Snowflake Coretex AISQLでLLMを手軽に使ってみよう

【Snowflake九州ユーザー会】Snowflake で Streamlit / 生成AIを使ってみよう特集！〜Snowflake World Tour Tokyo 2025の活用事例も添えて〜
https://techplay.jp/event/985282

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関連リンク

ちゅらデータ株式会社
https://churadata.okinawa/

Introducing Cortex AISQL: Reimagining SQL into AI Query Language for Multimodal Data
https://www.snowflake.com/en/blog/ai-sql-query-language/

Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions)
https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/aisql

リージョンの可用性 | Snowflake DOCUMENTATION
https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/aisql#regional-availability

コストの考慮事項 | Snowflake DOCUMENTATION
https://docs.snowflake.com/ja/user-guide/snowflake-cortex/aisql#cost-considerations

Transcript

1. Snowflake Coretex AISQLで LLMを手軽に使ってみよう ちゅらデータ株式会社 甲木 洋介（@yokatsuki） 2025.10.7 © 2025 Chura DATA inc.
2. 経歴 生年月日：1973/6/8 出身：福岡県柳川市 現住所：福岡県嘉麻市 家族構成：古参ゲーマー専業主婦＆娘猫１匹 職歴 1997-2013：日本オラクル（テクニカルトレーナー/プリセールス） 2014-2024：クラスメソッド（AWSコンサル/データ基盤アーキテクト） 2024-2025：Snowflake Japan（プロフェッショナルサービス） 現在：ちゅらデータ（データエンジニア） 趣味 おうちグランピング（焚火/鉄板料理/カクテル/燻製） 日本酒（鍋島/田中六十五/三井の寿/庭のうぐいす） 平道ドライブ（県内全域/大分/熊本/佐賀/長崎） ローカルもの鑑賞（スーパー/蔵元/調味料/CM/看板） ホームセンター散歩（全国展開してない会社ならより良し） オールドゲーム（ナムコ/セガ/光栄/日本ファルコム/システムソフト） © 2025 Chura DATA inc. 自己紹介 甲木 洋介 @yokatsuki
3. ちょっとだけ …… 会社紹介させてください
4. 社名 ちゅらデータ株式会社 代表者 真嘉比 愛 設立 2017年8月7日 所在地 〒901-2134 沖縄県浦添市港川512番地55 ゆがふBizタワー浦添港川 3F 社員数 103名 ※2025年6月時点 （契約社員、アルバイト含む） 会社概要
5. 事業領域 企画・構想立案 AIモデル開発 システム開発 運用・改善 AI定着化 分析・施策立案 AIモデル構築 業務プロセス改革コンサルティング マーケティングコンサルティング AI活用アドバイザリー データ分析支援 PoC (実証実験) AIモデル組み込み データ分析 基盤構築 システム保守 分析研修 分析BPO Webアプリケーション 開発 WebXR開発 業務プロセス改革・マーケティングコンサルティング〜基盤構築〜 AIモデル構築〜システム開発〜運用保守ま で、ワンストップでサービス提供をしています。
6. 業界屈指のスペシャリストが多数在籍 代表：真嘉比 愛 CTO：菱沼 雄太 (a.k.a ロアちゃん ) 2017年にちゅらデータ株式会社を創業。会社経営のかたわらデータサイエ ンティストとしても従事しており、これまで自然言語処理、画像解析、異常 検知など100社を越えるAI構築のコンサルティング・開発に従事。2024には 「Forbes JAPAN」の『Women In Tech 30』にも選出された。 NLP2023 副実行委員長、人工知能学会 SIAI 実行委員 (2023)、MLSS 2024 Organizer、沖縄ITイノベーション戦略センター理事 データ基盤構築、データエンジニアリングを中心に多種多様なプロジェクト をリード。2021年にはSnowflake が主催する『Data Drivers Awards 』にて日本 人初の「DATA HERO OF THE YEAR 」を受賞。これを皮切りに、同社が選出す るData Superheroを4年連続受賞。2023年にはData Leader to watch in 2023 の一人にも選出されており、モダンデータスタック構築については国内有数 の実績
7. ここから本題です Snowflake Coretex AISQLの話
8. • SnowflakeのSQLエンジンに追加されたAI処理機能 • SQLコマンドとして AI処理を実現可能 © 2025 Chura DATA inc. Cortex AISQLとは — 出典：Introducing Cortex AISQL: Reimagining SQL into AI Query Language for Multimodal Data
