OpenAI Realtime APIが正式リリース｜最新音声...
Googleが2025年8月28日、大きな転換点となる発表を行いました。生成AIモデル「Gemini」のオンプレミス版が、Google Distributed Cloud（GDC）を通じて企業向けに提供開始されたのです。これは、これまで「最先端AIの活用」と「データ主権・セキュリティの確保」という二者択一を迫られてきた企業や政府機関にとって、まさに革命的な変化といえるでしょう。
目次
Geminiのオンプレ提供開始と企業にとっての意味
提供開始の背景：なぜ今オンプレなのか
従来のクラウド型生成AIサービスでは、企業の機密データを外部のクラウド環境に送信する必要がありました。しかし、金融機関、政府機関、医療機関、製造業など、規制が厳しい業界では、データの社外持ち出しが法的・倫理的に困難な場合が多く存在します。
Google Cloudの発表によると、「データセキュリティとデータ主権に関する最も厳格な要件を持つ企業や政府機関は、長年にわたり、最新のAIを導入するか、データを保護するかという難しい選択に直面してきました」という課題を解決するため、オンプレミス版の提供に踏み切ったとされています。
この背景には、以下のような業界トレンドがあります。
- 法規制の強化：GDPR、個人情報保護法の改正、金融機関の厳格なデータ管理要件
- 地政学的リスク：データローカライゼーション要求の高まり
- 競争優位性の確保：独自データを活用したAI差別化の必要性
- 運用継続性：ネットワーク障害や外部サービス依存からの脱却
Google Distributed Cloud上での提供方式
Geminiオンプレミス版は、GDCの2つの構成で提供されます。
エアギャップ環境（一般提供） 完全にインターネットから隔離された環境で動作し、最高レベルのセキュリティを実現します。政府機関や機密性の高い研究機関、金融機関のコアシステムなどに適用されます。
接続環境（プレビュー版） 限定的なインターネット接続を維持しながら、主要な処理は自社環境内で実行する構成です。モデルの更新やパッチ適用を自動化しつつ、データ主権を確保できます。
規制産業・データ主権に応える意義
シンガポール政府技術庁のGoh Wei Boon氏は、「私たちの優先事項の一つは、AIの可能性を活用しながら、市民や企業が頼りにするシステムやサービスを安全に保つことです」と述べており、公共セクターでの期待の高さが伺えます。
オンプレ導入のメリットとは？
データ主権とセキュリティ確保
オンプレミス版Gemini最大の利点は、完全なデータ主権の実現にあります。従来のクラウド型AIサービスでは企業の機密データを外部環境に送信する必要がありましたが、オンプレミス版では全ての処理が自社管理下のインフラ内で完結します。Intel TDXやNVIDIA Confidential Computingなど、ハードウェアレベルでの暗号化機能により最高水準のセキュリティを実現できます。金融機関や政府機関が求める厳格な規制要件にも完全に対応可能です。
セキュリティ強化の主要機能：
- ハードウェアレベル暗号化: Intel TDX、NVIDIA Confidential Computing
- 完全な監査証跡: すべての処理ログを自社で管理・保存
- アクセス制御: 詳細な権限管理と透明性確保
- 多層防御: データ改ざん・漏洩防止の包括的保護
- エアギャップ運用: 完全隔離環境での最高レベルセキュリティ
ネットワーク分離による低遅延・高信頼性
オンプレミス環境では、インターネット経由でのデータ通信が不要となり大幅なパフォーマンス向上が実現されます。特に大容量データ処理やリアルタイム性が求められる業務において、その効果は顕著に現れます。インターネット接続障害やクラウドサービス停止の影響を受けることなく、安定した運用を継続できます。金融取引システムや製造業の生産管理システムなど、業務継続性が極めて重要なシステムで決定的な優位性をもたらします。
