※本報道資料は米国スノーフレイク社が11月3日に発表した内容の抄訳です。

Snowflake Botsはバックグラウンドで動作。チームがすでに使用しているツール内で直接処理を行い、判断や承認が必要な場合にのみ進捗を報告


Snowflake CoCoとCoWorkは、パーソナルエージェント、役割に応じたインテリジェンス、自動化を統合することで、企業がAIを活用する方法を再定義

- まったく新しい種類のエージェント：常時稼働のSnowflake Botsは、バックグラウンドで能動的に動作し、作業の準備が整ったときや人間の判断が必要な場合にのみ、ユーザーを呼び出し
- 日常業務ツールとの密接な連携による自動化の推進： CoCoとCoWorkの最新自動化機能が定型業務を自律的に処理。SlackやExcel、モバイル環境、既存ワークフローへシームレスに浸透
- 使うほどに精度が高まる個別に最適化された分析： 共有スキルや記憶機能（Memory）、ダッシュボードなどの成果物（Artifacts）を活用することで、チーム間でのナレッジ共有を促進。AIエージェントは利用実績を重ねるごとに学習し、対応力を一層向上

2026年11月4日 - AIデータクラウドのリーダーであるSnowflake合同会社（本社：東京都中央区、社長執行役員：浮田 竜路、以下Snowflake）は、米国時間11月3日に開催された年次イベント「Snowflake Expedition 2026」にて、企業のビジネス環境の文脈理解とAIエージェント実行力のギャップを埋める一連の新機能を発表しました。これにより、従来の単なる質疑応答にとどまらず、実際の業務プロセスを安心して任せられる高度なAIエージェントを実現します。これは、エンタープライズ・インテリジェンスにおける根本的な進化であり、組織を「指示を待つだけのソフトウェア」から、継続的な実行を推進する自律的なレイヤーへと移行させるものです。

データエンジニア向けのコーディングエージェント「Snowflake CoCo」およびナレッジワーカー向けのパーソナルAIエージェント「Snowflake CoWork」の大幅機能強化により、AIエージェントが各企業固有の業務ルールやコンテキストをより正確に把握し、日常的な定型作業を自律的に実行可能となります。また、やり取りを重ねることで処理精度や対応能力がさらに向上します。自律的な作業をさらに推進する新たな「Snowflake Bots」（※5）（Snowflake CoCo Bots および Snowflake CoWork Bots、以下Bots）は、常に稼働しているAIの同僚として、バックグラウンドで継続的に作業を行い、チームがすでに使用しているツール内で直接動作し、意思決定や承認が必要な場合にのみ確認の連絡を行います。

エージェント主導の企業活動は、仕事の進め方を変えつつあります。エージェントは、チームが日常業務に費やす時間を削減し、長期的なプロジェクトを加速させています。しかし、それには新たな信頼の基準も求められます。企業が収益をどのように定義しているか、あるいはどのようなルールに基づいて運営されているかを理解していないエージェントは、誤った回答を確信をもって出力してしまい、誰かがそれを修正しなければなりません。その信頼を得るためには、エージェントは各企業の独自の業務運営方法を理解し、妥協のない組み込み型のガバナンスの範囲内で動作しなければなりません。Snowflakeの新たなイノベーションにより、CoCoとCoWorkは最初からその理解を備えており、エージェントがビジネスワークフロー全体で自律的に行動できるようになります。これにより、チームは人間にしかできない創造的で将来を見据えた業務にエネルギーを注ぐことができるようになります。

Snowflakeはすでに、世界14,500社以上（※1）の企業において、エージェントが必要とするデータ、ビジネスコンテキスト、AIモデル、ワークフローを結びつけるセキュアな基盤として活用されています。現在、CoWorkは5,800以上、CoCoは9,100以上（※1）のアカウントで導入されており、Cisco、Docusign、Klarent、Pacific Life Insurance Company、Shelter Mutual Insurance Company、United Rentalsなどの先駆的企業が、組織全体で両製品をフル活用しています。

