Snowflake 2026年前半アップデート — Cortex Code GA・Iceberg v3・AIエージェント基盤への進化

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2026年に入って Snowflake は「AI Data Cloud」としての立ち位置を明確にし、データウェアハウスからエージェント基盤へのシフトを加速しています。2026年1〜4月の主要アップデートを整理します。

Cortex Code — Snowsight 上で GA（2026年3月）

2026年3月9日、Cortex Code が Snowsight UI で正式リリース（GA）となりました。Cortex Code は Snowflake データに文脈を持つ AI コーディングエージェントで、SQL・Python 開発、エンドツーエンドの ML、データ探索、アカウント管理をカバーします。

主な機能

  • Agent Teams: 複数エージェントが協調して大規模タスクを処理
  • dbt・Apache Airflow との統合（CLI は GA：2026年2月2日）
  • Windows CLI サポートの追加
  • Data Science Skills（機械学習・データサイエンス向けスキルセット）のプレビュー

2026年4月21日付のプレスリリースでは、Snowflake Intelligence と Cortex Code を「エージェント企業のコントロールプレーン」と位置づけ、OpenAI GPT-5.4 の Private Preview 対応も発表されています。

AI 関数スイートの GA（2026年1月）

2026年1月22日、AI_AGG・AI_SUMMARIZE_AGG・AI_FILTER などの AI 関数スイートが GA になりました。

関数概要
AI_AGG / AI_SUMMARIZE_AGGテキストの集約・要約。GROUP BY 対応。AI_COMPLETE 比で最大 2 倍のスループット
AI_FILTER自然言語述語による行フィルタリング
AI_COUNT_TOKENSトークン数カウント（1月27日 GA）
-- AI_FILTER でレビューを自然言語フィルタリング
SELECT product_id, review_text
FROM product_reviews
WHERE AI_FILTER(review_text, '製品に満足していないと述べている');

-- AI_AGG でカテゴリ別のレビューを要約
SELECT category, AI_AGG(review_text, '主要な不満点を3点でまとめてください')
FROM product_reviews
GROUP BY category;

2026年4月10日には AI 機能へのクレジット予算管理（AI Feature Budgets）も GA となり、チーム・コストセンター単位で AI 利用コストをコントロールできるようになりました。

Apache Iceberg v3 サポートと Snowflake 管理ストレージ

Iceberg v3 サポート（2026年3月4日、プレビュー）

Apache Iceberg v3 の主要機能がプレビュー提供されました：

機能説明
カラムへのデフォルト値設定新規カラム追加時のデフォルト値指定
Deletion Vectors書き込みパフォーマンスの改善
Row lineage trackingガバナンス・監査向けの行系譜追跡
Variant 型柔軟な半構造化データ対応
-- Iceberg v3 テーブルでの Deletion Vectors 活用例
CREATE OR REPLACE ICEBERG TABLE events_iceberg (
    event_id BIGINT,
    user_id STRING,
    payload VARIANT,
    created_at TIMESTAMP
)
EXTERNAL_VOLUME = 'my_s3_volume'
CATALOG = 'SNOWFLAKE'
BASE_LOCATION = 'events/';

Snowflake ストレージ for Iceberg テーブル（2026年4月14日、プレビュー）

Snowflake 管理ストレージ上で Iceberg テーブルを直接ホスティングする機能がプレビュー公開されました。

特徴:

  • AWS・Azure 対応
  • 7日間のマネージドリカバリウィンドウ（Fail-safe）
  • 外部の Spark・Trino クラスターからは標準 Iceberg テーブルとして見える
アーキテクチャの選択肢:

従来:
  S3 上の Iceberg テーブル → Snowflake 外部テーブルとして参照
  → メタデータ更新の管理が必要

新しい選択肢:
  Snowflake ストレージ管理 Iceberg テーブル
  → Snowflake が自動でメタデータ管理
  → Spark/Trino からも標準 Iceberg として利用可能

その他の注目アップデート（1〜4月）

日付機能状態
2026-01-30Microsoft Fabric 双方向アクセスGA
2026-02-19ML Experiments（ネイティブ機械学習実験フレームワーク）GA
2026-02-24Snowflake Postgres（PostgreSQL 互換インターフェース）GA
2026-04-20Cortex AI Guardrails（AI 出力の安全性・コンプライアンス制御）GA
2026-04-20Arctic-Extract ファインチューニング（エンタープライズデータによるカスタムモデル訓練）GA

Snowflake Postgres の活用シーン

既存の PostgreSQL アプリケーションをコードの変更なしに Snowflake に接続できます。

import psycopg2

# PostgreSQL クライアントで Snowflake に接続
conn = psycopg2.connect(
    host="myaccount.snowflakecomputing.com",
    port=5432,
    database="mydb",
    user="myuser",
    password="mypassword"
)

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM events WHERE event_date >= CURRENT_DATE - 7")
print(cursor.fetchone())

Snowflake の戦略的方向性

2026年前半のアップデートから見えるのは、データウェアハウスから AI エージェント基盤へのシフトです。

Snowflake の進化の方向:
  
  データウェアハウス（従来）
    ↓
  データプラットフォーム（Snowflake Data Cloud）
    ↓
  AI エージェント基盤（2026年〜）
    ├── Cortex Code（コーディングエージェント）
    ├── Agent Teams（マルチエージェント協調）
    ├── AI Feature Budgets（コスト管理）
    └── Cortex AI Guardrails（ガバナンス）

オープンなデータアーキテクチャ（Iceberg v3 + Snowflake 管理ストレージ）と AI エージェント機能の組み合わせにより、ベンダーロックインを避けながら Snowflake の AI 機能を活用する設計が可能になっています。

まとめ

  • Cortex Code GA: SQL・Python 開発から ML まで、データコンテキストを持った AI コーディングエージェントが本番利用可能に
  • AI 関数スイート GA: SQL クエリ内で自然言語処理が実行可能。AI Feature Budgets でコスト管理も
  • Iceberg v3 + Snowflake 管理ストレージ: オープンフォーマットを維持しながら Snowflake の管理機能を享受できる設計が実現
  • Snowflake Postgres GA: 既存 PostgreSQL アプリケーションのノーコード移行が可能

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