前置きこんにちは。さすらいのデータエンジニアのこみぃです。もはや完全に夏が到来してしまった日本列島ですが、皆様いかがお過ごしでしょうか？先日、すっかり春秋の季節のイベントとして定着したSnowCampに今年も参加してきました。本日はそんなお話をしましょう。 SnowCampとはSnowCampはSnowVillageの皆さんでキャンプをするイベントです。エンジニア界隈でよくある開発合宿のようなものではなく、純粋にみんなでキャンプをします。参加者には私のようなキャンプ初心者から、フル装備で身を固めたガチのキャンパーまでバラエティ豊かです。ガチ勢の皆様がとにかく頼りになりま...

前提本記事は Cortex Search と Salesforce を活用した営業支援の仕組み を前提としている。アーキテクチャの詳細（Cortex Search の特性・推奨構成・PoC フェーズ設計・コスト見積もりなど）はそちらを参照すること。本記事では、その基本設計を アップセル・クロスセルのユースケース に適用する方法を整理する。 背景・課題商談の音声文字起こしデータや対話ログの要約が Snowflake 上に連携されており、商談内容の構造化された要約（目的・背景・課題など）を取得できる状態にある。一方、自社で提供する各種サービスや追加オプションは多岐にわたり、営...

背景・課題営業活動における顧客との対話ログ（ミーティングの文字起こしデータなど）の活用方法を検証中であり、セールス担当者が Salesforce などの CRM 上で効果的に利用できる形に整備することを想定している。具体的なユースケースとして、顧客の対話ログから「プランアップグレードや追加サービスに興味がありそうな発言をしている顧客をリストにして」といった Snowflake Intelligence（SI）からの問い合わせに対応できるかを検討している。基本方針として、CRM への連携はある程度整形した情報を送る形とし、CRM 上で完結させることを優先する。Cortex Sea...

調査の目的Snowflake には複数の UI が存在し、それぞれ想定するペルソナと目的が異なる。これらの UI それぞれに対して、Cortex Analyst・Cortex Agent を別々に構築・管理する必要があるのか？ それとも 一度作れば共通で使い回せるのか？ を明らかにすることが本調査の目的である。UI主なペルソナ目的・ユースケースSnowflake Intelligenceビジネスユーザー・経営層・データ消費者（SQL を書かない人）自然言語でデータに質問し、すぐにインサイトを得る。Cortex Agent のチャット UI が組み込まれてお...

概要Snowflake Cortex Agent や Cortex Analyst をエンタープライズ環境で継続的に運用するにあたり、「回答が正しいか」「思考プロセスが妥当か」「リソース消費が適正か」の三軸を常に把握することが求められる。本記事では、Snowflakeが提唱する GPA（Goal-Plan-Action）フレームワーク をモニタリングの評価軸として採用し、主に Snowsight UI の画面操作で実現できる具体的な監視・改善サイクルを整理する。前提スキルについて： 大部分の操作は Snowsight の UI 操作（ノーコード）のみで完結する。ただし、自動アラ...

背景「AIが生成した回答・SQLが正しいかどうか、ビジネスユーザーには判断しにくい」という問題は、Cortex Analyst/Agentsに限らず、自然言語でAIに問い合わせるあらゆるシステムに共通して存在する構造的な課題である。 問題の本質：情報の非対称性と検証コストAIは質問をどう解釈し、なぜそのSQLを生成したかを「知っている」。しかしユーザーは結果の数値しか見えない。この情報の非対称性が、以下の連鎖的なリスクを生む。リスク具体例意図のズレ（解釈ミス）「売上」をユーザーは税抜で想定していたが、AIは税込で集計した定義 of ズレ（前提ミス）...

はじめに2025年10月、私は以下の記事を書きました。https://zenn.dev/dataheroes/articles/d6da9fb50e0b1eSnowflake Optima、Adaptive Warehouse、Query Insightsを起点に、データエンジニアリングの未来を3つのフェーズで描いた妄想記事です。それから約半年がたち、2026年4月30日にSnowflakeのエンジニアリングブログで以下が公開されました。Snowflake Optima Metadata: Smarter Pruning Through Workload Intellige...

