Snowflake Cortex AI完全解説｜LLM・ML関数の使い方

Snowflake Cortex AIは、SQL文から直接LLM推論・翻訳・要約・データ抽出・時系列予測を実行できるマネージドAI基盤です。 外部APIキーの管理やインフラ構築は不要で、Snowflakeのガバナンスとアクセス制御の中でAI機能を利用できます。 本記事では、LLM関数・ML Functions・Cortex Search・Document AIの4つの柱を、SQL実行例とともに解説します。

Cortex AIの全体像

Cortex AIはSnowflakeのネイティブAI/MLプラットフォームで、以下の4つの主要機能群で構成されています。

LLM Functions（SNOWFLAKE.CORTEX名前空間）

LLM FunctionsはSQLのSELECT文から呼び出せるビルトイン関数です。すべてSNOWFLAKE.CORTEX スキーマに属し、ウェアハウスではなくSnowflakeのサーバーレスコンピュートで実行されます。

COMPLETE — テキスト生成

指定したLLMモデルでプロンプトに基づくテキスト生成を行います。チャット形式（メッセージ配列）とシンプルなテキスト入力の2つの呼び出し方法があります。

-- シンプルなテキスト生成
SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
  'llama3.1-70b',
  'Snowflakeのマイクロパーティションの利点を3つ挙げてください'
) AS response;

-- チャット形式（system / user ロール）
SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE(
  'mistral-large2',
  [
    {'role': 'system', 'content': 'あなたはSnowflakeエキスパートです。'},
    {'role': 'user', 'content': 'クラスタリングキーの選定基準を教えてください'}
  ],
  {'temperature': 0.3, 'max_tokens': 1024}
) AS response;

TRANSLATE — 翻訳

テキストを指定言語に翻訳します。ソース言語は省略すると自動検出されます。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE(
  'Snowflake decouples storage and compute for elastic scaling.',
  'en', 'ja'
) AS translated;
-- → Snowflakeは弾力的なスケーリングのためにストレージとコンピュートを分離しています。

SUMMARIZE — 要約

長文テキストを自動的に要約します。テーブル内のドキュメントカラムに対してバッチ要約が可能です。

SELECT
  doc_id,
  SNOWFLAKE.CORTEX.SUMMARIZE(content) AS summary
FROM support_tickets
WHERE created_at >= DATEADD(day, -7, CURRENT_DATE());

EXTRACT_ANSWER — 質問応答型の抽出

テキストから特定の質問に対する回答を抽出します。RAGパイプラインの後処理やFAQ自動生成に有効です。

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.EXTRACT_ANSWER(
  'Snowflake was founded in 2012 by Benoit Dageville, Thierry Cruanes, and Marcin Zukowski.',
  'Who founded Snowflake?'
) AS answer;
-- → [{"answer": "Benoit Dageville, Thierry Cruanes, and Marcin Zukowski", "score": 0.95}]

SENTIMENT — 感情分析

テキストの感情スコアを-1（ネガティブ）から1（ポジティブ）の範囲で返します。

SELECT
  review_text,
  SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT(review_text) AS score
FROM product_reviews
ORDER BY score ASC
LIMIT 10;  -- 最もネガティブなレビュー上位10件

利用可能モデル一覧

Cortex AI LLM Functionsで利用できる主要モデルの比較です。リージョンによって利用可否が異なります。

ML Functions — コードレスML

ML FunctionsはSQLだけで時系列予測や異常検知を実行できるビルトイン機能です。モデル訓練・推論がすべてSnowflake内で完結し、外部ツールは不要です。

FORECAST — 時系列予測

-- 予測モデルの作成
CREATE OR REPLACE SNOWFLAKE.ML.FORECAST sales_forecast(
  INPUT_DATA => SYSTEM$REFERENCE('TABLE', 'daily_sales'),
  TIMESTAMP_COLNAME => 'sale_date',
  TARGET_COLNAME => 'revenue'
);

-- 30日先の予測を実行
CALL sales_forecast!FORECAST(
  FORECASTING_PERIODS => 30,
  CONFIG_OBJECT => {'prediction_interval': 0.95}
);

ANOMALY_DETECTION — 異常検知

-- 異常検知モデルの作成
CREATE OR REPLACE SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION sensor_anomaly(
  INPUT_DATA => SYSTEM$REFERENCE('TABLE', 'sensor_readings'),
  TIMESTAMP_COLNAME => 'reading_time',
  TARGET_COLNAME => 'temperature',
  LABEL_COLNAME => ''  -- 教師なし
);

-- 新しいデータに対して異常判定
CALL sensor_anomaly!DETECT_ANOMALIES(
  INPUT_DATA => SYSTEM$REFERENCE('TABLE', 'new_sensor_readings'),
  TIMESTAMP_COLNAME => 'reading_time',
  TARGET_COLNAME => 'temperature'
);

Cortex Search

Cortex Searchはキーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索サービスです。CREATE CORTEX SEARCH SERVICEで検索インデックスを作成し、REST APIまたはPythonクライアントからクエリを実行します。RAGパイプラインのリトリーバとして利用するのが主要なユースケースです。

Document AI

Document AIは請求書・契約書・フォームなどの非構造化ドキュメントから構造化データを抽出する機能です。Snowsight UIでモデルを作成し、抽出する値（フィールド）を定義します。内部的にはOCRとLLMを組み合わせて解析しており、Snowflake内でデータが処理されるためセキュリティ要件を満たしやすい点が特徴です。

-- Document AIモデルの利用例
SELECT
  invoice!PREDICT(
    GET_PRESIGNED_URL(@docs_stage, 'invoice_001.pdf')
  ):vendor_name::STRING AS vendor,
  invoice!PREDICT(
    GET_PRESIGNED_URL(@docs_stage, 'invoice_001.pdf')
  ):total_amount::NUMBER(10,2) AS amount
FROM DUAL;

権限とガバナンス

Cortex AI関連の権限設計は以下のように整理されます。

アーキテクチャ上の位置づけ

Cortex AI機能はすべてSnowflakeのサービスレイヤーまたはサーバーレスコンピュートで実行されます。ユーザーのウェアハウスリソースを消費しないLLM関数と、ウェアハウスが必要なML Functionsの違いを理解することが試験対策上重要です。

クエリ実行フロー:

[ユーザーSQL]
     │
     ├─ LLM Functions ──→ サーバーレスコンピュート（WH不要）
     │                      └─ 課金: トークン数ベース
     │
     ├─ ML Functions ───→ ユーザーウェアハウス（WH必要）
     │                      └─ 課金: クレジット消費
     │
     └─ Cortex Search ──→ サーバーレスコンピュート（WH不要）
                            └─ 課金: サーバーレスクレジット

試験対策のポイント

• LLM関数はSNOWFLAKE.CORTEX名前空間に属し、ウェアハウスなしで実行可能
• ML Functions（FORECAST、ANOMALY_DETECTION）はウェアハウスを使用する
• COMPLETE関数はモデル名を第1引数に取る（例: 'llama3.1-70b'）
• Cortex Searchはキーワード＋セマンティックのハイブリッド検索
• すべてのCortex AI機能はSnowflake内でデータを処理し、外部送信しない
• Document AIはSnowsight UIからモデルを作成・管理する

サンプル問題

よくある質問