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title: 20260825_雪かき部_データを取り込んでAIに聞くまでを体験！ Snowflake AI活用入門
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author: [Masahide TAKASUKA](https://docswell.com/user/3324212129)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026/8/25(火) 20:00 〜 21:00 開催 雪かき部 #5 データを取り込んでAIに聞くまでを体験！ Snowflake AI活用入門 https://yukikaki.connpass.com/event/402756/
published: August 14, 26
canonical: https://docswell.com/s/3324212129/KJWN63-2026-08-14-140754
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データを取り込んでAIに聞くまでを体験！ Snowflake AI活用入門
雪かき部
2026/8/25
高須賀 将秀


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自己紹介
たかすか
まさひで
高須賀 将秀
博士（情報学）（2023/3）
研究分野：組合せ最適化，数理最適化，オペレーションズ・リサーチ（OR），グラフ理論
高須賀将秀のホームページ
所属：NTT西日本 デジタル改革推進部（2021/8～），
法政大学 デザイン工学部 兼任講師（2024/4～），個人事業（Udemy講師等）（2024/6～）
業務：データドリブン経営を牽引する立場
・データ活用基盤のシステム開発 ・データ分析手法の研究
・データ分析活用事例の提案 ・デジタル人材育成
New!
資格：クラウド資格（AWS全冠，Azure/AppliedSkills全冠，GCP全冠， Snowflake全冠），
受賞：AWS Top Engineers（’26） ，AWS Community Builders（’26），AWS All Certifications Engineers（’24/’25/’26），
Microsoft Top Partner Engineer Award（’24, ‘26），Microsoft Innovative Educator Experts 2025-2026，
Google Cloud Partner Top Engineer（’26），Google Cloud Partner All Certification Holders（‘25），
Jagu‘e’r Award 優秀賞（’25），Snowflake Squad（’24, ‘25）， Microsoft Certified Trainer（MCT）


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私の研究（博論）内容
◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である
◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している
◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある
入力
出力
工事4
工事1
1
工事2 4
手配者
工事5
2
1
工事6
3
工事7
工事8
8
工事9
6
工事5
数理モデル
5
工事6
工事3
手配者
の思考/嗜好
=
7
工事2 4
2
5
工事3
立会者1～4
工事4
工事1
立会者4
3
工事7
立会者1
7
立会者2
工事8
ブラックボックス
化
8
工事9
9
9
立会者3
6


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私の研究（博論）内容
◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配
業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した
長期効果
短期効果
付随効果
過去の工事立会者手配業務
デジタルデータ活用による工事立会者手配業務
人件費
年間1億（関東エリア：年間6万件）
年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定）
品質
年間工事事故5件
年間工事事故0件（想定）
総移動時間
11,424 s（3.2 h）
11,593 s（3.2 h）※1
総割当ペナルティ
163 pt
81 pt※1
手配時間
3時間2回/1日
5分×2回/1日
やり方
アナログ（手書き）
デジタル
手配結果
※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.


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今日のゴールは「無料のまま、AIに質問できる」まで
「触ってみる」が一番の近道。手元のトライアルアカウントで一緒に進めましょう。
クレジットカード登録なしのトライアルアカウントだけで、ここまで進みます。
① 取り込む
② 意味づけ
③ 質問する
Marketplace から
無料データセットを
自分のアカウントに
取り込む（コピー不要）
セマンティックビューを
Autopilot で自動生成
列の意味と同義語を
AIに理解させる
Cortex Analyst に
「売上が多い月は？」
と聞くと SQL を生成し
結果まで返してくれる
※ 検証結果は2026年8月10日時点。Snowflake の仕様は頻繁に変わるため、必ずご自身の環境でご確認ください。


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トライアルは30日間・支払い情報なしで始められる
前回のハンズオンで作ったトライアルアカウントを、そのまま今日も使います。
期限が切れている方は、再度トライアルアカウントを作成してみましょう。
30日間
0円
4つ
サインアップから30日間
または無料枠を使い切るまで
支払い情報の登録は不要
有効なメールアドレスだけ
動作するAI関数は4つだけ
要約・集約系のみ利用可能
出典：Trial accounts（Snowflake 公式ドキュメント）／ トライアルアカウント検証記事（2026年8月10日時点）
https://www.docswell.com/s/alfortx/K7N118-2026-07-28-210215/1


