Snowflake、Black Hat 2026でCortex AI Gatewayと高度なAIセキュリティを発表

The Linux Foundationの2026 State of Tech Talent Reportによると、AIセキュリティに対する懸念は2024年の17%から2026年には48%へと急増しています。組織の97%がAIの導入に取り組んでいる一方で、57%がセキュリティとリスク管理において深刻な能力不足に直面していることを考慮すると、これは重大な変化です。データアクセス、システム実行、データ移動を単一のプロファイルに統合することで、自律型エージェントはエンタープライズのアタックサーフェスを劇的に拡大させています。アプリケーション層の場当たり的な修正やレガシーな監視ツールでは、もはや十分ではありません。エンタープライズAIを安全にスケールさせるには、データプレーンおよびコントロールプレーンにセキュリティを直接組み込む必要があります。

Black Hat 2026において、Snowflakeはその基盤を提供し、Cortex AI Gatewayおよび本番環境に対応したAIセキュリティの主要な進化を発表します。

エージェントの相互運用性レイヤー：Cortex AI GatewayによるSnowflakeガバナンスの拡張

自律型エージェントの急速な台頭に伴い、各チームはMCPなどの標準規格を迅速に活用し、LLMをデータベース、内部ツール、SaaS環境に接続しています。しかし、分散型の導入は管理されないスプロール化、分断されたユーザーエクスペリエンス、深刻なセキュリティ上の責任を生み出し、未検証のサーバー、ツールのハイジャック、データの引き出しに対して組織を脆弱にします。エンタープライズがモデル、ツール、プラットフォーム全体で自律型エージェントをスケールさせるにつれて、アクセスの断片化、エージェントの動作に対する可視性の欠如、AIコストの制御不能という困難な問題に直面しています。 

ツール呼び出しレベルでアイデンティティ、ポリシー、監査を適用する集中型MCPゲートウェイであるNatomaをSnowflakeエコシステムに統合することで、Cortex AI Gatewayは信頼できるすべてのエージェントアクティビティの接続レイヤーとなります。これにより、エンタープライズはガバナンスの効いた新しいレベルのエージェント相互運用性を実現すると同時に、AIの消費コストに対する可視性と制御を得ることができます。

Cortex AI Gatewayは、ファーストパーティツール（Snowflake CoCoやCoWorkなど）とサードパーティエコシステム（Amazon Bedrock、Azure AI Foundry、ChatGPT、Claude Code、Cursor、カスタムLangChainまたはLlamaIndexアプリなど）の両方のAIエージェントが、モデル、データ、MCPサーバー、エンタープライズツールにアクセスする方法をガバナンスします。エンタープライズは、集中型ゲートウェイを介してTools by Cortex AI GatewayでMCPツールの使用をガバナンスでき、誰がアクションをリクエストしたか、どのような権限を持っているか、アクションが許可されているかについての制御と可視性をチームに提供します。

AIゲートウェイのロードマップにおける最初のマイルストーンとして、Cortex AI Gatewayは、エンタープライズエージェントのツールアクセス、セキュリティ、ガバナンスを統合するために必要なコアインフラストラクチャを提供します。これにより、Snowflakeの厳格なデータガバナンスフレームワークがエージェントのトラフィックに拡張されます。 

Cortex AI Gatewayは、エンタープライズがエージェントを安全にスケールさせるために必要な3つの要素を提供します。

制御：単一のエンドポイントからモデルおよびツールへのアクセスを許可、制限、監査する新しいエージェントタイプごとに手動で構成する代わりに、チームはきめ細かい認可によって権限を集中管理できます。

