Snowflake、社内用語の食い違いを防ぎAIの暴走やコスト急増を抑える新機能を発表

Snowflakeは2026年11月4日、米国時間11月3日に開催されたイベント「Snowflake Expedition 2026」において、企業向け自律型AIエージェントの運用を支援する新機能を発表した。データカタログ基盤「Snowflake Horizon カタログ」を拡充し、企業全体のビジネス用語の定義を一元管理する「Snowflake Business Ontology」と、エージェントの動作やコストを集中管理する「Cortex AI Gateway」を提供する。

コンテキスト不足による品質低下の課題を解消

AIエージェントの社内展開において、モデル自体の性能よりも「社内コンテキストの分断」が大きな課題となっている。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」と回答した。また、45%が「データの分断やアクセスの難易度の高さ」を挙げている。さらにエージェントが普及するにつれ、セキュリティの脆弱性や利用コストの急増といったリスクへの対応が急務となっていた。

こうした課題に対し、新機能のSnowflake Business Ontologyは、企業内で用いられる主要なビジネス定義に対する共通認識を確立する。承認済みの正確な定義のみをエージェントに提供することで、同じ質問に対して担当者やツールごとに回答が食い違う事態を防ぐ。TableauやPower BI、dbtなどのツールからメタデータを収集し、データリネージやセマンティックビューと連携して基盤を構築する。データプロダクトを手がけるdentsuのJoe Tobey氏は、ビジネスオントロジーによって各定義に責任ある所有者を割り当て、エージェントが返す回答として機能させることができると評価している。

権限管理からコスト制御までエージェントを一括統制

一方のCortex AI Gatewayは、エージェントによる外部モデルへのアクセスやツールの呼び出し、業務システムでの処理実行を一元管理する。安全なコード実行環境「Cortex Sandboxes」や、一連の実行過程を分析して内部不正や権限逸脱を検知する「Agent Abuse Detection」を備える。安全性検知の補強にあたっては、OpenAIの「Private Safety Processing（PSP）」の技術設計パートナーとして協力した。

さらに、ユーザーや部門、エージェント単位でAI関連の支出を把握し、設定上限を超えないよう制御するコストガバナンス機能も提供する。リクエストの要件に応じて適切なモデルへ自動的に振り分けることで、定型業務における過剰なコスト発生を抑える。GleanやKargoなどがすでに同ゲートウェイを活用した運用を進めており、Snowflakeはマルチクラウド環境を横断した安全なエージェント活用の基盤を提供するとしている。