Data + AI Summit 2026におけるAIガバナンス：Unity AI Gatewayの最新情報

AIはますますマルチモデル、マルチエージェント、マルチベンダー化しています。開発者がコーディングエージェントを採用する一方で、ビジネスユーザーはGenieのようなAI体験を通じて企業のデータとやり取りしています。多くの企業が、重要な内部ワークフローを自動化するためにカスタムエージェントを立ち上げています。組織が個々のAIアプリケーションから、モデル、MCPサービス、API、企業向けツールに接続された多数のエージェントへと規模を拡大するにつれて、ガバナンスの課題はモデルへのアクセスだけに留まらなくなっています。組織は、AI資産全体にわたる可視性、ランタイム制御、セキュリティガードレール、およびコスト管理を必要としています。

Unity AI Gatewayは、エンタープライズAI向けのDatabricksのガバナンスソリューションです。Unity Catalogを基盤として構築されており、データやAI資産だけでなく、モデル、エージェント、MCPサービス、スキル、企業向けツールの間のランタイムインタラクションにまでガバナンスを拡張します。さまざまなAIプロバイダー、コーディングエージェント、エージェントフレームワーク、エンタープライズアプリケーション、カスタムAIシステムで利用可能なUnity AI Gatewayは、エンタープライズAI向けの一元化されたガバナンス、セキュリティ制御、コスト管理、およびエージェントモニタリングを提供します。

Data + AI Summit 2026において、私たちは4つの領域にわたる主要な新しいイノベーションを発表します。

• コスト管理とスマートルーティングによるAI利用の最適化：異種ツールやモデルにわたるAI支出を可視化し、厳格な支出上限を適用し、ワークロードをインテリジェントにルーティングして品質とコストのバランスを取ります。
• AI資産とインタラクションを一元管理：Unity Catalogを通じてモデル、MCPサービス、エージェント、スキルを管理し、Unity AI Gatewayを通じてランタイムにコンテキストポリシーを適用します。
• AIアクティビティの監視と調査：エンドツーエンドのトレースをキャプチャし、Genieでコーディングエージェントのアクティビティを分析し、Lakewatchでインシデントを調査します。
• オープンなエコシステムを通じてガバナンスを拡張： 主要なAIセキュリティ、アイデンティティ、データ保護、脅威検出のプロバイダーを統合し、信頼できる制御をランタイムのAIワークフローに導入します。

コスト管理とスマートルーティングによるAI利用の最適化

AIのコストはますます断片化しており、トークンコストがどこで発生しているかを把握し、それを最適化することが困難になっています。本日、組織がAIの利用状況を可視化し、コストを管理し、AI資産全体の支出を最適化できるようにする、Unity AI Gatewayの新しい機能を発表します。

• 統合されたAI支出の可視化： Databricksがホストするモデル、フロンティアモデルファミリー、コーディングエージェント、エンタープライズAIアプリケーション、カスタムエージェントにわたる支出を単一のビューから追跡します。
• きめ細かなコスト配分： ユーザー、チーム、ツール、ユースケースごとにAI支出を分析して予算を設定し、どこでコストが発生し、どこでAIが価値を提供しているかを把握します。
• 厳格な支出上限： 予算を超過した際、自動的にリクエストを停止してコストの暴走を防ぎ、支出のガードレールを適用します。
• スマートルーティング：タスクの複雑さ、品質要件、コストに基づいて、推奨事項を受け取り、最も適切なモデルにリクエストをインテリジェントにルーティングします。

「Udemyのデータプラットフォームでは、すべての基盤モデルのトラフィックをDatabricks AI Gateway経由でルーティングしており、ライフサイクル全体にわたる単一のガバナンスレイヤーを構築しています。Claudeで実行される本番エージェントから、コスト効率のために小規模モデルと大規模なGPTモデルのバランスをインテリジェントに調整するPII検出パイプラインまで、すべてが統一されたアクセス制御と明確なコスト配分によって一貫して管理されています。」 —Nathan Sullins氏（Udemy、Principal Software Engineer）

AI資産とインタラクションを一元管理

組織がAIの規模を拡大するにつれて、モデル、エージェント、MCPサーバー、ツール、スキルの数は急速に増加します。しかし、ほとんどの企業は依然として、これらの資産を個別に管理しているか、あるいは全く管理しておらず、システムの断片化、一貫性のないアクセスポリシー、エージェントの動作やAIシステムの使われ方に対する限定的な可視性につながっています。

本日、私たちはUnity Catalogを拡張し、モデル以外のAI資産も管理できるようにします。Databricksがホストするモデル、外部モデルプロバイダー、MCPサービス、エージェント、スキルを、組織がすでにデータに使用しているものと同じガバナンスフレームワークを使用して、登録、検出、保護、監査できるようになりました。 管理者は、権限、リネージ、オブザーバビリティ、コスト管理を通じて一元化された可視性を獲得し、Unity AI Gatewayはモデル呼び出し、ツール呼び出し、エージェントワークフロー全体にわたってランタイム制御を適用します。Unity CatalogとUnity AI Gatewayが連携することで、AI資産とAIインタラクションの両方に統一されたガバナンスレイヤーを提供します。

