11月3日、InfoWorldが「Snowflake launches Business Ontology to boost AI agent reliability」と題した記事を公開した。Snowflakeが新機能「Business Ontology」を発表した。エンタープライズ向けAIエージェントが「純売上高とは何か」という問いに対して部門ごとに異なる定義を参照してしまう——そうした根本的なデータ解釈の不一致を、ビジネス側が正式に承認した定義の一元管理によって解消することを狙った機能だ。
AIエージェントが「正しいビジネス定義」を参照できるようになる
エンタープライズ向けAIエージェントの開発において、根深い問題の一つが「同じデータに対して複数の解釈が存在する」ことだ。「純売上高（net revenue）とは何か」という問いに対して、営業部門・財務部門・経営企画でそれぞれ異なる定義が使われているケースは珍しくない。AIエージェントがこうした曖昧なデータをもとに動作すれば、部門間で結果が食い違うのは当然の帰結となる。
SnowflakeはこのギャップをBusiness Ontologyで埋めようとしている。同機能は、Snowflakeのデータ管理・ガバナンス製品群であるHorizon Catalogの一部として提供される。企業はビジネス上の概念（例：「顧客」「売上」）の定義を作成・承認し、オーナーを割り当て、実際のテーブルやビューに直接紐づけることができる。
これにより、AIエージェントはAIが推論した曖昧な定義ではなく、ビジネス側が正式に承認した定義を参照して動作できるようになる。
Cortex Senseとの違い
従来のSnowflakeユーザーは、Cortex Sense（AIを活用したビジネスコンテキストエンジン。公式ドキュメント）に頼ってビジネス上の意味をメタデータや利用パターンから推論させていた。しかし、この推論が意図したビジネス定義と一致するとは限らなかった。
Business Ontologyでは、ユーザーがその推論結果をレビューし、正式化・承認するプロセスを踏める。AIが生成した推測に依存するのではなく、人間がゲートキーパーになる仕組みだ。
開発者へのメリット：ビジネスロジックをエージェントごとに書かなくていい
HFS ResearchのエグゼクティブリサーチリーダーであるAshish Chaturvedi氏は、開発者視点の恩恵をこう説明する。
「エージェントやエージェント型アプリケーションにコンテキストを埋め込む手間と時間を削減できる。ビジネスロジックを個々のエージェントに組み込む必要がなくなるからだ。」
Business Ontologyで一元管理された定義を複数のエージェントが参照できるため、同じビジネスコンテキストを再利用できる。エージェント間でデータ解釈が食い違うリスクも低下し、ビジネス要件が変わった際のメンテナンスも楽になる、とConstellation ResearchのプリンシパルアナリストであるMichael Ni氏も同意見だ。
課題：定義を「最新に保つ」のは簡単ではない
ただし、Chaturvedi氏は運用上の課題も指摘している。
「各コアタームには責任者の名前が必要で、価格・製品・レポーティングルールが変わるたびにレビューが必要になる。スキーマ変更があれば、それに依存する定義を誰かが確認しなければならない。」
さらに厄介なのが、部門間での定義の違いだ。
「営業・財務・オペレーションでは、ビジネス要件に応じて『顧客』や『売上』の定義が異なる場合がある。共通定義に統合するか、個別の定義を明確に管理するかを決めるには、部門横断での合意形成が必要になる。」
Business Ontologyは現在パブリックプレビューの公開準備中とされており、記事公開時点では具体的な申込開始日や参加方法は案内されていない。試用を検討している場合は、Snowflakeの公式ブログやSnowflakeアカウントチームへの問い合わせで最新情報を確認するとよいだろう。
合わせて発表：エージェント監視・ガバナンス機能も強化
Business Ontologyと並行して、Snowflakeはエージェントの制御レイヤーである**Cortex AI Gateway**にも新機能を追加した。いずれもAIエージェントの安全性・可観測性を高めることを目的としており、現時点では3機能すべてがプライベートプレビューの段階にある。
- Cortex Sandboxes：エージェントがカスタムコードをエンタープライズデータの近くで安全に実行できる隔離環境。コンテナのセットアップや認証情報の管理が不要になるとされる。ジョブ終了後にシャットダウンされ、起動したユーザーの権限設定に従って動作する。
- Agent Trace Intelligence：エージェントの実行トレースをビジネスデータと照合して検査できる機能。エージェントが意図通りに動作しているかを事後的に検証するための可観測性レイヤーとして機能する。
- Agent Abuse Detection：承認プロセスのバイパス試行や機密データへの不正アクセスなど、権限を超えて動作するエージェントを検出する機能。
Chaturvedi氏はサンドボックスについて、CIOにとってリスク低減になる一方で、より本質的な課題はエージェントが実行するコードの正確性・信頼性の担保にある、と指摘している。サンドボックス化は周辺システムへの影響を制限するが、エージェントのロジックや出力の精度を検証するものではないためだ。
詳細はSnowflake launches Business Ontology to boost AI agent reliabilityを参照していただきたい。