Snowflakeの製品担当エグゼクティブバイスプレジデントであるChristian Kleinermanは、次のように述べています。
「AIエージェントは、企業の運営のあり方を一新しつつあります。推測に頼るだけのエージェントと、自社のビジネスを正しく理解するエージェントとの違いを生み出す鍵は『データ』にあります。Snowflakeには、企業活動の基盤となるデータ、コンテキスト、ガバナンス管理が集約されています。Snowflake CoCoとCoWorkにより、この確固たる基盤を、自社のビジネスを理解し日々の対応力を深める頼もしいエージェントへと昇華させます。これこそが、Snowflakeが実現するエージェンティック・エンタープライズの姿です」

ログオフ後も自律的に業務を遂行するCoCoとCoWork
適切なコンテキストを備えることで、AIエージェントは単なるアシスタントから、共に業務を推し進めるパートナーへと進化します。信頼性の高い実データを基盤とするCoCoとCoWorkは、Snowflake上で開発を行うデータエンジニアから、その成果を活用するビジネス部門まで、あらゆるユーザーの普段の業務環境を強力に支援します。
- ボットによる常時稼働のAIコワーカー：これまでAIエージェントは、特定の質問やあらかじめ定義されたタスクが与えられるまで、価値を提供することができませんでした。Botsは、その仕組みを根本から変えます。Botsは、自律的な補佐役（チーフ・オブ・スタッフ）のようにユーザーに代わって動き、ユーザーの代わりに行動し、ユーザーのアクセス権、役割に応じたコンテキスト、権限をそのまま引き継ぎます。ユーザーが「すべての顧客ミーティングに向けたブリーフィング資料の準備」や「データパイプラインの健全性の維持」といった高レベルの目標を設定すると、Botsがその作業をすべて引き受けることができます。Botsはバックグラウンドで自律的に作業を計画・完了させ、Snowflake内におけるユーザーの管理範囲内で厳格に動作し、重要な意思決定や最終承認が必要な場合にのみ表面化します。これにより、AIは単にクエリを送信する対象から、権限を委譲できる信頼できるパートナーへと変貌を遂げ、管理権限を損なうことなく、すべての従業員に継続的なメリットをもたらします。
- チームの定型業務を自動化： 「CoCo Automations（※2）」を使用すれば、データチームは CoCo や CoWork を通じて、繰り返し実行されるワークフローを自動化としてスケジュール設定できます。すべての処理には監査ログと履歴が保持されるため、進捗状況の確認や必要に応じた停止・再実行も容易に行えます。CoWorkはビジネス部門向けの分析業務も自動で定期実行します。例えば営業責任者は、パフォーマンス分析や市場トレンドの抽出、注意すべき領域の特定などをリクエストするだけで、定期実行のレポートをメールで受信できます。また、新たな「Async Agent API（※2）」により、バックグラウンドでの高度な複数ステップのタスク処理に対応し、途中で処理が中断された場合でも直前の状態からスムーズに再開できます。
- 使い慣れたビジネスツール上でのアクション実行： 「Snowflake for Slack（※3）」により、CoCoとCoWorkを単一のボットとして統合し、チームのチャット上で直接確実な回答を提供します。また「CoCo for Excel and Sheets（※3）」を利用することで、財務・オペレーションチームは使い慣れたスプレッドシート上でSnowflake内のデータを保護したまま、自然言語で問い合わせを行えます。
- モバイル環境からのアクセス対応： CoCoとCoWorkを統合した「Snowflake Mobile（※3）」アプリにより、移動先からでもガバナンスの効いたデータへ安全にアクセスし、承認などのアクションを即座に実行できます。エンジニアはスマートフォンからコーディングセッションの再開やビルド管理、エージェントへの指示出しが可能です。両エージェントをシームレスに切り替えながら、堅牢なセキュリティ環境下で活用できます。


普段利用するツール上でCoCoとCoWorkが定型作業を自律処理することで、データ分析と実際の業務実行との間にある分断を解消します。ツールを切り替える手間なく、得られたインサイトから即座に成果をもたらすアクションへと移行可能です。