「AIは企業全体の効率を高める可能性を秘めていますが、責任を持ってAIを拡張するには、強力なガバナンス、透明性、そして信頼が必要です。Databricksは、規制の厳しい業界において、AIシステムを管理し、機密データを保護し、企業全体でのAI導入をサポートするために必要な、統一された基盤を私たちのチームが構築するのを支援してくれました。」 —George Torres氏（First American、Senior Director of AI Engineering）

プロバイダーをまたいだモデルの管理

組織は、複数のプロバイダーのモデルに依存することがますます増えています。 管理者は、データに使用しているものと同じきめ細かなアクセスポリシーを使用して、Unity Catalogを通じて基盤モデルへのアクセスを管理できるようになりました。ポリシーは、モデルプロバイダー、原産国、承認ステータス、または管理対象のタグなどの属性に基づいて動的に適用できるため、モデルのインベントリが増加しても、一貫して制御を適用することが容易になります。

あらゆるMCPサービスの管理

MCPの採用が広がるにつれて、組織は企業向けツールへのアクセスを管理する一貫した方法を必要としています。 Databricksは、Google Drive、Jira、Confluence、Slack、GitHub、SharePointなどのアプリケーション向けに、管理されたMCPサービスを提供するようになりました。これにより、チームは独自のインフラストラクチャを管理することなく、管理されたすぐに使える統合機能を利用できます。

カスタムMCPサービスを登録して、承認されたツールと統合の一元化されたインベントリを作成することもできるようになりました。管理者はアクセスの管理、個々のツールの有効化/無効化、使用状況の監査を行うことができ、開発者は承認されたMCPサービスを検出して、Databricks、コーディングエージェント、Genie、または外部のエージェントフレームワークから使用できます。

「Genieは、私たちがAsana AI Teammatesに追加した最初のMCP接続の1つでした。この統合により、誰でも複雑なデータに関する質問に対する回答をセルフサービスで得ることができます。Genieは、Unity CatalogからのデータコンテキストとAsana Work Graphのビジネスコンテキストを組み合わせることで、人間とエージェントのチームが単一の共有会話の中でより迅速に回答を得られるようにしました。AI Teammatesのマルチプレイヤー設計とエンタープライズグレードのガバナンスにより、MCPを介したGenieの会話は、質問するユーザーの権限を尊重します。お客様は、Unity AI Gatewayを使用して追加のガバナンスポリシーやガードレールを適用することで、これをさらに進めることができます。」 —James Davidheiser氏（Asana、Data Architect, Data Infrastructure）

コンテキストポリシーによるランタイム制御の適用

従来のガバナンス制御は、誰がモデルやツールにアクセスできるかを決定します。AIエージェントの能力が向上するにつれて、組織は特定のインタラクション中にそれらのシステムが何を実行できるかについての制御も必要としています。

本日、コンテキストサービスポリシー（Contextual Service Policies）のベータ版をリリースします。 これにより、ファイルの変更、コードのプッシュ、企業システムへのアクセス、機密情報とのやり取りなどのアクションを許可、拒否、または承認必須にすることができます。

ポリシーは、ユーザー、エージェント、モデル、MCPサービス、呼び出されるツール、またはリクエストとレスポンスの内容に基づいて適用できます。また、PIIの漏洩、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、安全でないコンテンツ、その他のポリシー違反などのリスクを軽減するために、AIガードレールを適用することもできます。

たとえば、管理者は、コーディングエージェントがGitHubにコードをプッシュする前に承認を要求したり、機密性の高いGoogle Driveフォルダーへの書き込みを制限したり、規制対象のデータを含むリクエストやレスポンスをブロックしたりできます。

AIスキルの管理

Unity Catalogは、ガバナンスされた再利用可能なスキルのインベントリも提供するようになりました。 チームはエージェントエンドポイントを登録し、承認されたスキルを公開して、共通のカタログエクスペリエンスを通じてこれらの機能を組織全体で検出可能にすることができます。

AIアクティビティの監視と調査

AIワークフローが複数のモデル、エージェント、MCPにまたがるようになると、特定のインタラクション中に何が起こったのかを理解することがますます困難になります。チームは、障害のトラブルシューティング、インシデントの調査、またはAIアクティビティの監査を行うために、複数のシステムからのログをつなぎ合わせる必要に迫られることがよくあります。

本日、統合されたエージェント監視のための新機能をご紹介します。

• エンドツーエンドのエージェントトレースのキャプチャ：Unity AI Gatewayにおける統合トレースは、モデルのインタラクションとMCPツールのアクティビティを単一のガバナンスされたテレメトリレイヤーでキャプチャし、AIワークフローがサービス間でどのように実行されるかを可視化します。
• GenieによるAIコーディングアクティビティの分析：Genieを使用して、コーディングエージェントのログを自然言語で探索し、コストのかかるワークフローを特定し、エージェントがどのように時間を使っているかを理解し、開発者の生産性とAIの効率性を向上させる機会を見つけます。
• LakewatchによるAIインシデントの調査：LakewatchでUnity AI Gatewayのトレースを分析して、不審なアクティビティを検出し、ポリシー違反を調査し、AIセキュリティ調査を迅速化します。

