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従来のデータ主権（データソブリンティ）は企業に心地よい安心感を与えていましたが、AIはその安心感を根底から揺るがしてしまいました。現場で主権型AI戦略を構築するWojciech Holysz氏（N-ix）と、それを可能にするプラットフォームを設計するChristian Birkhold氏（KNIME）の両氏から、制御を取り戻す方法を学びます。

AIパイプラインが規制上の国境を越えてしまうリスクは現実のものです。それは今月、何の前触れもなく訪れました。米国政府の輸出管理指令により、あるAIプロバイダーが世界中のすべての非米国顧客に対して、一夜にして自社のモデルを無効化せざるを得なくなったのです。予告期間も移行計画も一切ありませんでした。

状況がこれほど急速に変化するような環境を想定して設計されていません。問題は、貴社のチームが「データがどこにあるか」を把握しているかどうかだけでなく、誰も予期しなかった規制の変更や地政学的な決定に、自社のAI戦略が耐えられるように構築されているかどうかです。

※本記事は、KNIME Data Summit Munich 2026で開催された、Wojciech Holysz氏（N-ix、クラウドユニット＆ソリューション責任者）とChristian Birkhold氏（KNIME、製品担当VP）による講演「AI時代におけるデータ主権」の内容をまとめたものです。

「現実には、リスクは金銭的な罰金よりも遥かに深刻です。本当のリスクは、顧客が自社のデータに関してあなたを信頼しなくなることです。また、法律によってデータが国境を越えられなくなることで、システムアーキテクチャが根本的に麻痺してしまうことです。最終的には、次なる規制の波を生き残れないAI戦略になってしまうことこそがリスクなのです」
―― Wojciech Holysz（N-ix、クラウドユニット＆ソリューション責任者）

リスクは2つの明確なカテゴリに分類されます。1つ目は「規制上のリスク」で、適切な法的根拠なしに個人データや機密データが国境を越えてしまうことです。2つ目は「戦略上のリスク」で、技術的には法律で禁止されていなくても、自社固有の運用データ（製造パラメータ、価格ロジック、プロセスのノウハウなど）**が自社の環境から完全に流出してしまうことです。

なお、これらのカテゴリは完全に切り離せるものではありません。エネルギーインフラや医薬品の分野、あるいは他のデータセットと結合された場合など、固有のデータであっても規制対象になるケースがあります。

AIがいかにして古いルールを壊したか

かつてデータ主権の管理は現実的なものでした。「3つの柱」が法務やコンプライアンスのチームに機能的な枠組みを提供しており、データは明確な統制のもとで意図的に移動されていました。

■ 従来のデータ主権における3つの柱：

• データ所在地（Residency）：データがどこに保管されているか
• 管轄権（Jurisdiction）：どこの法律が適用されるか
• アクセス制御（Access Control）：誰がそのデータに触れられるか

AIはこのような仕組みでは動きません。ワークフローが推論のためにLLM（大規模言語モデル）を呼び出すと、そのAPIコールはミリ秒単位で複数の管轄区域をルーティングされる可能性があります。データはベクトル化されてモデルのエンドポイントに送信され、評価されて戻ってきます。その旅路の中で、データは国境を越え、外国法が適用されるインフラに保存され、法務チームが一度も検証したことのないシステムによって処理されているかもしれないのです。そこに悪意があるわけではありません。これが現代のAIインフラの仕組みそのものだからです。

このリスクは個人データに限った話ではありません。企業固有の運用データも同じルートを辿り、同じサードパーティのインフラに着陸します。法的リスクは低いかもしれませんが、競合上のリスクは決して低くありません。

「『あなたのデータはいま、どこにありますか？』これこそが、すべての組織が今日自問しなければならない根本的な問いです。AIを分析スタックに組み込んだ瞬間、既存の主権管理では決して対処できない、新しいカテゴリのデータリスクがもたらされることになります」
―― Wojciech Holysz（N-ix、クラウドユニット＆ソリューション責任者）

