Data + AI Summit 2026におけるUnity Catalogの最新情報

エージェントの時代が到来しました。何十万ものエージェントが現在、企業のデータに基づいて動作し、クエリを実行し、推論し、リアルタイムで意思決定を行っています。この変化により、カタログに求められる役割が変わりました。カタログは、単なる記録システム（system of record）から、AIのランタイムにおける意思決定者へと進化しました。

こうした意思決定を行うには、3つの要素が必要です。 制御（control）：人間やエージェントによるすべての行動がガバナンスの下に置かれます。 コンテキスト（context）：エージェントがビジネスを理解し、ハルシネーション（幻覚）を防ぎます。そして 選択肢（choice）：特定のクラウド、モデル、フォーマットにロックインされることがなくなります。これらすべてが合わさることで、エージェント時代におけるガバナンスの真の意味が定義されます。

5年前、Databricksは Unity Catalogをリリースし、データとAIのガバナンスを開拓しました。これは、クラウド、データフォーマット、データプラットフォームを横断する、業界唯一の統合ガバナンスソリューションです。現在、14,000以上の組織がUnity Catalog上でデータとAIを管理しています。

本日、私たちはUnity Catalogを進化させ、制御、コンテキスト、選択肢の3つすべてを提供します。最新情報をご紹介します。

制御：すべてのエージェントのためのAIガバナンス

長年、アセットのガバナンスとはアクセス制御を意味していました。つまり、「誰がこのテーブルにクエリを実行できるか」「誰がこのモデルを呼び出せるか」ということです。しかし、エージェントはアセットにアクセスするだけでなく、それらを通じて動作し、モデルを呼び出し、ツールを実行し、MCPサーバーに接続します。この変化に対応するため、エージェントの動作のライフサイクル全体を管理するために構築された一連の機能を導入します。

Unity AI Gateway：すべてのモデル、ツール、エージェントを管理

Unity AI Gatewayは、エンタープライズAI向けのガバナンスソリューションです。Unity Catalogをベースに構築されており、データやAIアセットだけでなく、モデル、エージェント、MCP、スキル、ツール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：

• すべてのAIアセットを1か所で管理： Databricksホスト型および外部のモデル、MCPサービス、エージェント、スキルを、すでに使用しているものと同じアクセス制御、検出、リネージ、監査機能を使用して、データとともに登録および管理します。Databricksは、すぐに使える基盤モデルサービスに加え、Google Drive、Jira、Slack、GitHubなどのアプリ向けのマネージドMCPサービスを提供します。
• ランタイムにおけるAIの動作を強制： Contextual Service Policies（現在ベータ版）は、「誰がモデルやツールにアクセスできるか」から「特定のインタラクションで何ができるか」へとガバナンスを拡張します。管理者は、機密フォルダへの書き込みやコードのプッシュ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。組み込みのガードレールにより、PIIの漏洩、プロンプトインジェクション、不適切なコンテンツから保護します。
• プロバイダー間のAI支出を制御： AI Gatewayの予算管理が、持ち込みキー（BYOK）接続を含む外部プロバイダーにも対応し、Databricksホスト型モデルと外部モデル全体のAI支出を1か所で確認できるようになりました。厳格な支出上限により、事後アラートを出すだけでなく、予算に達した時点でリクエストを停止します。
• AIアクティビティの監視と調査： Unity AI Gatewayの統合エージェントトレースは、モデルとMCPのアクティビティを1つの管理されたテレメトリレイヤーでキャプチャし、トレースはDatabricksのレイクハウスネイティブなSIEMであるLakewatchで分析できます。

AIガバナンスに関する発表の全文をご覧ください。

Governance Hub

現在PrPr（プライベートプレビュー）のGovernance Hubは、データスチュワードや管理者がDatabricks資産を管理するための、一元化されたコマンドセンターを提供します。単一の画面から、状況の監視、リスクの特定、修復の優先順位付けを行い、データ、AI、コスト、パフォーマンスにわたるガバナンス運用を拡張できます。