パフォーマンス向上の主要要素：
- レスポンス時間: ネットワーク遅延削減により高速化
- 帯域幅制約解消: 大容量データ処理時の外部ネットワーク制約なし
- 可用性向上: インターネット障害・クラウド停止の影響を回避
ログ管理・監査対応のしやすさ
規制業界では、AI利用に関する詳細な監査証跡の保持と迅速な提出が求められます。オンプレミス版では、すべてのAI処理履歴を自社で完全に管理・保存できるため、監査要求に対して即座に対応可能です。外部サービスプロバイダーへの情報開示請求といった時間のかかるプロセスが不要となります。業界固有の規制要件に合わせて、ログの保存期間や詳細度をカスタマイズできる点も大きなメリットです。
| 監査対応項目 | クラウド版 | オンプレミス版 |
|---|---|---|
| データ所在地証明 | 困難 | 完全証明可能 |
| ログ保存期間 | 制限あり | 自由設定 |
| 外部開示請求 | 必要 | 不要 |
BCP/DR（事業継続・災害復旧）の強化
オンプレミス環境では、災害復旧計画を自社の業務要件に合わせて最適化できます。クラウドサービスではプロバイダーの復旧スケジュールに依存しますが、オンプレミス版では自社主導で迅速な復旧が可能です。複数拠点でのミラーリング構成や、バックアップサイトへの即座の切り替えなど、企業独自の冗長化戦略を実装できます。24時間365日運用が求められるミッションクリティカルなシステムにおいて、この独立性は計り知れない価値を持ちます。
BCP/DR強化のメリット：
- 自社主導の復旧計画: 業務要件に合わせた最適化された災害復旧
- 冗長化構成の自由度: 複数拠点ミラーリング、バックアップサイト構築
- 独立運用: 外部サービス障害の影響を受けない継続性確保
- 迅速な緊急対応: 外部ベンダー調整不要の即座の判断・実行
長期的なコストと投資対効果
初期投資は大きな負担となりますが、大規模利用において長期的なコスト優位性を発揮します。従量課金制のクラウドサービスでは利用量の増加に比例してコストが膨らみますが、オンプレミス版では利用量に関係なく一定コストで運用できます。予算計画の観点でも、予測可能な運用コストにより長期的な投資計画を立てやすくなります。
ローカルLLMとの違い
ローカルLLM（自社構築）のメリットと課題
ローカルLLMは、LlamaやMistralなどのオープンソースモデルを自社インフラに導入する手法です。完全な制御権を持てることが最大のメリットで、モデルのカスタマイズや微調整を自由に行えます。オープンソースモデル利用時にはライセンス費用を大幅に削減でき、競合他社との差別化を図りやすくなります。なお、個人や小規模利用では「LM Studio」のようなツールを使用することで、無料でローカルLLMを導入することも可能です。しかし、企業規模での本格運用では技術的複雑性が極めて高く、高度な専門知識と相当な人的コストが必要となります。
ローカルLLMの特徴比較：
- メリット: 完全制御権、ライセンス費用削減、独自性確保、業界特化カスタマイズ
- 小規模導入: LM Studio等のツール活用で個人・小チーム利用可能
- 大規模運用の課題: 高度な技術的専門性要求、人的リソース確保困難、品質保証の限界
- 適用企業: 大手テック企業、研究機関、AI専門チーム保有組織の限界
小規模ローカルLLM導入の選択肢
個人・小チームでのローカルLLM活用
2025年7月にElement Labsが提供する「LM Studio」が企業利用も含めて完全無料化されたことにより、小規模なローカルLLM導入のハードルが大幅に下がりました。LM Studioを使用することで、個人のPCや小規模なサーバー環境でも、GemmaやLlama等のオープンソースモデルを簡単に実行できます。この場合の導入コストは、以下のようになります。
- ハードウェア: 既存PC活用可能（GPU推奨だが必須ではない）
- ソフトウェア: LM Studio無料、オープンソースモデル利用
