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Geminiオンプレは要る？機密データの置き場所で選ぶ

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Geminiオンプレは要る？機密データの置き場所で選ぶ

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この記事は「ローカルLLM完全ガイド」の一部です。

Geminiをオンプレで動かす仕組み（Google Distributed Cloud、以下GDC）は、ほとんどの会社には要りません。評価用の構成だけで月30万ドルからかかり、最小でも4ラックのハードが要ります。機密データを外に出したくないだけなら、学習に使われない有料の契約と東京リージョンで足ります。ネット接続そのものが禁止の職場なら、ローカルLLMが現実的です。

目次

結論（30秒）

  • GDCが要るのは「ネット接続そのものが禁止」の職場だけ。GDC air-gappedの評価構成は月30万ドルから、本番は最小4ラック、ハードは持ち込めない（GDC FAQ、2026年10月23日確認）
  • 「学習に使われたくない」なら、無料枠と個人アカウントをやめれば足りる。有料のGemini API、Workspaceの会社アカウント、Agent Platform（旧Vertex AI）は入力を学習に使わない
  • 「国外で処理されると困る」なら、東京（asia-northeast1）で処理が閉じる3モデルから選ぶ。2026年10月23日時点で、Gemini 3.5 Flash、2.5 Flash（128k）、2.5 Pro（64k）だけ
  • 社内に置くなら、まずローカルLLM。Ollamaはローカル実行の入力を見ないと公式FAQに書いてあり、クラウド機能も止められる

比較表と判断の手順は本文にあります。製造業の社内IT担当として、図面や顧客仕様を生成AIに渡してよいかを相談される立場から書いています。この記事ではGDC・Gemini・Ollamaを実機で動かしてはいません。公式のドキュメントと規約を読み、表を取得して数えた結果です。

前提：どんな会社の制約を想定しているか

想定しているのは、次のような会社です。

  • 図面、工程の条件、顧客から預かった仕様書など、社外に出せないデータがある
  • 情シスやセキュリティ担当から「無料のAIに入れるな」「国外のサーバーは困る」と言われている
  • Google Cloudか Google Workspace の契約はある、または検討している

このサイトでは2025年9月に、GDCでGeminiが使えるようになったときの速報記事「製造業に朗報：Googleオンプレミス版Geminiが切り拓く「機密データ活用AI」の新時代」を書きました。このサイトのGoogle Search Consoleの記録では、2025年6月20日〜2026年10月20日の16か月で、「gemini オンプレ」は193回表示され平均13.6位でした。「gemini オンプレミス」など似た言い方を合わせると14語・344回です。旧記事の月の表示回数は2025年9月の469回が最大で、2026年に入ってからも月10〜55回あります。調べる人はいるのに、速報のままでは「うちに要るのか」に答えていませんでした。旧記事にはクラウド版の値（100万トークン）も書いていましたが、GDC air-gappedの公式ページではコンテキストは最大32,000トークンです。この記事で書き直します。数字はこのサイトの運営データで、検証のために測ったものではありません。

Geminiはどこで動かすかで、データの行き先が変わる

データが社外に出るかは、動かす場所で決まる

この節の要点:
– 「Gemini」と一口に言っても、使う入口で規約がまったく違う
– 危ないのは無料枠と個人アカウント。規約に「機密を入れないで」と書いてある
– 有料の入口は学習に使わない。ただし処理する国は設定しだい