属性ベースのアクセス制御

先日、機密データを大規模に保護できるよう、行フィルタリングと列マスキング用のABACポリシーの一般提供（GA）を、管理タグ（Governed Tags）およびデータ分類（Data Classification）とともに発表しました。

Data + AI Summitにおいて、私たちはABACを以下のように拡張します。

• ABAC付与ポリシー（モデル向けベータ版）： 属性ベースのアクセスを一度定義するだけで、一致するすべてのモデルにEXECUTE権限を自動的に付与し、モデルごとのオーバーヘッドを排除します。今後のサポートにより、AIコンポーネント（MCPサービス、エージェント）、テーブル、ボリュームなど、他の保護可能オブジェクトにも拡張される予定です。
• ID属性（間もなくプレビュー開始）： IDプロバイダーから同期された、またはDatabricks内で管理されているリアルタイムのユーザープロパティ（部門、地域、セキュリティクリアランスなど）を使用してアクセスルールを構築し、硬直的なグループベースのアクセスから脱却します。
• コンテキスト属性（間もなくプレビュー開始）： アクセスがエージェント、アプリケーション、ワークスペースのいずれから発信されているかなどのリクエストコンテキストを活用し、アプリケーションやエージェントが仲介するアクセスを安全に処理します。
• タグの伝播（現在プライベートプレビューを提供中）：データの変換に伴い、ソーステーブルやソース列から下流のテーブルやビューに管理タグを自動的に引き継ぐことで、手作業を行うことなく、分類ポリシーやアクセスポリシーの一貫性を維持します。

ロールベース of アクセス制御

ロールベースのアクセス制御（パブリックプレビューが間もなく開始）は、ロールのように動作するグループを定義できるようにすることで、Databricksのコラボレーティブで継承ベースのIDおよび権限モデルを補完します。ロールとは、ユーザーが引き受けることができる権限のコレクションを持つグループにすぎません。ユーザーがロールを引き受けると、そのロールとして動作し、データアクセスを含むすべてのアクションがそのロールとして認可されます。

RBACを使用すると、排他的アクセスなどの新しいユースケースをモデル化できます。ここでは、ロールが、データセットを組み合わせてアクセスすべきではない機密データを扱うプロジェクト（治験や国固有のデータなど）のデータ隔離境界を提供したり、アクセス制御の問題のデバッグなどの特権タスクを実行したりする際に役立ちます。ユーザーはUI上で、またはクライアントのOAuthフローでロールを指定することで、簡単にロールを切り替えることができ、ワークスペースはそのロールが許可する内容に正確に適応します。

コンテキスト：オープンで適応性のあるエンタープライズコンテキスト

エージェントの能力は、彼らが持つコンテキストの質に左右されます。ビジネスが実際に何を意味しているかについての共通の定義がなければ、どれほど有能なエージェントであっても推測に頼ることになります。 Unity Catalog Semanticsは、エージェントと人間の双方に、単一の共有された「意味のソース」を提供します。概念やビジネスのKPIは一度定義され、ドメインごとに整理され、SQL、API、MCPを介してアクセスできるため、ロックインされることなく、あらゆるツールやエージェントがそれらを使用できます。 今回、私たちはコンテキストを定義および整理するための新機能により、Unity Catalog Semanticsを拡張します。

Glossary

Glossaryを使用すると、エージェントや人々がビジネスを理解するのに役立つ信頼性の高い概念、用語、タクソノミーを定義したり、既存のものをインポートしたりできます。Glossaryページは、基盤となるデータや相互に接続され、関係性をキャプチャします。Genie Codeが新しいGlossaryページをドラフトし、改善を提案し、実際のデータの使用方法から乖離している定義にフラグを立てる一方で、チーム全体が提案、コメント、ドメインレベルの所有権を通じて共同でそれらを整理・管理できます。Glossaryのプレビューは間もなく開始されます。

ドメイン

パブリックプレビューとなった「ドメイン」は、データやAIアセットをビジネスに沿ったカテゴリに整理し、エージェントにカタログ全体ではなく、範囲を絞った関連性の高いコンテキストを提供します。ユーザーは社内マーケットプレイスを通じてドメインをブラウズし、エージェントはドメインに対してクエリを実行できます。また、認定やスチュワードシップのシグナルによって、どのデータが信頼できるかが一目でわかります。まもなくプレビューとして提供予定のAI駆動のドメイン提案機能は、ドメインを自動的に提案するため、ゼロからすべてを整理する必要はありません。

