企業はもはや、AIエージェントが有用な仕事を行えるかどうかを問う段階を過ぎています。現在より差し迫った問題は、それらのエージェントの発言や行動をチームが支持できるかどうかです。エージェントが、財務部門が実際に承認した収益の定義に基づいて質問に答えているかが問われます。セキュリティ部門が実行前にリスクのあるツール呼び出しを確認できるか、また、四半期予測に影響が出る前に予算制限によって暴走するエージェントを停止できるかが重要です。
ガバナンスとコンテキストが最初からエージェントに組み込まれていない場合、シャドーAIやAI支出の暴走のリスクは言うまでもなく、新しいエージェントが追加されるたびに矛盾した回答や不正なエージェントが発生する可能性が高まります。
本日のExpedition 2026において、Snowflakeは以下の方法でプラットフォームの各レイヤーに信頼を構築する機能と強化を発表します。
ガバナンスが適用されたビジネスの共通理解の作成
Snowflakeのコントロールプレーンをすべてのエージェントのアクション、接続、支出に拡張
設計段階からオープンで相互運用可能なデータファウンデーションへのこれらの機能の組み込み
ガバナンスが適用されたビジネスの共通理解の構築
ダッシュボードが純収益の1つの数値を報告し、アナリストが別の数値を報告し、AIエージェントが3つ目の数値を返すことがあります。すべてのチームが異なる方法で「純収益」を計算し、どのバージョンが公式であるかの記録がない場合、完全にガバナンスが適用されたエージェントであっても、誰も同意しない回答を返す可能性があります。
Business Ontology（まもなくパブリックプレビュー）は、Snowflake Horizon Contextに新たに追加された機能です。これにより、組織は特定のデータ構造に依存することなく、コアビジネスコンセプトの意味を記録するためのガバナンスが適用された単一の場所を利用できます。Business Ontologyは、コンテキストガバナンスに対する統合アプローチの一部でもあります。Snowflake Cortex Sense（まもなくパブリックプレビュー）がデータ全体のコンテキストを見つけ、Business Ontologyがそれを信頼できるものにし、Snowflake Semantic Viewsがそれをガバナンスが適用された一貫性のあるメトリクスに変換します。
Cortex Senseにより、Snowflake内の既存のコンテキストからBusiness Ontologyをブートストラップでき、アナリストにコンセプトの定義やチーム間での関連性を示す出発点を提供します。作成されると、コンセプトを所有する担当者がその定義を承認できます。ビジネスコンテキストが進化するにつれて、Cortex Senseは定義を提案できますが、それを公式にするプロセスは人間の所有者が制御します。
また、Business Ontologyのために用語集をゼロから再構築する必要もありません。サードパーティのカタログやスプレッドシートで定義を管理している組織は、SnowflakeのコーディングエージェントであるSnowflake CoCoを使用した単一のセッションで、ガイド付き用語集インポートを使用してそれらを移行できます。インポートにより、ドメイン、候補となる用語、関係、リンクされたデータアセットが抽出され、それぞれがドラフトとしてマークされ、所有者がスチュワード承認ワークフローを通じて承認できるようになります。
承認された各定義は、チームやドメイン全体のセマンティックビュー、テーブル、ビューに接続されるため、財務、営業、サポートのエージェントはすべて同じ意味に基づいて機能します。リージョンによって異なる定義がなされるメトリクスなど、違いが意図的な場合、Business Ontologyは各バージョンを承認された定義として保持し、適用される場所と時間のラベルを付けます。一方、Semantic Viewsは質問が来たときに承認されたロジックを実行します。
ガバナンスが適用されたコンテキストを一貫して最新の状態に保つだけでなく、Cortex Senseはそのコンテキストをエージェントのインタラクション自体にも取り込むため、エージェントは起動した瞬間から役立ちます。Cortex Senseが承認された定義と矛盾するものを推論した場合、エージェントは承認された定義を使用し、Cortex Senseはその経験から学習します。
