Snowflake、企業におけるAIエージェントの本格運用を支援　信頼できるビジネスコンテキストと統合的なガバナンス機能を提供

※本報道資料は米国スノーフレイク社が11月3日に発表した内容の抄訳です。

Snowflake Horizon カタログの一部であるSnowflake Business Ontologyにより、承認された正確で正式なビジネス定義に基づくAI応答を実現。一貫性と根拠を備え、意思決定や迅速なアクションにつながる回答を提供

Snowflake Horizon カタログの「Cortex AI Gateway」が、すべてのAIエージェントを共通の制御機能で一元管理。AIの接続を安全に統制し、利用状況の可視化とコストの最適化を実現

• 共通の正式な定義を参照：Snowflakeのビジネスオントロジー（※6）により、企業全体のデータ環境で用いられるビジネス用語の定義を、ガバナンスの効いた単一の基盤で一元管理。AIエージェントには承認済みの正確な定義のみを提供

• すべてのAIエージェントを一元管理：Cortex AI Gatewayは、Snowflakeの高度なセキュリティとガバナンス能力をすべてのエージェントへ拡大適用。用途に適したモデルの選定・活用を促し、AI利用に伴うコストの管理を支援

• 先進企業での導入実績：GleanやKargoなどの企業がCortex AI Gatewayを活用し、社内AIエージェントの安全な統制を実現しています。またdentsuやMerkleをはじめとする企業では、Snowflake Business Ontologyの導入により、事業部門が承認した公式な定義に基づいたエージェント運用を推進

2026年11月4日 - AIデータクラウドのリーディングカンパニーであるSnowflake合同会社（所在地：東京都中央区、社長執行役員：浮田 竜路、以下Snowflake）は、米国時間11月3日に開催されたイベント「Snowflake Expedition 2026」にて、ビジネスコンテキスト、セキュリティ、ガバナンスを各種AIエージェントの基盤として組み込む新機能を発表しました。Snowflakeは、設計段階から高い相互運用性を備えており、マルチクラウドや異種カタログを横断して企業全体のデータ環境をシームレスに統合します。これにより、AIエージェントやアナリティクスに不可欠な共通のガバナンス管理体制とコンテキストを提供します。今回、Snowflake Horizon カタログ内でガバナンスが適用されたビジネスコンテキストを管理する「Horizon Context」に新たな機能を追加し、自律型AIエージェントに対してもこの高度なガバナンスとコンテキストを適用可能にしました。

新機能「Snowflake Business Ontology（※3）」は、主要なビジネス定義に対する共通認識に基づいてエージェントを稼働させ、信頼性の高い回答を可能にします。一方「Cortex AI Gateway（※1）」は、エージェントによるモデルアクセスやツールの呼び出し、各種業務システムでのアクション実行を一元的に統制します。これにより、データがどのクラウド、カタログ、エンジンに存在していても、単一のデータコピーに対して単一のポリシーが適用され、すべての意思決定と操作の安全性が確保され、完全に監査可能になります。

多くの企業において信頼できるAIエージェントの構築が難航している要因は、モデル自身の性能限界ではなく、企業内における「ビジネスコンテキストの分断」にあります。Snowflakeの支援のもとMIT Technology Reviewが実施した調査によると、経営幹部の55%が「AIエージェントから得られるインサイトの品質が低い原因は、ビジネスコンテキストの不足にある」と回答しました。次いで「データの分断やアクセスの難易度の高さ」を挙げた回答が45%に達しています。

さらに、エージェントが企業全体に普及し、様々なモデル、MCPサーバー、社内システムと連携するにつれ、IT・セキュリティ部門の管理能力を超えるスピードでその数が増加しています。企業は、不正確な回答やセキュリティ脆弱性、コストの急増といったリスクを受け入れてAI活用を急ぐか、あるいはガバナンスを重視して導入スピードを減速させるかという過酷な二者択一を迫られています。

