Snowflake Cortex入門｜AI関数・Cortex Search・Cortex Analyst・料金と注意点を解説

はじめに:SnowflakeでAIを使える時代に
Snowflake Cortexとは?
Snowflake Cortexでできること
Cortex全体像:主な機能マップ
Cortex AI Functionsとは?
1. Cortex AI Functions / AISQL:SQLでAI処理を実行する
旧Cortex LLM関数と現在のAI関数の違い
まず覚えたい主要AI関数
1. SUMMARIZE系の使い分け
SQLだけでAIを呼び出す基本例
1. AI_SENTIMENTの例
2. AI_COMPLETEの例
3. AI_TRANSLATEの例
4. AI_EXTRACTの例
Cortex Searchとは?
Cortex Analystとは?
1. Cortex SearchとCortex Analystの違い
Cortex Agentsとは?
Document AI・Multimodal系でできること
Snowflake Cortexの料金体系
1. 料金の注意点(初心者向け)
Cortex AI関数の使用量を確認するSQL
Cortexを使うための権限
Cortexを使う前に知っておきたい注意点
どの機能から学べばいい?
まとめ
参考リンク
関連記事
1. ▶次に読むべき記事

はじめに:SnowflakeでAIを使える時代に

Snowflake Cortexは、Snowflake上のデータに対してAI処理を実行できる機能群です。SQLからLLMを呼び出す AI_COMPLETE、文書や画像から情報を抽出する AI_EXTRACT、レビューを感情分析する AI_SENTIMENT、RAGの検索基盤になるCortex Search、自然言語でデータ分析できるCortex Analystなどが含まれます。外部APIキーや別のAI基盤を用意せず、Snowflake上でAI活用を始められるのが大きな特徴です。

本記事ではSnowflake Cortexの全体像、Cortex AI Functions・Cortex Search・Cortex Analyst・Cortex Agentsの位置づけ、料金、権限、注意点を初心者向けに整理します。各機能の詳細は個別記事へ進める「ハブ記事」として活用してください。

Snowflake Cortexとは?

Snowflake Cortexは、Snowflakeが提供するAI / 機械学習機能の総称です。Snowflakeにすでに保存されているテーブル・ステージ・文書ファイルなどに対して、SQLや専用APIから直接AI処理を実行できます。データを外部のAIサービスに転送する必要がないため、ガバナンスを保ったままAI活用を進めやすいのが特徴です。

Snowflakeのロール・行レベルセキュリティ・マスキングがそのまま効く
SQLでAIを呼び出せるので、データエンジニアやアナリストが扱いやすい
RAGやエージェントもSnowflake内で完結できる

Snowflake Cortexでできること

SQLでLLMに質問して回答を生成する
レビューや問い合わせを感情分析する
多言語のテキストを翻訳する
長文や複数行データを要約・洞察抽出する
PDF、画像、Officeファイルから情報を抽出する
テキストや画像を分類する
テキストを埋め込み(ベクトル)化して類似度検索する
社内文書のRAG検索基盤を作る
自然言語で構造化データを分析する
複数ツールを組み合わせたAIエージェントを構築する

Cortex全体像:主な機能マップ

機能	できること	主な用途
Cortex AI Functions / AISQL	SQLからAI関数を呼び出す	要約、翻訳、分類、抽出、感情分析
Cortex Search	意味検索・ハイブリッド検索	RAG、社内文書検索、問い合わせ検索
Cortex Analyst	自然言語からSQL分析	BI、ダッシュボード、データ分析支援
Cortex Agents	複数ツールを組み合わせたAIエージェント	SearchやAnalystを組み合わせた対話型AI
Cortex REST API	アプリケーションからCortexを呼び出す	Webアプリ、外部サービス連携
Document / Multimodal系	PDF、画像、音声などの非構造化データ処理	文書抽出、OCR、文字起こし、画像分析

初心者の方は、まずSQLから使いやすいCortex AI Functionsから入り、必要に応じてCortex Search / Analyst / Agentsへ広げていくのがおすすめです。

Cortex AI Functionsとは?

