Snowflakeは、Black Hat 2026でCortex AI Gatewayを発表した。これは、複数のエコシステムにわたってモデル、データ、エンタープライズツールへの自律型AIエージェントのアクセス方法を統括する集約型制御プラットフォームである。
AI セキュリティ懸念が2024年から2026年の間に17%から48%へ跳ね上がったため、このプラットフォームは重要なギャップに対処している。このプラットフォームはNatomaを統合して、ツール呼び出しレベルでアイデンティティ、ポリシー、監査を実施する。
新しい本番級セキュリティ機能（Agent Identity、Restricted Session Scope、Native AI Security Posture Management、Ransomware Protection via Multi-Party Approval）は、企業がエージェントを安全にスケールできるよう支援する。管理されていない拡散を削減し、エージェントアクションへのリアルタイム可視性を提供し、AI消費コストを自動的に制御する。
何が起きたか
Black Hat 2026でSnowflakeは、Cortex AI Gatewayを発表した。これは統合された制御層であり、Natoma（MCPゲートウェイ）を統合して、Snowflake CoCo、CoWorkなどのファーストパーティシステムおよびAmazon Bedrock、Azure AI Foundry、ChatGPT、Claudeなどのサードパーティシステムにわたって、自律型エージェントのモデル、データ、エンタープライズツールへのアクセスを統括する。同社はまた、複数のネイティブAIセキュリティ機能を一般提供およびパブリックプレビューへ移行した。これには、Agent Identity（GA）、Restricted Session Scope（まもなくGA）、Native AI Security Posture Management（GA）、Ransomware Protection via Multi-Party Approval（GA）、Data Exfiltration Prevention（プレビュー）が含まれる。
なぜ重要か
The Linux Foundationの2026 State of Tech Talent Reportによると、AI セキュリティ懸念は2024年の17%から2026年の48%へ急増した。しかし97%の組織がAI実装へのコミットメントを報告する一方で、57%がセキュリティおよびリスク管理におけるかなりの能力ギャップに直面している。自律型エージェントは、データアクセス、システム実行、データ移動を組み合わせることでエンタープライズ攻撃面を劇的に拡大した。Cortex AI Gatewayは、企業が直面する難しい課題—分断されたアクセス、エージェントアクションへの可視性の欠落、急増するAIコスト—に直接対処する。ツール呼び出しレベルでアイデンティティ、ポリシー、監査を実施し、コスト制御とインテリジェントなモデルルーティングを提供する。
注目点
Cortex AI Gatewayはコア形式で利用可能である。Wide Model Catalog、Access Governance and Sprawl Control、Observability and Tracing、AI Cost Control、Intelligent Model Routing、Context-Aware Access Policies、Advanced Data Exfiltration Prevention、Client-side CoCo CLI VM Sandboxを含む複数の機能がプライベートプレビューにある。Snowflakeは、Black Hat USA 2026、ブース#8206で機能を展示している。
Black Hat 2026でSnowflakeは、Cortex AI Gatewayを発表した。これは、エンタープライズシステム全体の自律型エージェント展開の増加する複雑性およびリスクを管理するために設計された集約型制御およびガバナンス層である。ゲートウェイはNatoma（Model Context Protocolゲートウェイ）を統合して、AIエージェントがツールを呼び出すポイントでアイデンティティ、ポリシー、監査制御を実施—企業が現在直面する難しい課題に対処する：分断されたエージェントアクセス、不可視なツール使用、急増するAIコスト。
Cortex AI Gatewayは3つのコア機能を提供する。制御により、チームは各新しいエージェントタイプを手動で構成する代わりに、単一エンドポイントからモデルおよびツールアクセスを許可、制限、監査できる。100を超えるMCPサーバにわたる細かい粒度の認可をサポートする。可視性はリアルタイムでエージェントアクションを捕捉—どのツールが呼び出されたか、どのシステムにタッチしたか、どの順序で、誰によって—セキュリティおよびコンプライアンスのための包括的な監査証跡をフィード。コストおよびパフォーマンスには、コスト、レイテンシ、機能、データレジデンシに基づくインテリジェントなモデルルーティング、およびチーム、エージェント、またはワークロード別の予算ガードレールが含まれる。複数の機能—Wide Model Catalog（GPT、Gemini、Claude、Grok、Mistral、GLMなどを統一ガバナンスの下に持ち込む）、Access Governance and Sprawl Control、Observability and Tracing、AI Cost Control、Intelligent Model Routing—がプライベートプレビューにある。
