重要な数字は、必ずリンク先の一次情報で確かめてください。ここだけは手を抜けない部分です。

画面で使い心地を確かめたら、次はAPIで業務に組み込む段階です。

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PLaMo APIはどう組み込む？向いている業務

PLaMo APIは、他のソフトからAIを呼び出す窓口（API）です。自社のアプリや業務システムに組み込めば、Web検索やDeep Researchを自動で動かせます。

導入の大まかな手順は、海外の生成AI APIとほぼ同じ考え方です。

1. 無料プランで登録し、APIキー（利用者を識別する合い言葉）を受け取る
2. 公式ドキュメントに沿って、テスト用のプログラムから呼び出す
3. 自社の業務データで精度と応答時間を確かめる
4. 問題なければ標準プランに切り替えて本番に載せる

具体的な呼び出し方やパラメーターは、公式ドキュメントで確認してください。発表文には技術仕様の細部までは書かれていません。

向いている業務を挙げると、次のような領域です。

つまり、繰り返し発生する調べ物や、短い回答を大量に返す業務ほど相性がいいということです。

プログラムを書かずにAPIをつなぎたいなら、ノーコードの自動化ツールが近道になります。Zapier・Make・n8nの比較記事を読むと、自社でサーバーを持てるn8nのような選択肢がPLaMoのオンプレ運用と組み合わせやすい理由が分かります。

自動化の道具全体はAI自動化のカテゴリでも探せます。そして、PLaMoならではの選択肢がオンプレミス版です。

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オンプレミス版は誰のためのもの？

オンプレミス版は、AIを自社保有の設備で動かす形態です。機密情報を外部のクラウドに出せない企業や自治体のための選択肢といえます。

調査業務では、取引先の情報や開発中の製品資料など、外に出せない情報を扱うことがよくあります。海外のAIサービスに送るのは、社内規程で認められないケースも多いはず。

PLaMo 3.1 Primeは、Deep Researchまでオンプレミスで動かせる点が大きな特徴です。社内文書の検索システムと連携させれば、社内資料に絞った調査を自動化できます。

向いている組織を整理します。

• 行政・自治体：住民情報や内部資料を扱い、海外依存を避けたい
• 製造業・素材・化学：技術情報や特許前の研究資料を守りたい
• 金融：顧客情報の取り扱いに厳しい規程がある
• 医療・ライフサイエンス：個人の健康情報や研究データを扱う

反対に、社外秘の情報をほとんど扱わない会社には、オンプレミス版は大げさです。導入には設備と運用の手間がかかるので、まずはAPIやChatで十分でしょう。

費用は発表文に書かれておらず、個別の相談になると見られます。検討するなら、公式の問い合わせ窓口から条件を確認してください。

セキュリティ全般のAI活用に関心があれば、AIセキュリティのカテゴリも参考になります。強みが見えたところで、弱点にも目を向けておきましょう。

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PLaMo 3.1 Primeの弱点と注意点は？

弱点は、公開されている性能データの少なさと、周辺の情報量の少なさです。海外の主要AIほど使い方の情報が出回っていないため、試行錯誤は自分でする必要があります。

気になる点を正直に挙げます。

• ベンチマーク数値が発表文にない：他モデルとの性能差を数字で比べにくい
• 無料プランの条件が不明確：上限を知らずに設計すると本番で詰まる
• 情報が少ない：解説記事や事例がまだ少なく、社内で検証する手間がかかる
• Deep Researchは時間がかかる：数分〜数十分かかるため、即答が必要な場面には不向き

ここは見落としがちな点。出典付きでも、AIが出典を読み違えることはあり得ます。

Web検索の結果に古い情報や誤った情報が混ざれば、レポートにもそれが入り込みます。PFNも誤った回答の問題を課題として挙げており、ゼロになったとは言っていません。

社外に出す資料や経営判断に使う場合は、人の目で一次情報を確かめる工程を必ず残してください。その工程込みでも、調べ物の時間は大きく減らせます。

これらを踏まえて、どんな人に向くかを整理します。

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どんな人・会社に向いている？選び方の目安

PLaMo 3.1 Primeが最も生きるのは、日本語の資料を大量に扱い、データの置き場所に厳しい組織です。個人の雑談や創作が中心なら、他の選択肢の方が手軽です。

用途ごとの向き不向きをまとめました。

つまり、決め手は「日本語」「機密データ」「円建て」の3つのうち、いくつ当てはまるかです。2つ以上なら、本命の候補に入れていいでしょう。

汎用のチャットAIを幅広く比べたい場合は、AIチャットボットのランキングで候補を並べてからPLaMoと見比べると判断が速くなります。海外の定番であるChatGPTと使い分ける会社も多くなりそうです。

