GeminiとGoogle Workspaceで実現するセキュアでコンプライアンスに準拠した生成AIデプロイ【Google Cloud Next ’25 レポート】

こんにちは、KIYONOエンジニアの田代です。

生成AIは大きな可能性を秘めていますが、企業が導入する際にはセキュリティとコンプライアンスへの配慮が不可欠です。

Google Cloud Next ’25のセッション「Gemini と Google Workspaceで実現するセキュアでコンプライアンスに準拠した生成 AIデプロイ」では、この課題に対する Google のソリューションが紹介されました。

本レポートでは、このセッションの内容を要約し、GeminiとGoogle Workspaceを活用した安全な生成AI導入戦略について解説します

生成AI導入における課題

生成AI の導入は、企業にとって新たなリスクをもたらします。機密データの漏洩、不適切なコンテンツの生成、バイアスの増幅など、様々な問題が発生する可能性があります。

また、AI モデルの透明性や説明責任の確保も重要な課題です。

Google は、Gemini と Google Workspaceを組み合わせることで、セキュアでコンプライアンスに準拠した生成 AI デプロイを実現します。以下の機能が提供されます。

データセキュリティ:
Gemini は、Google Cloudの堅牢なセキュリティ基盤上で動作し、データの暗号化やアクセス制御など、高度なセキュリティ対策を提供します。
コンプライアンス:
Google Workspace は、様々な業界標準や規制に準拠しており、生成 AI の利用においてもコンプライアンスを確保できます。
透明性と説明責任:
Google は、AI モデルの透明性と説明責任を重視しており、モデルの動作原理や学習データに関する情報を提供しています。
柔軟なデプロイオプション:
Gemini は、クラウド、オンプレミス、エッジなど、様々な環境にデプロイできます。

Gemini と Google Workspace の連携により、以下のようなシナリオが実現可能です。

Google はプライバシー by Design を重視しており、Gemini は以下の原則に基づいて設計されています。

承認されていない生成 AI ツールの利用 (Shadow AI / BYO AI) は、セキュリティリスクやコンプライアンスリスクを高めます。

Google Workspace は、以下の機能でこれらのリスクを軽減します。

データアクセス制御:
アクセス権限のないユーザーが機密データにアクセスすることを防ぎます。
共有制御:
機密データの外部への共有を制限します。
AI 分類:
機密データを自動的に検出し、適切なラベルを付与します。DLP(Data Loss Prevention)と統合され、より強力な保護を提供します。