- 人的コスト: 1-2名での設定・運用が可能
- 制約: 処理能力・同時利用者数に限界あり
モデル更新・GPU調達の難易度
自社構築におけるGPU調達は、現在の市場環境では困難な状況が続いています。H100やA100などの高性能GPUは需要が供給を大幅に上回っており、調達には長期間を要することが多くなっています。小規模利用の場合は既存のPC用GPUでも対応可能ですが、企業規模での本格運用では専用の高性能GPUが必要となり、相当な初期投資が発生します。モデル更新のたびに互換性確保やパフォーマンスチューニングが必要で、規模が大きくなるほど専任チームの配置が不可欠となります。
GPU調達・運用の課題：
- 調達期間: 数ヶ月〜1年超のリードタイム
- 初期投資: H100×8台構成で約4,000万円〜8,000万円
- 価格変動リスク: 市場状況により予算超過の可能性
- メンテナンス: 専門技術者による継続的な保守が必要
モデル更新の工数：
- 検証作業: 新版リリースごと
- 互換性確保: 既存システムとの統合テスト
- パフォーマンス最適化: ハードウェア構成に応じたチューニング
Geminiオンプレが提供する安定性・継続性
Geminiオンプレミス版では、Googleがマネージドサービスとして運用管理と技術サポートを提供するため、企業側の運用負荷を大幅に軽減できます。ゼロタッチアップデートにより、モデルの更新やセキュリティパッチが自動的に実施されます。エンタープライズレベルのSLAにより業務品質が保証され、24時間365日のエキスパートサポートにより迅速な問題解決が期待できます。Googleの研究開発力により常に最新のAI技術の恩恵を受けられ、企業が独自に技術追従する必要がありません。
導入スピードと初期コストの違い
導入スピードの違いは、事業展開のタイミングに大きく影響します。ローカルLLMの自社構築では6ヶ月から2年程度の期間が必要で、専門チーム5-10名を長期間確保する必要があります。初期コストもGPUを含むハードウェア一式で5,000万円以上となることが一般的です。一方、Geminiオンプレミス版ではそれよりも短い期間での運用開始が可能で、初期コストも数百万円～数千万円に抑えられ、機会損失を最小限に抑えながらAI活用を開始できます。（ただ、小規模な導入であればLM Studio等のツールにより即日～数日での開始も可能です。）
| 比較項目 | ローカルLLM（自社構築） | Geminiオンプレミス版 |
|---|---|---|
| 初期投資 | 5,000万円〜（GPU込み） | 数百万円～数千万円 |
| 必要人員 | 専門チーム5-10名×長期 | 数名×短期 |
| 運用負荷 | 高（全て自社対応） | 低（Google支援） |
ウェブ版との違い
ウェブ版の強み：即時利用・常に最新
Geminiウェブ版（gemini.google.com）は、アカウント作成のみで即座に利用を開始できる手軽さが最大の魅力です。新機能やモデル改善が自動的に反映されるため、常に最新のAI技術を活用できます。インフラ管理も完全にGoogleが担当するため、メンテナンスフリーで利用できます。AI活用の可能性を探る初期段階では、コストやリスクを最小限に抑えながら様々なユースケースを試行錯誤できる極めて有効な選択肢です。
ウェブ版の主要メリット：
- 即時利用開始: アカウント作成のみで利用可能
- 常に最新: 新機能・改善の自動反映
- メンテナンスフリー: インフラ管理不要
- 柔軟な課金: 月額制や従量制で初期投資ゼロ
- 実験に最適: 低リスクでの試行錯誤が可能
データ主権・閉域要件での制約
ウェブ版では、すべての処理データが外部サーバーに送信される仕組みのため、機密情報や個人情報を含むデータの処理には利用できません。金融庁ガイドラインや医療法などの法的制約により、規制業界では利用自体が困難な場合が多く存在します。監査対応においても、処理ログや証跡の完全な把握が困難で、規制当局への報告資料作成に支障をきたす可能性があります。地政学的リスクにより突然利用できなくなるリスクを常に抱えており、ミッションクリティカルな業務では使用を避けるべき選択肢となります。
