Databricksが示した、AIエージェント統制の鍵　CDPで業務アプリケーションにも進出へ

顧客ニーズに応えるための進化　2026年はAIエージェントが主題に

　米国・サンフランシスコで開催されている「Data + AI Summit 2026」の初日、Databricksは「Agentic System of Record（Agentic SoR）」という構想を掲げた。OLTP（トランザクション処理）とOLAP（分析処理）を統合する新アーキテクチャ「LTAP（Lake Transactional/Analytical Processing）」などの発表は既報の通りだ。

　初日の基調講演では、企業システムにおける大局観が示された。2日目の基調講演は、AIエージェントを実装・運用する、開発者とIT・情報システム部門によりフォーカスした内容となった。

　現在、多くの企業が直面しているのは、AIモデルの性能不足ではなく「コンテクストの不足」と「ガバナンスの欠如」に依るところが大きい。Databricksの共同創業者兼CEOであるアリ・ゴドシ（Ali Ghodsi）氏は、「AIは十分に賢い。われわれに必要なのものはさらなる知能ではなく、すべてのコンテクストをAIに活用することだ」と指摘した。

　既に大手企業を中心にAIアプリケーションが導入され、それぞれ独自のAIエージェントが稼働しはじめている状況だ。その結果、企業内にはコンテクストが分断された状態で、「野良AIエージェント」が無数に乱立している。

　AIエージェントの乱立は、コスト増加はもちろん、セキュリティリスクをもたらす。イベント2日目の基調講演においても、ゴドシ氏は強い危機感を示した。

　「今後1年の間に、多くの組織でコストが急増することで、AIの利用を禁止せざるを得ない状況になり得る」（ゴドシ氏）

　そこで、Databricksでは組織内のAIモデルやAIエージェントの利用状況、トークン消費量を単一画面から管理でき、予算の上限設定やアクセス制御などを行うための「Unity AI Gateway」を提供する。買収から約3年、「Mosaic AI Gateway」をUnity AI Gatewayとして提供するにあたり、タスクの難易度に応じてAIモデルを自動で切り替える「インテリジェント・ルーティング（Intelligent Routing）」機能などが実装される予定だ。たとえば、トークン数の少ない質問は安価かつ高速なモデルにルーティングし、複雑な推論をともなうタスクには高価なフロンティアモデルを用いることで、品質を落とさずにトークン消費の最適化を図る。

　また、コンテキストに基づいた動的ポリシーも導入される。従来の一律的な権限制御ではなく、AIエージェントの行動履歴に応じた“動的なガバナンス”を実現する形だ。AIエージェントが機密データにアクセスした場合、システムはそのエージェントを“汚染されている”とみなし、社外公開するための権限をシステムレベルでブロックするといった制御が可能になる。

　ここで気になるのは、トークン消費量の削減につながるルーティング機能の実効性だろう。トークン数の多寡でルーティング先を判断するとき、背後にある高度なコンテキストを見落とすことで、誤ったサイズのモデルで推論を継続してしまう誤判定のリスクも考えられる。DatabricksのチーフAIサイエンティストであるジョナサン・フランクル（Jonathan Frankle）氏は、「率直に言えば、ルーティングは非常に難しい仕組みだ。事前にどれだけの性能を必要とするのか、正確に把握することは困難であり、まだ誰もこの問題を完璧には解決していない」と話す。

　さらに、「小規模言語モデルが賢くなれば、この課題は解消されるのか」と問うと、「そうなってほしいと願っているが、まだその段階ではない。当面は、（コストと性能が異なる）複数のモデルから適切な選択をしなければならない」と語ってくれた。