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4つのサービスは「役割が違う」だけで、重なっていません
構造化データは Analyst、非構造化は Search。それを使い分けるのが Agents、入口が CoWork です。
迷ったら「表か文書か」→「使い分けがいるか」→「誰が話しかけるか」で選ぶ。
CoWork（Snowflake Intelligence）｜入口
作ったエージェントに人が話しかけるための場。
UI の作り込みをサービス側に任せられる
View
CoWork
Cortex Agents｜Tool で拡張する
Orchestrator
Analyst や Search を Tool として使い分ける司令塔。
独自ロジックも Tool 化して持たせられる
Cortex Agents
Cortex Analyst｜表のデータと対話する
Models
自然言語を SQL に変えて表に問い合わせる。精度の
鍵はセマンティックビュー。今日のハンズオンはここ
Cortex Analyst
Cortex Search
Cortex Search｜文書を探して答える
ドキュメントなど非構造化データを検索する。作成
時に埋め込みを使うためトライアルでは作れない
Foundation Models
CoWork は Snowflake Intelligence の現在のサービス名です。記事やドキュメントでは旧名での記述も残っています。
https://qiita.com/mshdtksk/items/9103ab985b110c1e79f8
Tools
Data


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「作り込む」から「サービスに任せる」へ、この2年で変わった
昔は YAML を手書きしていた領域が、今は画面でテーブルを選ぶだけになっています。
エージェントの精度を高めるには、データに意味と文脈（コンテキスト）を与えることが不可欠。
2024/05
2024/08
2024/11
2025/10頃
2025/11
2026/02
Cortex AI
Functions
GA
Streamlit in
Snowflake
GA
Cortex
Analyst
GA
セマンティック
ビュー作成の
GUI 化
Cortex Agents
Intelligence
GA
クエリ履歴から
ビューを
自動生成
セマンティックビュー
テーブルや列に指標・ディメンション・関係といったビジネ
スの意味づけを与える“意味レイヤー”
Semantic View Autopilot
オントロジー
エンティティ同士の関係や語彙・概念構造を定義し、データ
に“意味のつながり（文脈）”を持たせる
Cortex Sense
出典：各サービスの公式リリース時期、および「Snowflake Intelligenceへの進化の軌跡」（Qiita）
https://qiita.com/mshdtksk/items/d9c3d133964dc21a30cd


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使えるのは「要約・集約系」だけ。生成・埋め込みは止まる
エラーは「クレジット上限」ではなく「トライアルでは利用不可」。待っても解決しません。
公式ドキュメントの記載と実環境の挙動が一致しないため、事前の切り分けが重要です。
動いたもの
動かなかったもの
AI_SUMMARIZE／AI_SUMMARIZE_AGG
AI_AGG（複数行の集約プロンプト）
Cortex Analyst（セマンティックビュー経由）
セマンティックビューの自動生成（Autopilot）
Cortex Code（Workspace）
SHOW AGENTS ／ Cortex Agents の作成
AI_COMPLETE／CLASSIFY／EXTRACT
AI_TRANSLATE／SENTIMENT／FILTER
AI_EMBED 系（埋め込み生成はすべて不可）
Cortex Search のサービス作成
Cortex Agents の実行（作成・編集は可）
CoWork からの呼び出し
実測のエラー例：AI function _COMPLETE_WITH_PROMPT_HISTORY_LLM is not available for trial accounts.
https://qiita.com/mshdtksk/items/602e1f8a7a2b98088d3c


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今日は「取り込む→意味づけ→聞く」の3ステップだけ
①～③は無料のまま完走できます。④は後半の応用編で概要だけ紹介します。
③までは無料。④からはクレジットカード登録が必要になります。
①
Marketplace
でデータ取得
無料・数クリック
②
セマンティック
ビューを作成
Autopilotで下書き
③
Cortex Analyst
で質問
日本語で聞ける
①〜③は無料のまま完走できます。④は後半の応用編で概要だけ紹介します
④は「なんでもCopilot #92」（2026/8/5）で実演した内容の要点を、今日は概要だけ紹介します。
④
ここから応用
Agents / Copilot
※要クレジットカード