Unity Catalogにおけるこのユーザー定義のセマンティック基盤は、Databricksプラットフォームの継続的に学習されるエンタープライズコンテキストレイヤーであるGenie Ontologyにフィードされます。詳細については、 こちらの発表ブログでGenie Ontologyについてご確認ください。

メトリクス

メトリクス in Unity Catalogを使用すると、収益、チャーン（解約率）、アクティブユーザー、マージンなどのビジネスKPIを、ガバナンスが効いた再利用可能なオブジェクトとして一度定義するだけで、SQL、BIツール、API、エージェントから一貫してクエリを実行できるようになります。現在、モデル化できる対象とその作成方法を大幅に拡張しています：

• より豊かなセマンティックモデリング： マルチファクト関係（ダッシュボードでパブリックプレビュー中）により、単一テーブルのメジャーにとどまらないモデリングが可能になります。また、任意の粒度で計算できるLOD（Level-of-Detail）計算、実行時の入力に適応するパラメータ化されたメトリクス、前年比などの期間比較分析を容易にする改善されたウィンドウメジャーなども利用できます。
• エージェントおよびUI駆動の作成： UI上で視覚的にメトリクスモデルを構築・微調整できるほか、エージェントに定義の下書きや提案を任せることもできるため、定義の明確なセマンティクスを作成するハードルが下がります。
• マテリアライゼーションによるクエリの高速化（パブリックプレビュー）： メトリクスの定義を変更することなく、メトリクス結果を事前計算しておくことで、ダッシュボードやエージェントのクエリ応答速度を向上させます。
• サードパーティツールからのインポート （ベータ）： Power BIやTableauの既存モデルをDatabricksに直接インポートすることで、すでに使用しているツールを活用して迅速に開始できます。

メトリクスはオープンでもあります。オープンソースであり、Apache SparkおよびUnity Catalog OSSで利用可能で、Open Semantic Interchange（OSI）にも対応しています。

外部リネージ

外部リネージ（一般提供）は、Unity Catalogのリネージ機能をDatabricks以外のアセットにまで拡張します。アップストリームのソースシステムやダウンストリームのBIレポートを登録できるため、1つのリネージグラフでデータフロー全体をエンドツーエンドで網羅できます。このリリースの一環として、Lakeflow Connectのマネージドインジェスチョンパイプラインは、ソーステーブルからUnity Catalog内の宛先テーブルへのリネージを自動的に記録します。これにより、エージェントはデータがどこから来てどのように移動するのかをより詳細に把握でき、より信頼性の高い推論が可能になります。

テーブルのインサイトと人気度

テーブルインサイト in Unity Catalogに、新しい派生シグナルである「列レベルの人気度」が追加されました。Catalog Explorerのテーブル概要ページから、そのテーブルに対する過去のクエリでどの程度読み取られたかに基づいて、各列の相対的な人気度を確認できます。このシグナルはGenie Ontologyにもフィードされ、テーブルを推論する際にどの列が最も重要であるかをより正確に判断できるようになります。

選択肢：エージェント時代に向けたオープンなインフラストラクチャの活用

エージェントの時代において、ベンダーロックインは許されません。コンピューティングリソースは不足しがちで、モデルの進化は早く、データは複数のクラウド、リージョン、フォーマットに分散しています。インフラストラクチャはこれらすべてに柔軟に対応する必要があります。これにより、容量がある場所ならどこでも実行し、データを適切なリージョンに保持し、異なるフォーマット間で作業し、新しいモデルが登場したときにプラットフォームを再構築することなく採用できます。これらを実現するためのいくつかの新機能を発表します。