Cortex AI Functions / AISQL:SQLでAI処理を実行する

以前は SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE などのCortex LLM関数として紹介されることが多かったですが、現在は AI_COMPLETE、AI_EXTRACT、AI_TRANSLATE、AI_SENTIMENT などのCortex AI Functions / AISQLとして整理されています。SQLの関数として呼び出せるため、データエンジニアやアナリストがSnowflakeの中だけでAIを試しやすくなっています。

各関数のまとめはSnowflake Cortex AI関数まとめもあわせてご覧ください。

旧Cortex LLM関数と現在のAI関数の違い

過去記事や旧コードでは SNOWFLAKE.CORTEX.* 形式の関数が登場します。これらは現在も利用できる場合がありますが、新規実装では AI_* 関数を中心に検討するのがおすすめです。代表的な対応関係を整理しておきます。

目的	現在おすすめの関数	旧関数・関連関数	用途
自由なAI回答生成	AI_COMPLETE	SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE	プロンプトに対する回答生成
翻訳	AI_TRANSLATE	SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE	多言語翻訳
感情分析	AI_SENTIMENT	SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT	レビューや問い合わせのポジネガ分析
単一テキスト要約	SNOWFLAKE.CORTEX.SUMMARIZE	–	長文を短く要約
複数行の要約	AI_SUMMARIZE_AGG	–	レビュー一覧や問い合わせ一覧の集約要約
複数行から洞察抽出	AI_AGG	–	複数行データから傾向や論点を抽出
文書・画像から情報抽出	AI_EXTRACT	EXTRACT_ANSWER	PDF、画像、テキストから項目抽出
分類	AI_CLASSIFY	CLASSIFY_TEXT	テキストや画像のカテゴリ分類
フィルター	AI_FILTER	–	条件に合う行だけをAIで判定
埋め込み	AI_EMBED	EMBED_TEXT_768 / EMBED_TEXT_1024	ベクトル検索、類似度検索
トークン数確認	AI_COUNT_TOKENS	COUNT_TOKENS	コスト・上限の事前確認

旧関数も急に廃止されるわけではありませんが、新規実装は AI_* 関数を中心に検討しておくと、ドキュメントや今後の機能拡張にも追随しやすくなります。

まず覚えたい主要AI関数

AI_COMPLETE:プロンプトをLLMに渡して自由な文章を生成
AI_TRANSLATE:多言語翻訳
AI_SENTIMENT:テキストのポジティブ / ネガティブを判定
AI_EXTRACT:テキスト・PDF・画像から構造化情報を抽出
AI_AGG / AI_SUMMARIZE_AGG:複数行データの集約要約・洞察抽出
AI_CLASSIFY:テキスト・画像の分類
AI_FILTER:条件に合うかどうかをAIで判定し、行を絞り込む
AI_EMBED:テキスト・画像の埋め込みベクトル生成
AI_COUNT_TOKENS:呼び出し前にトークン数を見積もる

SUMMARIZE系の使い分け

単一の英語テキストをシンプルに要約したい:SNOWFLAKE.CORTEX.SUMMARIZE
日本語や要約形式を細かく指定したい:AI_COMPLETE
複数行のテキストをまとめて要約したい:AI_SUMMARIZE_AGG
複数行から特定観点の洞察を出したい:AI_AGG

SQLだけでAIを呼び出す基本例

AI_SENTIMENTの例

SELECT
  review_id,
  review_text,
  AI_SENTIMENT(review_text) AS sentiment_result
FROM customer_reviews
LIMIT 10;

AI_COMPLETEの例

SELECT AI_COMPLETE(
  'mistral-large2',
  'Snowflakeのウェアハウスを停止するSQLを初心者向けに説明してください'
) AS answer;

AI_TRANSLATEの例

SELECT AI_TRANSLATE(
  comment_text,
  'ja',
  'en'
) AS comment_en
FROM user_comments
LIMIT 10;

AI_EXTRACTの例

SELECT AI_EXTRACT(
  '契約日は2026年4月1日、契約金額は500万円です。',
  {'contract_date': '契約日はいつですか?', 'amount': '契約金額はいくらですか?'}
) AS extracted;

各関数の詳しい使い方は、Snowflake AI_COMPLETE関数入門、Snowflake AI_TRANSLATE関数入門、Snowflake AI_EXTRACT入門、SUMMARIZE / AI_SUMMARIZE_AGGの記事もご覧ください。

Cortex Searchとは?