Horizon Context は、データエステート全体のコンテキストを収集、強化、アクティブ化することで、Business Ontologyの接続された基盤を作成します。その標準コネクタは、Tableau、Power BI、dbt、SQL Server、PostgreSQLなどのソースからスキーマ、クエリログ、ダッシュボード定義、使用状況シグナルを収集します。Horizon Contextは、エンドツーエンドのリネージ、タグ、AI生成の説明、人気度シグナルを使用して、そのメタデータを強化します。
すべてのエージェントアクションのガバナンス、監視、最適化
多くの場合、すべての企業機能にわたるチームは、ITやセキュリティ部門が追跡できるよりも早く、エージェントをモデル、MCPサーバー、エンタープライズシステムに接続しています。そのため、リーダーは迅速にスケーリングして潜在的なセキュリティ、コンプライアンス、コストのリスクを受け入れるか、セキュリティとコストの機能が追いつくまで展開を遅らせるかの選択を迫られます。
Snowflakeを使用すれば、ガバナンスが適用されたデータ、エージェントのセキュリティ機能、AIコスト制御、エージェントのオブザーバビリティ機能がすべて1つのシステムに接続されるため、リーダーはそのような選択をする必要はありません。
Cortex AI Gatewayを使用してSnowflakeのコントロールプレーンをすべてのエージェントに導入
Cortex AI Gateway（パブリックプレビュー）は、エージェントがモデルや操作対象のデータにアクセスするための、一元化されガバナンスが適用されたエントリポイントです。サポートされているクラウド、フレームワーク、AIプロバイダー全体のエージェント接続に一貫したポリシーセットを適用します。データが存在する場所からガバナンスを適用するため、すべてのエージェントは組織の既存のIDおよびアクセス制御と、適用される新しい制御を継承します。チームは、エージェント用に2つ目の認証情報セットを作成して管理する必要がなくなります。
ガバナンスが出発点であり、新しいSnowflake Cortex Sandboxes（プライベートプレビュー）は、ガバナンスが適用された自律型エージェントのアクションを可能にするというSnowflakeの取り組みを示しています。Cortex Sandboxesは、エージェントが実行するコードに対する制御を提供します。エージェントを実行するユーザーの権限を維持および遵守しながら、Snowflake内のエンタープライズデータとともにカスタムコードを実行するためのセキュアでプライベートなスペースをエージェントに提供します。Snowflakeからデータを移動する必要はなく、スペースは数秒で起動し、完了すると自動的にシャットダウンするため、追加のメンテナンスを回避し、偶発的な露出のリスクを軽減します。
Snowflakeはまた、AIワークフロー全体でガバナンスを強化し続けています。Cortex AI Gateway Tools（パブリックプレビュー）を通じたMCPガバナンスにより、エージェントのツール呼び出しはエンドユーザーのIDで認証され、実行前にポリシーと照合されます。システムは、エージェントが機密システムに到達する前に、未承認のAPI呼び出し、不正なアクション、コンプライアンス違反をブロックできます。Cortex AI Guardrails（パブリックプレビュー）は、サードパーティのエージェントを含む、Cortex AI Gatewayを介してルーティングされるすべてのエージェントに対して、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、および新しい攻撃に対するアカウント全体のランタイム保護を追加します。
見えないものは管理できないため、次は可視性です。Observability（一般提供）は、すべてのモデル呼び出し、ツール呼び出し、推論ステップ、およびガードレールの決定を、お客様自身のSnowflakeアカウント内のガバナンスが適用されたテーブルにキャプチャします。これらのトレースは標準SQLでクエリでき、ビジネスの残りのデータと結合できます。Agent Trace Intelligence（プライベートプレビュー）はその結合を使用して、ループで資金を浪費しているエージェント、失敗し続けるツール、および完了した各タスクの実際のコストを見つけます。
