こんにちは。ちゅらデータでデータエンジニアしているtadaken3です。先日、技術書典20に向けて、印刷所「ねこのしっぽ」へCanvaで作成した表紙を入稿しました。https://x.com/tadaken3/status/2038494524658581597Canvaは手軽に使える反面、入稿に向けていくつか注意が必要なポイントがありました。この記事では、実際の作業を通じてわかった注意点をまとめます。「ねこのしっぽ」でCanvaを使うケースに特化した内容ですが、Canvaで入稿素材を作る方の参考になれば幸いです。 技術同人誌での表紙の入稿についてまず前提として、表紙、...

はじめにCortex Code、活用していますか？Cortex Codeは、Snowsight上のWebインターフェースやCLIからSQLの生成、エラーの解説、Notebookの操作など、自然言語で指示するだけでSnowflake上の作業を手助けしてくれる強力な機能ですが、利用している裏側でどれだけのトークンが消費され、どれだけのクレジットが発生しているのか、意識したことはあるでしょうか。実は、Cortex Codeのトークン消費はACCOUNT_USAGEビューに詳細に記録されています。本記事では、そこに格納されている TOKENS_GRANULAR カラムを読み解きながら、...

こんにちは。ちゅらデータでデータエンジニアしているtadaken3です。4月11日から開催される技術書典20にて、「dbtとそれにまつわる技術を語ろうじゃないか」（以下dbt本）というタイトルの書籍を頒布予定です。今回は、dbt本の表紙デザインを決めるまでの過程と、そこから得た気づきについてお話しします。ちなみにデザインの作成にはすべてCanvaで行なっています。 最初のアイデア：dbtカラーと沖縄モチーフ表紙デザインの検討を始めた当初は、大きく2つの方向性を考えていました。1つ目は、dbtのブランドカラーであるオレンジをベースにしたデザイン。dbtといえばオレンジ、という印...

こんにちは。ちゅらデータでデータエンジニアしているtadaken3です。4月11日から開催される技術書典にむけて、dbtに関する本（以下dbt本）を執筆しています。DATUM STUDIO、ちゅらデータのメンバーが日々のプロジェクトの中で培ってきたdbt、データモデリングの技術、知見を惜しみなく、書籍の中に落とし込んでおりますので、ぜひ、手に取っていただけると幸いです。https://churadata.okinawa/blog/techbookfest2026/今回は、技術書典20に向けた原稿の執筆をする中で、「技術同人誌を書くための方法」を簡単にまとめていきます。ボク自身も...

生成AI使っていますか？がく＠ちゅらデータエンジニアです。先日、つい出来心で作ってしまいました。https://zenn.dev/churadata/articles/3a1382e4f6990fここまで簡単にできるなら、またくだらないお笑いスラッシュコマンドを作れるなーと思った次第ええ、楽しくなってきたんです私だってね、「Claude Codeで、PM業務の作業効率バクアゲしました！」とか書きたいんですよでもね、もうそういうのは、トップランナーの人がいるわけ今更入り込む余地など無いし、そんなの無理！https://dev.classmethod.jp/articles...

GEN2 WAREHOUSE使ってますか？（にこにこがく＠ちゅらデータエンジニアです。前回、真夜中のデータエンジニアリングユニオンというのを突発的にやったのですが、Snowflakeのリリース岳について話すのもすっげー楽しいなぁと思ったので、第2回目も書いてみようと思います。※と書き出したのが3月14日だったのに、何かしらんうちに3日経ってたorz!めっちゃ多い・・・・・リストの後に、私的に気になるものをピックアップしてるのでそちらをみるだけでもいいかもリリース：合計23件リリース日件数2/2513/223/543/613...

