snowflake入門

snowflakeとは

「データを集めて・分析して・共有するためのクラウドデータプラットフォーム」です。ただのデータベースではなく、データウェアハウス（DWH）＋データレイク＋AI分析基盤 の要素をすべて統合しています。

snowflakeでできることのまとめ

AI基盤としてのsnowflakeについて

最近、Snowflakeは「データ分析基盤からAI基盤へ進化」しており、特に 企業の生成AI・LLM活用の“データの中核” として注目されています。

① SnowflakeがAI基盤として注目される理由

② よくある Snowflake × AI の活用パターン

以下は、企業で実際によく見られる「AI連携ユースケース」です

③ SnowflakeのAI関連機能

CortexとSnowpark

SnowflakeをAI時代の基盤に押し上げている2つの中核技術が、 Cortex（コーテックス） と Snowpark（スノーパーク） です。

• Cortex → 「Snowflakeの中でLLMや生成AIを使うための機能」
• Snowpark → 「Snowflakeの中でPythonやJavaなどのコードを実行できる開発基盤」

Snowflake Cortex（AI組み込み機能）

Cortex（コーテックス） は、Snowflakeが提供する統合AI/LLMレイヤーです。SQL一行でOpenAI・Anthropic・Mistralなどのモデルを呼び出せるようにするもので、要するに「Snowflake内蔵のAI推論API」です。

メリット

• SQLだけでAI利用可能（エンジニアでなくても使える）
• データをSnowflake外に出さずに推論できる
• 監査・権限管理・コスト管理が統合
• RAG（検索＋生成）をSnowflake内で完結可能

主な機能

実行イメージ

-- 例1: テーブルの内容を要約
SELECT cortex_complete(
  'gpt-4o-mini',
  '以下のテーブル内容を3行で要約: ' || TO_JSON(OBJECT_CONSTRUCT(*))
) AS summary
FROM sales_data
LIMIT 1;

-- 例2: 感情分類
SELECT review_id,
       cortex_complete('gpt-4o-mini', '次のレビューを感情分類してください: ' || review_text)
  AS sentiment
FROM product_reviews;

Snowpark（開発者向けデータアプリ実行基盤）

Snowpark は、Snowflake内で Python / Java / Scala / JavaScript のコードを実行できる「データアプリ開発環境」です。

これにより、データ処理やAIモデルの前処理・推論などを外部サーバーなしでSnowflake内で完結できます。

主な用途

コード例（Python）

from snowflake.snowpark import Session
import pandas as pd
import numpy as np

def process_data(session: Session):
    df = session.table("raw.sales")
    df = df.filter(df["amount"] > 0)
    df = df.with_column("log_amount", np.log(df["amount"]))
    df.write.save_as_table("processed.sales", mode="overwrite")

# Snowflake上で直接実行
process_data(session)