投稿者 global-ai-media 
グローバルに展開する日本企業にとって、各地に散らばるデータの統合は長年の課題でした。Google CloudのBigQueryが新たに強化したクロスリージョン分析機能は、物理的なデータ移動を最小限に抑えつつ、生成AIやデータ分析の基盤を統合する新たな選択肢を提示しています。本稿では、この技術的進歩がAI活用に与える影響と、日本企業が留意すべきガバナンス上の論点について解説します。
物理的なデータ移動を伴わない「論理的な統合」
Google Cloudは、データウェアハウスであるBigQueryにおいて、異なるリージョン（地域）に存在するデータセットをまたいでクエリを実行できる機能を強化しました。従来、東京リージョンのデータと米国・欧州リージョンのデータを結合して分析するためには、ETLツールなどを用いてデータを一箇所に物理的にコピー（転送）する必要がありました。これにはデータ転送コスト、遅延、そして二重管理の手間というコストがかかっていました。
今回のアップデートの核心は、データを元の場所に置いたまま、あたかも一つの巨大なデータベースにあるかのように扱える点にあります。これは「データの重力（Data Gravity）」—データが巨大化するほど移動が困難になる現象—に対する一つの解であり、グローバルに拠点を持つ日本の製造業や商社、金融機関にとって、インフラ設計を根本から見直す契機となり得ます。
生成AI・RAGアーキテクチャへのインパクト
この機能は、単なる集計業務の効率化にとどまらず、現在多くの企業が取り組んでいる生成AI（GenAI）の活用、特にRAG（検索拡張生成）の構築において重要な意味を持ちます。
大規模言語モデル（LLM）に社内知識を回答させるRAGシステムでは、参照するデータの「網羅性」と「鮮度」が回答精度を左右します。もし、海外支社の最新のトラブルシューティング記録や市場データをAIに参照させたい場合、これまではバッチ処理で夜間にデータを日本へ転送していました。しかし、クロスリージョン分析が可能になれば、LLMを組み込んだアプリケーションは、物理的な場所を意識することなく、常に最新のグローバルデータを参照して回答を生成できるようになります。
これは、グローバル規模でのナレッジマネジメントや、サプライチェーン全体を俯瞰した意思決定支援AIの開発において、開発リードタイムを大幅に短縮する要因となります。
日本企業が直面する「データ主権」とガバナンスの壁
一方で、技術的に可能になったからといって、無条件にすべてのデータを結合すべきではありません。日本企業が特に注意すべきは、GDPR（EU一般データ保護規則）やAPPI（日本の個人情報保護法）、その他各国のデータ主権（Data Sovereignty）に関する規制です。
「クエリが打てる」ということは、一時的であれ計算リソースのある場所へデータが読み込まれることを意味します。例えば、EUにある顧客データを米国のリージョンで処理することが法的に許容されるか、あるいは社内のセキュリティポリシーに抵触しないか、といった法務・コンプライアンス面での確認が不可欠です。技術的な壁が低くなった分、ガバナンスによる制御の重要性が増していると言えます。
また、コスト面のリスクもあります。クロスリージョンでのクエリは、リージョン間のデータ転送量に応じた課金が発生するケースが一般的です。利便性が高いからといって無秩序にクエリを実行すれば、クラウド破産（想定外の高額請求）を招く恐れがあります。FinOps（クラウド財務管理）の観点から、クエリの最適化や監視体制を整えることも実務者の責任です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向を踏まえ、日本のAI・データ実務者が考慮すべきポイントは以下の通りです。
- 「データレイク」から「データファブリック」への思考転換：
データを一箇所に集める（集中管理）アプローチだけでなく、データは分散したまま論理的に結合する（分散管理）アーキテクチャを検討してください。特にグローバル組織では後者の方がスピード面で有利な場合があります。 - AIガバナンスと法規制の再点検：
技術的にアクセス可能であっても、越境データ移転に関する法的リスクは消えません。データカタログを整備し、「どのデータがどのリージョンにあり、どこからアクセス可能か」を可視化・制御するガバナンス体制を強化する必要があります。 - コスト対効果を見極めたRAG設計：
全てのデータをリアルタイムにクロスリージョンで検索する必要はありません。頻繁にアクセスするデータはローカルにキャッシュし、稀にしかアクセスしないグローバルデータのみクロスリージョンで参照するなど、コストと性能のバランスを考慮したハイブリッドな設計が求められます。