クロスクラウド、クロスリージョンでのアドレス指定可能性

Unity Catalogは、アカウント、リージョン、クラウドにまたがる、お客様のDatabricks環境全体にガバナンスを拡張します。新しい4レベルの名前空間（metastore.catalog.schema.table）により、すべての資産に環境全体で単一のアドレスが割り当てられます。これにより、統合された検出エクスペリエンス、一貫して適用される単一のアクセス制御ポリシー、単一の監査ログ、およびエンドツーエンドの列レベルのリネージが提供されます。

クロスリージョンガバナンスは、まもなくプレビューとして提供予定です。クロスクラウドおよびクロスアカウントガバナンスがそれに続きます。適切な容量、GPU、またはデータへの近接性を備えた任意のクラウドやリージョンにDatabricksワークロードを移行でき、それらのワークロードが実行されるすべての場所でガバナンスが一貫して維持されます。

マネージド災害復旧（DR）

マネージド災害復旧（DR）は、ミッションクリティカルなワークロードに対するレジリエンスをお客様に提供します。これにより、Databricksデプロイメントの重要な部分をセカンダリリージョンにレプリケートし、災害発生から数分以内にフェイルオーバーできます。マネージド災害復旧には、新しい「Mission Critical」アドオンが必要です。これにより、マネージド災害復旧と既存の「拡張セキュリティとコンプライアンス」機能の両方が利用可能になります。

クロスフォーマット、クロスプラットフォームの相互運用性

Unity Catalogは、Delta LakeおよびApache Icebergのエコシステム全体で最も包括的かつオープンなカタログであり、最近の進歩には、Iceberg v3の一般提供（GA）、Managed Icebergの一般提供（GA）、新しいフェデレーションコネクタ、クロスエンジンABACなどがあります。Data + AI Summitでは、さらにその先へ進みます：

• マネージドDeltaテーブルへの外部アクセス（パブリックプレビュー）： SparkやFlinkなどの外部エンジンが、Unity CatalogのマネージドDeltaテーブルを作成および書き込みできるようになりました。
• オープンフォーマットのマルチモーダルデータ（ベータ）： 新しいFILEタイプにより、マネージドDeltaおよびIcebergテーブルが、PDF、画像、音声、動画などの非構造化データをネイティブに管理できるようになります。
• DeltaおよびIceberg v3における地理空間タイプ（一般提供）： ルート最適化、フリート分析、ジオフェンスによるリスク監視などのユースケース向けのネイティブな地理空間サポート。

オープンな共有とコラボレーションのエコシステム

5年前、私たちはDelta Sharingプロトコルによってオープンな共有とコラボレーションを開拓しました。これは現在、何千もの企業で使用されている、安全なゼロコピーデータ共有のための最も広く採用されているオープンプロトコルです。この勢いに乗って、先週、Delta Sharingの次の進化形であるOpenSharingを発表しました。Linux FoundationのプロジェクトとなったOpenSharingは、エージェントスキル、AIモデル、非構造化データなどのAIアセットを安全に共有するための、初のオープンでベンダーニュートラルなプロトコルを導入します。

コラボレーションを可能にするいくつかの機能を発表します：

• クロスクラウド共有： SecureConnectは、ゼロコピーデータ共有により、クラウド間で安全な接続を可能にする初の機能です。 Global Distribution は、クラウドやリージョン間での自動レプリケーションを可能にします。
• マルチモーダルコラボレーション： データにとどまらず、AIアセットやアプリケーションでのコラボレーションが可能になりました。 Genie Sharing は、組織をまたいだGenieエージェントのコラボレーションを可能にします。 サードパーティ製アプリもDatabricks Marketplaceで利用可能になりました。

Unity Catalog を始めましょう

Unity Catalog は、業界唯一の統合ガバナンスレイヤーとして進化を続けており、安全でインテリジェント、かつビジネスを意識したデータプラットフォームの基盤となっています。AI エージェントの構築、BI ダッシュボードの提供、組織間でのデータ共有など、どのようなユースケースであっても、Unity Catalog は単一のオープンなカタログを通じてこれらすべてを接続します。

開始するには、 AWS、 Azure、 GCP 向けの Unity Catalog ガイドをご覧ください。

Data + AI Summit に登録して、 ガバナンスとセキュリティに関する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