Unity AI Gatewayの新機能：AI agentsとMCPs向けのサービスポリシー、ガードレール、可観測性、コスト管理

AI agentsは急速に本番環境に導入されていますが、AIガバナンスが追いついていません。チームはコストの増加、エージェントの不明確な動作、ツールやモデルとのエージェントの連携方法に対する制御の制限に直面しています。

そのため、私たちは Unity AI Gatewayを構築しました。これにより、すべてのモデル呼び出し、ツール呼び出し、エージェントのインタラクションにランタイムガバナンスをもたらします。Unity Catalogの一部として、Unity AI GatewayはAI環境全体にガバナンスを適用するための唯一の場所です。

Unity AI GatewayがAIガバナンス機能を4つの主要分野に拡大し、現在ベータ版で利用可能になったことを発表できることを嬉しく思います。

• LLM guardrails: モデルの入力と出力にカスタマイズ可能な安全性およびコンプライアンスポリシーを適用
• コスト管理: 複数のモデルとプロバイダーにわたる使用状況を監視し、ユーザーごとのアラートを設定
• MCPのペイロードロギング: 完全な可観測性のために、リクエストとレスポンスの全データをキャプチャ
• MCPのサービスポリシー: IDとリクエストコンテキストに基づいて、エージェントが呼び出せるツールを制御

柔軟で本番環境対応のAI安全性にLLM guardrailsを適用

Unity AI Gatewayは LLMベースのガードレールを導入し、厳格な事前構築済みフィルターを、モデルとプロンプトを使用して定義され、リアルタイムで評価されるポリシーに置き換えます。

これにより、チームはエージェントのワークフローを中断することなく、安全性、PII保護、およびユースケースに適応するビジネス固有のルールを適用できます。ガードレールは入力、出力、またはその両方に適用でき、モデルの動作が定義された境界内に留まることを保証します。

Unity Catalogへの集中ロギングにより、チームはガードレールが本番環境でどのように適用されているかを完全に可視化できます。

「エージェントAIとヘルスケアデータセットの統合が進むことで、お客様により豊かなインサイトを提供する新たな機会が生まれる一方で、強力なガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの必要性が高まっています。Databricksとのパートナーシップを深め、Unity AI Gatewayを活用して、モデル、エージェント、ツール全体でAIシステムを安全かつ大規模に管理できることを楽しみにしています。」 — Erik Meijer, Definitive Healthcare エンジニアリング担当副社長

「Unity AI Gatewayは、当社の分析およびエージェントイニシアチブにとって重要なインフラストラクチャになりつつあります。これにより、統合されたガバナンス、簡素化されたアーキテクチャ、および初日からのエンドツーエンドのセキュリティにより、本番AIをスケーリングしながら迅速に革新できるようになります。これは、より迅速な提供、より高い品質、より低いリスクを意味します。」 — Jeff Hepburn, Ibotta データ＆AIプラットフォーム担当シニアディレクター

ユーザーごとのアラートと予算制限でAIの費用を管理

AIの使用がモデルやプロバイダー全体で拡大するにつれて、コストは急速に予測不能になる可能性があります。

Unity AI Gatewayは コスト管理（ベータ版）を導入します。これには、リクエスト、ユーザー、エンドポイント全体でのトークンレベルのコスト帰属が含まれ、すべてUnity Catalogで管理される推論テーブルで追跡されます。

チームはユーザーごとのアラートを設定し、厳格な予算制限を適用できます。これにより、使用量が定義されたしきい値を超えた場合に、制御が自動的に適用されます。これは、コストの暴走を防ぎ、AIの使用をビジネス予算と一致させるのに役立ちます。

「Quartileにとって、Databricksは、AIコーディングエージェントとのチームの作業が、管理された本番環境対応の機能に変わるハブです。これらのツールによって開発が加速され、Databricksはアセットを一元化し、データと操作をUnity Catalog Functionsおよびエージェントが本番環境で呼び出すMCPsとして公開します。リスティング最適化などのパイプラインでは、ユースケースに応じてLLMを切り替え、コストと品質を継続的に調整しています。」 — Wilson Jacobsen, Quartile データインテリジェンスディレクター

Unity Catalogでのペイロードロギングですべてのインタラクションをキャプチャ

エージェントが何をしているかを理解することは、デバッグ、監視、およびコンプライアンスにとって不可欠です。

ペイロードロギングにより、Unity AI Gatewayはモデル呼び出しとMCPインタラクション全体で、すべてのリクエストとレスポンスをキャプチャします。推論テーブルを有効にすることで、これらのログはUnity Catalogによって管理されるシステムテーブルとして自動的に保存され、エージェントアクティビティの一元化されたクエリ可能な記録が作成されます。

これにより、エージェントシステムは完全に可観測なワークフローに変わり、問題のデバッグ、動作の監査、コンプライアンス要件の達成が容易になります。ペイロードロギングの有効化にご興味がある場合は、Databricksアカウントチームにご連絡いただき、限定ベータ版にご参加ください。

MCPsのサービスポリシーでエージェントのアクションを制御

MCPsはUnity Catalog（UC）で管理できるようになり、管理者はどのMCPを誰が呼び出せるかを定義できます。さらに、管理者は、エージェントがユーザーに代わって動作する場合など、サービスインタラクションをさらに制限するポリシーを作成できます。これらのポリシーは、すべてのサービス呼び出しを傍受するUnity AI Gatewayによって強制されます。

ポリシーは、エージェントのID、ユーザーコンテキスト、およびリクエストパラメータに基づいて定義できます。たとえば、エージェントが機密性の高いドキュメントにアクセスするのを制限したり、書き込みアクションをユーザー所有のファイルに限定したり、機密性の高い操作の前に承認を要求したりできます。

ポリシーはSQLでUC関数として定義され、MCPsに直接適用されるため、すべてのエージェントワークフロー全体で決定論的で監査可能であり、簡単に適用できます。MCPsとサービスポリシーにご興味がある場合は、Databricksアカウントチームにご連絡いただき、限定ベータ版にご参加ください。

Data + AI Summit 2026で詳細を学び、チームに会う

上記の新機能はベータ版で利用可能です。開始するには、ワークスペースを開き、 Unity AI Gatewayに移動して、AI環境のガバナンスを開始してください。

詳細については、 ドキュメントまたは詳細なウォークスルーブログ記事をご覧ください:

• LLM guardrails
• AIの費用管理
• MCPsのサービスポリシーとペイロードロギング

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(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