Snowflake、企業がデータとAIを試験段階から実運用により迅速に移行できるよう支援する新たなイノベーションを発表

※本報道資料は米国スノーフレイク社が2月3日に発表したリリースの抄訳を基に編集したものです。

• Cortex CodeおよびCortex Code CLI、Semantic View Autopilotの一般提供開始を発表。エンタープライズデータやAIの開発をエンドツーエンドで加速し、セマンティックビューの作成、管理を自動化

• Snowflake Postgresの機能強化を発表。トランザクション、分析、AIのユースケースを単一の安全なプラットフォームに統合可能

AIデータクラウド企業であるSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は本日、使いやすいツール、相互運用可能な環境、信頼性の高いAIエージェントにより、データやAIプロジェクトを構想から実運用により迅速に移行させることのできる新たな製品イノベーションを発表しました。 

エンドツーエンドのエンタープライズ開発を自動化、迅速化するデータネイティブのコード生成エージェントであるCortex Codeの一般提供を開始し、エンタープライズデータの文脈を深く理解して動作するエージェントを提供します。また、セマンティックビューの作成、管理を自動化するAI駆動型のサービス、Semantic View Autopilotも一般提供を開始し、AIエージェント間におけるビジネス指標の共通理解を図ることで、一貫した信頼性の高い成果をもたらします。さらに、世界で最も利用されているデータベース(1)のSnowflake Postgresの機能強化（間もなく一般提供開始）により、AIデータクラウド内でのネイティブ稼働を実現し、トランザクション、分析、AIのユースケースを単一の安全なプラットフォームに集約できるようになります。

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

Cortex Codeの一般提供開始により、企業データの文脈を深く理解して動作するエージェントを利用できるようになります。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、誰でもデータパイプライン、分析、AIアプリをより迅速に構築できます。

企業がAIによって実際の成果を生み出そうと急ぐ中、社内のあらゆる部門が信頼性、精度、規模を犠牲にすることなく業務を迅速化しなければならないという高まるプレッシャーに直面しています。データやAIの取り組みをより迅速に、高い信頼性を確保しながら進めるためには、データ環境を理解し、複雑な業務を簡素化し、自然言語により信頼できる高度なワークフローを可能にする、目的に応じて設計されたツールが必要です。

Cortex Codeは汎用コード生成アシスタントと異なり、ユーザーのSnowflakeデータ、コンピューティング、ガバナンス、運用の文脈を理解します。Cortex Codeはカスタマイズが可能で相互運用性があり、Snowflake環境やローカル開発者環境など、どこでも利用できるよう設計されています。また、既存のワークフローに自然に組み込むことができ、信頼性と安全性を損なうことなく、設計から展開、最適化、運用まで、開発ライフサイクル全体をサポートします。Cortex Codeは、Cortex Code in Snowsight（間もなく一般提供開始）を通してSnowflakeプラットフォーム内で、またはCortex Code CLI（一般提供開始）を通してVS CodeやCursorなどユーザーが普段使用するターミナルやコードエディタ内で使用できます。Snowflakeはバイブコーディングの新機能を導入し、企業によるAIの採用や展開を阻む障壁を取り除くことが可能になります。

新たに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、管理がしやすくなります。開発者からアナリストまで誰でも、機能豊富なAIアプリを自然言語で構築し、Snowpark Container Servicesを通してSnowflake内で安全に展開することができます。

Snowflake、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」を提供

Snowflake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AI駆動型サービスSemantic View Autopilot（一般提供開始）を発表しました。これにより、AIのハルシネーションを最小限に抑制し、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して明確な競争上の優位性を実現できます。このようなイノベーションはSnowflakeの既存のエンタープライズグレード基盤を拡張し、Snowflake IntelligenceなどのAIシステムが、企業の最も貴重なデータを直接活用しながら、信頼性やガバナンスを確保しつつ大規模に安定して稼働するようにします。

企業は、ビジネス指標が手作業で定義され、一貫したガバナンスが欠如している環境にAIエージェントを展開しているため、AIシステムにはビジネスの文脈の共通理解が存在していません。断片的な手作業によってセマンティックレイヤーを構築するやり方は、AIの採用の重大な障壁であり、出力の信頼性が低下し、AIを安心して利用できない状況を生み出しています。

Semantic View Autopilotは、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、ミスが発生しやすい手作業によるセマンティックモデリングの必要性を排除し、このような課題に対処します。これは、エコシステムリーダー間で共通のセマンティックレイヤーを標準化するオープン セマンティック インターチェンジ（OSI）といったSnowflakeの取り組みに基づいています。OSIはエコシステム全体でビジネスロジックを共有できる接続性を提供するものです。Semantic View Autopilotでは、これを作成して継続的に維持するインテリジェンスが加わり、あらゆる場所に存在するあらゆるデータのための、信頼性と拡張性のあるAIの接続レイヤーとなります。

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

SnowflakeはSnowflake Postgresの新たな機能強化を発表しました。これによりAIデータクラウドにおけるネイティブ稼働を実現し、場所を問わず、単一の安全なプラットフォームから簡単にデータにアクセスし、これを取り込み、移動し、必要なものを構築できるようになります。

ほとんど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ますが、このような旧来の手法では、これらのシステムをつなぐ複雑なパイプラインに頼らざるを得ない状況となっています。このように断片化されていることで、高いコスト、開発の遅延、リスクの発生、インサイト獲得の遅れにつながっています。

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、コードを変更することなく、既存のアプリをSnowflakeに移行することができます。Snowflake Postgresにより、重要なAIやアプリを構築し、自社の業務から得られる最新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て、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ます。

関連情報：

• BUILD London 2026で紹介するイノベーションや発表内容についてはSnowflakeのニュースルームをご覧ください。

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1   Stack Overflow（2025年7月31日）：「Stack Overflow Annual Developer Survey」（以下リンクからご覧ください。）Stack Overflow

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Snowflakeについて

Snowflakeは、AI時代のためのプラットフォームとして、企業がより迅速にイノベーションを実現し、データからより多くの価値を引き出すことを支援します。数百の世界最大規模の企業を含む12,600社以上のお客様が、SnowflakeのAIデータクラウドを活用し、データやアプリケーション、AIの構築・活用・共有を実践しています。Snowflakeにより、データとAIはすべての人にとって変革の力となります。詳しくは snowflake.com/ja（ニューヨーク証券取引所：SNOW）をご覧ください。