コストは全体像の最後の部分です。Cost Governance機能（一般提供）は、AI支出をチーム、部門、エージェント、またはアプリケーションに帰属させ、ほぼリアルタイムでハードリミットを適用することで、マネージャーが予算を超える前に暴走するエージェントを特定して停止するのに役立ちます。Dynamic Model Routing（プライベートプレビュー）は、コスト、精度、レイテンシーに基づいて各リクエストを組織が承認したモデルと照合し、最も高価なモデルからルーチンワークを排除します。内部テストでは、Dynamic Model Routingは同じ品質でフロンティアモデルのみのパスと比較して最大3倍のトークン効率を実現しました。
Observe by Snowflakeを使用してエージェントとアプリケーションにリアルタイムのオブザーバビリティを導入
Cortex AI Gatewayはエージェントにガバナンスが適用されたエントリポイントを提供しますが、本番環境でAIを確実に実行するには、エージェントの動作や、その背後にあるアプリケーションとインフラストラクチャのパフォーマンスを理解することも必要です。Observe by Snowflakeは、これらのシステムを統合されたAI駆動のオブザーバビリティプラットフォームにまとめ、エンジニアリングチームが障害を調査し、エージェントの品質を向上させ、コストを最適化するのを支援します。
ObserveはSnowpipe Streaming（プライベートプレビュー）上でインジェストパイプラインを再構築し、ログ、メトリクス、トレースをSnowflakeテーブルに直接書き込むことで、インシデントに対応するエンジニアが最新のデータを確認できるようにしました。Snowflake Data Share into Observe （プライベートプレビュー）は、お客様が自身のSnowflakeアカウントにすでに保存しているデータをゼロコピーのObserveデータセットに変換するため、データを2回インジェストまたは保存する必要はありません。SlackのO11y Agent（プライベートプレビュー）を使用すると、チームは新しい問題への最初の対応を自動化し、チームのSlackチャネルで根本原因分析を確認できます。
独自のエージェントやLLMアプリケーションを構築するチーム向けに、Agent Observability（プライベートプレビュー）はパフォーマンス、エラー、トークン使用量、コストを追跡します。また、トレース、セッション、会話全体での検索とデバッグをサポートし、本番トラフィックに対してオンラインのLLM-as-judge評価を実行します。テレメトリはOpenTelemetryを通じて収集され、完全なエージェントコンテキストを手頃な価格で維持するために構築されたアーキテクチャ上のApache Iceberg™テーブルに保持されるため、チームはエージェントの動作をSnowflake上のビジネスデータに接続し、エージェントの価値を評価できます。
オープンなレイクハウス全体へのガバナンスの拡張
ほとんどの企業は複数のデータプラットフォームを持っています。複数のカタログ、リージョン、クラウドにわたって複数のエンジンを実行しています。各サイロにおいて、エージェントは複数の一貫性のないデータコピー、ガバナンスポリシー、ビジネスコンテキストレイヤーにわたって推論する必要があります。その結果、エージェントがアクセスすべきではないデータに基づいて、信頼するのが難しい回答が生成されます。
Snowflakeは、より良い方法があると考えています。Business OntologyとCortex AI Gatewayを支えているのは、Snowflakeの設計段階からオープンなアーキテクチャです。これは、ストレージ用のApache Iceberg、ガバナンス用のApache Polaris™、セマンティクス用のApache Ossie（インキュベーション中）など、オープンソースコミュニティに基づいています。これらが連携することで、プラットフォーム全体ですべてのデータを接続し、エージェント主導の企業を強化するためのユニバーサルなガバナンスとコンテキストを備えた、オープンで相互運用可能なデータファウンデーションを構築するメカニズムを提供します。
Apache Polaris上に構築されたHorizonカタログは、ロックインのないユニバーサルカタログを提供することで、マルチカタログおよびマルチエンジンアーキテクチャの簡素化に役立ちます。1つのガバナンスポリシーセットを定義し、外部テーブルへの外部エンジンアクセス（一般提供）を使用して、カタログに関係なく、移行なしで、Iceberg RESTカタログ互換エンジンに適用します。