Snowflakeはこの新しいゲートウェイを、一般提供およびパブリックプレビューへ移行するAIセキュリティ機能のスイートで補完した。Agent Identity（GA）により、ガバナンスチームはエージェントセッションに固有のデータアクセスポリシーを実施でき、エージェントが特権ユーザーの代わりに実行される場合でも機密データアクセスを防止する。セキュリティベンダー（1Password、Aembit、Cyera、Linx Security、Okta、SailPoint、Saviynt）とのサードパーティエージェント識別統合により、外部AIツールへ同じポリシーを拡張する。Restricted Session Scope（まもなくGA）は、エージェントが実行できることをタスクが要求することのみに制限し、読み取り専用分析が読み取り専用のままであることを確保する。Native AI Security Posture Management（GA）は、プロアクティブなリスクスキャン、コンプライアンス評価、プログラム上の修復をSnowflake Trust Centerに完全に統合する。Ransomware Protection via Multi-Party Approval（GA）は、破壊的なシステム変更の前に2つ以上の認可を要求し、機密アーキテクチャから単一障害点を削除する。Advanced Data Exfiltration Prevention（プレビュー）は、リアルタイムテレメトリを厳密なデータ移動ポリシーと組み合わせて、エージェント、不正なデータルーティング、大量ダウンロードによってトリガーされた不正な機密データフェッチを検出およびブロック。Client-side CoCo CLI VM Sandbox（プライベートプレビュー）は、AI支援開発ワークフローをmacOS上の別のLinuxカーネルで分離し、AI ワークロードに対する認証情報および локальストレージ露出を最小化。
この発表は、The Linux Foundationの2026 State of Tech Talent Reportによると、AI セキュリティ懸念が2024年の17%から2026年の48%へ急増したため到来した。97%の組織がAI実装へのコミットメントを報告する一方で、57%がセキュリティおよびリスク管理における有意な能力ギャップに直面している。自律型エージェントは、データアクセス、システム実行、データ移動を組み合わせることでこの圧力を加速—ツール乗っ取り、データ流出、コスト暴走の新しいベクトルを生成し、従来の監視ツールおよびアプリケーション層のパッチでは対処できない。Snowflakeはあとからそれらを付け加えるのではなく、データおよびAIインフラストラクチャプレーン自体にセキュリティ制御を移動することにより、企業がエージェント展開をスケールでき、可視性、ガバナンス、コスト制御を犠牲にしない基盤としてCortex AI Gatewayを位置づけた。デモンストレーションおよび製品チーム詳細はBlack Hat USA 2026（#8206）のSnowflakeブースで利用可能である。
エンタープライズAI採用は加速しているが、セキュリティ成熟度を上回っている。展開コミットメントとガバナンス準備のギャップ—97%の組織がAIにコミットしているものの57%がセキュリティにおいて有意な能力ギャップに直面—は実際の運用上のリスクを生成する。自律型エージェントはこの露出を増幅する。データアクセス、システム実行、データ移動を単一プロファイルに統合することで、攻撃面を劇的に拡大した。従来の防御—分断されたアプリケーション層の修正および従来の監視ツール—はペースについていくことができない。
Snowflakeの発表はこの変曲点を反映している。Cortex AI Gatewayは、エージェント採用がスケールするにつれて企業が遭遇する正確な摩擦点を対象としている。MCPスタンダード経由の分散ツール接続は、管理されていない拡散、ツール乗っ取り脆弱性、検証されていないデータ流出経路、および不可視なコスト爆発を生成する。MCPゲートウェイレベルで制御を集約することにより—Natomaを統合してエージェントツール呼び出しが実行される前にアイデンティティ、ポリシー、監査を実施—プラットフォームは反応的な修正から予防的アーキテクチャへシフトする。補完的なセキュリティスタック（Agent Identity、Restricted Session Scope、コンテキスト対応ポリシー、流出検出、破壊的な変更のための複数当事者承認）は、ユーザーセッションだけでなく、エージェントセッション自体へのガバナンスを拡張する。
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