Snowflake CoCo：データ向けに構築されたコーディングエージェントが、普段の作業環境で利用可能に
Snowflake Summit 2026にて、Snowflake CoCoが開発者の普段の作業環境で利用できるようになります。ネイティブデスクトップアプリケーション、クラウドエージェント、エージェントSDK、そして（近日提供予定の）モバイルアプリやSlackbotにより、CoCoはモダンデータチームが日常的に使用する環境やツールに完全に統合されます。これらはすべて、エンタープライズデータに完全に基づいています。
企業におけるAIの導入は、AIの理論的な可能性から、本番環境での実用的なニーズへと移行しています。つまり、安全かつセキュアでガバナンスを効かせながら、AIを大規模に活用することが求められています。
AIアシスタントの第1波は、オートコンプリートとクエリ生成を提供するものでした。次の波はエージェント型です。コードベースを検査し、複雑なタスクを推論し、ファイルを変更し、テストを実行し、ヒューマンインザループでプルリクエストを管理するシステムです。標準的なソフトウェアエンジニアリングにおいて、これはすでに新たな基準となっています。
データチームやAIチームにとって、そのハードルはさらに高くなります。エンタープライズAIは、ライブスキーマ、アクセス制御、リネージ、および運用パイプラインを備えた、ガバナンスの効いたデータシステム内で稼働します。汎用的なAIコーディングエージェントはここで壁にぶつかります。一見正しそうなコードを生成しても、本番環境で実際に機能するためのデータコンテキストや許可の裏付けが欠けていることが多いためです。
Snowflake CoCoはそのギャップを埋め、モダンデータスタック上で作業する開発者にエージェント型のコントロールプレーンを提供します。
「Thomson Reutersは、37,500以上の統制されたテーブルと350のデータソースにわたる信頼できる唯一の情報源を構築するため、Snowflake上にデータ基盤を確立しました。そして現在、Snowflake CoCoがその基盤上での開発をさらに加速させています。私たちのチームは、すべてが統制された環境の中で、レガシーシステムの近代化、AIパイプラインのスケールアップ、そして数週間ではなく数日間でのインサイト提供を実現しています。信頼できるデータの上で、アイデアから本番稼働までこれほどの速さで進められるようになると、可能性そのものが根本から変わります」
—Caitlin Halferty氏
CoCoは、モデルの汎用的なラッパーとしてではなく、データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データサイエンティスト、AI開発者の実際の働き方に合わせて設計された統合システムとして、データライフサイクルに特化した仕組みで構築されています。エージェントをデータコンテキストに基づかせ、適切なツールやランタイムに接続します。
実際のデータエンジニアリングの作業において、CoCoは主要なコーディングエージェントに単に追随しているわけではありません。新たな基準を打ち立てています。
実際のビジネスにおけるアナリティクスやデータエンジニアリングのタスクでAIエージェントを評価するためにdbt Labsが作成した業界フレームワークであるADE-Benchにおいて、CoCoは72.1%の合格率を達成し、AnthropicのClaude CodeとOpenAIのCodex（それぞれ65.1%）の両方を上回りました1。さらに、Snowflakeネイティブのdbtプロジェクトのタスクではその差がさらに広がり、プラットフォームとの深い統合が功を奏しています。
重要なのは、CoCoが力技で優位に立っているわけではないということです。Opus 4.7で実行されるClaude Codeと比較して、CoCoはトークン使用量を51%削減し、タスク完了までの時間を8%短縮します。この効率性を支えているのは、次の2つの設計上の選択です。
- 網羅的ではなくターゲットを絞った探索：目につくものすべてをスキャンするのではなく、CoCoは重要なデータに直接ナビゲートするため、より効率的なデータ探索が可能になります。
- ネイティブツールアプローチ：CoCoは、bashベースのワークフローに頼るのではなく、Snowflake、dbt、Airflowなどのデータシステムを操作するためのネイティブツールを活用し、データの近くで作業を実行します。
1 実際のビジネスにおけるアナリティクスやデータエンジニアリングのタスクでAIエージェントを評価するためにdbtが作成したフレームワークであるADE-benchを使用した、内部テストに基づく効率性スコア
Summit 2026での新機能
Summit 2026において、CoCoはAIコーディングエージェントから完全なAI開発プラットフォームへと進化します。今回の新たなリリースは、あるシンプルな原則に基づいています。それは、エージェントはユーザーがどこで作業していても機能し、ユーザーが作業できないときでも機能し続けるべきである、というものです。
「Fanaticsではデータに対する要求が常に変化していますが、Snowflake CoCoは私たちのチームにその変化に追随するスピードをもたらしてくれます。かつてはパイプラインの問題解決やデータモデリングに数日を費やしていたエンジニアが、今ではそれらの課題を数時間で解決できるようになり、新しい機能を指数関数的な速さで構築しリリースすることに集中できるようになりました」
—Maddy Want氏
普段の作業環境でCoCoを活用
クラウドエージェントは、CoCoの幅広いプラットフォーム拡張の基盤となります。自動化、Slack統合、およびネイティブモバイルアプリ（後者2つは近日提供予定）はすべてクラウドエージェントを基盤としており、チームがCoCoとやり取りするあらゆる環境に、長時間実行される自律的なワークフローをもたらします。
