AI 時代のデジタル主権: 制御とイノベーションの二者択一が不要に
Ankur Mehrotra
VP/GM, Distributed & Sovereign Cloud, Google Cloud
※この投稿は米国時間 2026 年 8 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
コンプライアンスと主権に関する厳格な要件を持つ企業や政府機関は、機密データをオンプレミスに保持しているがために最新の AI を利用できないことがよくあります。こうした組織は、次の 3 つの大きなリスクを管理しています。
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管轄権のリスク: 現地の規制の変化や、知的財産（権）保護の必要性、国外からのデータアクセス要求といった要因により国内でのデータ管理が不可欠となっています。
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経済的自立: 海外のインフラストラクチャ プロバイダに依存すると、重要なサービスの脆弱化を招くおそれがあります。
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地政学的リスク: 予測不可能な世界情勢の混乱から重要な国内サービスを保護する必要があります。
Google が「AI インフラストラクチャの現状」レポート作成のため最近実施した調査では、対象となった 1,400 人を超えるシニア IT リーダーの 48% が、現地のデータ セキュリティ法を遵守するため、データ所在地の管理機能を備えたインフラストラクチャを優先していると回答しています。
しかし、オンプレミス環境にとどまることは、もはや最新のイノベーションから取り残されることを意味しません。このギャップを埋める手段として、オンプレミスとマルチクラウドを組み合わせたハイブリッド ソリューションを導入する組織が増えてきています。Google の調査によると、現在 52% の組織が AI 活用のためにハイブリッド クラウドのアプローチを採用しています。
このアプローチでは、パブリック クラウドの圧倒的な処理能力を活用しながら、主権やコンプライアンス維持といったローカル環境のメリットも享受でき、データの所在地やアクセス権を自ら完全に制御することが可能です。これまで、こうした厳格なデータルール規制下にある組織は、高度な AI を簡単に取り入れることはできませんでした。独自の AI システムの構築も、スピードとコストの両面で現実的ではありませんでした。
そこで登場したのが、Google の Google Distributed Cloud（GDC）です。GDC を使用すると、データセンターやエッジなど、お客様が必要とする場所で Google Cloud を利用できるようになります。AI ワークロードの主権要件を満たすために、次の 2 つのデプロイモデルが用意されています。
- エアギャップ: Google Cloud やパブリック インターネットから完全に遮断された環境で動作する、外部接続を必要としないソリューション。Google がリモートでシャットダウンすることはできません。
- コネクテッド: 既存のハードウェア上で直接実行される、Google がソフトウェア ライフサイクルを統合的に管理するモデル。
GDC は、AI ワークロード向けに最適化されたインフラストラクチャ、Gemini またはオープンモデルの選択肢、費用対効果の高い推論サービスを備えた、オンプレミスの完全な AI ソリューションを提供します。この基盤を活用すれば、データを完全に制御しながらセキュアな AI エージェントを構築して実行できます。
オンプレミスでソブリン AI のニーズを満たす
データ管理か、AI イノベーションかの二者択一を迫られることはもうありません。Google Distributed Cloud なら、データの主権を完全に維持しながら世界をリードする AI を自社の環境に直接導入できます。
大手企業のハイブリッド戦略の詳細を紹介した「AI インフラストラクチャの現状」レポートを、ぜひご一読ください。
- Google Cloud、Distributed & Sovereign Cloud 担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャー、Ankur Mehrotra
