Snowflake、AIエージェントの自律実行を拡大　データ・業務統合を強化

Snowflakeは、AIエージェントの自律的な業務遂行を支援するため、データ管理、リアルタイム分析、ガバナンス機能を強化する。Snowflakeは、企業データを基盤とするAIエージェントが反復業務の処理を超え、実際の業務遂行まで担うよう構想している。

Snowflakeは4日、「Snowflake Expedition 2026」で企業向けAIエージェント「CoCo」と「CoWork」の新機能を発表した。あわせて、Autonomous Data Engineering、Business Ontology、Cortex AI Gatewayの拡張方針も明らかにした。

今回の発表の焦点は、企業によるAIエージェントへの業務委任と、データアクセス・実行権限の管理支援に置かれた。Snowflakeはこれを「Agentic Enterprise」戦略として提示した。

Snowflakeは、データ収集、分析、業務実行を単一プラットフォームで支援する方針も明らかにした。これにより、データ管理と分析、ガバナンスを強化し、企業がエージェントのアクセスおよび実行権限を統制できるようにする方向を、単一プラットフォーム戦略として示した。

Snowflakeは、データエンジニアと開発者向けのコーディングエージェントであるCoCoと、データ分析・レポート作成支援の業務用エージェントであるCoWorkに、自律実行と業務コンテキスト維持機能を追加した。今回の機能追加の目的は、活用範囲の拡大である。

Snowflakeはこれに伴い、「CoCo・CoWork bot」を公開した。「CoCo・CoWork bot」は、ユーザーが設定した目標を基にバックグラウンド業務を遂行し、業務例としては顧客ミーティング資料の準備やデータパイプラインの点検がある。機能はPrivate Previewで提供される予定である。

Snowflakeはまた、反復業務の予約実行機能である「CoCo Automation」を正式公開した。データチームはこれを活用してパイプライン点検の自動化とエラー分析の自動化ができ、ビジネスチームはCoWorkを通じて営業実績分析の実施と週次レポート作成の実施ができる。

この過程でも、エージェントはユーザーのデータアクセス・実行権限を順守する。重要な意思決定や最終承認が必要な場合には確認を求めるように構成された。また、作業履歴が記録され、ユーザーは実行内容を確認でき、作業を中断することもできる。

Snowflakeは既存の業務ツール連携を拡大した。これにより、SlackでSnowflakeデータにアクセスし、自然言語で問い合わせができる機能をPublic Previewで提供した。ExcelでSnowflakeデータにアクセスし、自然言語で問い合わせができる機能もPublic Previewで提供した。Google SheetsでSnowflakeデータにアクセスし、自然言語で問い合わせができる機能も同じくPublic Previewで提供した。

Snowflakeは、CoCoとCoWorkを1つのアプリに統合したモバイル環境も公開した。今年7月末時点で、CoWorkの利用アカウントは5800以上だった。今年7月末時点で、CoCoの利用アカウントは9100以上だった。この利用数は、直近4週間の週次アクティブアカウント平均を基準としたものである。

CoCoとCoWorkの活用企業としては、CiscoとDocuSignが挙げられた。Christian Kleinerman氏、Snowflakeの製品担当SVPは、AIエージェントの信頼性の核心として正確なデータを挙げた。

Christian Kleinerman氏、Snowflakeの製品担当SVPは、CoCoとCoWorkが正確なデータを基盤に企業業務を理解し、継続的に進化するエージェントを実現すると述べた。Snowflakeはデータ管理とAIガバナンスも強化した。

同社は、AIエージェントが実際の業務を遂行できるよう、データ処理と運用支援機能もあわせて補強した。そのために、新たに公開した「Autonomous Data Engineering」を打ち出した。

データエンジニアリングでは、エージェントがデータパイプラインの構築・運用とエラー分析を担う構造である。パイプラインに問題が発生すると、原因を分析し修正案を提示する。エンジニアは実際の運用環境を反映した変更事項を決定する。また、「CoCo Cloud Agent」の作業環境は、開発者の個人PCを代替する別個のクラウドとして構成され、ユーザーがログオフした後も作業を継続できる。

同社はリアルタイムデータ分析機能も拡大した。「Snowpipe Streaming」機能はアプリケーションや端末で発生するデータを収集し、処理量に応じて自動的に拡張される。既存のApache Kafkaベースのシステムと連携する「Snowflake Data Stream」も発表し、提供形態はPublic Previewとなる予定である。

企業ごとに異なる業務用語と指標定義を体系化し、AIエージェントの解釈の差や分析の不一致を減らそうとする流れである。そのために「Business Ontology」を正式公開する予定であり、目的はAIエージェントによる企業業務ルールの正確な理解を支援することにある。この機能は、売上や顧客分類など企業別の業務用語・指標の公式定義を管理し、部門別・エージェント別の異なる分析結果の発生を抑える効果を持つ。

さらに、「Cortex AI Gateway」を通じて、エージェントのAIモデルへのアクセスを統制し、外部ツールの呼び出しも統制する。また、「Cortex AI Gateway」は企業のセキュリティポリシーを適用し、アクセス権限を適用し、作業履歴を管理し、AI利用コストも管理する。

あわせて、「Dynamic Model Routing」はPrivate Previewで提供される。この機能は、精度、応答速度、コストを考慮した適切なAIモデル選択を支援する。これにより、複数のAIモデル活用とともに、運用コストや実行過程を管理できる。

Snowflakeは、技術導入の拡大に伴って必要となる人材育成を教育プログラムで支援する。同社は、世界中の顧客とパートナーを対象に、無料のデータ・AI教育プログラムである「Snowflake Practitioner」を提供する。

このプログラムは、データアナリスト、データエンジニア、プラットフォーム管理者の3つの職務別コースで構成される。教育期間は2日間の基礎教育と実習で運営される。

全コースでCoCoが活用される。教育方式は講師主導型教育とオンライン自律学習として無料で提供され、実習環境の利用期間は30日である。

Denise Persson氏、SnowflakeのCMOは、世界水準のプラットフォーム教育がすべての顧客・パートナー関係の出発点であるべきだと述べた。続けて、Snowflake Practitionerがすべての顧客・パートナーの初期必須教育の受講を支援すると明らかにした。

SnowflakeはAIエージェントの自律実行機能を拡大する一方、データ管理・統制体制を強化している。しかし、CoCo・CoWork botとBusiness Ontologyはまだ正式公開前であるため、一部機能の実際の企業環境での運用安定性の検証が必要であり、一部機能の業務自動化効果の検証も課題として残っている。

出典：TECHWORLD · キム・スンギ 原文：https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409261

参考資料

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=409261