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「Cortex AI」においてGoogleのGeminiモデルをサポートすることを発表しました。これは単なる機能追加にとどまらず、データを移動させることなく最先端のLLM（大規模言語モデル）を活用する「データ・AI一体型」のアーキテクチャが標準化しつつあることを示しています。本稿では、このニュースを起点に、日本企業が直面するデータガバナンスとAI活用の課題について解説します。
「AIをデータに持ってくる」アプローチの加速
今回の発表の核心は、Snowflakeという堅牢なデータプラットフォームの中で、Googleの高性能モデルであるGeminiが直接利用可能になった点にあります。従来、企業が特定のLLMを利用する場合、データをAPI経由で外部（モデルプロバイダー側）に送信する必要があるケースが多く、これがセキュリティポリシーやプライバシー規制の厳しい日本企業にとって導入の障壁となっていました。
Snowflake Cortex AIのようなプラットフォーム内でのモデルホスティングは、データを外部に出すことなく、Snowflakeのガバナンス境界内で推論を実行できるメリットがあります。これにより、機密性の高い顧客データや社内文書を用いたRAG（検索拡張生成）の構築が、コンプライアンスリスクを抑えつつ実現可能になります。
Geminiの特性と日本企業におけるユースケース
Google Geminiが利用可能になることで、特に期待されるのが「マルチモーダル処理」と「長文コンテキスト」の活用です。Geminiはテキストだけでなく、画像や動画の理解にも長けています。日本の製造業や建設業において、図面、現場写真、仕様書（PDF）などが混在する非構造化データを一元的に解析するニーズに対して、高い適合性を示します。
また、日本語の処理能力においてもGeminiは高い評価を得ており、過去の議事録や複雑な契約書の要約、あるいは社内ナレッジ検索の精度向上において、オープンソースモデル（Llama等）とは異なる選択肢を提供します。Snowflakeユーザーは、タスクの難易度やコストに応じて、軽量なモデルと高性能なGeminiを使い分ける「適材適所」の戦略がとりやすくなります。
コスト管理とベンダーロックインのリスク
一方で、データプラットフォーム上でLLMを従量課金で利用することには注意点もあります。SQLクエリを投げる感覚で手軽にAI処理を実行できる反面、大量の行数に対して高価なモデルを適用すると、予期せぬコスト増（トークン課金）を招くリスクがあります。日本企業特有の稟議文化において、変動費の予測が難しい点は運用上の課題となり得ます。
また、プラットフォーム固有の機能（Cortex AIなど）に深く依存することは、将来的なベンダーロックインの可能性も含みます。しかし、インフラ管理やMLOps（機械学習基盤の運用）の人材不足が深刻な日本市場においては、運用の手間を省けるマネージドサービスのメリットが、ロックインのリスクを上回るケースも多いでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSnowflakeとGoogle Geminiの連携強化から、日本の意思決定者やエンジニアが得るべき実務的な示唆は以下の3点です。
- データガバナンスを最優先にしたアーキテクチャ選定：「データをAIに送る」のではなく「AIをデータに呼ぶ」構成をとることで、個人情報保護法や社内規定をクリアしやすくなります。既存のデータ基盤（Snowflake等）がどのモデルをサポートしているかを確認し、データ移動のコストとリスクを最小化してください。
- モデルの使い分け戦略の策定：全てのタスクに最高性能のモデル（Gemini Ultra等）を使う必要はありません。単純な分類には軽量モデル、複雑な推論には高性能モデルといった形で、コスト対効果を見極めるエンジニアリングが求められます。
- 非構造化データの資産化：マルチモーダルモデルが身近になったことで、これまで活用されてこなかった画像データやPDF文書が「資産」に変わります。構造化データ（表形式）だけでなく、非構造化データの整備を進めることが、今後の競争優位につながります。