同じGeminiでも、どの入口から使うかで、入力したデータの扱いが変わります。社内で「Geminiは使ってよいか」と聞かれたら、まず入口を確かめます。

使い方入力は学習・改善に使われるか処理する場所人が読むことがあるか機密データ
Geminiアプリ（個人のGoogleアカウント）使われる（サービスの改善に使う）Googleのクラウドある（レビュー担当者が一部を読む）入れない
Google AI Studio・Gemini APIの無料枠使われる（製品と機械学習の改善に使う）Googleのクラウドある入れない
Gemini APIの有料枠（請求先アカウントつきのCloudプロジェクト）使われないどの国にも一時的に置かれうる不正利用の監視のため、限られた期間ログを残す社内規程しだい
Google WorkspaceのGemini（会社アカウント）組織の外では使われないGoogleのクラウド許可なく人がレビューしない社内規程しだい
Agent Platform（旧Vertex AI）の東京リージョン使われない（事前の許可がない限り）対応モデルなら日本の中不正利用の監視のためプロンプトを記録することがある国外処理が困るならこれ
GDC（Geminiのオンプレ）社外に出ない自社かパートナーのデータセンター—ネット接続が禁止ならこれ
ローカルLLM（Ollamaなど）社外に出ない（ローカル実行のとき）社内のPC・サーバー—まず試す選択肢

前提: 2026年10月23日に各社の規約・ドキュメントで確認。GeminiアプリはGemini Apps Privacy Hub、無料枠・有料枠はGemini API Additional Terms of Service（2026年3月23日発効）、WorkspaceはGenerative AI in Google Workspace Privacy Hub、Agent Platformはzero data retentionとData residency、Ollamaは公式FAQ。法的な助言ではありません。最終判断は自社の法務・情報セキュリティの担当に回してください。

いちばん注意したいのは、上の2行です。Gemini APIの規約は、無料枠について「Do not submit sensitive, confidential, or personal information to the Unpaid Services.」（機密や個人の情報を無料のサービスに送らないで）と書いています。Geminiアプリのプライバシーハブも、レビュー担当者に見られたくない機密は入れないよう求めています。アクティビティの保存をオフにしても、チャットは72時間アカウントに残ります。

逆に、Google AI Studioでも、請求先アカウントが有効なCloudプロジェクトにつながったアカウントか、Workspaceの企業アカウントで使うと「有料のサービス」として扱われます。同じ画面でも、ログインしているアカウントで扱いが変わります。

オンプレのGemini（GDC）は誰のためのものか

この節の要点:
– GDCには、ネットから切り離す「air-gapped」と、つないだまま使う「connected」がある
– air-gappedは一般提供だが、評価構成だけで月30万ドルから
– connectedはまだプレビューで、本番には使えない

Googleは2025年8月28日、GDC air-gappedでのGeminiの一般提供と、GDC connectedでのプレビューを発表しました（Google Cloud Blog、2026年10月23日確認）。2026年10月21日には、air-gappedでGemini 3.5 Flashが一般提供になったと発表しています（Google Cloud Blog、2026年10月23日確認）。

項目GDC air-gappedGDC connected
状態一般提供パブリックプレビュー。評価・テストの目的だけで、商用・本番には使えない
ネット接続Google Cloudにもインターネットにもつながずに運用できる常に必要。認証のハートビートが30分以上途切れると、モデルを動かすVMが止まる
ハードハードとソフトが一体。自前のハードにソフトだけ入れることはできない。本番は最小4ラックGoogleが認定した構成だけ（Dell XE9680、NVIDIA H200を8基、メモリ2TB）
使えるGeminiGemini 3.5 Flashなど。コンテキストは最大32,000トークンGemini 2.5 Flash（128k）だけ
費用評価構成で月30万ドルから。本番は見積もりこの記事では確認できていない

前提: GDC air-gapped FAQ（2026年10月20日更新）、GDC air-gappedの生成AIの説明（2026年10月20日更新）、Gemini on GDC connectedの仕組み（2026年10月22日更新）。いずれも2026年10月23日確認。価格はFAQの英語原文「starts at $300,000 per month」で、円には換算していません。

2026年10月の公式ブログが利用者として挙げるのは、データ主権・防衛・情報機関・重要インフラの規制を受ける組織です。日本では、KDDIが大阪堺データセンターでGemini on GDCのトライアルを2026年3月27日に始め、2027年の商用提供を目指すと発表しています（KDDI ニュースルーム、2026年4月30日掲載、2026年10月23日確認）。自社で数ラックを置かずに、国内のデータセンターで使う形が出てくるかもしれません。ただし今はトライアルです。