生成AI使っていますか？がく＠ちゅらデータエンジニアです。昨今、生成AIを使っての開発ってのは、かなりかなり浸透してきて、生成AIがないと話にならん！な状況になりつつあると思います。全然使わないまんまじゃまずいなぁーーと思い、業務でも色々取り入れて試行錯誤してるところです。 朝、ふと思いついたいつも通り、下娘を幼稚園に送り、帰りにYoutubeMusicでアニソンを聴きながら帰ってきたときにふと思いました。「仕事中に作業用のBGMで、『こんな音楽流して』『リラックス用にカフェジャズを流して』みたいなこととが出来ないか？」と考えました。アレクサとかでできるあれです。スマー...

こんばんわ！がく＠ちゅらデータエンジニアです隔週金曜日に、データエンジニアリングユニオンという勉強会チックなことをやっているのですが、先週、ちょっと出れなかったんです・・・・・ちょうどSnowflakeで怒涛のリリースがあって、それについて議論するつもりだったので、消化不良がはんぱなかった・・・・と泣き言を言っていたら、酒徳さんが別途夜にでもやりましょう！！ってことで、子供を寝かしつけた深夜にやることになりました。 怒涛のSnowflakeリリース直近2週間ぐらいでSnowflakeでは、「え？Summit直前？？」とすら思えるぐらい重要なリリースがごんごんなされていまし...

1. Snowflake Cortex Code の課金形態Snowflake Cortex Code がGAになったので、課金形態について調査しました。2026/2/1時点の Snowflake Service Consumption Table ではAI機能の課金形態について、次のように記載されています。AI 機能（AI Features）Snowflake は、Snowflake 管理下のコンピュートリソース上で動作する人工知能機能（以下「Snowflake AI 機能」）も提供しています。Snowflake AI 機能の料金は、表 6 に定めるレートに基づいて請求さ...

がく＠ちゅらデータエンジニアです。こんばんわ！なんとかブログ更新頻度は保ててるかな・・・保ててるよね！1月がもう終わった・・・・なんか時がすぎるの早すぎん？？？ データエンジニアリングユニオンとは（テンプレ）隔週金曜日の12時〜13時で、データエンジニアリングのTOPICSを扱ったデータエンジニアリングユニオン Season2 を開催しています。告知は、主にSnowVillage（SnowflakeのユーザコミュニティのSlack）にて告知しています。※現時点ではYoutubeなどでの公開はしていません今回は、運営陣が都合がつかなかったので、メインMCは私。臨時にち...

がく＠ちゅらデータエンジニアです。こんばんわっ！さて、久しぶりにFrosty Friday Live Challange で、チャレンジしてきました。ちゃんとチャレンジしないとねーテックセラピーなんですよ、奥さんテックセラピー！聞いたことある？え、ない？？？普段触らない技術をさ、こういう場がないとやらないわけ！やったら楽しいわけ！それがテックセラピーなの！と小芝居はここまでにして、チャレンジをしていきたいと思います。 Week84 - Basic Staginghttps://frostyfriday.org/blog/2024/03/08/week-84-bas...

みなさんこんにちは、クルトンです！ついに25日目、最終日のブログとなります。ここまで読んでくださった皆さん、本当にありがとうございます！今年(と言いつつ2026年になってしまったので正確には去年)のアドベントカレンダーでは、Databricksの基礎から、データエンジニアリング、AI/ML、運用、そしてMLOps まで、公式ドキュメントをメインとして広く整理してきました。今日はその総まとめとして、Day1〜Day24を「学びのロードマップ」として振り返り、さらに少しだけDatabricksの発展的領域を紹介 します。それでは最終日もいってみましょう！ 🎯 Databric...

みなさんこんにちは、クルトンです！Day23では Delta Sharing を通して、Databricksが安全に“外へ共有する力”を持っていることを整理しました。そして今日のDay24は、モデルを作る → 提供する → 監視する → 改善する というサイクルを自動で回す「MLOps」の世界へ踏み込みます。DatabricksではMLflowを中心にModel Serving、Monitoring、CI/CD、Jobs(Lakeflow)といった仕組みが連携し、 継続的で高品質なモデル運用を支える強力なプラットフォーム が整っています。本日はこれらを整理していきます！ 🧭...