Cortex Searchは、Snowflake上のテキストデータに対して意味検索やハイブリッド検索を実現するマネージドサービスです。社内文書、問い合わせ履歴、FAQ、製品マニュアルなどを検索し、RAGアプリケーションの検索基盤として使えます。

ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索が使える
RAG(Retrieval Augmented Generation)の検索部分として活用できる
社内文書検索、問い合わせ検索、FAQ検索に向く
AI_EMBED やチャンク分割(文書の分割)と関連が深い
インデックスの更新・ベクトル化はSnowflake側が管理してくれる

RAGの検索基盤を作りたいときは、Cortex Search単体の記事もあわせてご確認ください(別記事で詳しく解説しています)。

Cortex Analystとは?

Cortex Analystは、自然言語の質問をもとにSnowflake内の構造化データを分析する機能です。ユーザーが「先月の売上トップ5は?」のように質問すると、セマンティックモデルをもとにSQLを生成し、分析結果を返します。

構造化データ(売上、注文、顧客テーブルなど)向け
セマンティックモデル(列の意味・指標定義)が品質の鍵になる
BIやダッシュボードの自然言語UIに向く
ユーザーは自然言語で質問するだけで、裏側でSQLが生成・実行される

Cortex SearchとCortex Analystの違い

機能	対象データ	主な用途
Cortex Search	文書、問い合わせ、FAQなどの非構造化テキスト	検索、RAG
Cortex Analyst	売上、注文、顧客などの構造化テーブル	自然言語BI、SQL生成

Cortex Agentsとは?

Cortex Agentsは、Cortex SearchやCortex Analystなどを組み合わせ、ユーザーの質問に対して検索・分析・回答生成を行うエージェント型の仕組みです。Cortexの中ではやや発展的な領域なので、初心者の方はまずCortex AI Functions、Cortex Search、Cortex Analystから学ぶのがおすすめです。

Document AI・Multimodal系でできること

Cortexには、PDF・画像・音声などの非構造化データを扱うための機能群も含まれます。

Document AI / PARSE_DOCUMENT:PDFやOfficeファイルからテキスト・テーブルを抽出
AI_EXTRACT:文書・画像から特定の項目をJSONで抽出
AI_CLASSIFY:画像のカテゴリ分類
AI_TRANSCRIBE(該当機能がある場合):音声ファイルの文字起こし

利用できる関数・モデルはリージョン・エディション・時期によって異なるため、本番利用前にSnowflake公式ドキュメントで現在の対応状況を確認してください。

Snowflake Cortexの料金体系

Snowflake Cortexの利用料は、おおまかに次のように考えるとイメージしやすくなります。

Cortex AI Functionsは、処理したトークン数やページ数に基づいてクレジットを消費します。
AI_COMPLETE は入力トークンと出力トークンの両方がコストに影響します。
AI_TRANSLATE、AI_SENTIMENT、SUMMARIZE なども入力テキスト量に注意が必要です。
AI_EXTRACT、AI_PARSE_DOCUMENT、Document AI系はページ数やファイル数がコストに大きく影響します。
Cortex Guard など追加のガードレール機能を使うと、追加コストが発生する場合があります。
関数の実行時には通常のウェアハウスも使うため、AI関数のクレジットとウェアハウスのクレジットを分けて考える必要があります。
正確な単価はSnowflake公式のService Consumption Tableを確認してください。

料金の注意点(初心者向け)

注意点	理由	対策
いきなり全件実行しない	行数×トークン数でコストが増える	`LIMIT 10` で試す
プロンプトを長くしすぎない	入力トークンが増える	指示文を短く明確にする
出力を長くしすぎない	出力トークンも課金対象になる	箇条書き・JSONなど形式を指定する
高性能モデルを最初から使わない	モデルによって単価が変わる	軽量モデルで試してから比較する
PDFや画像を大量処理しない	ページ数・ファイル数で増えやすい	少量ファイルで検証する
利用状況を定期確認する	AI関数は気づかないうちに増えやすい	Usage Historyを確認する

Snowflakeの料金体系全体については、Snowflakeの料金体系をやさしく解説もあわせてご覧ください。

Cortex AI関数の使用量を確認するSQL

Cortex AI関数の利用量は、Account Usageの専用ビューで確認できます。まずは DESC VIEW で列構成を確認してから集計するのがおすすめです。

