7月に、Snowflakeは、AIコストの管理、エンタープライズコンテキストに基づくAIのグラウンディング、すでに業務が行われている場所への信頼できるAIの導入という3つのアイデアを中心に、信頼性を維持しながらエンタープライズAIを拡張するCoCoの機能について紹介しました。
本日、この基盤をさらに発展させ、ガバナンス機能を拡張します。AIコスト管理のためのユーザーごとの割り当てが一般提供される一方で、ガバナンスの範囲を支出からアクセス、動作、ツールへと拡張する3つの新機能（まもなく一般提供）も導入します。これにより、組織はAIのコストだけでなく、AIのアクセス範囲、動作、連携できる外部システムについても境界を定義できるようになります。
これらの制御により、プラットフォームチームとセキュリティチームは、エンタープライズAIへのアクセスに対する明確なソリューションを得ることができます。管理者は、組織全体にCoCoを広く展開するために十分な可視性と制御を獲得し、開発者は、それらのガードレールを自動的に継承するエージェントを利用できます。その結果、ガバナンスをバックグラウンドで維持しながら、業務を前進させることができます。
コストガバナンス：ユーザーごとの割り当てが一般提供開始
ユーザーごとの割り当ては、現在、以下のすべてのCoCo環境で一般提供されています。対象となるのは、SnowsightのCoCo、CoCo CLI、CoCo Desktopです。
管理者がユーザーごとに日次および月次のAIクレジット制限を設定すると、Snowflakeがそれを自動的に適用します。ユーザーが制限に達すると、カスタムコード、ストアドプロシージャ、手動での介入を必要とせずに、アクセスがブロックされます。アクセスは、次のサイクルの境界でリセットされます。
日次および月次の制限は、それぞれ独立して評価されます。データエンジニアがCoCoに一連のレガシーストアドプロシージャの反復的なリファクタリングを依頼し、正しい出力を得るために何十ものプロンプトを実行したとしても、月末の請求書に予期せぬ項目として表示されることはなくなります。日次制限は、設定したしきい値で利用を上限に抑え、次のサイクルまで以降のリクエストをブロックします。
利用状況は、SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGEを通じて引き続きクエリ可能であり、ユーザー、モデル、トークンタイプごとのリクエスト単位の詳細を確認できます。また、CoCoに直接「今月最もクレジットを消費しているユーザーは誰ですか？」と質問し、基盤となるデータが添付された回答を得ることもできます。
セッション開始前に適用される3つのガバナンスレイヤー
コストは1つの側面にすぎません。今回のリリースでは、エージェントがアクセスして実行できる内容を管理する3つの追加の制御（すべてまもなく一般提供1）を導入します。
図 1：3つのガバナンスレイヤー：クエリレベル、チームレベル、組織レベル
MDM、（まもなく一般提供）は、構成時に組織全体のポリシーをすべてのCoCoインストール環境にプッシュします。管理者は、ユーザーが接続を許可されるModel Context Protocol（MCP）サーバー、ユーザーが利用できるモデル、および承認が必要なツールアクションを定義します。開発者がSnowsight、CoCo CLI、CoCo DesktopのいずれでCoCoを起動しても、ポリシーは一貫して適用され、ユーザーは適用された設定からオプトアウトすることはできません。
エージェントプロファイルは、チームまたはロールごとのデフォルト（デフォルトのモデル、プレインストールされたスキル、ツールへのアクセス）を定義します。データエンジニアリングチームと財務アナリティクスチームは、どちらのチームも自身で設定を行うことなく、異なるCoCo設定を実行できます。管理者がプロファイルを一度設定すると、ロールベースのアクセス制御（RBAC）によってそれが適用されます。
制限付きセッションスコープ（RSS）（まもなく一般提供）は、セッションで適切なロールがアクティブになるまで、エージェントが実行できるSQLを制限します。エージェントは、ユーザーの認証情報が許可するすべての事項について暗黙的に信頼されることがなくなるため、これは影響範囲に関する課題に直接対処する制御となります。
これらはそれぞれ異なるスコープで動作し、事後に監視されるのではなく、セッションが開始される前に適用されます。
Cortex AI Gatewayを通じたガバナンス対応のMCPおよびツールアクセス
MCPサーバーへのアクセスは、エージェントのコンテキストをSnowflakeの外部へと拡張し、エージェントをチームがすでに使用している以下のようなシステムに接続する方法の1つです。これには、Jira、Slack、Google Workspace、内部API、その他多数のシステムが含まれます。
