2026年3月9日：SnowsightのCortex Code - 一般提供

Cortex CodeがSnowsightで一般公開され、SQLおよびPythonの開発、エンドツーエンドの機械学習、データ探索、アカウント管理のためのエージェンティックアシスタントが直接Snowflakeに導入されます。

Snowsightおよびワークスペースに統合されているため、アクティブなワークスペース内でコンテキスト対応のサポートを提供し、ユーザーがSnowsightを離れることなく開発、探索、管理者タスクを完了できるようにします。

それにより、技術ユーザーとビジネスユーザー両方の日々のエクスペリエンスが変化します。チームは、AIを個別のツールとして扱う代わりに、すでに構築して運用している同じプラットフォーム内で自然言語を使用できます。また、Cortex CodeはSnowflakeの既存のポリシーとロールベースのアクセス制御を使用して動作するため、組織はセキュアで管理された環境の外部に出ることなく、作業を加速できます。

これが重要な理由

  • **制御を手放すことなく、高速にコーディング。**Cortex Codeは、ワークスペースにおいて、SQLおよびPythonコードを生成、変更、最適化、説明することができ、さらに差分ビューを利用して変更の適用前に提案された編集をプレビューすることもできます。また、ユーザーが``@``メンションを使用してテーブル、スキーマ、またはビューをインラインコンテキストとして追加できるようにします。また、SQLステートメントが失敗した場合に修正を提案することもできます。

  • **アイデアから実稼働までの短いパス。**Cortex Codeは、ワークスペースのSnowflake Notebookから直接実行でき、完全に動作するMLパイプラインの形式で、検証済みのソリューションを提供します。Snowflake上のdbtプロジェクトは、ソースデータの探索、スキャフォールドモデルの作成、テストの追加、dbtコマンドの実行、ドキュメントの生成を支援します。

  • **データとドキュメント全体のより優れた検出。**Cortex Codeは、Horizon CatalogコンテキストとSnowflakeドキュメントを使用して、ユーザーが平易な言語の質問でテーブルと列を見つけるのを支援します。公式ドキュメントを参照して製品およびSQLの質問に回答し、利用可能な場合はタグ、マスキングポリシー、リネージなどのメタデータを可視化します。また、Cortex Analystのセマンティックモデル指向のワークフローもサポートしています。

  • **よりスマートなガバナンスとコストに関する会話。**チームは、ユーザーとロールのアクセス、データ所有権、PIIを含むテーブルについて質問でき、同時に、アカウント使用状況、クレジットの消費状況、およびコストの要因となっているデータウェアハウスやクエリについても調査します。

Cortex CodeはSnowsightに埋め込まれているため、ユーザーはツールを切り替えたり、クエリを記述して実行する環境を離れたりすることなくサポートを受けられます。

詳細については、 SnowsightのCortexコード をご参照ください。