ウェブ版の主要制約：
- データ外部送信: 全処理データが外部サーバーに送信される
- 法的制約: 金融庁ガイドライン、医療法等による利用制限
- 監査証跡: 処理ログや証跡の不完全性
- 地政学的リスク: サービス停止・規制変更のリスク
- データ所在地: 特定不可能でローカライゼーション要求に対応困難
オンプレとウェブ版のコスト構造比較
コスト構造の違いは、利用規模によって優劣が大きく変わります。ウェブ版は基本無料から開始でき、法人向けでは月額1,600円～と小規模利用では圧倒的な経済性を持ちます。オンプレミス版では初期導入費用が数百万円から数千万円発生しますが、大規模利用では単位あたりコストが削減される傾向にあります。予算計画の観点でも、変動要素の少ない固定費的な性格により、長期的な投資計画を立てやすいメリットがあります。ただし、コスト優位性が発揮される利用規模や期間は、企業の具体的な要件により大きく変動するため、導入前の詳細な試算が重要です。
運用責任の所在とセキュリティ担保
運用責任の分界点も両者で大きく異なります。ウェブ版では、Googleがすべての運用責任を負担し、99.9%のSLAを提供しますが、セキュリティレベルはGoogleのクラウド基準に依存します。オンプレミス版では、企業とGoogleの責任分界点が明確に定義され、物理セキュリティは企業が、論理セキュリティはGoogle製品が担保する構造となります。企業の要件に応じてカスタマイズされたSLA設定が可能で、業界固有のセキュリティ要件にも柔軟に対応できます。
責任分界点の比較：
- ウェブ版: Google全責任、企業側制御は限定的
- オンプレ版: 物理セキュリティ（企業）、論理セキュリティ（Google製品）
- カスタマイズ: ウェブ版は不可、オンプレ版は企業要件に応じて柔軟対応
どの選択肢を選ぶべきか？（オンプレ／ローカルLLM／ウェブ版）
比較表：オンプレ／ローカルLLM／ウェブ版の主要項目
三つの選択肢それぞれに明確な特徴と適用場面があります。初期投資の観点では、ウェブ版が無料から低コストで開始できるのに対し、オンプレミス版は数千万円、ローカルLLMでは億円規模の投資が必要となります。導入期間についても、ウェブ版の即座利用から、オンプレミス版の数週間〜数ヶ月、ローカルLLMの半年〜2年と大きな差があります。データ主権の確保については、オンプレミス版とローカルLLMが完全確保を実現する一方、ウェブ版では外部送信が必要となります。
| 比較項目 | オンプレミス版 | ローカルLLM | ウェブ版 |
|---|---|---|---|
| 初期投資 | 高（数千万円〜） | 極高（億円規模も） | 無料〜低 |
| 導入期間 | 中（数週間〜数ヶ月） | 長（半年〜2年） | 即座 |
| データ主権 | ◎完全確保 | ◎完全確保 | ×外部送信必要 |
| 技術的専門性 | △運用支援あり | ×高度な専門知識必要 | ◎不要 |
| カスタマイズ性 | ○設定可能 | ◎完全自由 | ×制限あり |
| 運用負荷 | ○Google支援 | ×完全自社負担 | ◎メンテナンスフリー |
| スケーラビリティ | ◎自動スケーリング | △手動対応 | ◎クラウドスケール |
| コンプライアンス | ◎高水準対応 | ○自社次第 | △制約あり |
オンプレミス版がおすすめな企業像
オンプレミス版が最適となる企業は、データ主権とAI活用の両立を実現したい組織です。金融機関、政府機関、医療機関、製造業の研究開発部門、法律事務所、コンサルティングファームなど、機密性の高いデータを扱う業界での導入効果が特に高くなります。年間数千万円以上のIT投資が可能で、一定のIT運用チームを保有している企業において、投資対効果を最大化できます。セキュリティ要件が最高レベルで、厳格な監査要求に対応する必要がある組織では、オンプレミス版以外の選択肢では要件を満たすことが困難です。