9. © 2025 Chura DATA inc. 現在使える Cortex AISQL — 出典：Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions) 関数名 説明 AI_COMPLETE 選択された LLMを使用して、指定されたテキスト文字列または画像の補完を生成します。この関数は、 ほとんどの生成 AIタスクに使用できます。 AI_CLASSIFY テキストまたは画像をユーザー定義のカテゴリに分類します。 AI_FILTER テキストまたは画像が特定条件に合致するかを判定し、 true/falseで返します。WHERE句などのフィルタ リングに利用可能です。 AI_AGG テキスト列を集計し、ユーザー定義のプロンプトに基づいて複数行にわたるインサイトを返します。この関 数はコンテキストウィンドウの制限を受けません。 AI_SUMMARIZE_AGG テキスト列を集計し、複数行にわたる要約を返します。この関数はコンテキストウィンドウの制限を受けま せん。 AI_SIMILARITY 2 つの入力間の埋め込み類似度を計算します。 AI_PARSE_DOCUMENT 内部ステージまたは外部ステージのドキュメントからテキスト (OCR モードを使用) またはレイアウト情報 を含むテキスト (LAYOUT モードを使用) を抽出します。 AI_PARSE_DOCUMENT は、PARSE_DOCUMENT (SNOWFLAKE.CORTEX)の更新バージョンです。
10. © 2025 Chura DATA inc. 現在使える Cortex AISQL 関数名 説明 AI_EXTRACT 入力文字列またはファイル（テキスト、画像、ドキュメントなど）から情報を抽出します。複 数の言語をサポートします。 AI_EXTRACT は、 EXTRACT_ANSWER (SNOWFLAKE.CORTEX)の更新バージョン です。 AI_SENTIMENT テキストから感情スコアを抽出します。 AI_SENTIMENTは、SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX)の更新バージョンです。 AI_TRANSLATE サポートされている言語間でテキストを翻訳します。 AI_TRANSLATE は、TRANSLATE (SNOWFLAKE.CORTEX)の更新バージョンです。 SUMMARIZE (SNOWFLAKE.CORTEX) 指定したテキストの要約を返します。 AI_EMBED 類似性検索、クラスタリング、分類タスクに使用できるテキストまたは画像入力の埋め込み ベクトルを生成します。 AI_EMBED はEMBED_TEXT_1024 (SNOWFLAKE.CORTEX)の更新バージョンです。 AI_TRANSCRIBE ステージに保存されている音声ファイルを書き起こし、テキスト、タイムスタンプ、話者情報 を抽出します。 — 出典：Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions)
11. © 2025 Chura DATA inc. Cortex AISQLが使える環境 • 基本的には日本を含めたグローバルで展開 • 一部日本ではないリージョン（AWS USやAzure US）限定もある • 別リージョンのモデルを使用したい場合は、 　　　　　　　　　　クロスリージョン推論パラメーターを設定 — 出典：リージョンの可用性 | Snowflake DOCUMENTATION ALTER ACCOUNT SET CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION = 'AWS_US, AWS_EU';
12. © 2025 Chura DATA inc. Cortex AISQLコスト確認方法 • LLM関数を含むAIサービス全般のクレジット使用料の確認には METERING_HISTORY系ビューを使用 • 各AISQL関数呼び出しのクレジットとトークンの消費量を表示するには CORTEX_FUNCTIONS_USAGE_HISTORYビューを使用 — 出典：コストの考慮事項 | Snowflake DOCUMENTATION SELECT * FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.METERING_DAILY_HISTORY WHERE SERVICE_TYPE='AI_SERVICES'; SELECT * FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_FUNCTIONS_USAGE_HISTORY;
13. © 2025 Chura DATA inc. デモ１：AI_COMPLETE • ワイヤレスイヤフォンのレビューコメントから、製品の問題点と改善案を自動作成す る • プロンプト 『製品の開発担当者として、製品レビューコメントに製品に関する 問題点や不満を発見し、その内容に対応する具体的な改善策を日本語で 1つ以上出力してください。 問題点が見当たらない場合は「問題なし」と出力してください』
14. © 2025 Chura DATA inc. デモ２：AI_EXTRACT • 工事請負契約書から 必要事項を抜き出してデータ化する • 注文者、工事名、工事費用など記載の事項を パラメータとして指定、json形式で出力
15. Snowflakeにデータが置かれていれば すぐに使えます！ データ活用をもう一歩進める簡単な方法として ぜひ活用しましょう！