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第4章 アプリケーションの組み立てとデプロイ / 想定学習時間:30〜40分 / 最終確認:2026年8月

4-4. Unity AI Gatewayによるトラフィック管理・ガバナンス

1. Unity AI Gatewayとは:AI利用全体に被せるランタイムガバナンス層

組織でLLMやエージェントの利用が広がると、モデルの性能とは別次元の課題が噴出します。「あるチームが大量にクエリを投げてコストが暴走した」「誰が何をどれだけ使ったか分からない」「有害な出力が出ないか不安」「プロバイダ障害でアプリごと停止した」——。これらに答えるのがUnity AI Gateway(旧 Mosaic AI Gateway)です。

Unity AI Gatewayは、2026年6月のData + AI Summitで発表され、2026年8月4日にGA(一般提供)となった、Unity Catalog上に構築されたランタイムガバナンス層です。従来のAI GatewayがModel Servingエンドポイント(=モデルの入口)への統制だったのに対し、Unity AI Gatewayの統制対象はAgents(エージェント)・Models(モデル)・MCPサーバー・Tools(ツール)にまで広がっています。エンドポイントやエージェントを通るすべてのリクエスト/レスポンスに対して、制限・記録・フィルタ・ルーティングといった統制を一元的にかけられます。

2. 土台となる5つのゲートウェイ機能

まず、従来のAI Gateway時代から提供され、Unity AI Gatewayの土台になっている5機能を整理します。試験対策としてはここが中心です。

ai_gateway = {
    "usage_tracking_config": {"enabled": True},
    "inference_table_config": {
        "catalog_name": "prod", "schema_name": "genai_logs", "enabled": True
    },
    "rate_limits": [
        {"calls": 100, "key": "user", "renewal_period": "minute"}
    ],
    "guardrails": {
        "input":  {"safety": True, "pii": {"behavior": "BLOCK"}},
        "output": {"safety": True}
    },
}

3. Unity AI Gatewayで加わった機能:エージェント時代のガバナンス

エージェントが普及すると、「1つのユーザーリクエストが裏で多数のモデル呼び出し・ツール実行に増幅される」「エージェントがどのツールを何のために呼んだのか追えない」という新しい統制課題が生まれます。Unity AI Gatewayは、5機能の土台の上にこれらへの答えを積み増しました。

4. 外部モデルにも同じガバナンスを一元適用できる

Unity AI Gatewayの大きな強みは、対象がDatabricks上のモデルに限らないことです。4-2で見た外部モデルエンドポイント(OpenAIなど外部プロバイダへのプロキシ)にも同じガバナンスを適用できるため、次が実現します。

• 社内の全AI利用(自社デプロイモデルも外部APIもエージェントも)を同じ場所で・同じ仕組みで統制できる
• 外部プロバイダのAPIキーはSecretsで集中管理し(4-3)、各チームにキーを配らない
• プロバイダをまたいだ利用量・コストの可視化、共通のガードレール適用、共通のログ形式

5. 課題→機能の対応表(試験の解答パターン)

試験のシナリオ問題は「課題を読んで、それを解くゲートウェイ機能を選ぶ」形が典型です。次の対応表を確実に頭に入れてください。

練習問題