• 幅広いモデルカタログ（プライベートプレビュー）：GPT、Gemini、Claude、Grok、Mistral、GLMなど、必要なモデルを一元化して自社の地域で実行し、データが留まるべきリージョン内に維持できるようにする
• アクセスガバナンスとスプロール制御（プライベートプレビュー）：これにより、管理者が多数の新しいエージェントタイプに対して手動で接続を構成する必要性が軽減されます。代わりに、チームは単一のエンドポイントからツールへのアクセスを許可、制限、監査できます
• すべてのエージェント接続のガバナンス（プライベートプレビュー）：100以上のMCPサーバー（BYOおよびVPC接続を含む）にわたる合理化されたアクセスおよびデータポリシー、認証、きめ細かい認可と権限、シャドーAIとMCPの自動検出と監視を体験する

可視性：エージェントのアクション（どのツールが呼び出されたか、どのシステムにアクセスしたか、どのような順序で、誰によって実行されたか）はリアルタイムでキャプチャされます。監査証跡により、セキュリティおよびコンプライアンスチームは各エージェントを個別に計装することなく、必要な証拠を取得できます

• オブザーバビリティとトレース（プライベートプレビュー）：エージェントのツール呼び出しをリアルタイムで安全にキャプチャし、使用状況の追跡、トラブルシューティング、フォレンジックに必要な包括的な監査証跡を提供する 
• エージェントアクションの監査可能性（プライベートプレビュー）：どのシステムにどのようなシーケンスでアクセスしたかを含む、エージェントアクションのエンドツーエンドの記録にアクセスする

コストとパフォーマンス：コスト、レイテンシー、機能、その他の要件に基づいて、リクエストを適切なモデルに自動的にルーティングします。コストが制御不能になる前に、チーム、エージェント、またはワークロードごとに支出制限を適用します

• AIコスト制御（プライベートプレビュー）：チーム、エージェント、またはワークロードごとのAI消費の統合ビューを取得し、予算のガードレールを管理および適用し、品質を犠牲にすることなく、より単純なタスクを安価なモデルにルーティングする
• インテリジェントなモデルルーティング（プライベートプレビュー）：コスト、レイテンシー、機能、データレジデンシーの要件に基づいてエージェントのリクエストを適切なモデルに自動的にルーティングし、エンタープライズが過剰な支払いをしたり、プロンプト管理を含め機密データを誤ったリージョンに送信したりすることなく、より優れた出力を得られるようにする

AIセキュリティスタック：本番環境グレードへの移行

新しいAI MCPゲートウェイ機能を補完するものとして、一連のネイティブでエンタープライズグレードのセキュリティ機能を一般提供（GA）およびパブリックプレビューへと移行します。これらの多層防御機能により、本番環境においてAIワークロードとデータが保護された状態を維持できます。

エージェントのアイデンティティとセッションの保護

• Agent Identity（GA）：セキュリティおよびガバナンスチームは、エージェントのアクティビティに対する可視性を高めることができます。チームは、エージェントがセッションに参加している場合にのみ適用されるデータアクセスポリシーを適用できます。これにより、エージェントが特権ユーザーの代わりに実行される場合でも、機密データを保護し続けることができます。また、監査目的で、Account Usageビューに専用のエージェントアイデンティティ追跡機能を追加しました。

• サードパーティのAgent Identity：Snowflakeは、1Password、Aembit、Cyera、Linx Security、Okta、SailPoint、Saviyntなどの主要なセキュリティイノベーターとの統合を通じて、これらの堅牢なアイデンティティフレームワークをサードパーティのエージェントにも拡張しています。これにより、Snowflakeネイティブのエージェントに適用するのと同じガバナンスポリシーを、外部のAIツールにも拡張できるようになります。

• Restricted Session Scope（近日GA）：Restricted Session Scopeは、エージェントセッションが実行できることをタスクに必要な範囲のみに制限します。そのため、ユーザーのロールが通常はより多くの権限を許可している場合でも、読み取り専用の分析は読み取り専用のまま維持されます。

   

• コンテキスト対応アクセスポリシー（プライベートプレビュー）：新しいコンテキスト対応アクセスポリシーは、ゼロトラストのSnowflake制御です。これにより、セキュリティ管理者は、アイデンティティ、ネットワーク、クライアントのコンテキストを1つの式で統合して評価する単一のポリシーを作成できます。
   

