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Google Cloud、Model GardenでOpenAIモデルを提供開始 統一請求とコミットメント消化に対応

Google Cloudは2026年10月21日、自社のModel Gardenプラットフォームを通じて法人顧客向けにGoogle Cloud OpenAIモデルの提供を開始したと発表しました。この拡張により、Google Cloudは200以上の自社・サードパーティ・オープンモデルとともに、主要な3つの独自大規模言語モデルをすべて提供する唯一のハイパースケールクラウドプロバイダーとなります。企業は直接自社のクラウド環境にこれらシステムを統合することで、個別のベンダー契約を結ぶことなく、既存のクラウド支出コミットメントを消費しながら最先端の人工知能モデルを導入できるようになります。

執筆:Mike Mozg5分で読めます

Google Cloud Model Gardenで利用可能なOpenAIモデル

法人顧客は、Google Cloud Model GardenとOpenAIのパートナーシップを通じて、OpenAIのGPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaにアクセスできます。Google Cloudは2026年10月21日にエンタープライズプラットフォームを拡張し、200以上の自社モデル、サードパーティモデル、オープンモデルと並んで、3大独自大規模言語モデルのすべてを提供する唯一のハイパースケールクラウドプロバイダーとなりました。

新しく利用可能になったOpenAIモデルは、多様なパフォーマンスおよびコスト要件に対応します:

  • GPT-6 Astra: コーディング、コンピュータ操作、専門的タスク、科学研究などの高度な作業向けに設計されています。
  • GPT-6.1 Sol: エージェント型コーディング、コンピュータ操作、専門的業務において、低コストでAstraに迫る性能を提供します。
  • GPT-6 Luna: 大規模な日常の企業業務向けに構築された、高速で費用対効果の高いモデルです。

これらのモデルは現在、一部の法人顧客向けにプライベートプレビューとして順次提供されています。開発者は本日よりAPIを介してこれらのモデルで構築を開始できるほか、ローカルのCodex CLIやDesktopワークフローをGeminiプラットフォームに直接接続して推論を実行できます。Google Cloudは、OpenAIモデルがGemini for businessおよびGoogle Antigravityでも間もなく利用可能になると発表しました。

開発者向けGPT-6 AstraのGoogle Cloud統合メカニズム

GPT-6 AstraのGoogle Cloudにおける提供は、直接的なAPIアクセスとワークフロー統合を備えた専用インフラストラクチャ上で機能します。開発者はアーキテクチャのロックインや個別のベンダー契約なしに、Model Garden内の数百の選択肢から自由な構築を行えます。

統合プラットフォームを使用することで、開発チームはパフォーマンス、レイテンシ、費用対効果に基づいて、あらゆるユースケースに最適なモデルを動的に選択および変更できます。技術チームは、ローカルのCodex CLIやDesktopワークフローをGeminiプラットフォームに直接接続して推論タスクを実行できます。さらにGoogle Cloudは、高セキュリティの開発環境を支援するため、Zero Data Retention(データ非保持)オプションおよびConfidential Compute機能が間もなく提供されると発表しました。

既存の支出コミットメントを活用するGoogle Cloud MarketplaceのOpenAI請求処理

Google Cloud MarketplaceのOpenAI請求システムを通じて、OpenAIモデルのすべての利用料は1枚のGoogle Cloudの請求書に直接反映されます。企業の購買チームは、個別のベンダー契約の交渉や単独の請求関係のセットアップを行うことなく、OpenAIモデルを導入できます。

OpenAIモデルのすべての利用料は、既存のクラウド支出コミットメントから差し引かれ、モデルプロバイダーをまたぐFlexible Savings Plansの対象となります。この統合された購買構造により、組織は単一の契約下でGemini、Claude、OpenAIモデルにかかるAIソフトウェア支出を管理できます。企業はGoogle Cloudの既存の課金インフラを通じて中央集権的な財務トラッキングを維持しながら、ソフトウェア予算を柔軟に配分できます。

サードパーティ製OpenAIモデルにおけるGoogle Cloudのデータプライバシー保護

Google Cloudは、厳格なデータ境界、隔離されたアクセス境界、すべてのサードパーティモデルにわたる一元化されたID管理を用いて顧客データを保護します。顧客のプロンプト、コンテキスト、出力結果は指定されたデータ境界内に完全に留まり、基盤モデルの学習に使用されることは一切ありません。

OpenAIモデルは専用のGoogle Cloudインフラストラクチャ上で動作し、Confidential Compute機能も間もなく導入される予定です。すべてのクエリは保護・隔離されたゲートウェイを経由するため、データ送信はGoogle Cloudの安全な環境内に厳格に維持されます。サードパーティのモデルプロバイダーが顧客のクラウド環境に不正アクセスすることはありません。すべてのエージェントおよびモデルとのやり取りは認証されたIDの下で機能し、IT管理者にエンドツーエンドの可視性、VPC Service Controlsによる保護、および統合監査ログを提供します。Zero Data Retention機能も近日中に提供開始予定です。