オンプレミス版推奨企業の特徴：
- 業界: 金融、政府、医療、製造業R&D、法律、コンサル
- 月間処理量: 100万トークン以上
- 年間IT投資: 数千万円以上
- セキュリティ要件: 最高レベル
- 運用体制: 一定のIT運用チーム保有
主要ユースケース：
- 顧客データ活用による金融商品開発
- 医療画像診断支援システム
- 契約書・法務文書の自動解析
- 製造現場での品質管理AI
ローカルLLM（自前構築）がおすすめな企業像
ローカルLLMが適している企業は、AI技術そのものが競争力の源泉となる組織に限定されます。大手テック企業や研究機関のように、ML/AIエンジニアを5名以上内製で保有し、GPU調達・管理の専門知識を持つ組織が主な対象となります。業界特化型モデルの必要性が高く、競合他社との明確な差別化を図る必要がある研究開発色の強いプロジェクトで投資効果を期待できます。ただし、このような条件を満たす企業は限定的で、多くの一般企業にとっては現実的な選択肢とはいえません。
ローカルLLM推奨企業の条件：
- 企業タイプ: 大手テック企業、研究機関
- 技術体制: ML/AIエンジニア5名以上内製
- 専門知識: GPU調達・管理、モデル開発・チューニング経験
- 事業要件: 業界特化型モデル、競合差別化、3年以上継続利用
ウェブ版がおすすめな企業像
ウェブ版は、幅広い企業や組織にとって最も導入しやすい選択肢となります。中小企業やベンチャー企業、サービス業、小売業、教育機関、NPO、個人事業主、フリーランスなど、IT投資に制約がある組織での活用に適しています。セキュリティ要件が一般的なレベル、予算制約が月額数十万円以内の組織では、ウェブ版が最適解となります。試行錯誤や実験的利用が中心で、AIの可能性を探りながら徐々に活用範囲を拡大していく段階的なアプローチに最適です。
ウェブ版推奨企業の特徴：
- 企業規模: 中小企業、ベンチャー、個人事業主
- 業界: サービス業、小売業、教育機関、NPO
- 月間処理量: 10万トークン未満
- 予算制約: 月額数万円以内
- 利用目的: 実験的用途、段階的AI活用
主要ユースケース：
- コンテンツ制作・マーケティング支援
- カスタマーサポート効率化
- 社内文書要約・翻訳
- アイデア発想・ブレインストーミング
| 企業タイプ | 推奨選択肢 | 主な判断基準 |
|---|---|---|
| 大企業・規制業界 | オンプレミス版 | 高セキュリティ・大規模利用・コンプライアンス重視 |
| テック企業・研究機関 | ローカルLLM | 技術的専門性・完全制御・差別化重視 |
| 中小企業・一般業界 | ウェブ版 | コスト重視・手軽導入・実験的活用 |
自社に最適な生成AIを導入しよう
生成AIの企業導入において、選択肢の多様化により、企業戦略の幅は大きく広がるでしょう。Googleによるオンプレミス版Geminiの提供開始により、従来困難だった「最先端AI活用とデータ保護の両立」が現実的な選択肢となりました。重要なのは、自社の業界特性、セキュリティ要件、予算規模、技術体制、長期的な事業戦略を総合的に勘案し、最適解を見つけることです。
とはいえ、「具体的に何から始めれば良いのか」「自社に合うのはどの選択肢なのか」といったお悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。
デジライズでは、そのような皆様が最適な一歩を踏み出せるよう、手厚いサポートをご提供しています。個別のミーティングで業務内容をヒアリングし、現場で本当に使えるAI活用法を一緒に考えるところからスタートします。導入後の研修や、定着に向けた活用支援まで一貫して伴走いたしますので、AI担当者がいない企業様でもご安心ください。
まずは情報収集からでも歓迎です。ご興味のある方は、以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。
