図表付きのPDFも対応可能！Snowflake Cortex AgentでPDFとテーブルを横断したクラスメソッドの情報収集・分析をやってみた

AGENT_CM_FINANCIAL_ANALYST（統合Agent）
├── SP_ASK_CM_FINANCIALS（genericツール）
│     └── AI_COMPLETE + TO_FILE → ステージ上のPDFを直接クエリ
└── AnalystMonthlySales（cortex_analyst_text_to_sqlツール）
      └── Semantic View → 月次売上テーブルをSQL集計

POC_CM.SAGARA_TEST
├── STG_CM_FINANCIAL_REPORTS    -- PDFステージ
├── V_CM_FINANCIAL_METADATA     -- PDFメタデータビュー
├── T_MONTHLY_SALES             -- ダミー売上テーブル
├── SV_MONTHLY_SALES            -- Semantic View（Cortex Analyst用）
├── SP_ASK_CM_FINANCIALS        -- PDFカスタムツール（ストアドプロシージャ）
└── AGENT_CM_FINANCIAL_ANALYST  -- 統合Agent

CREATE OR REPLACE STAGE STG_CM_FINANCIAL_REPORTS
  DIRECTORY = (ENABLE = TRUE)
  ENCRYPTION = (TYPE = 'SNOWFLAKE_SSE')
  COMMENT = 'クラスメソッド決算報告書PDF格納用ステージ';

ALTER STAGE STG_CM_FINANCIAL_REPORTS REFRESH;

SELECT * FROM DIRECTORY(@STG_CM_FINANCIAL_REPORTS);

CREATE OR REPLACE VIEW V_CM_FINANCIAL_METADATA AS
SELECT
    RELATIVE_PATH,
    FILE_URL,
    SIZE,
    LAST_MODIFIED,
    -- 資料種別を判定
    CASE
        WHEN RELATIVE_PATH LIKE 'financial-results%' THEN '決算報告書'
        WHEN RELATIVE_PATH LIKE '会社紹介資料%' THEN '会社紹介資料'
        ELSE 'その他'
    END AS DOC_TYPE,
    -- 決算報告書の場合のみ会計年度を抽出
    CASE
        WHEN RELATIVE_PATH LIKE 'financial-results%' THEN
            CASE SPLIT_PART(REPLACE(RELATIVE_PATH, '.pdf', ''), '_', 2)
                WHEN '202306' THEN 19
                WHEN '202406' THEN 20
                WHEN '202506' THEN 21
            END
        ELSE NULL
    END AS FISCAL_YEAR,
    CASE
        WHEN RELATIVE_PATH LIKE 'financial-results%' THEN
            CASE SPLIT_PART(REPLACE(RELATIVE_PATH, '.pdf', ''), '_', 2)
                WHEN '202306' THEN '2022/7/1 - 2023/6/30'
                WHEN '202406' THEN '2023/7/1 - 2024/6/30'
                WHEN '202506' THEN '2024/7/1 - 2025/6/30'
            END
        WHEN RELATIVE_PATH LIKE '会社紹介資料%' THEN '2025年10月時点'
        ELSE NULL
    END AS FISCAL_PERIOD
FROM DIRECTORY(@STG_CM_FINANCIAL_REPORTS)
WHERE RELATIVE_PATH LIKE '%.pdf';

SELECT AI_COMPLETE(
  MODEL => 'gemini-3.1-pro',
  PROMPT => PROMPT(
    'この決算報告書の売上高と売上原価を教えてください: {0}',
    TO_FILE('@POC_CM.SAGARA_TEST.STG_CM_FINANCIAL_REPORTS', 'financial-results_202506.pdf')
  )
);

CREATE OR REPLACE PROCEDURE POC_CM.SAGARA_TEST.SP_ASK_CM_FINANCIALS(
    QUESTION VARCHAR,
    FILTER_DOC_TYPE VARCHAR DEFAULT NULL,
    FILTER_FISCAL_YEAR VARCHAR DEFAULT NULL
)
RETURNS VARCHAR
LANGUAGE PYTHON
RUNTIME_VERSION = '3.12'
PACKAGES = ('snowflake-snowpark-python')
HANDLER = 'main'
EXECUTE AS OWNER
AS
$$
import json

def _normalize(val):
    """文字列'NULL'/'null'/空文字をNone（無視）として扱う"""
    if val is None:
        return None
    if val.strip().upper() in ('NULL', ''):
        return None
    return val

def main(session, question, filter_doc_type=None, filter_fiscal_year=None):
    filter_doc_type = _normalize(filter_doc_type)
    filter_fiscal_year = _normalize(filter_fiscal_year)

