Snowflake Cortex AIで利用可能なAnthropic Claude Sonnet 4.5の発表

Anthropicのこれまでで最も高機能なモデルであるClaude Sonnet 4.5を、Snowflake Cortex AI上でお客様に提供できるようになったことを発表いたします。AnthropicとSnowflakeは、長年にわたるパートナーシップを通じて、生成AIイノベーションをお客様にお届けすることを目指しています。この最新モデルの提供によって、企業がコネクテッドで信頼できる方法でAIプロダクトを開発およびスケーリングできるように支援します。
Anthropicのローンチパートナーとして、私たちはClaude Sonnet 4.5を同日に提供しています(Cortex AIでパブリックプレビュー中)。このモデルは、セキュアなSnowflake境界内でCortex AISQLとCortex REST APIで使用できます。近日中に、Cortex AgentsとSnowflake Intelligence(どちらもパブリックプレビュー中)で提供される予定です。
Claude Sonnet 4と比較した改善点
Claude Sonnet 4.5は、前モデルから大幅にアップグレードされており、以下の領域で主な改善が実施されています。
- ドメインナレッジの強化:今回のモデルでは、複雑な指示に正確に従う、非常に一貫した信頼性の高いパフォーマンスを提供します。金融、研究、サイバーセキュリティなどの専門分野で特に効果的です。
- 優れたエージェント型機能:このモデルは、ツールを使用してこれまでにない新しい問題を解決することに、卓越した創造性を発揮します。サブエージェントと協調する機能が強化されており、信頼性の向上とともに複雑で多段階のワークフローを実行できます。
- 最先端のコーディングとコンピューター操作:Claude Sonnet 4.5は、コーディングの新たな基準を確立し、カスタムツールを使用することでSWE-bench Verifiedの最先端のスコアをさらに改善しました。コンピューター操作においては、ボタンの正確なクリック、フォームへの入力、エラーからの復旧によってタスクを正常に完了し、信頼性が向上します。
Snowflake上のSonnet 4.5でできること
AnthropicのClaude Sonnet 4.5 は、Cortex AIの他の主要なフロンティアモデルと統合し、Snowflakeのセキュアでガバナンスの確保された環境内で、さまざまなエンタープライズユースケースを可能にします。Sonnet 4.5モデルは、以下のユースケースに最適です。
- データをアクション可能なインテリジェンスに変換します。Claude Sonnet 4.5を基盤とするSnowflake Intelligenceにより、ビジネスユーザーは自然言語で複雑な質問をして、構造化データと非構造化データから正確なインサイトを取得できます。このモデルは、高度な財務予測、インテリジェントなリスク管理、調達ワークフローの自動化、高品質で実稼働可能なレポートの生成など、特化したタスクに優れています。これは、モデルのドメイン専門知識と、Snowflakeの業界最先端のガバナンスを組み合わせることで実現します。
- マルチモーダルデータを非常に優れた精度で分析できます。アナリストはCortex AISQL内で、データウェアハウス内でClaude Sonnet 4.5を速度とコストの最適なバランスで直接使用できます。ネイティブのSQL関数は、テキスト、画像、その他の非構造化データから複雑なインサイトを分類、フィルタリング、合成できるコスト効率の高いAIパイプラインを解放することで、モデル最前線のパフォーマンスをシンプルでスケーラブルなアナリティクスツールとして活用します。
- Anthropicの最も高度なモデルであるClaude Sonnet 4.5を搭載したCortex Agentsを使用して、インテリジェントシステムを構築できます。Sonnet 4.5は、財務分析、調査、複数ステップにわたるエンタープライズタスク、部門横断的なワークフローにわたるオーケストレーションにおいて最先端のパフォーマンスを発揮し、エージェントが大規模な計画、推論、確実なアクションを実行できるようにします。お客様は、単なる事後対応型の検知から、脆弱性のプロアクティブなパッチ適用に移行するエージェントを構築できます。ツール利用、メモリ管理、およびコンピューターナビゲーションにおける大幅な改善を実現します。これにより、Cortex Agentsは、構造化データと非構造化データの両方に対応するSnowflakeのセキュアな検索スタックに支えられ、高度なビジネスプロセスをより高い精度、復元力、スピードで処理できるようになります。

図1:Snowflake Cortex AIの機能
Snowflake Cortex AIは、構造化データと非構造化データに対応した、統合された機能とサービス(フルマネージドなLLM推論やデータの容易な検索など)のスイートです。お客様は構造化データと非構造化データを同時に迅速に分析できるようになり、エージェント型AIアプリケーションの構築が加速します。Cortexの統合されたAIとデータプラットフォームにより、組織はAIのコンセプトを数日で実現できます。あらゆる規模と業界の組織で、テキスト要約、センチメント分析、強力なAIエージェントの開発など、さまざまなユースケースを実装できるようになりました。
SnowflakeでのClaude Sonnet 4.5の使用
Cortex AIを使用してモデルに簡単にアクセスできます。ユーザーは、いずれかのサポートされているリージョンでSonnet 4.5にアクセスするだけです。サポートされていないリージョンでは、クロスリージョン推論を有効にしてアクセスできます。
Cortex AISQL
Cortex AISQLは、使い慣れたSQLを使用してマルチモーダルなエンタープライズデータでのスケーラブルなAIパイプラインを簡単に構築できるようにします。Cortex AISQLは、手動でオーケストレーションされたAIパイプラインよりも低コストで高性能な処理を実現し、Snowflakeらしいセキュリティとガバナンスの機能を維持しながら、企業全体で信頼性の高いインサイトを獲得できます。たとえば、AI_COMPLETE関数を使用すると、アナリストはSonnet 4.5のような最先端のモデルを活用して、SQLで自然言語の命令を直接適用できます。

図2:2026年(会計年度)第2四半期Snowflake決算プレゼンテーションスライド
SELECT * from AI_COMPLETE('claude-sonnet-4-5', PROMPT('what is one of the AI/ML adoption highlights from Snowflake Q2FY26 earnings?: {0}'))
Snowflake AI features simplify the use of genAI capabilities with more that 6,100 accounts using the capabilities in Q2 FY26.
Cortex REST API
ネイティブアプリからCortex AIへの低レイテンシーな推論呼び出しを行うには、開発者はREST APIインターフェイスを利用するだけで済みます。以下がその例です。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer <snowflake_token>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Churn increased in Q4. Based on the notes below, summarize the top reasons"
}
],
"top_p": 0.8,
"temperature": 0.2
}' \
https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete
今後の展望
Snowflakeはエンタープライズデータのセキュリティとプライバシーを優先し、Anthropicはセキュアで信頼性の高いAIの構築に全力で取り組み、最先端のイノベーションの提供において強固な連携を構築しています。Sonnet 4.5モデルは、セキュアなSnowflake境界内でCortex AISQL関数とREST APIを使用可能です(パブリックプレビュー中)。また、Cortex AgentsとSnowflake Intelligence向けにも近日中に提供される予定です。
詳細情報
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今すぐSnowflake Intelligenceをお試しください。
デモをご覧になり、Cortex AISQLの動作をご確認ください。
将来の見通しに関する記述
このページには、Snowflakeが将来提供する製品に関する記述を含め、将来の見通しに関する記述が含まれていますが、これはいかなる製品の提供も約束するものではありません。実際の成果や提供物は異なる可能性があり、既知および未知のリスクおよび不確実性の影響を受けます。詳細については、最新の四半期報告書(10-Q)をご覧ください。