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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
「Snowflake Marketplace」では、数々のサービスプロバイダーが、データやアプリケーションを提供/販売しています。
Snowflake のユーザーは、これらのデータやアプリケーションを他のアカウントに提供/販売したり、他のアカウントから提供され
たデータやアプリケーションを取得/購入したりできます。最近では、作成したCortex Agetns もMarketplace経由で共有で
きるようになってきてます。
データの種類
・ 世界や日本の天気データ
・ 日本の祝祭日カレンダー
・ 外国為替レート履歴
・ COVID-19の疫学データ
・ 日本国内のEC購買データ など
提供形態
・自社のみ
・許可したアカウント → Datasharing
・外部/オープン → Marketplace
データの料金
・無償データ
・有償データ
・買い切りタイプ/期間課金/クエリ課金
・Snowflakeクレジット/別支払（請求書/クレジット）
出典：Snowflake マーケットプレイス とは？データ共有で広がる世界 電通総研
https://data-management.dentsusoken.com/snowflake/blog/snowflake-market-place-vol-016-1682/


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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
Data Products › Marketplace から、無料（Free）のデータセットを選んで Get するだけ。
ロード作業がいらないのが Marketplace の一番の価値です。
1. 左メニュー Data Products → Marketplace
2. 「Free」で絞り込み、データセットを選ぶ
3. Get を押し、DB名と利用ロールを指定
4. 数秒〜数十秒で共有DBが出現する
5. Workspace でテーブルと列を確認
6. 行数と主要カラムをざっと眺める
7. スキーマ名・テーブル名をメモしておく
8. 次の工程で使う対象表を 1 つ決める
ポイント
・データはコピーではなく共有
・取り込みは数クリックで完了
・課金されるのは主にクエリ時
・トライアルでも問題なく動く
・列名が分かりやすいものを選ぶ
例：無料の気象・地理・企業情報など。日本語で質問しやすい列名のものを選ぶと後工程が楽になります。


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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 1：Marketplace から無料データを取り込む
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
Cortex Analyst の精度は、テーブルではなくセマンティックビューの作り込みで決まります。
「AI が読む辞書」を作る工程。今日いちばん時間をかける価値があります。
作り方
書くこと
コツ
AI & ML → Cortex
Analyst から新規作成
テーブルを選ぶと
Autopilot が下書きを
自動生成してくれる
テーブルと列の説明
同義語（synonyms）
指標（metrics）の定義
テーブル間のリレーション
想定質問のサンプル
列名が英略語のときは
日本語の同義語を必ず
追加する。ここを省くと
「売上」で引けない
質問が一気に増える
Autopilot によるセマンティックビュー生成は、トライアルアカウントでも動作を確認済みです。


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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
USE ROLE accountadmin;
CREATE OR REPLACE ROLE snowflake_intelligence_admin;
GRANT CREATE WAREHOUSE on account to role snowflake_intelligence_admin;
GRANT CREATE DATABASE on account to role snowflake_intelligence_admin;
GRANT CREATE INTEGRATION on account to role snowflake_intelligence_admin;
SET current_user = (select current_user());
SET grant_sql = 'GRANT ROLE snowflake_intelligence_admin TO USER "' || $current_user || '“’;
EXECUTE IMMEDIATE $grant_sql;
ALTER USER SET default_role = snowflake_intelligence_admin;
ALTER USER SET default_warehouse = WH_SI_JP;
USE ROLE snowflake_intelligence_admin;
CREATE OR REPLACE DATABASE DB_SI_JP;
USE DATABASE DB_SI_JP;
CREATE OR REPLACE SCHEMA RETAIL;
CREATE OR REPLACE WAREHOUSE WH_SI_JP WITH WAREHOUSE_SIZE = 'large’;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS snowflake_intelligence;
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS snowflake_intelligence.agents;
GRANT CREATE AGENT on schema snowflake_intelligence.agents to role snowflake_intelligence_admin;


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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 2：セマンティックビューで「意味」を教える
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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
質問 → 生成SQL → 結果の3点セットで返るので、SQL を読んで答えを確かめられます。
SQL が見えるので AI の答えを検証できる。ここが業務利用での安心材料です。
「⑧⑧が最も多い月はどれ？」
「上位10件を多い順に並べて」
「前年同月と比べてどう変わった？」
「地域ごとの平均を出して」
─ うまくいかないときは ─
・列の意味を説明文に追記する
・同義語を足して聞き直す
・質問を 1 文 1 意図に分解する
返ってくるもの
・自然言語での回答文
・生成された SQL 文
・実行結果のテーブル
・簡易チャートでの可視化
・SQL はコピーして再実行可
セマンティックビュー経由の問い合わせは、トライアルアカウントでも利用可能でした。