Snowflakeはこのトレードオフを解消し、適切な制御を維持しながらビジネス現場でのAI活用を力強く加速できるよう支援します。全社データに基づく共通のビジネスコンテキスト、実行時に機能するガードレール、そしてマルチクラウドにまたがる統一ポリシーにより、セキュリティとエージェントの展開スピードのどちらかを犠牲にする必要はありません。「エージェンティック・エンタープライズ」の実現に必要なのは、単なるデータへのアクセスではありません。確実に統制されたデータ、適切にコントロールされたエージェント、そしてビジネス現場で信頼できる正確な回答です。

Snowflakeの製品担当エグゼクティブバイスプレジデントであるChristian Kleinermanは、次のように述べています。

「何十年もの間、ガバナンスは組織に対し、正確性、セキュリティ、コンプライアンスを確保した上で意思決定を行うための確信を与えてきました。エージェント時代においても、ガバナンスの役割は変わりません。ガバナンスは信頼を醸成し、AIの導入を加速させます。成功を収める企業は、単にエージェントを最も多く保有している企業ではありません。成功するのは、エージェントがビジネスが何を意味しているかを正確に理解し、適切なデータにアクセスし、定められたガバナンスやガードレールを遵守し、エージェントによる行動の説明責任を果たせる企業です。Snowflake Horizon カタログにSnowflake Business OntologyとCortex AI Gatewayが加わることで、コンテキストとガバナンスは後付けの対策ではなく、すべてのAIエージェントにおける揺るぎない基盤となります」

Snowflake Business Ontologyで、ガバナンスの効いたビジネスコンテキストに基づくAIの推論を実現

同じ質問に対して、ダッシュボード、アナリスト、AIエージェントがそれぞれ異なる回答を返せば、どの数値を信頼すべきか分からなくなります。社内会議で使う数値であっても、規制当局に提出する数値であっても、すべてのビジネス定義には、正式な定義と、その定義に責任を持つ担当者が必要です。Snowflakeの相互運用可能なアーキテクチャにより、Snowflake Business Ontologyで正式な定義を一度設定すれば、Snowflakeの内外にある企業のデータ全体に適用できます。

dentsuのデータプロダクトエンジニアリング責任者、Joe Tobey氏は、次のように述べています。

「データ製品の価値は、世帯所得の区分であれB2Bの企業属性セグメントであれ、各属性の意味について全員が合意しているかどうかにかかっています。エージェントがデータの照会手段となるにつれ、そうした定義は静的なデータディクショナリの中に留めておくことはできなくなります。ビジネスオントロジーは、すべての定義に責任ある所有者を割り当て、それを実装するデータと結びつけ、すべてのエージェントが返す回答として機能させます。製品の早期導入者として、これがあるからこそ、私たちは自信を持ってエージェントをデータの最前線に配置できるのです」

AIエージェントが信頼性の高い回答を返すには、3種類のコンテキストが必要です。ビジネス用語の正式な意味、その計算方法、そして明文化されていない業務上の知識です。ビジネスオントロジーが正式な意味を管理し、セマンティックビューが計算を担い、Cortex Sense（※3）が未定義の知識を推論します。この統合されたフレームワークにより、企業全体のあらゆるエージェント、アプリケーション、および人に対して、単一かつ信頼性の高いビジネスコンテキストが確立されます。

Snowflakeは、Snowflake Horizon カタログ内のガバナンスが適用されたビジネスコンテキストを管理する「Horizon Context」の最新機能としてSnowflake Business Ontologyを導入します。これにより、チームは「純収益」などの主要な概念に関する正式な定義を承認し、それらを基となるテーブルやビューに直接関連付けることが可能となり、あらゆるツールにおいて定義が一貫して維持されるようになります。

この新機能は、Horizon Contextがデータ資産全体にわたってインテリジェンスを収集、充実化、活用する仕組みを基盤としています。標準で搭載されたコネクタは、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、および利用状況のシグナルを収集します。Horizon Context は、このメタデータにエンドツーエンドのデータリネージ、自動タグ、AI による説明、人気度シグナル、および Apache Ossie（インキュベーション中）のオープンスタンダードであるセマンティックビューを追加して充実させ、Snowflake Business Ontologyが管理する基盤となるグラフを構築します。

