[レポート] データの隣で AI アプリを爆速デプロイ - App Runtime & Cortex SDK ご紹介 #SWTTokyo26

[レポート] データの隣で AI アプリを爆速デプロイ - App Runtime & Cortex SDK ご紹介 #SWTTokyo26

SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026で紹介されたSnowflake App RuntimeとCoCo Agent SDK についてのセッションのレポートです。データの隣でAIアプリを爆速デプロイするための機能の特徴やデプロイ例、運用のポイントが学べたため、ポイントと思った点をご紹介します。
2026.09.21

データ事業本部の鈴木です。

2026年9月10日~2026年9月11日に、「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026」が開催されました。

本記事はセッション『データの隣で AI アプリを爆速デプロイ - App Runtime & Cortex SDK ご紹介』のレポートブログとなります。

今月一般提供が開始されたSnowflake App Runtimeと、プレビュー提供中のCortex Code Agent SDKに関するセッションでした。

https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-09-01-snowflake-app-runtime-ga

https://docs.snowflake.com/en/user-guide/cortex-code-agent-sdk/cortex-code-agent-sdk

セッション中で紹介された機能はプレビューまたは将来のロードマップに関するものが含まれます。利用可能状況は最新の公式ドキュメントをご確認ください。

セッション冒頭に投影されたセーフハーバーおよび免責事項

(セッション冒頭に投影されたセーフハーバーおよび免責事項)

この記事は筆者が視聴した内容をもとに、ポイントと感じた点をご紹介します。

登壇者

  • 菅野 翼 氏
    • Snowflake合同会社
    • ソリューションエンジニアリング統括本部 Principal Solution Engineer

登壇者

内容のご紹介

1. Snowflake App Runtimeのメリット

Snowflake App Runtimeの全体像や特徴を解説頂きました。
メリットとして特に以下がある点が理解できました。多くのSnowflakeユーザーが望んでいる機能ではないでしょうか。

  • アプリからSnowflakeのデータに直接アクセス可能
  • アプリ実行ロールおよびCaller's Rightの2通りの権限制御が可能
  • Snowflakeと同様のガバナンスが適用でき、テーブルに設定したRLS(行アクセスポリシー)などが適用できる
  • snow app deployコマンドだけでデプロイが可能で、ユーザーはdocker周りの操作も気にする必要がなく、アプリ本体の開発に集中できる
  • Snowsight上でアプリが全て管理できるため、野良化せず、棚卸しもしやすい
  • 認証機能が自動で実現される

全体像

私はSnowflake App RuntimeのデプロイはCoCoからのイメージが強かったのですが、どんなツールからでも開発可能である点も言及がありました。CoCoからの開発は非常に便利なのですが、普段CoCo以外で開発している方や、ある程度手で実装を確認し、snow app deployコマンドを使ったデプロイパイプラインを作りたい方も使いやすそうです。

基本方針

また、現在Snowflakeで軽量なアプリケーションを構築する用途で、Snowflake App Runtimeと比較されがちなのがStreamlitアプリです。Snowflake App Runtimeの方が、より画面遷移が複雑なWeb向きであることも腑に落ちました。
もちろん、先のメリットを受けたかったり、普段からNext.jsを使われている方はApp Runtimeを選んでも良いと思います。

Streamlitアプリとの比較

2. CoCoによるデプロイ例の紹介

CoCo Desktopからのデプロイ例もデモで紹介され、非常に簡単にデータアプリがデプロイされる様子も学べました。

CoCo Desktopからはsnowflake-appsskillsで開発が行われました。
データソースを指定し、以下程度の入力からでもデータダッシュボードが構築されていて、非常に便利そうでした。

プロンプトの入力

先の例ではメトリクスを適当に実装してしまわないかなと気になってしまいましたが、不明点がある場合はちゃんと聞き返してくれていました。

仕様の確認

データを検証してアプリの設計を検討し、実装、単体テストまで実行していました。サブエージェントで批判的にレビューしてくれる別のエージェントを呼び出してレビューもしているそうです。

あっという間にアプリが作成され、デプロイ前にローカルでの動作確認をする様子まで見られました。
問題なければデプロイを依頼すればSnowflakeにデプロイされるほか、もう少しブラッシュアップするようなこともCoCoに依頼できるようでした。

ローカルでの動作確認結果

デプロイするとSnowsightから確認でき、公開URLを踏んでSnowflakeの認証でアクセスできるため、アプリのホスト方法に詳しくなくても簡単にSnowflakeにアクセスできる社内メンバーに公開ができますね。

Snowsightで表示

公開されたアプリ

3. AppRuntimeでのデプロイに必要なこと

アプリがsnow app deployコマンドだけでデプロイが可能でしたが、内部的にはアップロード・ビルド・デプロイが実行されており、一つのコマンドで全て行われている。
Snowflake環境を構築するのは主にデータエンジニアやアナリスト、ビジネスユーザーが多いと思うため、ウェブアプリ構築をこれだけ簡易化してくれるのは非常に使いやすいと思います。

コマンドが行う内容

アプリの設定はapp.ymlで可能とのことでした。特にデプロイ先の切り替えや、max/min_instancesやauto_suspend_secsが設定でき、インフラのスケーリングや自動停止が設定可能なので扱いやすいと思います。

app.yml

運用面で押さえておくと良いこともご紹介がありとても参考になりました。特にこの機能は役割に関係なく多くのメンバーが使うことになると思うので、アプリの置き場の決め事は重要ですし、コスト・ログについても仕様を分かっていることが重要です。

運用面で押さえておくこと

4. Cortex SDKについて

プレビューで提供中のCortex SDKについても紹介がありました。CoCo Agent SDKを使って、Cortex Codeベースのエージェント機能をアプリに組み込むことが可能です。ツールからSnowflakeの機能を利用することで、今後さらにApp Runtimeでホストしたアプリの機能を拡張できそうで期待大です。

Cortex SDKについて

セッションを聴講しての感想

App Runtimeについてはプレビューの時に簡単な例を自分でも試してみていましたが、より実践的に使い方や仕組み、押さえるべき点を学ぶことができ、とても参考になりました。

私はあまりWebアプリは作らないのですが、認証・アクセス制御ガバナンスはSnowflakeの環境を踏襲するため、安心して使えそうなので、App Runtimeをこの機にできるようになろうと思いました。

CoCo Agent SDKを使えば、CoWork以外にもAI機能を提供するUIを構築可能そうなこともとても期待が大きいです。

これらの機能を学んで、Snowflakeのアプリ機能もどんどん使っていければと思います。


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