9.29リリースノート:2025年9月24日～2025年9月26日¶

宣言型共有ネイティブアプリ（プレビュー）¶

宣言型共有により、プロバイダーはデータ製品を共有して販売できます。Snowflake Notebooks によって強化されたデー他製品は、Snowflakeのコンシューマーがデータを視覚化し、調査するのに役立ちます。

宣言型共有ネイティブアプリはプレビュー中です。

宣言型共有は開発エクスペリエンスが簡素化されているので、すぐに使い始めることができます。

主な特徴を以下に示します。

• 開発の合理化:プロバイダーは、簡単な YAML ファイル形式を使用して、ノートブックを含む、自動バージョン管理を備えた共有オブジェクトを定義できます。

• ライブノートブック開発:インタラクティブにノートブックを開発し、ノートブックコンテンツを編集し、共有することが、すべて Snowsight 内で行えます。

• 管理されたデータ可視性:アプリケーションロールによって、プロバイダーはデータを分類できるようになり、コンシューマーはデータの可視性を簡単に制御できるようになります。

• コンシューマー管理リソース:アプリケーションはコンシューマーのアカウントで実行されるので、リソースの使用状況とコストを管理できます。

• 安全な実行:宣言型共有アプリケーションは、厳格に制御された環境で動作し、アクションとデータアクセスの厳密な制限を保証します。

詳細については、 Native Application Frameworkでの宣言的共有について をご参照ください。

Cortex Agent Monitoring（プレビュー）¶

Cortex Agent Monitoringでは、Snowsight を介して、エージェントの詳細ログとトレースにアクセスできます。エージェントのログには、LLM 計画、ツール実行、SQL の生成と実行などの詳細が含まれます。

詳細については、 Cortex Agentのリクエストのモニター をご参照ください。

型リテラルによる AI_COMPLETE 構造化出力（プレビュー）¶

新しい合理化された構文である型リテラルを使用して、AI 関数で構造化 JSON 出力を定義します。型リテラルを使用すると、出力は JSON スキーマの代わりに SQL データ型定義を使用して構造化されます。

この新機能によって、AI_COMPLETE での response_format パラメーターの使用が簡素化されます。構造化出力は堅牢な AI データパイプラインを構築するための重要な機能なので、AI_COMPLETE は、生成時に各トークンを検証し、確実に最終的な応答がスキーマに完全に準拠するようにします。

型リテラルには次の利点があります。

• 簡略定義:構造化された出力定義の複雑さと長さを軽減します。

• 読みやすさの向上:SQL クエリをよりクリーンで、一目で簡単にわかるものにします。

型リテラルは、新しい TYPE キーワードで始まり、構造化出力を説明する SQL OBJECT 型が続きます。

SELECT AI_COMPLETE(
  model => 'claude-3-5-sonnet',
  prompt => 'Extract structured data from this customer interaction note: Customer Sarah Jones complained about the mobile app \
    crashing during checkout. She tried to purchase 3 items: a red XL jacket ($89.99), blue running shoes ($129.50), and a fitness \
    tracker ($199.00). The app crashed after she entered her shipping address at 123 Main St, Portland OR, 97201. She has been a \
    premium member since January 2024.',
  response_format => TYPE OBJECT(note OBJECT(items_count NUMBER, price ARRAY(STRING), address STRING, member_date STRING))
);

詳細については、 AI_COMPLETE 構造化出力 をご参照ください。

オープンテーブル形式のクロスクラウド自動フルフィルメントのサポート¶

リージョンやクラウド間のリストで、Apache IcebergやDelta Lakeなどのオープンテーブル形式を共有できるようになりました。それらのリストで自動フルフィルメントを有効化できます。

詳細については、 オープンテーブルフォーマットでの自動フルフィルメントの使用 をご参照ください。

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE （プレビュー）¶

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE コマンドは、CREATE DYNAMIC TABLE コマンドと ALTER DYNAMIC TABLE コマンドの機能を組み合わせたものです。動的テーブルが存在しない場合は CREATE ステートメントとして実行されます。存在する場合は、ステートメント内のオブジェクト定義に従って動的テーブルを変換します。

詳細については、 CREATE OR ALTER <オブジェクト> および CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE をご参照ください。

データ品質: FRESHNESS データメトリック関数の改善¶

FRESHNESS データメトリック関数（DMF）を、列引数を指定せずにテーブルと関連付けられるようになりました。これにより、DML コマンドがテーブルに対して最後に作用を及ぼした時刻を特定できます。以前は、テーブルが最後に変更された時刻を特定するタイムスタンプ列を持つ FRESHNESS を関連付ける必要がありました。

詳細については、FRESHNESS DMF をご参照ください。