セキュリティの適用は方程式の半分にすぎません。すべてのエンジンのインタラクションを監査する必要もあります。そのため、Horizonカタログがユニバーサルガバナンスレイヤーとして機能している場合、監査履歴はSnowflakeと外部エンジンの両方のインタラクションをログに記録するようになりました。これには、Snowflakeマネージドおよび外部マネージドのIcebergテーブルとのインタラクションが含まれます。セキュリティおよびプラットフォームチームは、個別のオブザーバビリティインフラストラクチャを構築することなく、1か所からアクセスを調査し、導入を追跡し、統合を検証できます。
チーム内のサイロは課題の一部にすぎません。お客様やパートナーがデータへのアクセスを必要とする場合はどうなるでしょうか。ここでSnowflake AIおよびデータシェアリングの出番となり、データプロデューサーはコンシューマーとプロダクトを迅速かつ簡単に共有できるようになります。現在、Apache Polaris（一般提供）を活用したオープンデータシェアリングをサポートしており、Iceberg REST互換エンジンとデータを共有する機能が解放されます。
Snowflakeはまた、AIおよびデータシェアリングの他の2つの機能強化をプライベートプレビューとして提供します。レプリケーションなしのクロスクラウド共有により、事前のレプリケーションやストレージコストなしでリージョン全体でプロバイダーのリスティングを利用できるようになり、コンシューマーはIcebergテーブルでのリモートクエリを使用してデータにアクセスできます。データシェアリングのスキーマドリフト検出とコピー権限は、プロデューサーとコンシューマーが共有を中断する可能性のあるスキーマまたは権限の変更を特定するのに役立ち、ビューが変更されたときにコピー権限を保持します。
チームおよびアカウント全体でのAI支出と管理の管理
AI支出の超過、またはその脅威は、経営陣がクレジットや金額をより注意深く監視していることを意味します。同時に、アカウントとパフォーマンスの管理は、AIのROIを実現するための重要な要素です。
新しいFinOpsのアップデートにより、企業はアカウント全体でより多くのコストガバナンス制御と柔軟性を得ることができます。管理者は、ユーザーごとのクォータを適用し、ユーザーごとの週次制限を設定し、Cortex AI Gatewayの使用量にクォータを適用できます（すべて一般提供）。組織レベルの予算のサポート（一般提供）により、タグを使用して複数のアカウント全体で金額またはクレジットの支出目標を設定できます。タグベースのコスト異常検知（一般提供）は、潜在的な急増に関するインサイトを提供し、アカウントごとに最大50のカスタム支出コホートをサポートし、日次アラートとサンドボックスモードを備えています。
AIの導入が進むにつれて、企業が実行するSnowflakeアカウントの数も増加します。10以上のアカウントを実行している企業では、管理者は組織全体の変更をロールアウトするために、各アカウントにログインするか、カスタムスクリプトを記述する必要があることがよくあります。
Snowflakeは、Snowflake Organizationsによってその状況を変えようとしています。これにより、GlobalOrgAdminsは1つのSnowsightインターフェイスを使用して、組織のユーザーとユーザーグループの管理、サードパーティのドメインルールとテナントタイプの設定、および違反の監視を行うことができます。また、トラストセンタースキャナーパッケージをすべてのアカウントに一度にプッシュして、更新を合理化することもできます（パブリックプレビュー）。新しいクロスアカウントの組織使用状況ビュー（一般提供）（アカウントおよびサービス別の組織全体のAI支出を含む）は、ガバナンスを測定可能かつ監査可能にするのに役立ち、管理者は組織の健全性に関するインサイトを優先した統合ビューを取得できます。
パフォーマンスチューニングもゼロメンテナンスに近づいています。Optima Clusteringの自動キー選択機能（一般提供）により、Snowflakeはクラスタリングを自律化します。管理者が手動でクラスタリングキーを選択する代わりに、Snowflakeは過去のクエリパターンとテーブルアクセスに基づいてキーを選択し、パターンが変化すると自動的に更新するようになりました。Optimaは、ワークロードのヒートマップに従って実際にクエリされているテーブルの部分を再クラスタリングし、インジェストに関連付けられた価値ベースの請求により、コストが急増する可能性を減らします。需要の変化に応じてコンピュートを調整するSnowflakeアダプティブコンピュートの機能と組み合わせることで、企業全体のパフォーマンスメンテナンスを合理化するのに役立ちます。