今日、私たちはまったく新しい一連の質問を投げかけなければなりません：

• あなたのAIプロバイダーは、入力されたデータをログ記録、保存、または学習に使用していますか？
• もしLLMがEUの個人データで学習された場合、そのモデル自体が現在「個人データ」を構成することになるのでしょうか？
• 現在のAIパイプラインにおいて、国境を越えるすべてのホップ（データの中継地点）を一つ残らず追跡できますか？
• 分析ワークフローがLLMを呼び出すとき、そのプロンプトは正確にはどこへ向かっているのでしょうか？
• あなたのプラットフォームは、法律で規制されていなくても、固有の運用データが外部のモデルエンドポイントに到達することを防いでいますか？

問題は、企業のコンプライアンスの枠組みが、ほぼ確実にこうした現状に追いついていないという点です。

AIのライフサイクルにおいて、従来の主権管理が破綻する「3つの明確なポイント」が存在し、それぞれ異なる対応が求められます。

1. 学習（Training）：集約の問題
効果的なAIモデルを構築することは、通常、複数の管轄区域にまたがるデータをプールすることを意味します。しかし、複数の管轄区域からデータをプールすることは、処理の法的な根拠に曖昧さを生み出し、様々な法的疑問を生じさせます。たとえば、個人データで学習されたモデル自体は、GDPRのもとで個人データを構成するのでしょうか？

2. 推論（Inference）：隠れた転送
推論プロセスにおいては、サードパーティのAPIを介して機密データがリアルタイムで国境を越えてルーティングされます。AIによる拡張やスコアリングの呼び出しは、すべて潜在的な「クロスボーダー（国境を越える）データ転送」です。多くの組織は、コンプライアンス監査の段階になって初めてこれを発見しますが、その時点ですでに何千回もの転送が行われてしまっています。

3. オーケストレーション（Orchestration）：追跡可能性の問題
複数の中継（マルチホップ）を伴うAIパイプラインでは、特定のデータがどこへ行ったかを追跡することがほぼ不可能です。規制当局から「特定の顧客のデータがEU域内だけで処理されたこと」を証明するよう求められた際、その監査トレールを提示できるでしょうか？マルチホップのAIパイプラインを運用している大半の組織にとって、正直なところ、答えは「No」となるはずです。

AI時代においてデータ主権を確保する3つのルート

幸いなことに、データの主権確保とAI機能の活用は両立可能です。解決策は、各パイプラインのデータ分類と規制要件に合わせて、AIのワークロードを意図的にルーティングすることです。

ルート1：国境を越えさせない（No border crossing）
重要なアプローチ：データを完全に1つのリージョン内にとどまらせます。最も機密性の高いデータについては、ゲートウェイ、モデル、ストレージにいたるすべてのコンポーネントをリージョン内にとどめます。転送を行わないということは、データ転送に関する（法的な）アセスメントも、複雑な法的根拠も不要であり、クリーンな監査トレールが維持されることを意味します。

ルート2：先に匿名化し、その後はどこへでも（Anonymize first, then go anywhere）
重要なアプローチ：効果的で完璧な匿名化を施します。厳格に匿名化されたデータは、GDPRの適用範囲から完全に外れます。単なる「擬似匿名化（擬名化）」ではなく、真に匿名であると検証されれば、世界中のどのモデルエンドポイントにも送信可能になります。

ルート3：モデル学習に合成データを使用する（Use synthetic data for model training）
重要なアプローチ：合成データ（シンテティックデータ）は個人データではありません。合成データセットは、個人データを含めることなく、実際のデータの統計的特性を維持します。そのため、データ保護影響評価（DPIA）を必要とせず、グローバルに共有し、どこでもモデル学習に使用し、国際的なチーム間で配布することができます。