    query = """
        SELECT RELATIVE_PATH, DOC_TYPE, FISCAL_YEAR, FISCAL_PERIOD
        FROM POC_CM.SAGARA_TEST.V_CM_FINANCIAL_METADATA
        WHERE 1=1
    """
    if filter_doc_type:
        safe_doc_type = filter_doc_type.replace("'", "''")
        query += f" AND DOC_TYPE = '{safe_doc_type}'"
    if filter_fiscal_year:
        query += f" AND FISCAL_YEAR = {filter_fiscal_year}"

    files_df = session.sql(query).collect()

    if not files_df:
        return json.dumps(
            {"error": "条件に一致するPDFファイルが見つかりませんでした"},
            ensure_ascii=False
        )

    stage_path = '@POC_CM.SAGARA_TEST.STG_CM_FINANCIAL_REPORTS'
    results = []

    for row in files_df:
        pdf_file = row['RELATIVE_PATH']
        safe_question = question.replace("'", "''")
        safe_pdf_file = pdf_file.replace("'", "''")
        ai_query = f"""
            SELECT AI_COMPLETE(
                MODEL => 'gemini-3.1-pro',
                PROMPT => PROMPT(
                    '{safe_question}: {{0}}',
                    TO_FILE('{stage_path}', '{safe_pdf_file}')
                )
            ) AS answer
        """
        try:
            result = session.sql(ai_query).collect()
            answer = result[0]['ANSWER'] if result else 'エラー: 結果なし'
        except Exception as e:
            answer = f'エラー: {str(e)}'

        results.append({
            'file': pdf_file,
            'doc_type': row['DOC_TYPE'],
            'fiscal_year': str(row['FISCAL_YEAR']) if row['FISCAL_YEAR'] else None,
            'fiscal_period': row['FISCAL_PERIOD'],
            'answer': answer
        })

    return json.dumps(results, ensure_ascii=False)
$$;

-- 全PDF横断
CALL POC_CM.SAGARA_TEST.SP_ASK_CM_FINANCIALS('この資料の要点を教えてください');

-- 決算報告書のみ、第21期
CALL POC_CM.SAGARA_TEST.SP_ASK_CM_FINANCIALS(
    '売上高と営業利益を教えてください', '決算報告書', '21');

-- 会社紹介資料のみ（グラフ読取り）
CALL POC_CM.SAGARA_TEST.SP_ASK_CM_FINANCIALS(
    '業績推移のグラフから売上高の推移を読み取ってください', '会社紹介資料');

CREATE OR REPLACE SEMANTIC VIEW POC_CM.SAGARA_TEST.SV_MONTHLY_SALES

  TABLES (
    T_MONTHLY_SALES AS POC_CM.SAGARA_TEST.T_MONTHLY_SALES
      PRIMARY KEY (SALE_ID)
      WITH SYNONYMS = ('月次売上', '売上データ', '売上明細', '売上実績')
      COMMENT = 'クラスメソッド株式会社の月次売上明細データ'
  )

  DIMENSIONS (
    T_MONTHLY_SALES.FISCAL_YEAR AS T_MONTHLY_SALES.FISCAL_YEAR
      WITH SYNONYMS = ('期', '年度', '会計期間')
      COMMENT = '会計年度（19=第19期, 20=第20期, 21=第21期）',

    T_MONTHLY_SALES.YEAR_MONTH AS T_MONTHLY_SALES.YEAR_MONTH
      WITH SYNONYMS = ('月', '年月', '対象月')
      COMMENT = '対象月（月初日）',

    T_MONTHLY_SALES.SERVICE_LINE AS T_MONTHLY_SALES.SERVICE_LINE
      WITH SYNONYMS = ('サービス', '事業', '事業区分', 'サービス区分')
      COMMENT = 'サービスライン',

    T_MONTHLY_SALES.CUSTOMER_SEGMENT AS T_MONTHLY_SALES.CUSTOMER_SEGMENT
      WITH SYNONYMS = ('顧客区分', 'セグメント', '顧客タイプ')
      COMMENT = '顧客セグメント',

    T_MONTHLY_SALES.REGION AS T_MONTHLY_SALES.REGION
      WITH SYNONYMS = ('地域', 'エリア', '拠点')
      COMMENT = '地域'
  )

  METRICS (
    T_MONTHLY_SALES.TOTAL_REVENUE AS SUM(T_MONTHLY_SALES.REVENUE)
      WITH SYNONYMS = ('売上', '売上額', '売上金額', '収益', '売上高')
      COMMENT = '売上高（千円）',

