詳細を読む
Snowflakeは2026年6月のSnowflake Summit 26で、AIエージェントが自信を持って誤った回答を返す問題に対処する新機能Horizon ContextとCortex Senseを発表しました。企業がRAGからハイブリッド検索へ移行するなかで、同じデータに対してエージェントやツールごとに異なる回答が返される課題が深刻化しており、VentureBeatの調査ではハイブリッド検索の採用意向が2026年1月の10.3%から3月に33.3%へ急伸しています。
Horizon Contextは、Snowflakeが買収したSelect Starの技術を基盤とする顧客管理型のレイヤーです。Postgres、SQL Server、Tableau、Power BIからメタデータをHorizon Catalogに統合し、すべてのエージェントやBIツールが同一の業務定義を参照できるようにします。Semantic View Autopilotが意味ビューを自動生成・改善し、手動のメンテナンス負担を軽減します。
一方のCortex Senseは、プラットフォームが顧客データと利用パターンから文脈を自動的に構築・強化する暗黙的なレイヤーです。Snowflake製品担当EVPのChristian Kleinerman氏は「Horizon Contextは顧客が明示的に宣言するもの、Cortex Senseは我々が暗黙的に導出するもの」と両者の違いを説明しています。この二層はCortex Searchを通じてSnowflakeのRAG基盤やCowork・CoCo製品と接続されます。
コンテキスト層の競争は激化しています。MicrosoftはFabric IQのビジネスオントロジーをMCP経由で公開し、RedisはIrisというコンテキスト・メモリ基盤を投入、Pineconeもベクトルデータベースからナレッジエンジンへの転換を図っています。IDCのDevin Pratt氏は「エージェントの信頼性を左右するのはモデルではなくコンテキスト層だ」と指摘しています。
企業にとっての課題も明確です。Moor Insights and StrategyのMike Leone氏は「安易なドロップイン製品は、データ定義の混乱をかえって顕在化させる」と警告しています。評価の鍵は、回答の根拠を監査できるガバナンスと系譜追跡、特定ベンダーに依存しないポータビリティ、そしてエージェント間で再利用可能な精度の3点です。コンテキスト層の整備が、エージェントAIの本番運用における最重要課題となっています。