Snowflakeが示すAI開発の未来：データとAIの壁をなくす新発表が意味するもの

Snowflake、データとAIの迅速な実運用移行を支援する新イノベーションを発表

Snowflakeは、企業がデータとAIプロジェクトを構想段階から実運用へと迅速に移行できるよう支援する新たな製品イノベーションを発表しました。使いやすいツール、相互運用可能な環境、信頼性の高いAIエージェントを提供することで、AI時代における企業のイノベーション加速を後押しします。

今回の発表では、データネイティブなコード生成エージェント「Cortex Code」、AI駆動型サービス「Semantic View Autopilot」の一般提供開始、そして「Snowflake Postgres」の機能強化が主な柱となっています。

企業データの文脈を理解するAIコーディングエージェント「Cortex Code」

Cortex Codeの一般提供開始により、企業データとその文脈を深く理解して動作するAIエージェントの利用が可能になります。これにより、データの専門家からドメインエキスパートまで、技術的な専門性のレベルに関わらず、データパイプライン、分析、AIアプリケーションの構築をより迅速に行えるようになります。

Cortex Codeは、ユーザーのSnowflakeデータ、コンピューティング、ガバナンス、運用の文脈を理解する点で、汎用コード生成アシスタントとは一線を画します。カスタマイズ可能で相互運用性があり、Snowflake環境内（Cortex Code in Snowsight、間もなく一般提供開始）やローカル開発者環境（Cortex Code CLI、一般提供開始）で使用可能です。

また、VercelのV0との連携（間もなく一般提供開始）により、スタック全体でAIを活用したデータワークフローの構築、展開、管理が容易になります。開発者やアナリストは、自然言語で機能豊富なAIアプリを構築し、Snowpark Container Servicesを通してSnowflake内で安全に展開することが可能になります。

共通の信頼できるビジネス定義に基づきAIエージェントを稼働させる「Semantic View Autopilot」

Snowflakeは、AI駆動型サービスであるSemantic View Autopilotの一般提供開始を発表しました。このサービスは、ユーザーの実際の活動から継続的に学習し、正確な最新のビジネスロジックを維持することで、AIのハルシネーション（誤った情報生成）を最小限に抑制します。

これにより、数日を要していたセマンティックモデルの構築を数分に短縮し、市場投入までの時間を迅速化できます。Semantic View Autopilotは、オープン セマンティック インターチェンジ（OSI）といったSnowflakeの取り組みに基づき、管理されたセマンティックビューを自動的に構築、最適化、維持することで、ビジネス指標の共通理解を促進し、AIシステムの信頼性を高めます。

Snowflake Postgresとオープンデータの相互運用性を強化し、エンタープライズデータのAI対応を支援

Snowflakeは、Snowflake Postgresの新たな機能強化も発表しました。これにより、AIデータクラウドにおけるネイティブ稼働が実現し、単一の安全なプラットフォームからデータへのアクセス、取り込み、移動、構築が容易になります。

多くの組織が現在もトランザクショナルデータベースと分析データベースを別々のシステムで管理しているため、複雑なパイプラインに頼らざるを得ない状況です。Snowflake Postgresはこのようなパイプラインを取り除き、トランザクション、分析、AIのユースケースを単一のエンタープライズ対応プラットフォームに集約します。

オープンソースのPostgresとの完全な互換性により、既存のアプリケーションをコード変更なしでSnowflakeに移行できます。これにより、最新の業務データを利用してビジネスパフォーマンスやトレンドを分析し、レコメンデーションや予測といったAI機能を、共通のデータからシステム間を移動させることなく構築できるようになります。

関連情報

• Snowflakeのニュースルームで、BUILD London 2026で紹介されるイノベーションや発表内容に関する詳細をご覧いただけます。

• LinkedInやX（本社公式、日本公式）でも最新の情報や発表内容が発信されています。#SnowflakeBUILDをフォローしてご覧ください。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のSnowflakeの発表は、AIのビジネス実装における大きな障壁を取り除くものと評価できます。Cortex Codeによるデータネイティブなコード生成は、開発者の生産性を飛躍的に向上させ、AIアプリケーションの開発期間を短縮するでしょう。また、Semantic View Autopilotは、AIモデルがビジネスの文脈を正確に理解し、信頼性の高い結果を生み出すための基盤を築きます。これにより、マーケティング分析からサプライチェーン最適化まで、あらゆるビジネス領域でAIの導入が加速し、企業はより迅速にデータ駆動型の意思決定を行えるようになります。特に中小企業にとっては、AI導入のハードルが下がり、競争力強化に直結する可能性を秘めていると言えるでしょう。

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