Snowflake環境内で直接CoCoを使用する開発者向けに、クラウドエージェントは完全なエージェント型ランタイムをSnowsightに直接もたらします。クラウドエージェントを使用すると、各Snowsightセッションのバックグラウンドで、分離されたSnowflakeマネージドのクラウド環境を立ち上げることができます。これにより、ユーザーはローカルでのセットアップ、依存関係の管理、インフラストラクチャを必要とせずに、任意のブラウザからCLIの機能を利用できるようになります。
クラウドエージェントを有効にすると、CoCoの各セッションに専用のコンテナがプロビジョニングされます。エージェントは、シェルコマンドの実行、Pythonスクリプトの実行、パッケージのインストール、ファイルの読み書き、動的に生成されたSnowflakeプロファイルを使用したdbtのビルドとテストの実行、および追加のコンテキストを取得するためのウェブ検索を行うことができます。
CoCo Desktop
CoCoはWindowsおよびmacOS向けに提供され、データチームの実際の働き方に合わせて構築されたネイティブデスクトップアプリに、Snowflakeネイティブ開発のすべての機能をもたらします。
「Snowflake CoCoは、私たちの企業運営における中核になりつつあります。データチームだけでなく、組織全体への展開を進めています。Snowflake CoCoは私たちのデータ、環境、そしてガバナンスを理解しているため、専門的な知識がなくても、各チームが信頼できるデータに基づいてワークフローを構築し、自動化することができます」
—Matt Luizzi氏
（近日一般提供予定の）CoCo Desktopにより、開発者はデータスタック全体で開発を行うための、ガバナンスの効いた単一の環境を手に入れることができます。画面を頻繁に切り替えることなく、データパイプラインの作成、アプリケーションの構築、エージェントの設計、ノートブックのデバッグ、データフローの可視化を行うことができます。エディターは、コード、データ、コンテキスト、および実行が統合される場所となり、プロトタイプから本番環境までスムーズに作業を進めることができます。
エディターでのエクスペリエンスにとどまらず、CoCo DesktopはローカルマシンにオールウェイズオンのAIエージェントをもたらします。これは、プロジェクトのコンテキストを理解し、セッションをまたいで機能し、ユーザーが席を外している間も作業を継続する、常駐型のアシスタントです。
自動化（Automations）により、チームは受動的なプロンプトから自律的なワークフローへと移行し、パイプラインのリフレッシュ、データ品質チェック、モデルの再トレーニング、運用上の調査などの定期的なジョブを処理するようにエージェントをスケジュールすることが可能です。これらはすべて、Snowflakeのロールベースのアクセス制御（RBAC）によってガバナンスが効いており、監査証跡によって裏付けられています。その結果、単発のプロンプトボックスというよりも、永続的な労働力のように機能するAI開発エクスペリエンスが実現します。問題の調査、変更の実施、ワークフローの実行をいつでも行える状態にあり、中断したところから正確に作業を再開できます。
また、チームごとにスタックは異なるため、CoCo Desktopは拡張性を考慮した設計になっています。MCP統合と、増え続けるスキルやプラグインのカタログにより、チームはCoCoをすでに使用しているシステムに接続し、組織のベストプラクティスを再利用可能な専門知識に変えることができます。つまり、チームの標準、パターン、ワークフローが反復可能なビルディングブロックとなり、すべてのビルダーがガバナンスの効いたエンタープライズ対応のプラクティスに準拠しながら、より迅速に作業を進められるようになります。
CoCoは、データチームやAIチームの開発エクスペリエンスを変革します。最初のプロンプトから、ローカル、エージェントベース、拡張可能、かつガバナンスが効いた環境を提供します。
近日提供予定：Slackや最新のモバイルアプリを使って外出先からCoCoを操作
エディターに加えて、チームはまもなくSlackやモバイルでもCoCoを利用できるようになります。CoCo Slackbotを使用すると、チームはSlack内で直接質問したり、ワークフローをトリガーしたり、結果を共有したりできるため、Slackがデータ作業のためのガバナンスの効いたインターフェイスに変わります。汎用的なチャットボットに依存するのではなく、このSlackbotはテーブル、dbtモデル、Postgresスキーマ、Airflowパイプラインなどのエンタープライズデータに接続されています。そのため、回答は本番環境のコンテキストに基づいており、リクエストしたユーザーのアクセスポリシーによって制限されます。
CoCoモバイルアプリは、デスクから離れた場所で作業のレビュー、承認、アクションが必要な時のために、iOSとAndroidに同じ機能をもたらします。これはスマートフォン上のコードエディターではありません。パイプラインの監視、スケジュールされたタスクの出力のレビュー、AIが生成したワークフローの承認、ログの検査、自然言語での質問をどこからでも行う必要があるデータリーダー、アナリティクスマネージャー、ビルダーのためのエージェントインターフェイスです。
貴社に最適な方法で、CoCoを使ったプログラム開発を実現
CoCoは、ビルダーが直接使用する単なるツールではなく、チームが組み込み、拡張し、その上に構築できるプラットフォームでもあります。CoCoはModel Context Protocol（MCP）サーバーとAgent Client Protocol（ACP）をサポートしており、他のエージェントやエンタープライズシステムがその機能を活用できるようにします。