現在の分析プラットフォームに今すぐ問いかけるべき質問

現在のプラットフォームが主権型AIをサポートする機能を備えているかどうかを評価する際、以下の質問が最も重要になります：

• 私のデータはどこに留まるのか、そしてそれをどうやって証明するのか？
• 外国政府からのデータ開示要求に対して、どのような法的リスクがあるか？
• AIモデルへの呼び出しがどこにルーティングされるかを、どのように制御しているか？
• 稼働中のパイプラインにおける、すべてのクロスボーダーのデータ移動を示せるか？
• 契約が終了したとき、私のデータはどうなるのか？

それを実現するアーキテクチャ

これらの質問に対する答えは、「データ主権に対応したリモート実行モデル」と「ビジュアルアナリティクスプラットフォーム」の組み合わせにあります。

主権型の実行（Sovereign execution）：制御およびオーケストレーション層を中央管理されたクラウド環境に維持することで、データサイエンスや分析チームに統一された体験を提供する一方、実際のデータ処理自体は、オンプレミス、プライベートクラウド、または特定の地域限定のVPCなど、自社のインフラの「内部」で実行します。

機密データが自社環境の外へ出ることはありません。ワークフローの設計と管理は中央で行われ、実行はローカルで行われます。これにより、通常発生する主権のトレードオフを冒すことなく、管理されたプラットフォームの運用のメリットを享受できます。

直感的な監査可能性のためのビジュアルアナリティクス：データフローがワークフロー内で視覚的に表現されているため、データ保護オフィサーや規制当局は、各ステップでデータに何が起きたかを正確に追跡できます。隠されたAPIコールも、文書化されていないサービス依存関係も、ブラックボックスも存在しません。

「『私のデータはどこに留まるのか、そしてそれをどうやって証明するのか？』これは、私たちがSaaSを提供し始めてから、お客様から最も頻繁に寄せられた質問でした」
―― Christian Birkhold（KNIME、製品担当VP）

自社のAI戦略にとっての意味

規制環境が今後シンプルになることはありません。欧州AI法や、AIシステムに関するGDPRの進化するガイダンスは、欧州域内から要件を厳格化しています。その一方で、米国のCLOUD法は、米国当局に対し、欧州のクラウドを含む世界中のどこに保存されているデータであっても、米国に拠点を置くテクノロジー企業へアクセス開示を強制することを認めています。つまり、データが物理的にどこにあるかにかかわらず、外国政府のアクセスにさらされる可能性があることを意味します。

2026年1月、AWSは厳格なEUのデータ主権要件を満たすように設計された「欧州ソブリンクラウド（European Sovereign Cloud）」を正式に開始しました。これは、データを物理的に欧州内にとどめるというコンプライアンス要件には対処していますが、誰がそのアクセスを強制できるかという「管轄権」の問いには対処していません。

EUのデータ所在地というチェックボックスを満たすだけでよい組織にとってはこれで十分かもしれませんが、次の規制や大統領令を生き残る必要があるAI戦略を掲げる組織にとっては、十分とは言えません。

「私たちのインフラがその準備を怠っていれば、私たちは常に後手に回る（キャッチアップに追われる）ことになるでしょう」
―― Wojciech Holysz氏（N-ix）の講演「AI時代におけるデータ主権」より

幸いなことに、対応するためのインフラはすでに存在しています。

KNIMEによるデータ主権の確保・安全なAIインフラの構築に関するお問い合わせ

KNIMEの「Sovereign Execution（主権型実行）」アーキテクチャは、データを本来あるべき安全な自社環境内にとどめながら、大規模でコンプライアンスに準拠したAIデプロイを実現します。中央での統制とローカルでのデータ処理を分離し、すべてのデータパイプラインを視覚的に追跡・監査可能にします。米国CLOUD法や欧州AI法などのグローバルな規制に対応した、強固で安全なデータ活用基盤の構築についてのご相談、デモンストレーションのご要望など、お気軽にお問い合わせください。