Snowflake CoCo、エンタープライズAI開発を加速するコーディングエージェントを提供開始

Snowflake CoCo：開発者の生産性を高めるエージェント型エンタープライズ
1. CoCoの主な新機能
Snowflake Datastream：リアルタイムデータでAIアプリケーションの鮮度と精度を向上
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Snowflake CoCo：開発者の生産性を高めるエージェント型エンタープライズ

Snowflake CoCoは、Snowflakeのガバナンスの効いたデータプラットフォームと深く統合されており、エンタープライズデータ、ワークフロー、ガバナンス、ビジネスコンテキストを理解するAIエージェントを提供します。これにより、開発者は自身の作業環境内で迅速かつ容易に強力なAIを構築できます。

CoCoの主な新機能

Snowflake CoCoには、以下の新機能が追加されました。

既存の開発環境での活用: ネイティブデスクトップアプリ「CoCo Desktop」が提供され、使い慣れた開発環境にSnowflakeのデータ、ガバナンス、AIワークフローが統合されます。さらに、「CoCo Mobile App」や「CoCo Slackbot」を通じてモバイルやSlackからもアクセス可能です。VS Code Extension、Microsoft Excel Extension、CoCo plugin for Claude Codeなど、主要な開発者ツールとの連携も強化されています。
自律的かつ安全な業務遂行: CoCoはタスクを自律的に実行できるようになり、継続的なプロンプト入力が不要になりました。「Automations」は、イベント駆動型の反復ワークフローを支援し、継続的な監視、検証、運用プロセスを実現します。新しい「Cloud Agents」により、ユーザーはSnowsightで作業を開始し、クラウド上で安全に実行させることができます。CoCo Agent SDKを活用することで、Cloud Agents機能を既存のワークフローに組み込むことも可能です。安全なローカルサンドボックス機能により、エージェントは分離された環境で動作し、機密ファイルやシステムリソースを保護します。
チーム間でのベストプラクティス共有と開発加速: CoCoは、あらゆるデータに共通のデータエンジニアリングやAIワークフロー向けの事前に構築されたスキルを提供し、チームが独自のソリューションを作成・拡張できる柔軟性を提供します。新しい「スキルカタログ」により、チーム間で実証済みのワークフローを発見、共有、再利用することが容易になります。
エコシステム連携によるアプリ開発の高速化: Vercelとの連携により、シンプルな会話から本格的なアプリを生成し、Snowflake App Runtime上でSnowflakeアカウントに直接デプロイできるようになります。また、RetoolおよびSuperblocksとの連携により、チームが使い慣れているプラットフォームを利用して、ガバナンスの効いたSnowflakeデータを活用したAIアプリを容易に構築できます。

Fanatics、Thomson Reuters、WHOOPなどの企業は、すでにSnowflake CoCoを活用し、データ業務の簡素化と大規模なAI活用を加速させています。これにより、価値創出までの時間短縮、開発コストの削減、そしてより多くの開発者による本番環境でのAI参画が実現しています。

Snowflake Datastream：リアルタイムデータでAIアプリケーションの鮮度と精度を向上

AIアプリケーションやエージェントは、継続的に流れる新鮮なデータに基づいて動作しますが、多くの企業データは分散しているのが現状です。Snowflake Datastreamは、この課題を解決するために発表されました。このサービスは、Snowflake上でネイティブに構築され、Apache Kafka®と完全に互換性があります。

Datastreamにより、組織は既存のストリーミングアプリやデータフローを再構成することなく連携させることができます。Snowflakeネイティブのガバナンス、セキュリティ、管理機能を単一のサービスとして活用しながら、標準Kafkaのオープン性と柔軟性を通じてストリーミングデータを取り込むことが可能です。これにより、別途ストリーミングシステムを管理する必要がなく、Snowflakeテーブルにデータを直接ストリーミングでき、データはSnowflakeプラットフォームの他のデータと同じガバナンス、アクセス制御、マスキング、リネージュを自動的に継承します。

Datastreamはリアルタイムデータを提供するエンジンとして機能し、CoCoはその上に構築するAIコーディングエージェントとして機能します。両者を組み合わせることで、リアルタイムAIの構築と運用が簡素化され、構築者はシンプルなプロンプトを利用してリアルタイムのパイプラインを作成・運用し、Snowflake内でライブストリーミングデータ上のAIによるアプリを直接構築できるようになります。