投稿者 global-ai-media 
データクラウド大手のSnowflakeが、同社のマネージドAIサービス「Snowflake Cortex AI」において、Googleの「Gemini 3」モデルを統合することを発表しました。企業が蓄積したデータを外部に持ち出すことなく、最高峰のLLM（大規模言語モデル）を安全に適用できるこの動きは、セキュリティとガバナンスを最優先する日本企業のAI実装戦略に大きな選択肢をもたらします。
「データを動かさずにAIを使う」時代の加速
SnowflakeとGoogle Cloudのパートナーシップ拡大により、Snowflakeのプラットフォーム上で直接、Googleの最新モデルである「Gemini 3」が利用可能になります。これは、Snowflakeが提供するフルマネージドAIサービス「Cortex AI」を通じた統合であり、エンジニアやデータアナリストはSQLやPythonといった既存のスキルセットを使って、データウェアハウス内のデータに対して高度な推論処理を実行できるようになります。
これまで、企業が最新のLLMを活用しようとする場合、データをAPI経由でモデルプロバイダー（この場合はGoogleなど）に送信するか、自社環境にモデルをホスティングする必要がありました。しかし、今回の統合により、データはSnowflakeのセキュアな境界（ガバナンス境界）を出ることなく、Geminiの高度な言語処理能力を活用できるようになります。これは「Data Gravity（データの重力）」の観点からも合理的であり、データが存在する場所に計算資源（AIモデル）を持ってくるというトレンドを決定づける動きです。
日本企業におけるメリット：セキュリティとマルチモデル戦略
日本企業、特に金融、製造、ヘルスケアといった規制の厳しい業界において、この統合は以下の2点で重要な意味を持ちます。
第一に、「データガバナンスとセキュリティの担保」です。個人情報保護法や社内規定により、データを外部APIに送信することに抵抗がある企業は少なくありません。Snowflake内で処理が完結することで、データの移動に伴う漏洩リスクや、複雑なコンプライアンス監査の工数を大幅に削減できます。
第二に、「マルチモデル戦略の実現」です。Snowflake Cortex AIは、すでにMetaのLlamaシリーズやMistral AIなどのモデルもサポートしています。そこにGoogleのGeminiが加わることで、ユーザーは「要約にはGemini」、「分類にはLlama」といったように、タスクやコストパフォーマンスに応じて最適なモデルを使い分けることが容易になります。特定のAIベンダーへのロックイン（依存）を回避したい日本企業のIT戦略とも合致します。
実務上の課題と留意点
一方で、導入にあたっては留意すべき点もあります。まず、コスト管理です。Snowflake上でLLMを動かす場合、従来のコンピュートクレジット（Snowflakeの利用料金）とは別に、AI利用に伴うコストが発生する可能性があります。SQLクエリ一つで大量のトークン処理が可能になるため、予期せぬ高額請求を防ぐための監視体制（FinOps）の構築が不可欠です。
また、Gemini 3のような最新モデルは高性能ですが、すべての業務にオーバースペックである可能性もあります。単純な分類タスクや定型業務であれば、より軽量なモデルの方がコスト対効果が高い場合があるため、実務担当者には「最新モデルありき」ではなく、用途に応じたモデル選定の目利き力が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、単なる機能追加ではなく、企業データの活用基盤が「分析」から「生成・推論」へとシフトしていることを示しています。日本の実務家は以下の点を考慮すべきです。
1. 「データ持ち出し不可」の呪縛からの解放
データを外部に出せないことを理由にAI活用を足踏みしていた組織にとって、データ基盤内部でLLMが動く環境は強力な解決策となります。RAG（検索拡張生成）などの構築において、既存のデータ資産をそのまま活用できる利点は計り知れません。
2. 既存人材（SQLエンジニア）の活用
AI専門のエンジニアを採用できなくても、社内のデータアナリストやSQLを書けるエンジニアが、Cortex AIを通じて生成AIアプリを開発できるようになります。これは人材不足に悩む日本企業にとって大きな武器です。
3. ベンダーロックインの回避と柔軟性
Google、Meta、Mistralなど複数のモデルを同一基盤で切り替えて使える環境を整備しておくことは、日進月歩のAI技術においてリスクヘッジになります。特定のモデルに過剰に最適化せず、データ基盤側でコントロール権を持つアーキテクチャを目指すべきでしょう。