GDCで実現するGeminiオンプレ活用戦略
生成AIは「クラウド前提」という常識を、2025年に覆そうとしています。Googleの最上位モデルGeminiがGoogle Distributed Cloud（GDC）に対応し、オンプレミスやエッジ環境でも使える時代が到来します。長らく規制・主権・レイテンシの壁に阻まれてきた現場に、マルチモーダルで100万トークンの文脈理解を持つ最新AIを“社内の壁の内側”へ。この記事では、Gemini on GDCの構成要素、導入価値、現実的な設計指針を編集長の視点で解説します。
- オンプレAIの転換点：なぜ今、Geminiを社内に入れるのか
- セキュリティと主権：Air-gapped運用と機密等級のハードルを越える
- ハードウェアとパフォーマンス：Blackwell × DGX/HGXで支える現場の速度
- 開発者体験：Gemini APIとRAGで“モデル運用”を抽象化する
- Vertex AI on GDC：クラウド級の運用とツール群を“社内に”
- Google Agentspace：社内検索を“エージェント化”し、権限で守る
- 代表的ユースケース：規制・現場・顧客接点で効くAI
- 導入の現実解：アーキテクチャ、ガバナンス、費用対効果
- ステップバイステップ：90日でPoCから本番設計へ
- まとめ：データを動かさず、価値を最大化する
オンプレAIの転換点：なぜ今、Geminiを社内に入れるのか
これまで厳格な規制やデータ主権要件を持つ企業や組織は、クラウドの最新AIをそのまま適用できず、オープンソースを自前で積み上げるか、機能を諦めるかの二択に悩まされてきました。Gemini on GDCはこの分断を埋めます。
2025年第3四半期のパブリックプレビュー開始により、社内データをオンサイトに留めたまま、最先端の推論能力を利用できる選択肢が広がります。GDCはGoogleが運用するフルマネージドのオンプレ／エッジ基盤で、単一サーバーから数百ラックまで拡張可能。開発者はインフラ運用から解放され、アプリ・アシスタント・エージェントの価値創出に集中できます。これは「クラウドの運用体験をオンプレに持ち込む」アーキテクチャの転換点です。
セキュリティと主権：Air-gapped運用と機密等級のハードルを越える
GDCはConnected（接続）とAir-gapped（物理分離）の両モードを提供し、後者は米国政府のSecret／Top Secretミッション用途で認可実績を持ちます。Geminiもこの枠組みで利用可能です。さらにNVIDIA Blackwell世代の機密計算（Confidential Computing）と組み合わせ、モデル推論の実行時保護を強化。アクセス制御、監査、鍵管理を前提に、データを外へ出さずに生成AIの価値を引き出せます。規制産業で繰り返されてきた「精度のために外へ出すか、守るために諦めるか」というトレードオフに、三つ目の答えを提示するのがこの設計です。主権要件を満たしつつ、モデル品質とガバナンスを同時に満たせるのは現場にとって決定的な前進です。
ハードウェアとパフォーマンス：Blackwell × DGX/HGXで支える現場の速度
GeminiはNVIDIA Blackwellアーキテクチャに最適化され、Dellが提供するDGX B200／HGX B200などのシステム上で業界トップクラスの性能を狙います。重要なのは「買える」「載る」「回る」の三拍子が揃うこと。GDCはGoogle経由でも任意チャネルでも導入可能で、規模はPoC用の小規模ノードから本番の数百ラックまで連続的にスケールします。オンプレでの生成AIは「性能の天井が低い」という従来印象を覆し、動画・画像・音声・テキストを跨ぐマルチモーダル推論や、100万トークン級の長文脈処理という重量級ワークロードに現実的な応答時間を提供します。レイテンシや帯域の制約が厳しい工場や現場拠点でも、近接推論により体験品質を保てます。
開発者体験：Gemini APIとRAGで“モデル運用”を抽象化する
Gemini APIはインフラやOS、モデルライフサイクルの細部を意識せずに推論を叩けます。RAG（Retrieval Augmented Generation）を組み合わせれば、微調整や再学習を行わずにビジネス文脈を出力へ反映可能です。これはオンプレで特に効きます。学習用データを社外に出さず、権限管理済みの社内コンテンツを検索・参照して回答を生成できるため、運用負荷とリスクを最小化できます。100以上の言語、テキスト・画像・音声・動画を跨ぐマルチモーダル対応は、社内ナレッジの「形式の壁」を越える武器になります。長大な設計書の要約、議事録からのアクション抽出、点検動画への自動キャプション、コールログの感情分析まで、現場オペレーションに直結するユースケースが素直に作れます。
