データ所在地

お客様が選択したロケーションに保存されたデータは、そのお客様のリクエストによって呼び出される Agent Platform エンドポイントとは関係なく、そのロケーションに保存されたままになります。

データの保存場所と処理場所

Gemini Enterprise Agent Platform では、データの保存場所（「保存時」）と実際のモデル計算（「ML 処理」）が行われる場所を明確に把握できます。

1. 保存データ（ストレージ）

Agent Platform にデータ（カスタムモデルの重みやメタデータなど）を保存すると、選択した特定の Google Cloud ロケーションに物理的に保存されたままになります。この常駐は、モデルの呼び出しに使用するエンドポイントに関係なく維持されます。

2. ML 処理（使用中）

ML 処理は、モデルの重みを生成（チューニングとトレーニング）するか、モデル推論のためにモデルをデータに適用するようにデータを処理する方法です。この処理の地理的位置は、選択したエンドポイントによって決まります。

  • 管轄区域のマルチリージョン エンドポイント: 管轄区域のエンドポイントを使用すると、ML 処理はその特定の地理的リージョン（米国や欧州連合など）内にとどまります。

    • 運用効率（統合容量）: マルチリージョン エンドポイントにより、リージョン リソースのサイロが解消されます。個々のリージョン（us-central1 や us-east4 など）に対して個別のプロビジョンド スループット割り当てを購入して管理する代わりに、管轄区域全体（米国など）をカバーする単一のプロビジョンド スループット コミットメントをデプロイできます。

    • コンプライアンスの有効化: マルチリージョン エンドポイントは、厳格な規制フレームワークを満たすために必要な使用中のデータの分離制御を提供します。マルチリージョン エンドポイントは、米国国防総省（DoD）のインパクト レベル 5（IL5）または国際武器取引規則（ITAR）の要件に準拠するための基盤となる技術機能ですが、コンプライアンスを完全に達成するには、より広範な顧客管理のアーキテクチャ、ID、アクセス制御も必要です。

  • ロケーション エンドポイント: これらのエンドポイント（us-central1、europe-west1 など）により、ML 処理がそのリージョンに関連付けられたより広範なマルチリージョンまたは国の管轄区域内にとどまることが保証されます（たとえば、us-central1 へのリクエストは米国内で処理されます）。

    ヨーロッパの地域では、国内でのローカル処理はモデルタイプによって異なります（たとえば、特定のモデルはフランスまたはドイツでローカル処理される場合がありますが、他のモデルは EU のマルチリージョン境界内で処理されます）。各モデルとロケーションの正確な ML 処理コミットメントについては、次のセクションをご覧ください。

    • コンプライアンスの調整: ロケーション エンドポイントは、標準的なエンタープライズ データ ガバナンスと主権の要件（GDPR や HIPAA など）を満たしますが、DoD IL5 や ITAR などの特殊な政府機関の分離フレームワークを必要とするワークロードは、より広範な準拠アーキテクチャの一部として、管轄区域のエンドポイントにデプロイする必要があります。

  • グローバル エンドポイント: グローバル エンドポイントは、特定の地理的リージョンに制限されることなく、グローバルにデータをルーティングして処理します。これらのエンドポイント（https://aiplatform.googleapis.com など）は、ホスト名でリージョンを指定しません。TLS セッションをクライアントにできるだけ近い場所で終了することで、可用性を最大化し、レイテンシを最小限に抑えるように設計されていますが、リージョン分離やデータ所在地は保証されません。

サポートされているモデル

このセクションの表では、次のモデル カテゴリのモデルごとに、ML 処理のリージョン サポートについて説明します。

Google モデル

データ所在地をサポートする機能については、サポートされている機能をご覧ください。

モデル 米国（マルチリージョン） EU（マルチリージョン） ブラジル（southamerica-east1） カナダ（northamerica-northeast1） フランス（europe-west9） ドイツ（europe-west3） オランダ（europe-west4） イギリス（europe-west2） オーストラリア（australia-southeast1） インド（asia-south1） 日本（asia-northeast1） シンガポール（asia-southeast1） 韓国（asia-northeast3）
Gemini 3.5 Flash-Lite（gemini-3.5-flash-lite）
Gemini 3.5 Flash（gemini-3.5-flash）
Gemini 3.1 Flash-Lite（gemini-3.1-flash-lite）
Gemini 2.5 Flash Live API ネイティブ音声（gemini-live-2.5-flash-native-audio）
Gemini 2.5 Flash、128k（gemini-2.5-flash）
Gemini 2.5 Flash、1M（gemini-2.5-flash）
Gemini 2.5 Flash Image（gemini-2.5-flash-image）
Gemini 2.5 Flash-Lite（gemini-2.5-flash-lite）
Gemini 2.5 Pro、1M（gemini-2.5-pro）
Gemini 2.5 Pro、64k（gemini-2.5-pro）
Gemini 2.5 Flash のチューニング（gemini-2.5-flash）
Gemini 2.5 Flash-Lite のチューニング（gemini-2.5-flash-lite）
Gemini 2.5 Pro のチューニング（gemini-2.5-pro）
Gemini エンベディング（gemini-embedding-001）
Gemini Embedding 2（gemini-embedding-2）
Chirp 2: 文字起こし（chirp_2）
Chirp 3: 文字起こし（chirp_3）
Chirp 3: HD 音声
Chirp 3: インスタント カスタム音声
マルチモーダル エンベディング
テキストのエンベディング（text-embedding-004）
テキストのエンベディング（text-embedding-005）
テキストのエンベディング（text-multilingual-embedding-002）

Google Cloud パートナー モデルのサポート

モデル 米国（マルチリージョン） EU（マルチリージョン） ベルギー（europe-west1） オランダ（europe-west4） シンガポール（asia-southeast1） 台湾（asia-east1） グローバル
Google Cloud 上の Anthropic Claude Sonnet 5
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 5
Google Cloud 上の Anthropic の Claude Fable 5
Google Cloud 上の Anthropic Claude Haiku 4.5
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4.1
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4.5
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4.8
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4.7
Google Cloud 上の Anthropic Claude Opus 4.6
Google Cloud 上の Anthropic Claude Sonnet 4
Google Cloud 上の Anthropic Claude Sonnet 4.5
Google Cloud の Anthropic Claude Sonnet 4.6
Google Cloud 上の Anthropic Claude 3.5 Haiku（非推奨）
Google Cloud 上の Anthropic Claude 3 Haiku（非推奨）
Google Cloud 上の Anthropic Claude 3.7 Sonnet（非推奨）
Codestral（24.05）
Codestral 2
Mistral Large（24.07）
Mistral Medium 3
Mistral OCR（25.05）
Mistral Small 3.1（25.03）

Google Cloud オープンモデルのサポート

モデル 米国（マルチリージョン） EU（マルチリージョン） シンガポール（asia-southeast1） グローバル
DeepSeek-OCR
DeepSeek R1（0528）
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.2
Gemma 4 26B A4B IT
GLM 4.7
GLM 5
gpt-oss 120B
gpt-oss 20B
Kimi K2 思考モード
Llama 3.3 70B（プレビュー）
Llama 4 Maverick 17B-128E（プレビュー）
Llama 4 Scout 17B-16E（プレビュー）
MiniMax M2
Multilingual E5 Large
Multilingual E5 Small
Qwen3 235B
Qwen3 Coder
Qwen3-Next-80B Instruct
Qwen3-Next-80B Thinking

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