Ciscoのシニアバイスプレジデント兼最高自動化責任者、Srini Namineni氏は、次のように述べています。
「Ciscoのようなグローバル規模で事業を展開するには、複数の事業部門やアーキテクチャにまたがる膨大な量のデータを管理する必要があります。当社のカスタマーエクスペリエンスチームは、Snowflakeに組み込まれた専用エージェントを活用し、よりスマートなアップセルや契約更新の機会を特定しています。同時に、Snowflake CoCoは、当社のエンジニアが中核となる企業データの移行を加速させ、レガシーコードの変換やパイプラインの構築を、従来に比べてはるかに短い時間で完了できるよう支援しています。これらの機能を組み合わせることで、複雑さを管理し、より優れたビジネス成果をより迅速に実現できるようになっています」

Docusignの最高データ責任者（CDO）、Bala Sahejpal氏は、次のように述べています。
「CoCoとSnowflakeのCoWorkは、Docusignにおける企業データの活用方法に変革をもたらしています。これにより、データチームが価値を提供するまでの時間が劇的に短縮されただけでなく、当社の『会話型データエージェント』の基盤ともなっています。当社のGTMチームは、SQLの専門知識がなくても、詳細なアカウント調査を実施し、アカウントに関する洞察を得られるようになりました。企業データをすべてのチームが活用できる実用的な知見へと変える上で、Snowflakeは不可欠なパートナーです」

United Rentalsのシニアバイスプレジデント兼最高技術・戦略責任者、Tony Leopold氏は、次のように述べています。
「世界最大の機器レンタル企業として、United Rentalsはビジネスを強化し、お客様により良いサービスを提供するために、テクノロジーとデータの革新的な活用を推進しています。Snowflake CoCoとCoWorkは、当社のチームの働き方を変革する一助となっています。かつては数日かかっていた作業が、今では数分で完了するようになりました。これにより、従業員は自然言語を用いてデータをより深く理解し、実用的な知見を見出し、より的確な意思決定を行い、お客様にさらなる価値を提供できるようになりました」

よりスマートなガバナンス：実行するたびに増幅する企業価値
部門ごとにAI活用が孤立すると、類似ワークフローの重複作成や同様のミスの再発を招きます。CoCoとCoWorkは、各チームの蓄積されたノウハウやベストプラクティスを日々の業務プロセスへ自然に組み込む仕組みを提供します。
- 実証されたAIワークフローの全社展開： 「Skills and Plugin Sharing（※2）」により、CoCoで作成した高度なワークフローを再利用可能な形式でパッケージ化し、ガバナンスを効かせた上で全社共有できます。トークン消費を抑えながら業務手順を標準化し、管理者は公式ワークフローの一元管理が可能になります。
- チーム・役割に応じた環境構成の反映： CoCoに加えて新たにCoWorkの「Profiles（※3）」機能により、職種やチーム独自の文脈をAI利用環境へ反映します。CoCo Profilesではユーザーに合わせた初期設定のカスタマイズが可能な一方、CoWorkの新しいProfilesでは管理者がアクセス権限やリクエストの振分ルールを設定・固定できます。ユーザーの柔軟性と管理者による全社統制を両立し、スムーズな業務の標準化を後押しします。
- 文脈の記憶によるコミュニケーションの円滑化： 記憶機能（Memory）により、過去の対話履歴や決定事項を保持。毎回同じ説明を繰り返す手間を削減します。記憶させる情報はユーザー自身がいつでも確認・編集・削除できるため、プライバシーに配慮しつつ適切な文脈保持が可能です。
- インサイトの全社的な共有と共同探索： 個人が得た分析結果を、美しいHTMLレポートや対話型ダッシュボードとしてCoWork上で共有・活用できます。Snowflakeではこの体験を強化するためMora Teamを迎え入れ、BIへのAI活用技術を製品群に統合しました。ユーザーは分析画面を開いたままサイドバーでCoCoと対話して深く掘り下げたり、Snowflake Appsを用いて高度な社内アプリを構築したりすることが可能です。ビジネスパフォーマンスの監視、新たな機会の発見、インサイトに基づくアクションの実行など、信頼できるデータを起点に、チーム全体でインサイトの共有と素早い意思決定を実現します。
- ビジネスニーズに応じて、主体的にデータにアクセス・共有： 新たな「Snowflake AI Data Package（※3）」では、60以上の厳選された業界データセットとセマンティックビュー、CoWorkエージェントがセットで提供されます。CoCoを基盤とするSnowflakeマーケットプレイス上の「Agentic Discovery（※3）」を通じて、ユーザーは対話形式でSnowflake Marketplace上のデータ、アプリ、AIを探し、チャット内からそのままリスティングのインストール、試用、リクエストを行えます。さらに、あらゆるデータ共有やリストを対話形式で利用できるようになりました。データ提供側はCortex Agentやセマンティックビューを準備することで、それらを内部リスト、プライベートリスト、またはSnowflake Marketplaceのリストに紐付けることができます。これにより、利用者は複雑なクエリを書くことなく、自然言語で問い合わせることが可能になります。これらの革新的な機能により、ユーザーはチャット画面を離れることなく、自然言語を通じて共有データやAIアセットを発見、クエリ実行、取得できるようになります。
- AIコストの大規模な最適化：Snowflake Cortex AI Gatewayの一部であるCoCo向けの自動モデル階層（※4）と、組み込みの動的モデルルーティング（※4）により、チームはすべてのタスクを適切なモデルに動的に割り当てることができます。これにより、ユーザーは処理量の多いバックグラウンドジョブを軽量モデルに割り当てつつ、複雑なクエリには最高レベルの推論能力を確保することができます。各タスクはパフォーマンスとコストの最適なバランスで実行されるため、反復的な作業によって不必要なコストが膨らむのを防ぐことができます。


