--- title: 20260407_SnowflakeNight#3_現在一推しのCortex Code でどこまで数理最適化を表現できるか検証してみた話 tags: author: [Masahide TAKASUKA](https://docswell.com/user/3324212129) site: [Docswell](https://www.docswell.com/) thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GEWGPRQ3J2.jpg?width=480 description: 2026/4/7(火) 18:30 〜 20:40 開催 AI駆動開発 x Snowflake - Snowflake Night #3 https://snowflakejapan.connpass.com/event/385891/ published: April 02, 26 canonical: https://docswell.com/s/3324212129/ZX2E17-2026-04-02-194203 --- # Page. 1 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWGPRQ3J2.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 現在一推しのCortex Code で どこまで数理最適化を表現できるか検証してみた話 Snowflake Night #3 2026/4/7 高須賀 将秀 # Page. 2 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLKRWGJ3.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 今回登壇にエントリーした過程 迷った理由 ⚫ #1（1/23）で登壇済み ⚫ その中でもたきこみさんが#3でも登壇 ⚫ 様子を見るも枠が空いている（1/2の状態） ⚫ 迷っていたらあべさんが申し込みをされて，ある意味ホッとした 決めた理由 ⚫ ホッとしたのも束の間，まさかの増枠（2/3の状態に） ⚫ WESTイベント（3/26）で数理最適化が製造業での需要を再認知 ⚫ 製造業は数理最適化が最もよく効く業界 ⚫ 一方で，Snowflakeで数理最適化実装の話は聞いたことがない ⚫ やはり草の根活動は必要で，しつこいくらいがちょうどいい？ ⚫ できる人は限られているため，私がやるしかない ⚫ そして何より話したい ⚫ たきこみさんも#3でも登壇するし，いいか 2 /14 # Page. 3 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WQRGQJV.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 3 /14 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 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 資格：クラウド資格（AWS全冠，Azure全冠，GCP全冠， Snowflake(4/11)）， 受賞：AWS Community Builders（2026），AWS All Certifications Engineers（2024, 2025）， 高須賀将秀のホームページ Microsoft Top Partner Engineer Award（2024），Microsoft Innovative Educator Experts 2025-2026， Google Cloud Partner Top Engineer（2026），Google Cloud Partner All Certification Holders（2025）， Jagu‘e’r Award 優秀賞（2025），Snowflake Squad（2024, 2025）， Microsoft Certified Trainer（MCT） # Page. 4 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MR8V2J4.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 4 /14 数理最適化が流行らない理由 • 一見需要はありそうだが，一向に流行らない数理最適化 • 現場で導入しようとすると，Snowflake 含むクラウドやプラットフォームの 知識と数理最適化の知識，そして現場のドメイン知識や経験が必要 Snowflake 導入企業で 最も多いパターン オープンでスケールしやすい ドメイン知識・経験 Snowflake 企業単体や企業と大学の 共同研究等であるパターン クローズドでスケールしにくい 数理最適化 ほぼ見かけないパターン # Page. 5 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E29DK317R.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 5 /14 数理最適化の民主化の道筋 • 大きく2パターンの取り組みが必要 • 特化型：ある業務課題を解決することに注力したやり方（e.g. 巡回セールスマ ン問題，生産計画問題，ナーススケジューリング問題等）．利用者 が多い場合や継続的な業務はこちらが適合． • 汎用型：特定の業務課題に対してではなく，汎用的な問題に適用できるやり方 で，生成AIのサービスのようなイメージ．単発ものや試行錯誤の際は こちらが適合． Snowflake Intelligence （Cortex Agents） ＋ 高須賀の独自ロジック ドメイン知識・経験 Cortex Code （CoCo）！ ＋ Streamlit 特化型 Snowflake 汎用型 数理最適化 # Page. 6 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y42N14EM.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 6 /14 今回のシナリオ Streamlit アプリで住所から最短経路を出力するアプリケーションを作成 やるべきこと ・Google Map API を利用できるように ・NETWORK RULE ・SECRET KEY ・EXTERNAL ACCESS INTERGRATION ・緯度経度や移動時間を取得できるように ・FUNCTION ・Streamlit アプリ ・住所を入力 ・探索アルゴリズム実装 ・できれば訪問箇所の数によってアルゴリズム場合分け ・できればより高速なアルゴリズムの実装 ・できれば数理モデルで解くアルゴリズムの実装 ・解の保存 ・訪問ルートを地図に出力 https://qiita.com/mshdtksk/items/aedfd3a9383fbfd75f54 https://qiita.com/mshdtksk/items/333f70e9e89fd3b77ddd # Page. 7 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENY8X26J8.