Snowflake Cortex AIを活用したエージェントの構築をあらゆるレベルで

企業にとって、[テクノロジーの選択肢](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/ai%e3%82%a8%e3%82%b3%e3%82%b7%e3%82%b9%e3%83%86%e3%83%a0/)があることは非常に重要です。これは単にベンダーロックインを避けるためだけでなく、目的に最適なツールを活用するためでもあります。とくにAIエージェントにおいては、多くのツールやシステムにアクセスできるほど、より優れたエージェントが構築できます。Dataikuでは、多様なユーザーがこれらのツールを活用できるよう、[Snowflake Cortex AI](https://www.snowflake.com/ja/product/features/cortex/) スタック全体を使ったAIエージェントをノーコードで構築できるUIを提供しています。
 
今回、従来のCortex AI LLMへのコネクター強化に加え、**Snowflake Cortex Search、Snowflake Cortex Analyst**、および**Snowflake Cortex Agents**との新しい統合を導入しました。多くの企業が、LLM推論や情報検索にCortex AIスイートを信頼しており、Dataikuを通じてCortexの活用をさらに広げ、新たなユースケースやエージェント開発者を支援できます。

<sub>「Dataikuは、SnowflakeとのAI/ML統合で主要なパートナーの1社であり続けています。この勢いを維持し、エンタープライズ向けの高性能AIエージェントを共同顧客とともに構築できることを嬉しく思います。」

 <sub> — Baris Gultekin, Head of AI, Snowflake

 ## LLMレベル：Cortex LLMs

Dataikuの[LLMメッシュ](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/llm%e3%83%a1%e3%83%83%e3%82%b7%e3%83%a5/)は、生成AIアプリケーションとローカルまたはSnowflakeなどのプロバイダーによってホストされるLLMとの間でリクエストを管理、ルーティングするセキュアなAPIゲートウェイです。今回、[Cortex LLM（英語）](https://docs.snowflake.com/user-guide/snowflake-cortex/cortex-rest-api#model-availability)のサポート方式を、従来のJDBC SQLクエリからREST API呼び出しに変更しました。

これにより「トークンストリーミング」や「ツール利用」が可能になります。例えば、Deepseek R1を使った[Dataiku Answers](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/dataiku-answers/)チャットボットでは、回答が一気に返されるのではなく、入力に応じて自然に返答がストリーミングされます。また、Claude 3.5 Sonnetなどツール利用可能なCortex LLMを使えば、Dataikuのビジュアル/コードベースのエージェントが[ツール（英語）](https://docs.snowflake.com/user-guide/snowflake-cortex/cortex-rest-api#tools-configuration)を直接呼び出して使えるようになります。

![image2-3.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/08a56593-f4f8-4131-b949-d9e818dda947.gif)

## ツールレベル：Cortex Search & Cortex Analyst

Snowflakeは、以下の2つの情報検索用マネージドサービスを提供しています：
- [Cortex Search](https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/cortex-search/cortex-search-overview)：非構造化データやテキストに対するキーワード＆ベクトル検索＋セマンティック再ランク付けを実行
- [Cortex Analyst](https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/cortex-analyst)：構造化テーブルに対して、テキストからSQLを生成するチャット型API


Dataikuでは、これらを簡単に追加できるノーコードのエージェント用ツールを新たにリリースしました。これにより、すdに構築済みのCortex SearchサービスやCortex AnalystモデルをDataikuエージェントに組み込むことができます。


![image.png](https://blog.dataiku.com/hs-fs/hubfs/image1-Jun-02-2025-07-43-13-7927-PM.png?width=1200&height=940&name=image1-Jun-02-2025-07-43-13-7927-PM.png)


以下は、Claude 3.5 Sonnetを搭載した消費者向け融資支援エージェントの例です。3つのツールを持っています：
- **データセット検索**：申込者の情報をSnowflakeのテーブルから取得
- **MLモデル予測**：Dataikuで学習したランダムフォレストモデルにより、債務不履行の可能性を予測
- **Cortex Search**：社内ポリシー文書を検索し、申込者やローン内容が規定に違反していないか確認

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/7164ac01-93c5-4423-86dc-41de10949fb9.png)

このエージェントはAgent Connectに登録され、チャット形式で融資に関する助言を行えます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/e26c4f24-2ccc-44cf-a5d8-7464ea87e3f1.png)

## エージェントレベル：Cortex Agents
Snowflakeは、さらに高度なワークフローAPIである[Cortex Agents（英語）](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/cortex-agents)を提供しています。これは、プランニングツール利用（Search / Analyst）、内省、モニタリングを含むエージェント指向のAPIです。

Dataikuは、Cortex Agentを即座に作成できるノーコードプラグインもリリースしました。例えば、Llama 3.3 70BなどのCortex Agent対応LLMを選択し、Search/Analystのサービスパスを入力するだけです。

![image.png](https://blog.dataiku.com/hs-fs/hubfs/image5-Jun-02-2025-07-46-01-5334-PM.png?width=1400&height=830&name=image5-Jun-02-2025-07-46-01-5334-PM.png)

![image.png](https://blog.dataiku.com/hs-fs/hubfs/image7-Jun-02-2025-07-46-35-4587-PM.png?width=1400&height=570&name=image7-Jun-02-2025-07-46-35-4587-PM.png)

このエージェントは、Dataikuのプロジェクト全体で再利用可能です。バッチ処理用のプロンプトレシピに使うことも、複数エージェントのチャットボットの1つとして組み込むこともできます。

Dataikuでは構造化されたエージェント評価が可能で、信頼できるテストクエリと回答を用意し、正答率、BERTスコア、BLEU、ROUGEなどで評価できます。LLMジャッジを必要とする場合には、Cortex AI上のDeepseek R1が利用できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/ac4e8714-a9e6-41a4-a067-2b1cc23989f0.png)


## いつどれを使うべき？

**Cortex LLMs:** DataikuのLLMレシピ（プロンプト、分類、要約、埋め込み）や、Dataikuエージェント/チャットボットのバックエンド。

**Cortex Search / Analyst:** 既存のSearchサービスやAnalystモデルを使い、RAGやtext-to-SQL対応のエージェントに[ツール（英語）](https://doc.dataiku.com/dss/latest/generative-ai/agents/tools/index.html)として追加。

**Cortex Agents:** SearchとAnalystツールのみを使用するエージェントを構築し、Snowflake側でワークフロー管理を任せる場合。

## 今すぐ始めるには？
Snowflake Cortexとの拡張統合機能を有効化、利用する方法については、Dataiku公式ドキュメントをご確認ください。

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*原文：[Building Agents With Snowflake Cortex AI at Every Level](https://blog.dataiku.com/building-agents-with-snowflake-cortex-ai)*