評価だけで月30万ドルは、工場の情シスの予算では検討の前に止まる金額です。「Geminiをオンプレで」と言われたら、まず何を防ぎたいのかを聞き直します。

東京リージョンで処理が閉じるGeminiはどれか

この節の要点:
– 東京を選んでも、日本の中で処理されるとは限らない。モデルとエンドポイントしだい
– 2026年10月23日時点で、日本の列に印があるGeminiは16モデル中3つ
– 「グローバル」のエンドポイントは、処理する国を保証しない

国外で処理されると契約上困るなら、Agent Platformのリージョン指定を使います。公式のData residencyのページによると、リージョン名のついたエンドポイントなら、機械学習の処理はそのリージョンが属する国や地域の中に収まります。一方、リージョン名のないグローバルエンドポイントは、世界のどこでも処理されうるので、所在の保証はありません。

どのモデルが日本で処理できるかは、同じページのモデル別の表に印で載っています。2026年10月23日に、その表を取ってきて日本（asia-northeast1）の列を数えました。Python 3の標準ライブラリだけで動きます（Windowsは python、Mac・Linuxは python3 で実行）。

# check_jp.py ― Agent Platform の Data residency の表から、日本で処理できる Gemini を数える
import re, html, urllib.request
URL = "https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/resources/data-residency"
req = urllib.request.Request(URL, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
page = urllib.request.urlopen(req, timeout=30).read().decode("utf-8")
table = re.findall(r"<table.*?</table>", page, re.S)[0]          # 1つ目の表＝Googleのモデル
rows = re.findall(r"<tr.*?</tr>", table, re.S)
text = lambda c: re.sub(r"\s+", " ", html.unescape(re.sub(r"<[^>]+>", "", c))).strip()
head = [text(c) for c in re.findall(r"<t[hd][^>]*>(.*?)</t[hd]>", rows[0], re.S)]
jp = next(i for i, h in enumerate(head) if "asia-northeast1" in h)
yes, no = [], []
for r in rows[1:]:
    cells = re.findall(r"<td[^>]*>(.*?)</td>", r, re.S)
    name = text(cells[0])
    if not name.startswith("Gemini") or name.startswith(("Gemini Embedding", "Tuning")):
        continue
    (yes if "compare-yes" in cells[jp] else no).append(name)
print(f"日本(asia-northeast1)でML処理: {len(yes)} / {len(yes) + len(no)} モデル")
for n in yes: print("  ○", n)
print("  印なし:", ", ".join(n.split("(")[0].strip() for n in no))

2026年10月23日9時15分（日本時間）に実行した出力です。

日本(asia-northeast1)でML処理: 3 / 16 モデル
  ○ Gemini 3.5 Flash(gemini-3.5-flash)
  ○ Gemini 2.5 Flash, 128k(gemini-2.5-flash)
  ○ Gemini 2.5 Pro, 64k(gemini-2.5-pro)
  印なし: Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Live, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite, Gemini 3.1 Flash Image, Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 2.5 Flash Live API Native Audio, Gemini 2.5 Flash, 1M, Gemini 2.5 Flash Image, Gemini 2.5 Flash-Lite, Gemini 2.5 Pro, 1M

新しいモデル（3.6以降と4 Argon）や、2.5の100万トークン版は、日本の列に印がありません。「国内で処理」が条件なら、使えるモデルが一世代前に限られる、ということです。表は変わるので、稟議の前に流し直してください。出力がおかしいときは公式ページの表を目で確かめます。