DESC VIEW SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_AI_FUNCTIONS_USAGE_HISTORY;

日別・関数別・モデル別のクレジット消費を集計する例:

SELECT
  DATE_TRUNC('day', START_TIME) AS usage_date,
  FUNCTION_NAME,
  MODEL_NAME,
  SUM(CREDITS) AS total_credits,
  COUNT(DISTINCT QUERY_ID) AS query_count
FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_AI_FUNCTIONS_USAGE_HISTORY
WHERE START_TIME >= DATEADD('day', -30, CURRENT_TIMESTAMP())
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY usage_date DESC, total_credits DESC;

過去の情報や環境によっては CORTEX_FUNCTIONS_USAGE_HISTORY という名前のビューを見かけることもあります。ビュー名・列名はSnowflakeの仕様変更で変わる可能性があるため、最新の構成は公式ドキュメントとアカウントの SHOW VIEWS IN SCHEMA SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE; で確認してください。

Cortexを使うための権限

Cortex AI Functionsを使うには、利用ロールにAI関数を実行するための権限が必要です。環境によっては PUBLIC ロールに広めに付与されている場合もありますが、本番環境では必要なロールに限定する方が安全です。

USE ROLE ACCOUNTADMIN;

CREATE ROLE IF NOT EXISTS cortex_ai_user_role;

GRANT USE AI FUNCTIONS ON ACCOUNT TO ROLE cortex_ai_user_role;
GRANT DATABASE ROLE SNOWFLAKE.AI_FUNCTIONS_USER TO ROLE cortex_ai_user_role;

GRANT ROLE cortex_ai_user_role TO USER your_user_name;

USE AI FUNCTIONS アカウント権限が必要です。
SNOWFLAKE.CORTEX_USER または SNOWFLAKE.AI_FUNCTIONS_USER データベースロールも必要になります。
CORTEX_USER はCortex系サービス全体に対して広めの権限を持つ場合があるため、最小権限で運用するなら AI_FUNCTIONS_USER を検討するのがおすすめです。
スカラーAI関数だけを使わせたい場合は AI_FUNCTIONS_USER で十分なケースが多いです。
本番環境では PUBLIC に広く付与しすぎないように注意してください。

Cortexを使う前に知っておきたい注意点

リージョンによって利用できる関数・モデルが異なる場合があります。
一部機能はPreviewの場合があります。
本番利用前に公式ドキュメントでGA / Previewの状態を確認してください。
機密情報・個人情報を扱う場合は、社内のセキュリティ・コンプライアンスルールを必ず確認してください。
AIの出力は必ずしも正しいとは限りません。重要な判断に使う場合は、人手確認や検証フローを入れてください。
大量実行前には LIMIT と WHERE で対象を絞ってください。
コスト監視SQLを定期実行し、突発的な増加を早期に検知してください。
Cortex SearchやCortex Analystは、AI関数とは別の設定・権限・コストが関係する場合があります。

コストが急増した場合の調査方法はSnowflakeのクレジット急増の原因調査と削減方法、予算超過を防ぐ仕組みはSnowflake Resource Monitor入門も参考になります。

どの機能から学べばいい?

やりたいこと	最初に学ぶ機能
SQLでAIに文章生成させたい	AI_COMPLETE
レビューや問い合わせを感情分析したい	AI_SENTIMENT
多言語翻訳したい	AI_TRANSLATE
PDFや契約書から情報を抜き出したい	AI_EXTRACT
複数行のレビューをまとめたい	AI_AGG / AI_SUMMARIZE_AGG
社内文書検索を作りたい	Cortex Search
自然言語で売上分析したい	Cortex Analyst
AIアプリを作りたい	Cortex Agents / REST API

まとめ

Snowflake Cortexは、Snowflake上のデータにAIを直接適用できる強力な機能群です。まずはSQLから使いやすい AI_COMPLETE、AI_TRANSLATE、AI_SENTIMENT、AI_EXTRACT などのCortex AI Functionsを押さえると理解しやすくなります。さらに、社内文書検索にはCortex Search、自然言語でのデータ分析にはCortex Analyst、より高度な対話型AIにはCortex Agentsというように、用途に応じて学ぶ範囲を広げていきましょう。実務利用では、権限・リージョン・Preview状態・コスト監視を必ず確認することが大切です。