    T_MONTHLY_SALES.TOTAL_COGS AS SUM(T_MONTHLY_SALES.COGS)
      WITH SYNONYMS = ('原価', '売上原価', 'コスト')
      COMMENT = '売上原価（千円）',

    T_MONTHLY_SALES.TOTAL_GROSS_PROFIT AS SUM(T_MONTHLY_SALES.GROSS_PROFIT)
      WITH SYNONYMS = ('粗利', '粗利益', '売上総利益', 'GP')
      COMMENT = '売上総利益（粗利）（千円）',

    T_MONTHLY_SALES.TOTAL_DEAL_COUNT AS SUM(T_MONTHLY_SALES.DEAL_COUNT)
      WITH SYNONYMS = ('案件数', '取引件数', 'ディール数')
      COMMENT = '案件数'
  )

  COMMENT = 'クラスメソッド月次売上ダミーデータ（Cortex Analyst用）';

CREATE OR REPLACE AGENT POC_CM.SAGARA_TEST.AGENT_CM_FINANCIAL_ANALYST
  COMMENT = 'クラスメソッド決算報告書 統合分析エージェント（PDF×テーブル）'
  FROM SPECIFICATION
$$
models:
  orchestration: auto

orchestration:
  budget:
    seconds: 120
    tokens: 32000

instructions:
  system: >
    あなたはクラスメソッド株式会社の企業情報・財務分析アシスタントです。
    以下の2つのデータソースを使って質問に回答できます。

    【データソース1: PDF資料】
    SP_ASK_CM_FINANCIALSツールで参照できます。
    (A) 決算報告書（3期分）: FILTER_DOC_TYPE=決算報告書
    (B) 会社紹介資料: FILTER_DOC_TYPE=会社紹介資料

    【データソース2: 月次売上テーブル】
    AnalystMonthlySalesツールで参照できます。

    【ツール選択ルール】
    1. 決算書の定性的な内容 → PDFツール（FILTER_DOC_TYPE=決算報告書）
    2. 会社概要、拠点、従業員数、経営理念、業績推移グラフ等
       → PDFツール（FILTER_DOC_TYPE=会社紹介資料）
    3. 数値の集計・比較・推移分析 → Analystツール
    4. PDF×テーブルの横断分析 → 両方呼び出して比較

  response: >
    日本語で回答してください。
    数値を含む回答ではテーブル形式で見やすく整理してください。

  sample_questions:
    - question: "第21期の売上高は？"
    - question: "サービスライン別の売上推移を教えて"
    - question: "第20期の監査報告書の内容は？"
    - question: "PDFの年間売上とテーブルの月次合計を突合して"
    - question: "会社の拠点一覧を教えて"
    - question: "業績推移のグラフから売上高の成長率を教えて"
    - question: "従業員数の推移と売上高の推移を比較して"

tools:
  - tool_spec:
      type: "generic"
      name: "SP_ASK_CM_FINANCIALS"
      description: >
        クラスメソッドのPDF資料（決算報告書・会社紹介資料）に対して質問を行い、回答を取得するツール。
        FILTER_DOC_TYPE（決算報告書, 会社紹介資料）とFILTER_FISCAL_YEAR（19, 20, 21）でフィルタ可能。
      input_schema:
        type: "object"
        properties:
          QUESTION:
            type: "string"
            description: "PDF資料に対して問い合わせる質問文"
          FILTER_DOC_TYPE:
            type: "string"
            description: "資料種別フィルタ（決算報告書, 会社紹介資料）。指定しない場合はNULL。"
          FILTER_FISCAL_YEAR:
            type: "string"
            description: "会計年度フィルタ（19, 20, 21）。指定しない場合はNULL。"
        required:
          - "QUESTION"

  - tool_spec:
      type: "cortex_analyst_text_to_sql"
      name: "AnalystMonthlySales"
      description: >
        月次売上明細テーブルに対してSQL集計を行い、数値データを分析するツール。

tool_resources:
  SP_ASK_CM_FINANCIALS:
    type: "procedure"
    identifier: "POC_CM.SAGARA_TEST.SP_ASK_CM_FINANCIALS"
    execution_environment:
      type: "warehouse"
      warehouse: "COPUTE_WH"
      query_timeout: 120
  AnalystMonthlySales:
    semantic_view: "POC_CM.SAGARA_TEST.SV_MONTHLY_SALES"
    execution_environment:
      type: "warehouse"
      warehouse: "COPUTE_WH"
      query_timeout: 60
$$;