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AI PICKS編集部の判定

PLaMo 3.1 Primeは、「機密資料を使った調べ物を自動化したい日本の法人」にとっては一択に近い存在です。Deep Researchをオンプレミスで動かせる国産モデルは、公開情報を見る限りほかに見当たりません。

料金も好印象です。100万トークンあたり入力60円・出力250円の円建て単価は、海外の主力クラスと比べて割高ではありません。そのうえ非推論モードで出力を9割削れるので、問い合わせ対応のような大量処理では破格のコスト感になり得ます。

一方で、最高性能を求める人には正直イマイチな面もあります。発表文にベンチマーク数値がなく、海外の最上位モデルとの性能差を数字で確かめられないからです。無料プランの上限も明記されておらず、検証の段階で手探りになるのは微妙なところ。

編集部の見立てとしては、こう使い分けるのが最も無理がありません。

• 機密データを扱う調査・社内検索はPLaMo 3.1 Primeに任せる
• 一般的な文章作成や幅広い創作は、使い慣れた海外AIを続ける

まずは無料APIで自社の資料を1本読ませ、Deep Researchのレポートの質を確かめてください。そこで合格点が出れば、国産AIを軸にした業務設計に踏み切る価値は十分にあります。

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よくある質問（FAQ）

Q. PLaMo 3.1 Primeは無料で使えますか？

APIには無料プランがあります。上限回数やトークン量などの条件は発表文に書かれていないため、公式サイトで確認してください。本番運用では標準プランへの切り替えが前提になります。

Q. PLaMo 3.1 PrimeのAPI料金はいくらですか？

標準プランは、100万トークンあたり入力60円、出力250円です。円建ての従量課金なので、為替の影響を受けずに予算を組めます。

Q. Deep Researchにはどれくらい時間がかかりますか？

PFNの発表では、数分から数十分とされています。調査計画の立案から情報収集、整理、出典付きレポートの作成までを自動で進めるためです。すぐに答えが欲しい質問には、通常のチャットやWeb検索の方が向いています。

Q. 社内資料だけを使って調査できますか？

できます。オンプレミス環境でDeep Researchを動かし、社内文書の検索システムと連携させる構成です。機密情報を外部クラウドに出さずに調査を自動化できる点が、PLaMo 3.1 Primeの大きな特徴です。

Q. 前のモデルから何が良くなりましたか？

処理速度が前モデル比で1.7倍に上がりました。さらに、不要な出力を抑える非推論モードでは出力トークン数が90%減っています。Web検索とDeep Researchへの対応も新しく加わりました。

Q. 個人でも使う意味はありますか？

日本語の調べ物を出典付きでまとめたい人なら、試す価値はあります。ただし、画像生成や幅広い創作まで1つのAIで済ませたいなら、海外の総合的なAIサービスの方が手軽です。

Q. ChatGPTの代わりになりますか？

機密資料を扱う調査や、円建てでの大量処理では十分に代わりになり得ます。一方で、周辺の情報量や使い方の事例はChatGPTの方が圧倒的に多いので、目的で使い分けるのがおすすめです。

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あわせて見たいツール・カテゴリ

PLaMo 3.1 Primeと一緒に検討されやすいツールや分野を集めました。目的に合わせて読み進めてください。

• ChatGPT：海外の定番チャットAI。使い分けの比較相手として
• AIリサーチツールのランキング：Deep Research系の調査AIをまとめて比べたいときに
• AIエージェントのカテゴリ：自分で計画を立てて動くAIの全体像がつかめる
• AIデータ分析のカテゴリ：調査結果を数字で深掘りしたい人向け
• AIチャットボットのカテゴリ：社内問い合わせの自動化を考えている人に
• AI会議・議事録のランキング：会議の要約や記録をAIに任せたいときに

調査レポートを社内に共有する場面が多いなら、Loom AIとChatGPTの動画要約の比較も役に立ちます。文章だけでなく動画で共有する選択肢が見えてきます。調査の結果をWebサイトの改善まで直接つなげたい人は、Coframeの使い方と料金を読むと、AIでA/Bテストを回す流れが分かります。

次に読むならこれ。PLaMoのAPIを業務フローにつなぐ段階に進むなら、Zapier・Make・n8nを5軸で比較した記事がおすすめです。プログラムを書かずに自動化する道具の選び方が分かり、オンプレ運用と相性のいい構成まで見えてきます。

PFNの公式発表はPreferred Networksのニュースリリースで読めます。