Snowflake Cortex AIは、データの移動を一切伴わずに、Snowflake環境内でLLM（大規模言語モデル）の実行、エージェント構築、非構造化データの解析をセキュアに行える強力なサービス群です。
2026年現在、Cortex AIは単なる「AI機能の提供」を超え、ビジネスインテリジェンスとエンジニアリングを劇的に加速させるエコシステムへと進化しました。本記事では、そのポテンシャルを最大限に引き出すための実践的なTipsと戦略を解説します。
1. Cortex AI 基本活用の鉄則：効率と精度の最大化
Cortex AIを使いこなす第一歩は、標準提供されているSQL関数を正しく選択することにあります。
- 「汎用プロンプト」より「専用関数」を選択 AI_COMPLETEで複雑なプロンプトを書く前に、AI_EXTRACT、SENTIMENT、SUMMARIZE、TRANSLATEなどの専用関数を優先的に検討してください。これらは特定のタスクに最適化されており、プロンプトエンジニアリングの手間を省くだけでなく、処理の安定性と速度が向上します。
- タスクに適したモデルの使い分け軽量モデル（Mistral系など）: 要約や分類など、高速かつ低コストが求められるタスク。フロンティアモデル（Claude 3.5/4, GPT-4oなど）: 複雑な推論、コード生成、多言語の高度な理解が必要なタスク。Tip: トークン制限によるエラーを防ぐため、事前にヘルパー関数で入力サイズを確認するルーチンを組み込みましょう。
- 軽量モデル（Mistral系など）: 要約や分類など、高速かつ低コストが求められるタスク。
- フロンティアモデル（Claude 3.5/4, GPT-4oなど）: 複雑な推論、コード生成、多言語の高度な理解が必要なタスク。
- Tip: トークン制限によるエラーを防ぐため、事前にヘルパー関数で入力サイズを確認するルーチンを組み込みましょう。
- 「データ移動ゼロ」の原則を徹底する Cortex AIの最大の利点はガバナンスです。外部APIへデータを送るのではなく、Snowflake内にデータを留めることで、ETLコストの削減とコンプライアンスリスクの解消を同時に実現します。
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