みなさんこんにちは、クルトンです！Day22ではUnity Catalogを使った データセキュリティとコンプライアンス について整理しました。今日のDay23はそのセキュリティ基盤を活かして “外部にデータを安全に共有する” 技術であるDelta Sharing について整理していきます！Databricksではクラウドが異なっていても、Databricks以外のツールでも、同じデータをセキュアに参照できる という非常に強力な仕組みが提供されています。それでは早速見ていきましょう！ 🔍 Delta Sharingとは？Databricks公式(Delta Sharing...

みなさんこんにちは、クルトンです！前回のDay21では Databricks のコスト管理 を学び、「効率良く運用するための基盤」について整理してきました。そして今日Day22のテーマは、運用におけるもう1本の柱について整理していきましょう。 🛡️ データセキュリティとコンプライアンスDatabricksではデータをどう守り、どう管理するのか。特に企業でDatabricksを使う場合、セキュリティは “最初に設計しておくべき” とても重要な領域です。Databricksでは Unity Catalog が中心となり、データ・AI・メタデータを一元的に管理できる仕組みを提供...

みなさんこんにちは、クルトンです！ここまでのDay1〜20では、レイクハウス基盤の基礎から、生成AIアプリ・MLOpsまで一通り整理してきました。そして本日Day21からは、Databricksを実務で使う上で避けて通れない 「運用フェーズ」 について整理していきます。本日はお金の話です。 💰 コスト管理とリソース最適化Databricksは非常に強力なプラットフォームですが、“適切に設計しないとコストが膨らむ” という特性も持ちます。そこで今日は、以下のポイントをしっかり押さえていきます。コスト構造をまず正しく理解SQL Warehouse / Cluster / ...

みなさんこんにちは、クルトンです！本日は Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング） を扱います。LLMの性能はモデルそのものだけでなく、「どんなプロンプトを渡すか」 で大きく変わります。プロンプトは、モデルに渡す“設計図”のようなものです。この設計図が良ければ、モデルはより正確で一貫性のある回答を返せるようになります。 🤔 なぜプロンプトが重要なのか？プロンプトが曖昧だと、モデルは意図を正確に理解できません。回答内容の粒度がバラバラ論理的な説明にならない条件が反映されていない人によって質が変わる(属人化)などが起き、運用上の問題にな...

みなさんこんにちは、クルトンです！本日は Inference Tables（推論ログの構造化） を扱います。Day17の内容でモデルを作り、Day18の内容でLangChain/RAGのようなアプリが構築できるようになると、次に必ず登場する課題がこちらです。 ❓「モデルがどう使われているのか、分からない問題」推論ログがないと、こんな悩みが生まれます。どんな入力が来ているの？モデルは何を返している？異常なデータは混ざっていない？精度が落ちてきていない？エラーやタイムアウトは？どのバージョンのモデルが使われた？これらが把握できないと、モデル運用（MLOps / ...

みなさんこんにちは、クルトンです！本日はLLMアプリをDatabricks上で本番運用していくために欠かせない、LangChain/LlamaIndexとDatabricksの連携 について整理します。Day16のRAG、Day17のFine-tuningを経て、いよいよ 「アプリとして動く LLM」 を作る話に入ります。しかし、初学者からすると次のような疑問が生まれがちです。LangChainとLlamaIndexは何が違うの？Databricksとどうつながるの？Vector SearchやModel Servingはどう使う？エージェントはどんな仕組みで動く？本...

がく＠ちゅらデータエンジニアです。こんばんわっ！今年はブログ執筆頻度を上げていくぞーーと年始に目標を立てたので、貪欲にブログ化していこうと思います。 データエンジニアリングユニオンとは隔週金曜日の12時〜13時で、データエンジニアリングのTOPICSを扱ったデータエンジニアリングユニオン Season2 を開催しています。告知は、主にSnowVillage（SnowflakeのユーザコミュニティのSlack）にて告知しています。※現時点ではYoutubeなどでの公開はしていません運営は、私、Sakatokuさん、あれさん、児玉さんでやっています。ちゅらデータ社内のデ...