Cortex Trainingによる自社専用AIモデルの構築
「Cortex Training（※3）」を活用することで、企業は自社の業務に特化した独自AIモデルを柔軟に構築できます。商用最先端モデルに依存したAI活用は、処理やツール呼び出しの増加に伴いトークン消費量が急増し、コストの高騰につながります。こうした費用課題やデータ主権（AIソブリン）への意識の高まりから、自社管理が可能でコスト効率に優れたオープンウェイトモデルへの移行を図る企業が増加しています。しかし、一般的なオープンウェイトモデルを自社の特定用途に最適化するには、限られたGPUリソースの確保や複雑なインフラ運用の構築など多くの障壁が存在しました。Cortex Trainingはこれらの負担を大幅に軽減します。
強化学習などの最新手法を用い、自社のドメイン知識や独自データに基づいてオープンウェイトモデルをサーバーレス環境で手軽にカスタマイズできます。インフラの管理やGPUのリソース制御はSnowflakeが担うため、費用を極力抑えつつ、データ準備からデプロイまでの全工程をSnowflakeのガバナンス下で安全に完結できます。

これにより、自社だけが持つ独自データを活かした専用モデルを低コストで構築できます。Cortex Trainingはオープンソースをベースとしており、幅広いAIコミュニティの知見を取り入れながら進化を続けています。これにより、自社データを使って自社のビジネスに合わせたモデルを構築でき、ベンチマークによると、既存のサーバーレス学習サービスと比較して、最大61%のコスト削減（※6）を実現します。Cortex Trainingはオープンソースを基盤としているため、幅広いAIコミュニティが仕組みを確認し、改善に貢献できます。

Poetiqの共同CEO、Ian Fischer氏は、次のように述べています。
「Poetiqは、再帰的自己改善に対する独自のアプローチを用いて、世界で最も強力なオプティマイザーの構築を進めています。当社はSnowflakeを活用し、最適化に特化した世界初のLLMの事後学習を開始しました。Cortex Trainingは、LoRAからSFT、カスタムGRPO実装による全パラメータの事後学習まで、当社が必要とするあらゆる作業に対応できる使いやすさと柔軟性を提供してくれます」

AIの業務適用が進む中、市場で優位性を確立する鍵は、自社のビジネスをどれだけ深く理解したエージェントを構築できるかにあります。Snowflakeの最新機能群は、厳格なガバナンスのもとで独自データを最大限に活かし、企業の持続的な成長と競争力強化を力強く支援します。

詳細情報
- Snowflake Cortex AI全般にわたる最新のイノベーションについては、ブログ記事（英語）をご覧ください。
- Snowflake CoCoの新機能の詳細については、ブログ記事（英語）をご覧ください。
- Snowflake CoWorkの新機能の詳細については、ブログ記事（英語）をご覧ください。
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