なお「データを一切残さない」が条件なら、既定の最大24時間のキャッシュと不正利用監視の記録の扱いも要ります（zero data retention）。

どう選ぶか：データの区分で決める

ネット禁止でなければGDCは不要

選び方は、ツールの機能ではなく、扱うデータの区分で決めます。行が自社のデータ、列が選択肢です。

扱うデータ無料枠・個人アプリWorkspace・有料APIAgent Platform 東京ローカルLLMGDC
公開済みの情報（カタログ、公開資料）可可可可過剰
社外秘（議事録、社内手順書）不可可（社内規程で許可されていれば）可可過剰
顧客から預かった図面・仕様で、契約に国外持ち出しの禁止がある不可処理する国を確かめるまで保留可（日本で処理できる3モデルだけ）可過剰なことが多い
ネット接続そのものが禁止（閉域の設計網・防衛関連など）不可不可不可可（性能と運用の限界を受け入れる）候補

前提: 2026年10月23日の規約・ドキュメントの読みからの整理。「可」は規約上の扱いの話で、社内規程・顧客との契約が優先します。

製造業でいちばん多いのは、3行目の「顧客の図面」です。ここで効くのはオンプレかどうかではなく、顧客との契約に何が書いてあるかです。「国外に出さない」なら東京リージョン、「第三者のクラウドに置かない」ならローカルLLM、というように、契約の文言で列が決まります。

ローカルLLMを社内で動かす場合の具体的な形は、「機密データを外に出さないローカルLLM「LFM2.5-8B-A1B」業務導入ガイド」に書きました。ローカルLLM以外にも、秘密計算でクラウドのAIを使う選択肢があります（「ローカルLLMだけがセキュアな選択肢？ 秘密計算×AIコーディング「Acompany セキュアコード」という第3の選択肢」）。

社内で言われたこと別、直す場所

情シスや法務から返ってくる言葉はだいたい決まっています。言われたことから、原因と直す場所を引けるようにしました。

言われたこと（そのままの言い方）原因直す場所
「無料のAI Studioに図面を入れないで」無料枠は入力を改善に使い、人が読むことがある請求先アカウントつきのCloudプロジェクトで有料のGemini APIにする。または会社のWorkspaceアカウントで使う
「個人のGoogleアカウントで業務に使わないで」Geminiアプリの個人利用は改善とレビューの対象。保存オフでも72時間残る会社のWorkspaceアカウントに切り替える
「海外で処理されるのは契約上困る」グローバルエンドポイントか、日本で処理できないモデルを使っているリージョン名つきのエンドポイント（us-central1なら us-central1-aiplatform.googleapis.com の形。東京は asia-northeast1）と、日本の列に印があるモデルに変える
「プロンプトが残らないことを示して」既定の暗黙キャッシュ（最大24時間）と、不正利用監視の記録があるzero data retentionのページの条件を1つずつ設定する。監視の記録の例外は営業担当に相談
「そもそもネットにつながないで」クラウドのGeminiは使えないローカルLLM。それでも足りなければGDC air-gappedを見積もる
「OllamaもクラウドにつながるのでNG」Ollamaのクラウドモデル・Web検索の機能が有効OLLAMA_NO_CLOUD=1 などでクラウド機能を止める（下の手順）

前提: 2026年10月23日の規約・ドキュメントの読み。リージョン名つきエンドポイントの形は zero data retention のページのコード例（us-central1）による。

やってはいけないこと

  • 無料枠で「試すだけ」と言って社内データを入れる。試しでも入力は改善に使われます（Gemini API Additional Terms の Unpaid Services）
  • 東京リージョンを選んだから国内処理だと思い込む。グローバルエンドポイントや、日本の列に印がないモデルでは保証されません
  • GDC connectedのプレビューで本番の業務を始める。プレビュー中は評価・テストだけで、商用・本番に使うことも、出力を第三者に見せることも規約で禁じられています
  • Ollamaを入れただけで「社外に出ない」と報告する。クラウドモデルを選べば外で処理されます。止める設定まで確かめます

Ollamaのクラウド機能を止めて確かめる

公式FAQでは、~/.ollama/server.json に次の1行を書くか、環境変数 OLLAMA_NO_CLOUD=1 を設定し、Ollamaを再起動すると、ローカルだけで動くモードになります。この記事では実機で試していません。