エンタープライズ向けソフトウェアプラットフォームへの影響

Boxのような企業向けソフトウェア会社にとって、Google CloudにOpenAIモデルが加わることは、エンタープライズのコンプライアンスを維持しながら企業コンテンツへの最先端AIの導入を単純化します。組織は異なった最先端モデルをテスト・導入するために、別個のインフラ構築や個別のベンダー協定、断片化されたセキュリティ監査を行う必要がなくなります。

この統合により、企業はコアアプリケーションのコードを変更することなく、機能、レイテンシ、コストに基づいて特定のタスクに適切なモデルをマッチングできます。BoxのAIプロダクト担当VPであるYashodha Bhavnani氏は、Google Cloud経由でOpenAIモデルを使用することで、Google Cloudのセキュリティおよびコンプライアンス機能を活かしながら最先端AIモデルへのアクセスを顧客に提供でき、ユーザーへのAI展開をより効率的に推進できると述べています。

Google CloudにおけるGPT-6とGeminiの選択肢がもたらすメリット

Google CloudでのGPT-6とGeminiの選択肢を比較することで、企業のITリーダーは特定の機能要件やGoogle Cloud上のOpenAIモデルの価格構造に基づいてモデルを選択できます。すべてのタスクを単一のモデルに依存するのではなく、Google Cloudの自社Geminiモデル、Claudeなどのサードパーティオプション、そしてOpenAIのGPT-6ラインナップの中から選択が可能です。

統合プラットフォームは、利用可能なすべてのモデルに対して一貫したガバナンス、アクセス制御、ID管理を提供します。このマルチモデルアプローチによりベンダーロックインを防ぎ、多様なエンタープライズワークロード全体で運用コストを最適化できます。

質問と回答

企業はGoogle Cloud上でどのようにOpenAIモデルにアクセスできますか?

企業はGoogle Cloud Model Gardenを通じてOpenAIモデルにアクセスできます。現在、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaが一部の顧客向けにプライベートプレビューとして順次展開されています。開発者はGoogle Cloud APIを使用して構築を行うか、ローカルのCodex CLIやDesktopワークフローをGeminiプラットフォームに直接接続できます。さらに、OpenAIモデルはGemini for businessおよびGoogle Antigravity内でも間もなく利用可能になります。

既存のGoogle CloudのコミットメントをOpenAIモデルの購入に使用できますか?

はい、Google Cloud Marketplace経由で導入されたOpenAIモデルの使用量は、既存のクラウドコミットメントおよびFlexible Savings Plansにカウントされます。すべての支出は単一のGoogle Cloudの請求書に統合されるため、組織は個別のベンダー契約や別個の支払構造を用意することなくサードパーティモデルを導入できます。

Google Cloud Model GardenではどのOpenAIモデルが利用できますか?

Google Cloud Model Gardenでは、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaが提供されています。GPT-6 Astraは複雑なコーディング、コンピュータ操作、専門的タスク、科学研究向けに設計されています。GPT-6.1 Solはエージェント型コーディングや専門的業務向けに低コストでAstraに近い性能を提供します。GPT-6 Lunaは、大規模な日常の企業業務向けに構築された高速で費用対効果の高いモデルです。

MOZGIIの視点

私たちならこう作ります

私たちなら、複数のモデルプロバイダーにまたがるリクエスト配信を管理するための統合モデルルーターを構築するでしょう。このシステムには、APIゲートウェイ、中央ID管理者、推論ロガー、および自動プロンプトアナライザーが必要となるでしょう。ルーティングエンジンは、GPT-6 AstraやGPT-6 Lunaといったモデルの中から選択する前に、受信したリクエストのレイテンシー、トークン予算、タスクの複雑さを評価するでしょう。プラットフォーム管理者は、あらかじめ設定されたクラウド支出制限内にリクエストを収めるため、ロールベースのアクセスルールとコスト上限を定義するでしょう。

主な障害ポイントは、予期せぬAPI更新時やモデルインフラ間の過渡的なネットワークレイテンシーが発生した際、ゲートウェイの境界部分で生じるでしょう。特定プロバイダーのAPIが遅延した場合、フォールバックロジックが直ちにトラフィックを同等のモデルに再ルーティングし、アプリケーションのタイムアウトを防ぐでしょう。注視すべき唯一の指標は、すべてのモデル階層における完了タスクあたりの平均推論コストとなるでしょう。

次に、私たちが取り組むなら、標準化されたタスクスイートで日次評価を実行する自動モデルベンチマークパイプラインを構築するでしょう。この評価エンジンは、コーディング、文書要約、推論のベンチマークで各モデルをテストするでしょう。得られた精度スコアはルーティングルールを自動的に更新し、目標とする品質しきい値を満たす最も低コストなモデルにトラフィックが流れるようにするでしょう。

出典

この記事の事実の出典です。

  1. 01Google Cloud brings OpenAI models to customers | Google Cloud Blogcloud.google.com

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