Snowflake、データパイプラインの構築・運用・修復をAIエージェントで自動化する新機能発表

　Snowflakeは、米国時間11月3日に開催された「Snowflake Expedition 2026」において、Autonomous Data Engineeringとリアルタイムアナリティクスの新機能を発表した。

　Autonomous Data Engineeringは、データパイプラインの構築・運用・修復にともなう定型的な作業をAIエージェントが自律的に処理するもの。本番環境への適用判断はエンジニアが行うという。Snowflake CoCoの新たな自律型機能により、データチームはパイプラインの修復など、反復的かつ定型的なタスクに対応する自動ワークフローを構築できるとしている。

　さらに、データ生成時から活用に至るまでをカバーするリアルタイムアナリティクス機能により、企業全体の最新データを継続的に取り込み、取り込み直後からすべての活用先に至るまで一貫したガバナンス管理が適用されるとのことだ。

　「CoCo Cloud Agents」により、ローカルPCではなく、Snowflakeが管理・保護するマネージドクラウド環境上でCoCoを実行できるようになるという。セッションごとに専用のコンテナが割り当てられ、共有のSnowflake Workspace内のファイルを処理。さらに「CoCo Restricted Session Scope」を活用することで、データエンジニアはエージェントの操作権限を詳細に制限・コントロールできるという。

　「CoCo Automations」は、エージェントの定時・定期実行を可能にするもの。データエンジニアは「パイプラインの正常性確認」や「エラーが発生したジョブの調査」といった日常的なタスクを自然言語で定義し、実行スケジュールを設定することで自動化できるという。構築した「CoCo Skills」はチーム内で共有可能。Snowflakeの環境内で直接稼働するため、組織内のデータリネージ、データカタログ、ガバナンスポリシーを自律的に理解して動作し、汎用的なAIコーディングアシスタントにはない文脈理解を発揮するとしている。

　定期実行中にパイプラインの問題が見つかると、CoCoは考えられる原因をたどって修正案を提示。エンジニアは案を確認したうえで、本番環境に反映する内容を決めるという。「Snowflake for Slack」により、普段利用しているSlackチャンネルから直接質問を行ったり、ワークフローを開始・確認したりすることが可能。また、「CoCo GitHub Integration」を通じた修正提案により、既存のコードレビュー手順に沿ったデプロイプロセスを維持できるとしている。

　新たなパイプラインの構築においては、「Snowflake Pipeline Builder」を使用すると、Snowflake Workspacesのビジュアルエディター上で各処理をドラッグ＆ドロップで繋ぎ合わせ、パイプラインをオーケストレーションできるという。

　Snowpark Connectは、Apache Sparkを利用するチーム向けに、Snowflake内または外部カタログのApache Icebergテーブルに対応している。今回、DataFrame Writer V2 APIとパーティショニングへの対応を追加し、Icebergテーブルに書き込む既存のSparkパイプラインを、コードの変更を抑えながらSnowflakeへ移行できるようにするという。また、File reader for Apache Sparkにより、SparkユーザーはファイルをSnowflakeに直接読み込み、JSON、CSV、Parquetファイルを高速に処理できるとしている。

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