はじめにSnowflakeは2026年1〜4月にかけて、データ基盤の方向性を次の3点でさらに鮮明にしました。AI本番化：Cortex AI関数群（AI_AGG / AI_FILTER / AI_COUNT_TOKENS等）の大量GAに加え、4月には Cortex AI Guardrails（GA・日付要確認） と AI機能向けBudgets（4月10日GA） が登場し、AI運用の「コスト・安全」両面の統制が整備オープン化：Apache Iceberg v3対応、OpenFlowコネクタ拡充、Snowflake Postgres（GA）に加え、4月には Iceberg の ...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第8回「セキュリティ編・後編」です。前回の第7回では、RBACとポリシーを解説しました。本記事では、MFA義務化、Trust Center、コスト管理を詳しく解説します。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコンピュートを...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第7回「セキュリティ編・前編」です。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコンピュートを最適化したい方第4回：コンピュート編・後編QAS、Search Optimization、コストガバナンスコンピュートを最適化...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第6回「ストレージ編・後編」です。前回の第5回では、テーブル設計とIcebergを解説しました。本記事では、データ共有（Data Sharing） を詳しく解説します。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコンピュートを最...

記事の概要企業においてSnowflakeを導入する際に考えなければいけないことをまとめます個人的なノウハウ/知見も加えています❄️ 本件は Tech Fast Trackでもお話しさせていただいていますのでこちらでも確認可能です！ ■ 検討項目とクラウド選択Snowflake導入において考えるべき検討事項は、活用範囲/取り扱うデータによると思います.一方、大抵の場合は下記の５項目を見ることになるのではないかと思います.インフラ・NW: 境界の防御ID・アクセス管理: 人・権限の統制データガバナンス: データの保護AIガバナンス: AIの監督コ...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第5回「ストレージ編・前編」です。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコンピュートを最適化したい方第4回：コンピュート編・後編QAS、Search Optimization、コストガバナンスコンピュートを最適化し...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第4回「コンピュート編・後編」です。前回の第3回では、ウェアハウスの基本とGen1/Gen2/Interactiveの使い分けを解説しました。本記事では、Query Acceleration Service（QAS）とコストガバナンスを詳しく解説します。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュー...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第3回「コンピュート編・前編」です。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編（本記事）ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコンピュートを最適化したい方第4回：コンピュート編・後編QAS、Search Optimization、コストガバナンスコンピュー...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第2回「導入検討編・後編」です。前回の第1回では、Snowflakeの位置づけと3層アーキテクチャを解説しました。本記事では、料金体系、TCO、移行戦略を詳しく解説します。 シリーズ構成（全11回）記事内容想定読者第1回：導入検討編・前編Snowflakeとは、アーキテクチャ導入を検討中の方第2回：導入検討編・後編（本記事）料金体系、TCO、移行戦略導入を検討中の方第3回：コンピュート編・前編ウェアハウス、Gen1/Gen2/Interactiveコ...

はじめに2026年3月9日、SnowflakeのCortex Codeを触り始めました。3月の頭にCortex Code in SnowsightがGAになったこともあり、思いついたら、すぐやる！の精神で急に触り始めました。そして翌日にはStreamlit × SnowflakeDBで動くアプリケーションができていました。作ったのは、サッカーのプレミアリーグの結果予想アプリです。仕事の合間を縫いながら2日間にまたがりましたが、実質1日程度の開発時間でここまで到達しました。ただこれには2つの文脈があると思っています。一つは「Cortex Codeがあれば、この規模でも1...

前置きこんにちは。さすらいのデータエンジニアのこみぃです。Snowflakeの公式資格「SnowPro」には、その試験を作る側に参加できるSnowPro Subject Matter Expert（SME）というプログラムがあります。今回はそのSMEに参加する機会をいただいたので、資格試験の裏側に少しだけ触れた体験について書いてみようと思います。 SnowPro Subject Matter ExpertとはSnowflakeを扱うお仕事をしている方はよく勉強がてら取得する公式の資格として、SnowProというのがあります。https://learn.snowflake...

はじめにちょっと個人的にドタバタとしておりノリ遅れてしまいましたが、最新のSnowflakeの機能について記事にしました。データ分析の現場では、「このテーブルにどんなカラムがあるか知りたい」「上位10件のデータを見たい」といった日常的なタスクでも、正確なSQL構文を思い出す必要があります。Snowflakeが提供する Cortex Code は、この課題を解決する強力なツールです。自然言語でデータに関する質問を投げかけるだけで、適切なSQLが生成され、状況によってはそのまま実行まで進められます。本記事では、特に Snowsight（Web UI）版のCortex Code に...

はじめにこんにちは。本記事は 「2026年版 Snowflake入門」シリーズ の第1回「導入検討編・前編」です。 このシリーズについてSnowflakeに関する情報を探すと、「Gen2ウェアハウスがリリースされました！」「Cortex AIが使えるようになりました！」といった 新機能にフォーカスした記事 は多く見つかります。しかし、既存機能と最新機能を含めて網羅的に解説した記事 は意外と少ないのが現状です。2023〜2024年の入門記事は、2025年にGAとなった多くの新機能（Gen2ウェアハウス、Interactive Tables、Cortex AI Function...