Unity AI Gatewayの新機能：AIエージェントとMCP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

DatabricksはUnity AI Gatewayの機能拡張を発表しました。新しい4つの機能（ベータ版）は、LLMガードレール、コスト管理、MCPペイロードログ、サービスポリシーです。これらは、組織が本番環境でAIエージェントを安全かつ制御可能な形でスケールさせるためのものです。

AIエージェントの本番投入が急速に進む一方で、AIガバナンスが追いついていないのが現状です。コストの増大、エージェントの動作の不透明さ、ツールやモデルとのやり取りに対する制御の欠如など、多くのチームが課題に直面しています。Unity AI GatewayはUnity Catalogの一部として、すべてのモデル呼び出し、ツール呼び出し、エージェント間のやり取りにランタイムガバナンスを提供します。

LLMガードレール：チームはモデルとプロンプトを使用してリアルタイムに評価されるポリシーを定義できます。これにより、固定のプリセットフィルターに代わる柔軟な安全・コンプライアンスポリシーが可能になります。ガードレールは入力、出力、またはその両方に適用でき、エージェントのワークフローを妨げずにモデルの動作を制限範囲内に保ちます。すべてのログはUnity Catalogに集中管理され、完全な可視性を提供します。

コスト管理：Unity AI Gatewayはトークンレベルのコスト帰属を導入し、リクエスト、ユーザー、エンドポイントごとの使用状況を追跡します。チームはユーザーごとのアラートやハードバジェット制限を設定でき、閾値を超えた場合に自動的に制御が適用されます。これにより予期せぬコストの増大を防ぎます。

MCPペイロードログ：推論テーブルを有効にすることで、Unity AI Gatewayはモデル呼び出しとMCPインタラクションのすべてのリクエストとレスポンスデータをキャプチャします。これらのログはUnity Catalog管理のシステムテーブルとして自動保存され、エージェントアクティビティのクエリ可能な中央記録を提供します。デバッグ、監査、コンプライアンス要件の満たしやすさが向上します。

MCPサービスポリシー：管理者はUnity Catalog内でMCPを管理し、誰がどのMCPを呼び出せるかを定義できます。さらに、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制限するポリシーをSQLで記述して適用できます。ポリシーはエージェントのアイデンティティ、ユーザーコンテキスト、リクエストパラメータに基づいて定義され、機密文書へのアクセス制限や、ユーザー所有ファイルへの書き込み操作の制限などが可能です。ポリシーはSQL関数としてUnity Catalogに定義され、決定論的で監査可能、かつすべてのエージェントワークフローに適用しやすくなっています。

Definitive Healthcareのエンジニアリング担当バイスプレジデントErik Meijer氏は「エージェンティックAIと医療データセットの統合が進む中、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの強化が必要です。Unity AI Gatewayにより、モデル、エージェント、ツールを横断してAIを安全にガバナンスできることを期待しています」と述べています。

Ibottaのデータ＆AIプラットフォーム担当シニアディレクターJeff Hepburn氏は「Unity AI Gatewayは当社の分析およびエージェント構想において重要なインフラになりつつあります。統一されたガバナンス、シンプルなアーキテクチャ、エンドツーエンドのセキュリティにより、迅速なイノベーションと本番AIのスケーリングが可能になります」とコメントしています。

これらの新機能はベータ版として利用可能です。ワークスペースからUnity AI Gatewayにアクセスしてご利用ください。詳細は公式ドキュメントやチュートリアルブログをご覧ください。また、Data + AI Summit 2026ではUnity AI Gatewayの実演を行います。