# Page. 28

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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
東京の年別の降水量の推移を教えてください


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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
東京の年別の降水量の推移を教えてください


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Step 3：日本語で聞くと SQL が生成され、答えが返る
この降水量のデータをもとに、2027年の降水量を予測してください


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Step 4： Cortex Agents とCoWork
ここから先は、クレジットカードの登録が必要。
・Cortex Agents は「作成」まではできるが「実行」ができない
・CoWork からの呼び出しも、Agents の実行が前提なので不可
・つまり、今日のハンズオンの続きは有料アカウントが前提
・逆に言えば、無料のまま Cortex Analyst までは完走できる
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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# Page. 39

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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
この降水量のデータをもとに、2027年の降水量を予測してください


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Step 4： Cortex Agents とCoWork
有償
アカウント


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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
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Step 4： Cortex Agents とCoWork
この降水量のデータをもとに、2027年の降水量を予測してください


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Step 4： Cortex Agents とCoWork
有償
アカウント


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応用①：Copilot から Cortex Agents を呼び出す
Snowflake 側にエージェント、Microsoft 側に入口。つなぐのは宣言的な設定が中心です。
「どこで作って、どこから呼ぶか」を分けて考えると設計が楽になります。
①
Snowflake
Cortex
Agents
②
セマンティック
ビュー・
ツール定義
③
REST API
と認証
(PAT / OAuth)
④
Copilot
エージェント
（宣言型）
参考：なんでもCopilot #92「Fabric使いのための Snowflake Cortex Agents 全部乗せ」の登壇資料・参考リンク
https://www.docswell.com/s/3324212129/5WRGQJ-2026-08-01-205353
⑤
Teams /
M365 Copilot
から質問


# Page. 50

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応用②：作るのは自動化し、管理は Agent 365 に寄せる
エージェントは「作る」より、「増えたあとどう管理するか」が効いてきます。
増える前に「一覧・所有者・権限」の型を決めておくのが一番安上がりです。
自動生成
管理・棚卸
監視・統制
テーブルを選ぶだけで
セマンティックビューと
Cortex Agents を
一括生成するツール。
初期構築の手間を圧縮
Agent 365 で
エージェントを一覧化。
所有者・利用状況・
権限をまとめて確認
できる状態にする
利用ログと権限を定期
点検し、野良エージェント
を作らせない。SDK で
自前アプリにも同じ
統制をかけられる
Microsoft 365 Agent（Agent 365）は2026年5月にGA。SDK を使った自前アプリ連携も可能です。
https://qiita.com/mshdtksk/items/83532436cbf65ef3b54f


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まとめ
今日の持ち帰り
1. トライアルは30日・支払い情報なしで始められる
2. 動く AI 関数は要約・集約系の 4 つだけ
3. Cortex Analyst はセマンティックビューが命
4. Agents や Copilot 連携は有料アカウントから
次の一歩：自分のデータでセマンティックビューを 1 つ作ってみる
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（おまけ）手持ちデータは「1ファイル250MB」が壁
Marketplace ではなく自分のデータで同じことをやるときに、最初にぶつかるところです。
「ちょっと自分のデータで試したい」だけなのに、準備が一番重い。
250MB 以下なら画面操作だけ
250MB を超えると、従来は
Snowsight の画面から内部ステージに直接アップロードでき
る
テーブルへのロードも一度に最大250ファイル・各250MBま
で
250MB はあくまで 1 ファイルあたりの上限（合計ではない）
SnowSQL / Snowflake CLI の PUT コマンドを使う
または Amazon S3 などの外部ステージを経由する
クライアント導入・接続設定や、バケットとIAMの準備が必要
出典：Staging files using Snowsight ／ Load data using Snowsight（Snowflake 公式ドキュメント）