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 7 /14 早速Cortex Code（CoCo） で試してみる 雑に入力 “住所を入力するとその最短経路を出力してくれるstreamlit アプリ作成して” 使えるものはほぼ出来上がり Snowflake 固有の設定も当然やってくれる 過去，外部API の設定を行ったことがあるた め，その情報を使った修正を行いたい # Page. 8 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PK81RE3.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 8 /14 Snowflake固有の情報もCoCoで対応 さらに雑に入力 “MADB のデータベース配下に過去にgoogle map api からデータを取得する ための設定を行っているので、その情報を参考に今回作成中のアプリに反映して” Snowflake 内のユーザ固有の環境のコンテ キスト情報を全て与えることなく，シームレスに その情報も参照してくれる # Page. 9 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DR84G7D.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 雑な2つのプロンプトで6割型完成 Streamlit アプリで住所から最短経路を出力するアプリケーションを作成 やるべきこと ・Google Map API を利用できるように ・NETWORK RULE ・SECRET KEY ・EXTERNAL ACCESS INTERGRATION ・緯度経度や移動時間を取得できるように ・FUNCTION ・Streamlit アプリ ・住所を入力 ・探索アルゴリズム実装 ・できれば訪問箇所の数によってアルゴリズム場合分け ・できればより高速なアルゴリズムの実装 ・できれば数理モデルで解くアルゴリズムの実装 ・解の保存 ・訪問ルートを地図に出力 9 /14 # Page. 10 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LMKR6XJR.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 10 /14 さらに解保存やサンプルデータ作成を実施 さらに雑に入力 “Snowflake 内で、MADB.PUBLIC 配下に訪問場所のリストを適当に作成 し、訪問すべき順序の優先順位を配送日等から作成し、それをもとに、訪問数を 指定して訪問ルートを作成するアプリに修正して” 余談 Streamlit 側のコード反映もwriteモードで 指定する等して自動でやってほしい # Page. 11 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMY2R53EW.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 11 /14 出来上がったアプリ Streamlit アプリで住所から最短経路を出力するアプリケーションを作成 やるべきこと ・Google Map API を利用できるように ・NETWORK RULE ・SECRET KEY ・EXTERNAL ACCESS INTERGRATION ・緯度経度や移動時間を取得できるように ・FUNCTION ・Streamlit アプリ ・住所を入力 ・探索アルゴリズム実装 ・できれば訪問箇所の数によってアルゴリズム場合分け ・できればより高速なアルゴリズムの実装 ・できれば数理モデルで解くアルゴリズムの実装 ・解の保存 ・訪問ルートを地図に出力 数理最適化のコアなところで，ここまではさすがに手が届かない． 一方で，”数理最適化”自体を知らなくとも，たったの数プロンプトで， Snowflake のユーザ固有の環境に応じた数理最適化アプリを作成可能． →特化型の数理最適化の民主化と言えるのでは！？ 参考までに，数理最適化のコアなところについても，数理最適化の専門家として 作成している，Optimization CoCoSkills を使うことで，ある程度解決可能． # Page. 12 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9MR3RJ9.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 12 /14 まとめ • CoCo を使うことで，数理最適化に関する知識がない人でも，数理最適化アプリをStreamlit in Snowflake に簡単に実装できることを解説した • 一方で，数理最適化のコアなところについては，ひと工夫する必要がある（特化型であれば，お手製 のOptimization CoCo Skills，汎用型であれば独自ロジックの組込みが必要） • これらの組込み要素をSnowflake ネイティブなサービスに組込めれば，より数理最適化の民主化が 加速すると思われるため，引き続き草の根活動を続けていく Snowflake Intelligence （Cortex Agents） ＋ 高須賀の独自ロジック ドメイン知識・経験 Cortex Code ＋ Streamlit + 高須賀お手製の Optimization CoCo Skills 特化型 Snowflake 汎用型 数理最適化 # Page. 13 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQVR4YEX.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 13 /14 宣伝1 https://techplay.jp/event/989216 # Page. 14 ![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9QRZ47D.jpg) © 2026 NTT West, Inc. All Rights Reserved. 宣伝2 • 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，2026/5以降 20:00～21:00（の内30~40分くらい） https://opt-research.connpass.com/ 14 /14