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[新機能]Cortex Code in Snowsightがプレビューとなったので試してみた
かわばたです。
2026年2月2日にCortex Code in Snowsightがプレビューとなりました。
同じタイミングでCortex Code CLIがGAになっています。
CLIについて確認したい方は下記ブログが参考になると思いますのでご確認ください。
【公式ドキュメント】
Cortex Code in Snowsight
対象読者
- Cortex Code in Snowsightについて確認したい方
検証環境
- SnowflakeトライアルアカウントEnterprise版
概要
Cortex Codeは、Snowsight内の複数の機能領域にわたって エージェント的（agentic）な体験を提供します。SQL 開発、データ探索、アカウント管理などのタスクを支援するよう設計されており、Snowsightインターフェースに深く統合され、差分（diff）ビューのような機能も提供します。
上記のとおり、エージェント型アシスタントで、SQL開発・データ探索・アカウント管理などをサポートしてくれるツールとなっています。ロール・権限・スキーマ・SQL構文を理解し、コード生成・変更時にはSnowflakeのベストプラクティスを適用しつつ、diffビューなどで変更点を確認できるようにしてくれるのが特徴です。
事前準備
使用するデータ
Snowflakeのサンプルデータを使用します。
権限
下記権限が必要になりますので事前に付与します。
- データベースロール：SNOWFLAKE.COPILOT_USER
- SNOWFLAKE.CORTEX_USER または SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER
クロスリージョン推論
Cortex Codeは以下のモデルをサポートしています。
- 推奨: Claude Opus 4.5（
claude-opus-4-5） - Claude Sonnet 4.5（
claude-sonnet-4-5） - Claude Sonnet 4.0（
claude-4-sonnet）
2026年2月4日時点ですべてのリージョンでモデルを使用できるわけではないため、クロスリージョン推論が必要になります。
ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US';
【クロスリージョン推論ドキュメント】
実際に試してみた
Snowsightで確認
ホーム画面の右下側にCortex Codeアイコンがありますので、こちらをクリックします。
アイコンを選択すると下記画面が展開されます。
このエージェントは何ができますか？
下記のように回答を得ることができました。
上記赤枠のNew threadを選択すると再び新規の状態で問い合わせが可能です。
上記赤枠のShow threadを選択すると、いままで問い合わせた内容を確認することができます。
Workspacesでコードの編集
一番効果を発揮すると考えているSQL・Python開発・データ探索を行っていきます。
ファイル作成・編集を行う場合はWorkspacesに移動して行う必要があります。
WorkspacesでNotebookファイルを開いた状態で下記をCortex Codeに確認しました。
SNOWFLAKE_SAMPLE_DATAのTPCH_SF1スキーマのORDERSテーブルに対して、EDAを実施してください。
※EDAは探索的データ分析の略です
特にファイルにはコードの記載がなかったので、新たに追記される形で提案してくれています。
ここでKeep allを選択すればすべて反映されますし、セルごとにUndoとKeepを選択することができます。
実際にRun Allしてみます。
1.Total Row Count - 総行数
2.Sample Data - サンプルデータ10件
3.Table Schema - テーブルスキーマ
4.Numeric Statistics - O_TOTALPRICEの統計（min/max/avg/median/stddev）
5.Date Range Analysis - O_ORDERDATEの日付範囲
6.Order Status Distribution - O_ORDERSTATUSの分布
7.Order Priority Distribution - O_ORDERPRIORITYの分布と平均価格
8.Monthly Order Trend - 月別注文数・売上トレンド
9.Visualizations - matplotlibによる4つのグラフ
開発がかなり楽です！
dbt Projects on Snowflakeでの活用
今回はdbtのサンプルデータjaffle-shopを活用しています。
dbtプロジェクトからcustomers.ymlを選択した状態で下記をCortex Codeに確認しました。
descriptionを日本語にしてください
反映されていますね。
あえてdescriptionを削除した状態から行ってみます。
KAWABATA_MART_DB / DBT_TKAWABATA / ORDERSのデータも確認して、descriptionを日本語で記載してください
ベースとしては良さそうですね。ここから修正を加えていけば1から考えるよりも早く実装できそうです。
コスト管理
コストに関わる内容も問い合わせ可能です。
現在のアカウントに対してクレジットの消費量を確認してください
(トライアルアカウント作成直後なので消費量はあまりないです...)
最後に
SQL・Pythonの開発・保守はもちろん、コスト・パフォーマンス運用やアクセス制御などSnowflake内の多岐にわたって活用できるのはすごく良いですね。
CLIの機能もあるので用途に応じて使い分けをしていきたいです。
この記事が何かの参考になれば幸いです！