CoCo Agent SDKを使用することで、ビルダーはCoCoを駆動するエージェントエンジンの上に、カスタムアプリケーション、社内ツール、自動化、ドメイン固有のワークフローを開発できるようになりました。
CoCoはSDKを備えたエージェントプラットフォームへと進化
CoCo Agent SDKは、何千ものお客様のためにCoCoを駆動しているのと同じツールとエージェントループを、インストール可能なライブラリとしてパッケージ化しています。開発者は、データの操作、Snowflakeへのクエリ、ファイルの読み取り、シェルコマンドの実行、コードベースの検索、SQLの実行、コードの編集など、CoCoが本番環境で使用する機能にプログラムから直接アクセスできます。SDKには組み込みのツール実行が含まれているため、インフラストラクチャを自分で実装しなくても、エージェントはすぐに作業を開始できます。
import { query } from "cortex-code-agent-sdk";
for await (const message of query({
prompt: `Profile the ORDERS table in MY_DATABASE.ANALYTICS:
- Total row count and date range covered
- Null rate for each column
- Top 5 customers by order volume
Summarize findings in plain English.`,
options: {
cwd: process.cwd(),
connection: "my-connection",
},
})) {
if (message.type === "assistant") {
for (const block of message.content) {
if (block.type === "text") process.stdout.write(block.text);
}
}
if (message.type === "result") {
console.log("\nDone:", message.subtype);
}
}
import asyncio
from cortex_code_agent_sdk import query
async def main():
async for message in query(
prompt="""Profile the ORDERS table in MY_DATABASE.ANALYTICS:
- Total row count and date range covered
- Null rate for each column
- Top 5 customers by order volume
Summarize findings in plain English.""",
options={"cwd": ".", "connection": "my-connection"},
):
if message["type"] == "assistant":
for block in message["content"]:
if block["type"] == "text":
print(block["text"], end="", flush=True)
asyncio.run(main())
組み込みツールに加えて、SDKは様々な機能をサポートしています。これには、複数のインタラクションにわたるステートフルな会話のためのマルチターンセッション、エージェントから型指定されスキーマ検証されたJSONを返すための構造化出力、カスタムツールでエージェントを拡張するためのMCPサーバー統合が含まれます。さらに、各ステップでエージェントの動作をインターセプトして制御するためのフック、ストリーミング出力、エージェントがドメインについて推論する方法をカスタマイズするためのシステムプロンプトもサポートしています。
パイプラインスクリプト、バックエンドサービス、または社内アプリやツールから呼び出して、データネイティブなエージェント機能をスタックに直接組み込むことができます。プラットフォームエンジニアはCoCoをCI/CDワークフローに統合でき、ISVパートナーはその上にデータプロダクトを構築でき、チームはドメイン固有のワークフローを自動化できます。
DNAに組み込まれたガバナンス
CoCoは、Snowflakeのエンタープライズクラスのセキュリティとガバナンス機能を組み込み、チームが使用するあらゆる環境にAIネイティブな開発をもたらします。すべての操作はユーザーの既存のSnowflake RBACの下で実行され、LLM推論はSnowflakeのセキュリティ境界内に留まります。また、階層化されたガードレールがプロンプトインジェクションやその他のLLMリスクからの保護に役立ちます。プロンプトと応答のロギング、クエリのタグ付け、使用状況の監視、および管理者レベルのコストと構成の制御により、エージェントを大規模かつ安全にデプロイするために必要な監査機能とガバナンスがチームに提供されます。
すでに7,100社以上のSnowflakeのお客様がCoCoを使用して構築を行っています。Summit 2026において、CoCoは、データによって駆動し、スタックを認識し、設計段階からガバナンスが効いた、あらゆる場所での作業を支援するAI開発プラットフォームとなります。
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。実際の結果や提供内容は異なる場合があり、既知および未知のリスクや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。