「ユーザー向けにAIを活用した体験を拡大し続ける中で、ガバナンス、プライバシー、そして信頼は引き続き基盤となるものです。Unity AI Gatewayが、AIインタラクションのガバナンスに対するより合理的なアプローチを提供し、一貫した制御を適用し、チームが責任を持ってAIイノベーションを拡張できるよう支援してくれる可能性に期待しています。」 —Vladislav Nedosekin氏（Flo Health、AIディレクター）

オープンなエコシステムを通じてAIガバナンスを拡張

Unity AI Gatewayは、エンタープライズAI向けのオープンなガバナンスプラットフォームとして構築されています。 本日、AIガバナンスエコシステムを拡大し、AIセキュリティ、アイデンティティガバナンス、データ保護、脅威検出にわたる統合により、組織が実行時のAIワークフローに信頼できる制御を導入できるよう支援します。

今後の統合により、Alice、CrowdStrike、Cyera、HiddenLayer、Netskope、Noma Security、Obsidian Security、Openlayer、 Palo Alto Networks、ZscalerなどのAIセキュリティプロバイダーや、Okta、 Ping Identity、Saviyntなどのアイデンティティプロバイダーへのサポートが拡張されます。

「企業がAIを本番環境に移行する際、モデル、エージェント、ツール全体でAIインタラクションをガバナンスし、保護するための一貫した方法が必要になります。Falcon AI Detection and ResponseをDatabricks Unity AI Gatewayと統合することで、CrowdStrikeはFalconプラットフォームをAIのセキュリティレイヤーにし、組織が企業全体でAIを拡張するために必要な可視性、検出、保護を提供します。」 —Daniel Bernard氏（CrowdStrike、最高ビジネス責任者）

AIエージェントには、アイデンティティ、明確なガードレール、そして真の責任能力が必要です。Databricksとともに、私たちはこの課題を解決しています。OktaのIdentity PlatformをUnity AI Gatewayと接続することで、企業は一貫したガバナンスと信頼できる制御を、エージェントとそれらが接触する重要なデータパイプラインに拡張できます。 —Harish Peri氏（Okta for AI Agents、SVP兼GM）

「企業がエージェンティックAIを拡張するにつれて、セキュリティを実行時のパスに移行する必要があります。Databricksとともに、Prisma AIRSは、お客様がリアルタイムでAIインタラクションを検査し、モデル、アプリケーション、エージェント全体で保護を適用できるよう支援します。」 —Ian Swanson氏（Palo Alto Networks、AIセキュリティ製品担当VP）

「AIは急速に企業運営の中核となりつつあり、ガバナンスとセキュリティは導入を成功させるための基本的な要件となっています。Databricks Unity Gatewayの機能とZscalerのAI Guardrailsを組み合わせることで、お客様はAIインタラクション全体で、より高い可視性、意図ベースおよび結果ベースの制御、そして保護を得ることができます。」 —Ashwin Kesireddy氏（Zscaler、AIセキュリティ製品管理担当VP）

Databricks上のManaged Omnigentのご紹介

Omnigentは、モデル、フレームワーク、コーディングツール全体でエージェントを構築および実行するためのオープンソースのメタハーネスとして発表されたばかりです。 本日、マネージドバージョンであるOmnigent on Databricksをベータ版としてご紹介します。オープンソースで実行するものと同じOmnigentであるため、再構築する必要はありません。既存のセットアップ、ハーネス、ワークフロー、スキルを持ち込んでDatabricksにデプロイするだけで、共有履歴、リモートアクセス、コラボレーション、Lakebox上での分離されたクラウド実行を備えたマネージドワークフローとして実行できます。

Unity AI Gatewayは、中央で定義されたポリシー、コスト制御、スマートルーティング、および統合されたテレメトリを使用して、すべてのOmnigentインタラクションをガバナンスし、チームがUnity Catalog内のデータとともにエージェントワークフローを実行するためのマネージドな方法を提供します。Omnigentの詳細については、 ブログをご覧ください。

AIガバナンスの基盤となるUnity AI Gatewayを始めましょう

エンタープライズAIは、ますますオープンで分散され、エージェント駆動型になりつつあります。これらの新機能により、Unity AI Gatewayは、モデル、エージェント、MCPサービス、スキルのための統合されたガバナンスレイヤーを提供し、実行時制御、エージェント監視、支出管理、エコシステム統合を単一のプラットフォームに統合します。

Unity AI Gatewayを始めるには、 ドキュメントと ブログシリーズをご覧ください。

統合されたAIガバナンスに関するビジョンの詳細については、 Agent Platformの基調講演をご覧ください。

Data + AI Summitに登録して、 AIガバナンスおよび Unity AI Gatewayの製品セッションをご覧ください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事