はじめに
こんにちは！本元です。
前回の記事では、Snowflake Intelligenceで「どのようなことができるのか」をご紹介しました。
【前回の記事】
Snowflake Intelligenceとは？一般的な生成AIとの違いや活用イメージを解説 | HANASNOW
本記事では、「Snowflake Intelligenceの仕組みを知りたい」技術者向けに、内部の構成や処理の流れをもとに解説します。
本記事でわかること
- Snowflake Intelligenceの全体構成
- Cortex Agentsの仕組み
- Cortex Agents単体でできること
Snowflake Intelligence 全体構成
Snowflake Intelligenceの全体構成は以下の通りです。
Snowflake Intelligenceは、複数の構成要素と連携することで、自然言語でのデータ分析を実現しています。
| 構成要素 | 役割 | 使用タイミング |
|---|---|---|
| Cortex Agents | 質問の内容に応じて、必要なツールを組み合わせて回答を返す司令塔 | （構成上必須） ユーザーの質問に対して、どの処理を行うかを判断する時 |
| Cortex Analyst | 自然言語をSQLに変換し、テーブルデータを取得する | テーブルデータを集計・分析したい時 |
| Cortex Search | 文章データを検索し、意味が近い情報を見つける | マニュアルなどの文章データから、必要な情報を検索したい時 |
| カスタムツール | 外部サービスとの連携や独自処理を実行する | 標準機能では対応できない処理や外部サービスと連携したい時 |
Cortex Agents とは
Snowflake Intelligenceの中核となるのがCortex Agentsです。
そのため、本記事ではCortex Agentsに着目して、その仕組みを見ていきます。
■ 処理の流れ
Cortex Agentsは、以下の図の赤枠部分に該当し、質問の解釈から各ツールの呼び出し、回答の生成までを担います。
質問の解釈から回答の生成までは、以下のように進みます。
| ステップ | 処理内容 |
|---|---|
| ①質問解釈 | ユーザーの質問内容を理解する |
| ②計画・ツール選定 | 回答するための計画や必要なツールを判断する |
| ③ツール連携 | 回答に必要な情報を取得するため、ツールを実行し、結果を受け取る |
| ④結果の再評価 | 追加の確認・再実行・最終回答の生成のいずれかを判断するプロセス （1回のツール実行だけで回答に必要な情報が揃わない場合、再度ツール選定を行うことがあります） |
| ⑤回答生成・返却 | 最終的な回答を生成して返す |
■ 処理を制御する設定
これらの処理は、設定内容によって制御できます。
設定は、SnowsightのCortex Agents設定画面で行います。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル | 使用するLLMモデル |
| 計画・判断 | 質問の解釈やツール選択など、回答を組み立てるための判断ロジック |
| 応答形式 | 回答のトーンやフォーマットの指示 |
| ツール定義 | 接続するツール（Cortex Analyst / Cortex Search / カスタムツール） |
| 予算制御 | タイムアウト秒数・最大トークン数の上限 |
Cortex Agents を試してみる
今回は、Cortex Agents単体でどこまでできるのかを確認するため、ツールを連携していない状態での動作を見ていきます。
■ 本記事で使用するデータ
前回の記事と同様に、Snowflakeのチュートリアルで公開されているサンプルデータ（アパレル小売業の販売データ）を使用します。
環境構築については、チュートリアル内で提供されているセットアップ用のSQLスクリプト（setup.sql）を実行することで、必要な設定およびデータ準備を一括で実施しています。
【注意事項】
2026/04/13現在、無料トライアル環境ではCortex AgentsやSnowflake Intelligenceは1日あたり約10クレジットまでに制限されています。
（制限を超えると、以下のエラー画像が表示され、回答が返されません。）
制限を解除するには、有料アカウントに切り替える必要があります。
■ Cortex Agentsを設定する
今回は、Snowflake UI（Snowsight）から、Cortex Agentsを1つ作成し、以下のように設定を行います。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル | Claude Sonnet 4.5 |
| 計画・判断 | 設定なし（初期値のまま） |
| 応答形式 | 設定なし（初期値のまま） |
| ツール定義 | 設定なし（初期値のまま） |
| 予算制御 | ・タイムアウト秒数：300秒 ・最大トークン数の上限：16,000 |
実際の設定画面は以下の通りです。
1. エージェント作成画面
Snowflake UI（Snowsight）のエージェントメニューから、エージェントを作成します。
2. エージェント設定画面
エージェント作成後、設定変更する項目を変更して、保存します。
■ Cortex Agents の動作を確認してみる
今回は、Cortex Agents単体での動作を確認するため、Snowflakeのデータにアクセスが必要な質問と不要な質問で違いを見ていきます。
まずは、アクセスが不要な質問から確認していきます。
このように、データへのアクセスが不要な質問には問題なく回答できます。
次に、データへのアクセスが必要な質問を試します。
こちらは、データにアクセスできないため、回答できませんでした。
また、Snowflakeのデータにアクセスするには、Cortex Analystなどのツールが必要です。
まとめ
本記事で分かったことは以下の通りです。
- Snowflake Intelligenceは複数の構成要素の連携で動作する
- Cortex Agentsが司令塔として処理を制御する
- Cortex Agents単体では、ChatGPTなどの一般的な生成AI機能のみ利用可能
- Cortex AgentsでSnowflakeのデータにアクセスするには、Cortex Analystなどのツールが必要
次の記事では、Cortex Analystを含めた構成で、実際にどのようにデータ分析が行われるのかを見ていきます。
Snowflake Intelligenceの活用や導入についてご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
参考にしたサイト
- Snowflake Intelligence 公式ドキュメント
https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/snowflake-intelligence - Cortex Agents 公式ドキュメント
https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents
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