データチーム向けのコーディングエージェント「Snowflake CoCo」と、ナレッジワーカー向けのパーソナルAIエージェント「Snowflake CoWork」は、こうした承認済みのビジネス概念を、応答の根拠として活用します。Cortex Senseを基盤として、エージェントはこの管理されたコンテキストとリアルタイムの利用シグナルを統合し、人間によって承認されたオントロジーの定義が、競合する推論よりも常に優先されるように設計されています。

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企業は、CoCoのガイドに沿った1回のセッションで、それらをSnowflakeに移行できます。CoCoは、業務領域、用語の候補、関係性、関連するデータ資産を抽出し、担当者が承認できるよう、すべてをドラフトとして登録します。その後、チームはビジネスの変化に合わせて定義とデータの対応関係を一元管理できます。これにより、人とAIエージェントは、アプリケーションごとにコンテキストを作り直すことなく、再利用可能でガバナンスの効いたコンテキストを活用できます。すべての変更が記録されるため、監査担当者から「第2四半期の純売上高はどのように定義され、誰が承認したのか」と問われた際にも、記録を参照するだけで回答できます。

dentsuのグローバル・エンジニアリング責任者、Morten Lileng氏は、次のように述べています。

Cortex AI Gatewayで、すべてのエージェントに共通の制御を適用

Cortex AI Gatewayは、組織内のエージェントを統制する、ガバナンスの効いた入り口となります。Snowflake Horizon カタログの一部として、クラウド、フレームワーク、AIプロバイダーを横断し、エージェントの接続に共通のポリシーを適用します。

エージェントは、MCPサーバーを通じて企業データに対するアクションを実行します。Cortex AI Gatewayは、それらの呼び出しに、企業のアクセスポリシー、認証、権限を適用します。エージェントは、人間のユーザーにすでに設定されている制御機能をそのまま継承するため、別の操作セットを作成・管理する負担を削減できます。

ガバナンスは、インシデントが起きてからではなく、エージェントを本番環境に導入する前に整備する必要があります。統制されていない接続や想定外の請求が1件あるだけでも、AI活用の取り組み全体が中断されかねません。Cortex AI Gatewayにより、企業は以下を実現できます。

• インフラ管理なしで、エージェントのコードを確実に実行： Cortex Sandboxes（※4）は、Snowflake内の企業データのすぐ近くでカスタムコードを実行できる、安全でプライベートな環境をエージェントに提供します。エージェントを実行するユーザーの権限が、そのまま自動的に適用されます。Cortex AI Gatewayが、エージェントの呼び出せるモデルやツールを制御する一方、Cortex Sandboxesは、実際に実行されるコードを制御します。環境は数秒で起動し、処理完了後に自動で終了するため、サーバーの管理は不要です。企業は、認証情報を露出させたり、データをSnowflakeの外に移動したりすることなく、自律型エージェントのワークフローを制御できます。

• エージェントの権限逸脱や内部からの不正利用を、インシデントになる前に検知： Cortex AI GatewayのAgent Abuse Detection（※4）は、個々のプロンプトではなく、エージェントの一連の実行過程全体を分析します。これにより、権限を逸脱した動作や、従業員がエージェントを使って承認手続きを回避したり、機密データを持ち出したりする行為を検知します。効率的なスクリーニングとコンテキストを踏まえた推論を組み合わせる2段階の仕組みにより、セキュリティチームに、過剰なアラートではなく、根拠を説明できる検知結果を提供します。また、SnowflakeはOpenAIのPrivate Safety Processing（PSP）（英語）（※5）において、技術設計パートナーとして協力しました。PSPは、プライバシーを保護した形でOpenAIから提供される安全性に関する情報を用いて、危険なエージェント活動の検知・分析を補強し、その有効性を高めます。