ビジネスが支持できるエージェントの構築
ユーザーがエージェントを信頼するためには、エージェントが承認されたビジネス上の意味に基づいて機能し、ポリシーの範囲内で行動し、責任者から見える状態を保ち、合意された制限内で支出する必要があります。Snowflakeは、ガバナンスが適用されたビジネスコンテキスト、エージェントのセキュリティ、およびコスト制御を1つのシステムに接続することでこれを可能にし、そのガバナンスとコンテキストをオープンなデータファウンデーション全体に拡張します。この統合された相互運用可能なアプローチにより、企業は自信を持ってより多くのエージェントを展開し、継続的に改善し、AI投資からより多くの価値を引き出すことができます。
snowflake.com/en/blog/expedition-26/でSnowflake Expeditionのその他の発表をご覧になるか、snowflake.com/en/expedition/でバーチャルイベントにご参加ください。
将来の見通しに関する記述：この記事には、将来の製品提供に関するものを含む将来予想に関する記述が含まれている場合があり、製品提供を提供することを約束するものではありません。実際の結果および提供内容は異なる場合があります。詳細については、最新の四半期報告書（10-Q）をご覧ください。
よくある質問
Business Ontologyとは？
Business Ontologyは、Snowflake Horizon Contextのガバナンスレイヤーであり、まもなくパブリックプレビューになります。ビジネス用語の公式な意味、承認者、およびそれらを計算するデータアセットを記録します。承認された定義は、Semantic Views、テーブル、ビューにバインドされ、Snowflake CoCoおよびSnowflake CoWorkに提供されるため、AIエージェントは信頼できる定義から回答できます。
Cortex AI Gatewayの機能とは？
Cortex AI Gatewayは、SnowflakeのコントロールプレーンをサードパーティのAIエージェントに拡張します。実行前にMCPツール呼び出しをポリシーと照合し、サーバー側のオブザーバビリティプレーンにモデル呼び出しと推論ステップを記録し、AI支出を帰属させ、ほぼリアルタイムでハードな予算制限を適用します。また、各リクエストを最も効率的なモデルにルーティングします。
SnowflakeによるAIエージェントのコスト制御の支援
Snowflakeは、いくつかのレベルでAIエージェントのコストを制御するのに役立ちます。Cortex AI Gatewayは支出をチーム、エージェント、アプリケーションに帰属させ、ほぼリアルタイムの制限を適用します。一方、Dynamic Model Routingを使用すると、コスト、精度、レイテンシーに基づいてリクエストに最適なモデルを選択できます。組織レベルの予算、ユーザーごとのクォータ、およびタグベースの異常検知により、すべてのアカウントにコストガバナンスが拡張されます。
他のカタログで管理されているApache Icebergテーブルに対するSnowflakeのガバナンス
はい、引き続きデータアナリストの存在は不可欠です。Apache Polaris上に構築されたHorizonカタログは、Horizon Iceberg RESTカタログを通じて外部マネージドのIcebergテーブルにアクセスし、移行なしでインプレースでガバナンスを適用できます。現在一般提供されているオープンデータシェアリングは、ガバナンスが適用されたデータを任意のIceberg RESTカタログクライアントに配信します。
Observe by SnowflakeによるAIエージェントのオブザーバビリティのサポート
プライベートプレビュー中のAgent Observabilityは、OpenTelemetryを通じてエージェントのテレメトリを収集し、パフォーマンス、エラー、トークン使用量、コストを追跡します。トレース、セッション、会話全体でのデバッグをサポートし、本番トラフィックに対してLLM-as-judge評価を実行します。テレメトリはApache Icebergテーブルに保持されるため、チームはエージェントの動作をビジネスデータと関連付けることができます。
