Cortex Code CLI、あらゆるデータ、あらゆる場所でのサポートを拡大

今月初めのBUILD Londonで、Snowflake AIデータクラウドを基盤としたデータ実務の利用と構築方法を変革するCortex Code CLIの一般提供を発表しました。

Cortex Code CLIは、Snowflakeのワークフローをエンドツーエンドでサポートするだけでなく、データエンジニアリングシステムのdbtとApache Airflow®¹をはじめとした、すべてのデータシステムに対してサポートを拡大していくことを本日発表でき、大変嬉しく思います。開発者は、より迅速に変換を構築し、オーケストレーションワークフローを最適化し、フルコンテキストでデバッグできます。

また、Snowflake初のセルフサービスのサブスクリプションも導入し、開発者がCortex Code CLIをすぐに使い始め、あらゆる場所でどのデータでも活用できるようにしています。

モダンデータスタックのためのエージェント型データエンジニアリング

モダンデータスタックは複数のシステムにまたがって存在しているため、データエンジニアリングのワークフローは特に複雑でリソースを大量に消費します。パイプラインが途切れると、生産性の低下とデータの信頼性を失うことによって膨大な隠れたコストが発生します。

データエンジニアの課題は明確です。データパイプラインを大規模に作成、管理、最適化するには、複数の複雑なツールを操作する必要があります。SnowflakeはダイナミックテーブルやSnowparkなどの強力なネイティブソリューションを提供していますが、多くの組織は、変換にdbt、オーケストレーションにApache Airflowなど、多様なツールエコシステムを使用しています。このマルチシステムエコシステムを手動で管理することは難しく、多大な専門知識を必要とします。

こうした課題に正面から対処するために、Cortex Code CLIは現在、人気の高いdbtとApache Airflowパターンを理解してサポートしています。これにより、チームは自然言語を使用してスキーマ、依存関係、オーケストレーションロジックを深く理解し、最適化された機能を活用できます。

Cortex Code CLIを使用して、チームは以下を実現できます。

必要なデータを簡単に発見：「どのテーブルに収益が含まれるか」を質問すると、古くなったコードではなく、ロールベースのアクセス制御でフィルタリングされた結果に加え、dbtのリネージ情報やライブ統計も取得できます。
構築と最適化の迅速化：dbtモデルの生成は、非常に簡単です。たとえばCortex Code CLIに「注文と顧客を連携するCLVモデルを作成してください」と指示するだけです。また、ユーザーは出力の自動差分生成、フルコンテキストでのデバッグ、実際にコンパイルされる修正の取得も可能です。

実稼働に対応したオーケストレーションの実行：依存関係を意識したエアフローDAGを構築し、タスクからクエリまでデバッグできます。

「Cortex Codeは、Brazeにおけるエージェント型アナリティクスのあり方を変革しています。データセット、スキーマ、列に対するネイティブな理解により、エンジニアがコンテキストの整理に費やす時間が削減されました。その結果、より正確で実用的なアウトプットを得ることに集中できるようになっています。現在、より複雑なデータ統合にこれを導入し、インサイトレイヤーの自動化と強化を進めています。構造化されたアナリティクスを、よりダイナミックで表現力豊かな、強力なものへと進化させています」

—Spencer Burke氏

Braze、グロース担当SVP

厳格なテストにより、Cortex Codeはデータスタックを深く認識する必要があるタスクにおいて、汎用コーディングツールよりも正確で効率的であることが示されました。

精度の向上：同じ基盤モデルであるClaude Opus 4.6でdbt + Snowflakeを使用し、ADE-Benchタスクのセットに対してCortex CodeとClaude Codeを実行しました。Cortex Codeでは43タスクのうち28タスク（成功率65%）を完了し、それに対してClaude Codeでは43タスクのうち25タスク（成功率58%）を完了しています。
効率の向上：Cortex Codeでは、ファイル読み取りは2分の1に、bashコマンドは4分の1に削減され、正しいソリューションに到達するために必要な総コール数が50%近く減少しました。この効率化は、Snowflake_sql_executeツールを使用したSQLネイティブアプローチによって推進されています。Snowflake内でネイティブに実行できるため、ターゲットをさらに効率的に探索できます。

これはほんの始まりに過ぎません。将来的に、追加のデータエンジニアリングツールのサポートを拡大していく方針です。

「Cortex Codeは、Snowflakeエコシステムへの直接的かつコンテキストを認識した接続により、evolv Consultingのソリューション開発を変革しました。私たちのチームは、データベース、オブジェクト、Gitリポジトリとシームレスに対話できるようになりました。Claude Opus 4.6などの最先端モデルを活用し、Cortex Code CLIはフル機能のReactアプリ開発から複雑なデータエンジニアリングまで『何でもこなす』ことができます。導入からわずか20日間で500時間以上の時間を節約し、約10万ドルの価値創出を実現しました」

—Trent Foley氏

evolv Consulting、最高技術責任者

ワークロード要件に合わせてモデルの選択肢を拡大

Snowflakeは、モデルの選択に関して、あらゆる組織がワークロードの要件と優先事項を独自に定めていることを理解しています。Cortex Code CLIユーザーに包括的な選択肢を提供するために、OpenAI GPT 5.2を含むモデルオファリングを拡大しています。この追加機能により、Claude Opus 4.6とClaude Sonnet 4.6という、Snowflakeの既存の最先端Anthropicモデルスイートが補完され、ユーザーは特定のニーズに基づいて品質、レイテンシー、コスト、ガバナンスを最適化できる柔軟性を得られます。

信頼できるAIのためのエンタープライズ制御とガバナンス

アクセスを拡大しつつも、私たちは企業が必要とするセキュリティとガバナンスの機能を提供し続けることにコミットしています。新しい管理制御とガバナンス機能により、Cortex Code設定のアクセス、使用ポリシー、権限を管理するための堅牢な管理設定が可能になります。これにより、開発者は組織のセキュリティ基準、規制要件、運用ガバナンスフレームワークへの準拠をサポートしながら、AI駆動の支援によって業務を加速できます。

CLIサブスクリプション：新しく開始する方法

Cortex Code CLIは、Snowflake、dbt、Apache Airflow、あるいは複数のシステムを基盤としていても、データスタックのあらゆる部分にインテリジェントなコンテキスト対応支援を提供できる、データチームの働き方の根本的な変化を示しています。モデルの選択肢の拡大とエンタープライズグレードのガバナンス機能により、今こそ、エージェント型データエンジニアリングを体験する絶好のタイミングです。

すべての開発者がCortex Code CLIを利用できるようにするため、利便性を向上した新しいサブスクリプションモデルを導入しています。つまり、Snowflakeのお客様でなくても、すぐにCortex Code CLIを利用開始できます。

すでにSnowflakeアカウントをお持ちの場合は、Cortex Code CLIドキュメントで詳細と使用開始をご確認ください。

¹Apache Airflowは、Apache® Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。