{ "disable_ollama_cloud": true }

Mac・Linuxで環境変数を使う場合は次のとおりです。Windowsは「システムの環境変数」に OLLAMA_NO_CLOUD を値 1 で追加し、Ollamaを再起動します。

OLLAMA_NO_CLOUD=1 ollama serve

確かめるのは2点です。Ollamaのログに Ollama cloud disabled: true と出ること、そして既定どおり 127.0.0.1:11434 だけで待ち受けていることです。別のPCから使わせたいときの安全な開け方は「Ollamaを別のPCから使う5つの方法、0.0.0.0は使わない」に、認証がない問題は「Ollama認証セキュリティ「31%問題」完全ガイド」にまとめました。

よくある質問

Q. Geminiのオンプレ版は、普通の会社でも買えますか？
GDC air-gappedは一般提供なので、営業経由で見積もりは取れます。ただし評価構成で月30万ドルから、本番は最小4ラックです（GDC FAQ、2026年10月23日確認）。ネット接続が禁止という条件がなければ、費用に見合う場面は少ないはずです。

Q. Geminiに入れたデータは学習に使われますか？
入口しだいです。Geminiアプリの個人利用とAI Studio・Gemini APIの無料枠は改善に使われます。有料のGemini API、WorkspaceのGemini、Agent Platformは使われません（2026年10月23日の各規約）。

Q. 東京リージョンなら、データは日本から出ませんか？
リージョン名つきのエンドポイントで、日本で処理できるモデルを使う場合だけです。2026年10月23日時点では Gemini 3.5 Flash、2.5 Flash（128k）、2.5 Pro（64k）の3つでした。

Q. オンプレでGeminiの代わりになるものはありますか？
社内のPCやサーバーで動かすローカルLLMです。性能はGeminiの最新モデルに届かないと考えておくのが無難なので、議事録の要約や社内文書の検索など、用途を絞って試すのが現実的です。

自分の会社に置き換える：導入前のチェックリスト

  • [ ] 扱うデータを「公開」「社外秘」「顧客から預かったもの」「ネット接続禁止の環境のもの」に分けたか
  • [ ] 顧客との契約に、国外持ち出し・第三者クラウドへの保存の禁止が書かれていないか確かめたか
  • [ ] 社員が無料枠や個人アカウントで業務データを入れていないか、使っている入口を棚卸ししたか
  • [ ] 有料のGemini APIなら、請求先アカウントが有効なCloudプロジェクトにつながっているか
  • [ ] 国内処理が条件なら、リージョン名つきのエンドポイントと、日本で処理できるモデルを選んだか（check_jp.pyを流し直したか）
  • [ ] 「データを残さない」が条件なら、キャッシュと監視の記録の扱いを確かめたか
  • [ ] ネット接続禁止の環境なら、まずローカルLLMで用途が足りるか試したか

現場から見た注意点

  • 「オンプレにしたい」という声の多くは、「無料のAIに入れたくない」の言い換えです。最初に入口（無料か有料か、個人か会社か）を確かめるだけで、話が片づくことがよくあります。
  • 顧客の図面は、自社の規程より顧客との契約が先に効きます。営業や品質保証が持っている契約書を確かめずに選ぶと、あとで全部やり直しになります。
  • 「最新モデルを国内で」は、出てすぐには通らない前提で計画します。今は3.6以降が日本の列に入っていません。

まとめ

Geminiをオンプレで動かすGDCは、ネット接続そのものが禁止の職場のための仕組みで、評価構成だけで月30万ドルからかかります。多くの会社の「機密を外に出したくない」は、無料枠と個人アカウントをやめて有料の入口に移すこと、国内処理が条件なら東京で処理できる3モデルを選ぶこと、社内に置くならローカルLLMで試すことで片づきます。未確認なのは、KDDIの国内提供が2027年にどんな価格と条件で出てくるかです。

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参考（一次ソース）

更新履歴

  • 2026-10-23: 初版。2025年9月のGDCの速報記事を、データの行き先と選び方の記事として書き直した

確認日: 2026-10-23

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