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Streamlit in Snowflake なら S3 なしで完結する
st.file_uploader で受け取り、session.file.put_stream で内部ステージに書き込みます。
外部ストレージもCLIも不要。Snowflake の中だけで取込みから質問までつながります。
①
ブラウザで
ファイル選択
st.file_uploader
②
SiSアプリが受け取る
コンテナ
ランタイム
③
put_stream で
内部ステージへ
書き込み
前提：st.file_uploader の上限は既定200MB。ウェアハウスランタイムでは固定で変更できない
対策：コンテナランタイムで実行し、server.maxUploadSize を引き上げる（例：2048MB）
実質上限：ファイル全体がメモリに載るため、コンピュートプールのメモリ容量に依存する
利点：各ファイルが上限内なら、複数ファイルを一度の画面操作でまとめて取り込める
参考：Snowsight のみで内部ステージに250MB以上のファイルをアップロードする方法（Qiita）
https://qiita.com/mshdtksk/items/23bef9b06d8f6fe9b242
④
COPY INTO で
テーブル化
以降は今日と同じ


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（おまけ）テーブルを選ぶだけで Agent が立ち上がる
セマンティックビューの YAML と Agent の仕様記述を、ツールが肩代わりします。
手書きのゼロからの構築が、「テーブルを選ぶ」一操作にまで圧縮されます。
①
テーブル選択
DB→スキーマ→
テーブル（複数可）
②
Agent 設定
名前・作成先・
最大カラム数
③
作成実行
ボタン一つで
ビューとAgentを生成
④
Agent テスト
チャットで質問し
実行SQLと結果を確認
背景：ハンズオンは事前に Agent を用意しておけば成立するが、各部が実務で自分のデータに作る段階で詰まる
障壁①：セマンティックビューは各列をディメンション／メジャー／時間軸に分類して YAML を書く必要がある
障壁②：Agent 作成には tool_spec・tool_resourcesの構造やプロファイル設定といった独特の記法の理解がいる
自動化：列情報を INFORMATION_SCHEMA から取得し、データ型で自動分類して YAML と仕様を生成する
参考：「テーブルを選ぶだけで Cortex Agent を自動生成するツールを作った話」（Qiita）ソースは GitHub で公開
https://qiita.com/mshdtksk/items/e7afe84c2ed6bac4464e


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使う前に知っておくといいこと
強めの権限を使うツールなので、権限設計と生成物の見直しがセットです。
「動くたたき台を即座に得る」ツール。本番利用は見直しを前提にどうぞ。
必要な権限
ウェアハウスの USAGE、対象テーブルの SELECT、
作成先スキーマへのビューと Agent の作成権限、
そして Cortex 利用のロールが必要
生成物はあくまで「たたき台」
分類はデータ型だけのヒューリスティック。ID列が
メジャーになるなどの誤分類も起きる。同義語や
リレーションは未付与、生成後の手直しが前提
権限を渡さずに使わせる
SiS のアプリは既定で所有者の権限で実行される。
権限を持つロールでアプリを所有しておけば、
閲覧者には USAGE を与えるだけで済む
つまずきやすいところ
プロファイル（display_name）未設定だと
internal error になる。列数が多いと呼び出しが
不安定になるため上限を設ける（既定30列）
※このツールも Cortex Agents の実行を伴うため、トライアルアカウントでは試せません。


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宣伝1
SnowVillage
https://snowvillage.cloud/


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宣伝2
SnowVillage DataScience&DataEngineering支部
⚫5/11月に開催
⚫5月→オンライン，11月→Snowflakeオフィス
⚫SWT終了後，9月中～下でLPオープン予定
⚫2026/11はLT祭りの予定（先着順公募）
https://techplay.jp/community/snowvillage-datascience


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宣伝3
• 数理最適化と機械学習に関する勉強会をやっています！（5回実施）
• まずは，数理最適化に関する題材を中心に話しています！
• 次回は，2026/xx以降 20:00～21:00（の内30~40分くらい）
https://opt-research.connpass.com/
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宣伝4
• 翔泳社 EnterpriseZineにて、「ITアーキテクトに求められる、新たな
キャリア戦略とは」（全4回）で連載中
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博士号兼3大クラウド資格全冠エンジニアが語る、トップガンITアーキテクトへの道のり（4/28）
NTT西日本のデータ基盤刷新、数十億円のコスト削減と東西共同利用化 3大クラウド資格全冠どう生かした（5/28）
NTT西日本が「1人の成功」を組織としてスケールできた理由 トップガン人材が考える、人材育成術（6/18）
NTT西日本が生成AIの次に見据える「数理最適化」による変革 なぜ次世代の武器となり得るのか？（7/8）
• https://enterprisezine.jp/author/842
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