Vertex AI on GDC：クラウド級の運用とツール群を“社内に”
GDC上のVertex AIは、事前学習済みの翻訳・音声認識・OCR API、GKE最適化のオープン／サードパーティモデル運用、自動スケール、モニタリングといった“クラウドの作法”をオンプレでも再現します。RAG基盤としてはAgentspace検索によるグラウンディング、API管理とガバナンスにはApigeeオンプレを組み合わせ、ポリシー準拠のAPI公開と利用制御を実現。埋め込みAPIとAlloyDBベクトルDBで高速な類似検索やパーソナライズも内製できます。要は「モデル」だけでなく「周辺を含めた開発運用のフレーム」を持ち込める点が肝心です。MLOps／LLMOpsをゼロから組むのではなく、ベストプラクティスをパッケージで導入できることが、導入スピードと品質を決めます。
Google Agentspace：社内検索を“エージェント化”し、権限で守る
企業の真の課題は、データが大量にあることではなく「散らばっている」ことです。AgentspaceはConfluence、Jira、ServiceNow、SharePointなど主要システムのコネクタを備え、権限（ACL）に基づく安全な横断検索を提供します。マルチモーダルな企業内検索エージェントは、複雑な質問に対して社内一次情報に根ざした回答を返し、チャットUXで業務に溶け込みます。ここにGeminiの推論力を接続することで、単なる検索から「推論付きの意思決定支援」へと段階を上げられます。重要なのは、エージェントが“見てよいものだけを見る”という当たり前を堅牢に守れること。オンプレの権限体系と自然に統合できる点が、現場展開時の最大の信頼要素になります。
代表的ユースケース：規制・現場・顧客接点で効くAI
規制要件が厳しい金融では、トレードオフ帳票や約款、監査ログの長文解析と要約をGeminiで高速化しつつ、RAGで社内ナレッジを安全に参照する構成が有効です。公共安全・行政では、動画・音声・テキストを跨ぐ通報・現場情報の統合理解と、職員向けアシスタントの配備が効果を発揮します。エンタープライズITでは、既存システムと堅牢なAPIで接続し、ヘルプデスクやカスタマーサポートにエージェント機能を段階導入するアプローチが現実的です。実際、グローバルISVや公共機関は、信頼・データ保護を損なわずに最先端の機能を試行・拡張する方針を打ち出しています。オンプレでのGeminiは、PoC止まりになりがちな生成AIを“本番接続”へ押し上げる推進力になります。
導入の現実解：アーキテクチャ、ガバナンス、費用対効果
華やかなデモの裏で、成功の可否を分けるのは運用設計です。まずデータガバナンス。権限・分類・保持ポリシーとRAGの索引化範囲を一致させ、PIIや機密の取り扱いを技術とプロセスの両面で固めます。次にSLA。応答時間と可用性目標を定義し、推論のピーク需要に合わせたスケール戦略（水平／垂直）とキャパ計画を行います。観測性ではプロンプト／コンテキスト／応答の監査、ドリフト検知、セーフガードの運用を必須化。費用対効果は“クラウド比の安さ”ではなく、“データ移送不要による遅延・リスク低減”“現場自動化の工数削減”で評価すべきです。最後に、ベンダー選定ではBlackwell世代の供給計画、サポート体制、ラック電力・冷却要件まで含めて現場実装可能性を精査してください。
ステップバイステップ：90日でPoCから本番設計へ
最短ルートは次の通りです。①データ在庫調査：ユースケースに必要なシステム、文書、動画、ログの所在と権限を棚卸し。②セキュリティモデル定義：ACL、鍵管理、監査要件、Air-gappedの要否を決定。③基盤確保：GDC構成（Connected/Air-gapped）、Blackwellノード規模、DGX/HGXの調達計画を確定。④最小RAG構成：Agentspace検索＋AlloyDBベクトルDBで“まず動く”知識統合を構築。⑤業務接続：ApigeeオンプレでAPIガバナンスを敷き、既存ワークフローへ段階接続。⑥評価：精度・SLA・運用負荷・リスクをKPIで測り、チューニングと拡張方針を決定。これでPoCの“花火”を抜け、本番の“継続稼働”に近づきます。
まとめ：データを動かさず、価値を最大化する
Gemini on Google Distributed Cloudは、「守るためにAIを諦める」時代を終わらせます。マルチモーダルで長文脈の推論力、RAGと権限一体の検索、機密計算とAir-gapped運用、そしてクラウド級の運用体験——これらを社内に持ち込み、データを動かさずに価値を動かす。2025年第3四半期のプレビューを起点に、規制産業や現場オペレーションにこそ本番ユースケースが広がるはずです。まずは小さく始め、大きく育てる設計で、Geminiを“閉じたクラウド”の中核に据えてください。