• 自社で管理する記録を蓄積し、より深いインサイトを獲得： オブザーバビリティ（可観測性）機能1は、エージェントが呼び出したモデル、使用したツール、行った意思決定など、すべての活動を、ベンダー側ではなく、顧客自身のSnowflakeアカウントに記録します。Agent Trace Intelligence（※4）により、チームはエージェントの実行記録と自社のビジネスデータを組み合わせてクエリを実行できます。これにより、処理のループでコストを浪費しているエージェント、正常に動作していないツール、完了したタスクごとの実際のコストを把握できます。

• 既存の保護機能を継承： Cortex Inference（※1）は、最先端モデルからオープンソースモデルまで、幅広く拡充を続けるモデル群の推論をSnowflakeのインフラ上で実行します。チームは、モデルの提供元との個別契約や専用インフラを用意することなく、タスクに適したモデルを利用できます。Cortex AI Guardrails（※2）は、サードパーティ製を含め、ゲートウェイを経由するすべてのエージェントに、アカウント全体で共通の実行時保護を適用し、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、新たな攻撃手法に対応します。

• エージェントごとのコストを把握し、上限を設定： Cost governance（※1） （コストガバナンス機能）は、AI関連の支出をユーザー、チーム、部門、エージェント、アプリケーションごとに把握できるようにし、設定した上限を強制的に適用します。これにより、制御を失ったエージェントを、予算を超過する前に停止できます。Dynamic Model Routing（※4）は、コスト、精度、レイテンシーに基づき、各リクエストを組織が承認したモデルに振り分けます。定型業務で最も高額なモデルを使用することを避け、コストを適正化します。

• すべてのツール呼び出しを、実行前に検証： Cortex AI Gateway Tools（※2）によるMCPガバナンスは、クラウド、SaaS、プライベートVPCを横断するすべてのエージェントのツール呼び出しを認証し、きめ細かな認可ポリシーに照らして検証します。エージェントが自律的に実行する場合も、ユーザーに代わって実行する場合も、呼び出し元のID情報を引き継ぎ、ツール呼び出しの監査に必要な記録を残します。権限のない操作、未承認のAPI呼び出し、コンプライアンス違反を、エージェントが機密性の高いシステムにアクセスする前にブロックします。

GleanやKargoなどの企業は、Cortex AI Gatewayを活用し、セキュリティ、コンプライアンス、支出の管理を維持しながら、企業全体にAIエージェントの活用を拡大しています。Uniphoreをはじめとするパートナー各社は、共同顧客向けに、自らがオーケストレーションを行うエージェントに対して、Cortex AI Gatewayの制御機能を拡張しています。

Gleanの最高製品責任者（CPO）、Emrecan Dogan氏は、次のように述べています。

Kargoのデータ・AI担当バイスプレジデント、Andy Owens氏は、次のように述べています。

Uniphoreの最高製品・技術責任者、Frank Petterson氏は、次のように述べています。

これらの新機能により、Snowflakeは、企業がAIエージェントに求める水準をさらに引き上げます。多くの企業は、複数のプラットフォーム、クラウド、環境にまたがってデータを運用しています。Snowflakeは、設計段階から相互運用性を備え、そのデータ環境全体をつなぐことで、エージェントやアナリティクスに必要な共通のガバナンス能力とコンテキストを提供します。エージェントが参照するデータは、クラウド、カタログ、エンジンのどこに存在していても統制されます。回答の根拠となる定義は、ビジネス部門が既に承認したものであり、すべてのアクションは記録され、説明可能になります。これこそが、AIエージェントを試験導入から、企業の業務を支える存在へと進化させるものであり、エージェンティック・エンタープライズの基盤です。

詳細情報

• 信頼できるAIエージェントに向けて、ビジネス上の意味の共有、アクションの統制、支出の管理を実現するSnowflakeの新機能については、ブログ記事をご覧ください。

• Snowflake Business Ontologyの詳細については、ブログ記事をご覧ください。

• Cortex AI Gatewayの新機能については、ブログ記事をご覧ください。

• MIT Technology ReviewとSnowflakeによる調査レポート「Raising the quality of insights in agentic analytics」の全文は、こちら（英語）をご覧ください。

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