CoCoは現在、Snowflakeが買収したNatomaのテクノロジーに基づいて構築された一元化されたMCPゲートウェイであるTools by Cortex AI Gateway（まもなくPuPr）を通じてMCPサーバーに接続します。
図 2：Tools by Cortex AI Gateway
ガバナンスポリシーはHorizonカタログで定義され、ツール呼び出しレベルで適用されます。これにより、管理者はこれまで存在しなかった以下の4つの制御を利用できるようになります。
- サーバーレベルの許可リスト登録：管理者は、組織全体で利用可能なMCPサーバーを選択します。無効化されたサーバーは、エンドユーザーには表示されません。
- ツールレベルのポリシー：サーバー全体を無効にすることなく、個別のツールを無効にすることができます。そのため、たとえばSalesforceの読み取りツールは利用可能なままにして、削除ツールは無効にするといったことが可能です。
- レート制限：ツール呼び出しに対するサーバーごとの上限により、設定を誤ったエージェントが、レート制限のある外部APIを飽和状態にすることを防ぎます。
- 包括的な監査証跡：ツールの呼び出しでは、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たか、アクションが許可されたか、そして結果がどうであったかが記録されます。
ユーザーが独自のMCPサーバーを設定できないようにするマネージド設定と組み合わせることで、エージェントが行う外部ツールの呼び出しは事前に承認され、事後に監査可能になります。
管理者にもたらすメリット
これらの変更により、管理者はセキュリティレビューに対応するAIアクセスポリシーを作成できるようになります。
これらの制御が導入される前は、チームは多くの場合、CoCoの利用を限定されたグループ、サンドボックススキーマ、または手動の承認プロセスに制限する必要がありました。生産性の向上は明らかでしたが、リスクの測定は困難でした。
割り当てにより、個人の支出に上限を設け、それを強制することが可能になります。マネージド設定により、あらゆる場面でポリシーの一貫性が保たれます。RSSにより、エージェントのデータ到達範囲が明確になります。そして、Cortex AI Gatewayにより、外部ツールへのアクセスが承認およびログ記録されるようになります。これらはそれぞれ、セキュリティレビュー担当者が尋ねる可能性のある特定の質問に対応しており、それらの質問に対して具体的な回答が得られるようになります。
開発者にもたらすメリット
ガバナンスは摩擦を生むように聞こえるかもしれませんが、その目的はより多くの開発者にアクセスを提供することです。
プラットフォームチームが本番環境へのアクセスを承認できないため、多くの開発者はサンドボックスで作業しています。適切な制御により承認が容易になり、開発者はより自由に構築できるようになります。
また、これらの機能が開発者の日々の作業を増やすこともありません。エージェントプロファイルはロールごとに適用されるため、開発者がセッションを開始した時点で、適切なモデルとスキルがすでに読み込まれています。ガバナンスが適用されたMCP接続は、管理者が有効にすると自動的にクライアントに表示されます。開発者はサーバーのURLを探したりJSON設定ファイルを編集したりする代わりに、サービスごとに1回認証するだけで済みます。通常、ガバナンスレイヤーは目に見えません。ユーザーが何らかの問題を引き起こす可能性のある操作を行おうとした場合にのみ、表面化します。
使用を開始する
CoCo Desktopをダウンロードするか、Snowsightインターフェイスで直接CoCoを開いてご利用ください。
ユーザーごとの割り当ては、現在アカウントでご利用いただけます。最初の制限を設定するには、Snowflakeドキュメントの「CoCoのコスト制御」をご覧ください。組織全体でのポリシーの適用については、「マネージド設定」をご覧ください。
プラットフォーム全体でツール呼び出しのガバナンスがどのように機能するかについて詳しくは、「Snowflake Launches Cortex AI Gateway and Advanced AI Security at Black Hat 2026」をお読みください。
1 本コンテンツには、将来の製品提供に関するものを含む、将来の見通しに関する記述が含まれていますが、これらは製品の提供を確約するものではありません。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。