プロアクティブなAIセキュリティ態勢管理

ネイティブAIセキュリティ態勢管理（GA）：複雑なAIワークロードにおける継続的な構成リスクの管理が、Snowflakeトラストセンターに統合されました。セキュリティ運用チームは、AI特有のリスクをプロアクティブにスキャンし、新たに出現するグローバルな規制に対するコンプライアンス態勢を評価し、プログラムによる修復を展開して構成ミスをロックダウンするための包括的なダッシュボードを利用できます。

ゼロトラストのデータ引き出し制御

• 高度なデータ引き出し防止：Snowflakeは、トラストセンターを通じてデータ引き出し防止（DXP）パッケージのプレビュー版の提供を開始しました。組織は、リアルタイムのテレメトリと厳格なデータ移動ポリシー（GA）を組み合わせることで、不正なデータフローがエコシステムから流出する前に検出し、遮断することができます。プラットフォームは、以下をプロアクティブにフラグ付けしてブロックできます。

  • AIエージェントによってトリガーされる機密データの取得

  • 内部または外部ステージへの不正なデータルーティング

  • ユーザーインターフェイスを介した大量のデータダウンロード

• クライアント側CoCo CLI VMサンドボックス（プライベートプレビュー）：認証情報、ローカルストレージ、ネットワークがクライアント側のAIワークロードにさらされるリスクを最小限に抑えながら、AIを活用した開発ワークフローを実行します。仮想マシン（VM）サンドボックスは、各CoCoセッションをホストオペレーティングシステムから隔離された個別のLinuxカーネルに隔離します。これにより、開発者は包括的なCoCoエクスペリエンスを得ることができ、セキュリティおよびコンプライアンスチームは必要な隔離を確保できます。管理者による強制、またはセルフマネージドの制御として利用可能であり、現在はmacOSで提供されています。

マルチパーティのレジリエンシー制御

マルチパーティ承認（MPA）によるランサムウェア保護がGAとなり、最も機密性の高いアーキテクチャから単一障害点が排除されます。破壊的なシステム変更を進める前に2つ以上の承認が必要になります。そのため、最上位の管理者認証情報が乗っ取られた場合でも、ランサムウェアの攻撃者が一方的にデータを消去したり構成を変更したりすることはできず、恐喝に対するエンタープライズのレジリエンス向上に役立ちます。

次世代のエンタープライズイノベーションの保護

エージェント型エンタープライズの保護は、信頼から始まります。エージェントがシステム全体で安全に推論し行動できるようにするには、コアとなるデータおよびAIインフラストラクチャにセキュリティを組み込む必要があります。そのため、Snowflakeは、データの保護、モデルの保護、エージェントのガバナンスというワークフロー全体に対応しています。セキュリティ制御をエンタープライズデータおよびコンテキストと直接並行して配置することで、組織は妥協することなくイノベーションを起こすことができます。チームは、プロトタイプから本番環境へと自信を持って移行し、AIエージェントを本来あるべき場所、つまりセキュアなエンタープライズの内部に展開できます。

Black Hat USA 2026のSnowflakeブース：Snowflakeブース（#8206）にお越しいただき、Cortex AI Gateway、AI Agent Identity制御、およびSnowflakeトラストセンターに直接組み込まれた自動脅威スキャナーのデモンストレーションをご体験ください。詳細にご興味がある場合は、当社の製品チームメンバーに直接ご相談いただくことも可能です。

AIトランスフォーメーションのジャーニーを開始するには、Snowflakeをお試しください。 

エージェント型エンタープライズをセキュアにする方法については、こちらをご覧ください。

将来の見通しに関する記述：本コンテンツには、当社の将来の製品提供に関するものを含め、将来予想に関する記述が含まれていますが、いかなる製品の提供をお約束するものでもありません。実際の結果や提供内容は異なる場合があり、既知および未知のリスクや不確実性の影響を受けます。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。