投稿者 global-ai-media 
データクラウド大手のSnowflakeが、自社のマネージドAIサービス「Cortex AI」においてGoogleの「Gemini」モデルをネイティブに利用可能にしたことを発表しました。この技術連携は単なる機能追加にとどまらず、企業が保有する重要データの近くでAIを稼働させる「Model to Data」のアプローチを加速させるものです。本記事では、この連携が日本のエンタープライズAI開発にもたらす実務的なメリットと、考慮すべきガバナンス上のポイントについて解説します。
データのある場所でAIを動かす「Model to Data」の潮流
SnowflakeとGoogle Cloudの連携強化により、Snowflakeのデータクラウド環境内（Cortex AI）から、Googleの生成AIモデルであるGemini（具体的にはGemini FlashやGemini Proなど）を直接呼び出せるようになりました。これまで、企業がデータベース内の情報をLLM（大規模言語モデル）で処理する場合、データを一度外部のAPIへ送信するか、別の推論基盤へデータを移動させる必要がありました。
しかし、今回の統合に代表される「Model to Data（データを移動させず、モデルをデータ側に持ってくる）」というアーキテクチャは、データ移動に伴うレイテンシ（遅延）の削減だけでなく、セキュリティリスクの最小化という観点で大きな意味を持ちます。特に機密性の高い顧客データや知的財産を扱う日本企業にとって、データガバナンスの境界線（バウンダリー）の中で最新のLLMを活用できる点は、実務的な障壁を一つ下げる要因となります。
マルチモーダル性能と日本語処理能力の活用
Geminiモデルの特徴として、テキストだけでなく画像や動画などの非構造化データを同時に理解する「マルチモーダル性能」と、高い「日本語処理能力」が挙げられます。Snowflakeは近年、構造化データだけでなく非構造化データの管理機能も強化しています。
例えば、製造業における保守点検レポートの画像解析や、金融・保険業界における申請書類の読み取り、小売業における商品画像のタグ付けといったタスクが、Snowflake上のSQL関数やPythonコードから直接Geminiを呼び出すことで完結します。日本特有の手書き帳票や複雑な日本語ドキュメントを含む業務プロセスにおいて、外部システムへのデータ連携開発（ETL処理）を挟まずに、データベース上で直接AI処理を行えることは、開発工数の削減と運用保守の簡素化に直結します。
運用コストとベンダーロックインのリスク管理
一方で、実務担当者はメリットだけでなくコストとリスクにも目を向ける必要があります。Snowflake Cortex AI経由でGeminiを利用する場合、課金体系はSnowflakeのクレジット消費として計上されます。手軽に利用できる反面、大量のデータをバッチ処理で推論にかけた場合、予期せぬコスト増が発生する可能性があります。PoC（概念実証）の段階で、トークンあたりのコスト試算と費用対効果（ROI）の検証を厳密に行うことが求められます。
また、特定のプラットフォーム固有のAI機能に依存しすぎることは、将来的なベンダーロックインのリスクを孕みます。Snowflakeは「Mistral」や「Llama」などのオープンモデルもサポートしており、タスクの難易度やコストに応じてモデルを使い分ける戦略が可能です。Geminiの高性能さを活かすべき領域と、軽量なオープンモデルで十分な領域を見極める選球眼が、エンジニアやプロジェクトマネージャーには求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSnowflakeとGoogleの連携強化は、日本企業が生成AIを「実験」から「実業務」へと移行させるための重要なヒントを含んでいます。
1. データガバナンスと利便性の両立
「データを外に出さない」というアプローチは、日本の厳しい個人情報保護法や社内セキュリティ規定をクリアする上で有利に働きます。セキュリティ部門を説得する材料として、データ移動が不要なアーキテクチャを活用してください。
2. RAG（検索拡張生成）の実装ハードルの低下
社内データとLLMを組み合わせるRAGシステムの構築において、データ基盤上で直接エンベディング（ベクトル化）や検索、回答生成が行えるようになります。これにより、インフラ構築の複雑さが解消され、本来注力すべき「回答精度の向上」にリソースを割くことができます。
3. マルチクラウド戦略の現実解
データはSnowflake（あるいはAWSやAzure上のSnowflake）、モデルはGoogleというように、適材適所でベストな技術を組み合わせる柔軟性が生まれています。特定のクラウドベンダーに全てを委ねるのではなく、機能ベースで最適な組み合わせを選択する「コンポーザブル」な思考が、今後のAI開発競争における差別化要因となるでしょう。