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SQLでAI分析！Snowflake Cortex AISQLの使い方とユースケース8選

Shumpei Suda

2025/06/25に公開

✨はじめに

先日サンフランシスコで開催されたSnowflake Summit 2025において、Cortex AISQLという革新的な機能が発表されました。

Cortex AISQLによって生み出される価値については下記のように述べられています。

SQLをSnowflakeのAI機能とともに活用することで、アナリストはマルチモーダルデータに容易にアクセスし、スケーラブルに分析できるようになりました。これにより、データサイロを解消し、ツールを集約させ、従来の構造化データと非構造化データ組み合わせた分析が可能となります。例えば、顧客のテーブルにチャットのやり取りを追加したり、センサーから収集されたデータを検査画像と関連づけたり、売上データとSNS上のセンチメント（感情分析）と統合したりする使い方が可能です。これによりアナリストは画像の分類、通話記録からのインサイト抽出、異常検知などを容易に行えるようになります。その結果、あらゆるデータで完全に統合されたSQL体験が実現し、専門的なAIスキルや外部サービスがなくても、より深いインサイト、より迅速な意思決定、イノベーションの加速が可能になります。Cortex AISQLは、統合されたインテリジェンスを組織全体に提供します。
— 出典：Snowflake、AI時代に向けた分析基盤を刷新 - Cortex AISQLとSnowConvert AIを発表 -

Cortex AISQLは、SQLの文法をそのまま活かしながら、自然言語・画像などの非構造化データにAIを通じてアクセスできるようにする――そんな"AI時代のSQL"を体現する仕組みです。

本記事では、Cortex AISQLの概要を簡単に説明すると共に、実務で活用できそうなユースケースについてもいくつかご紹介していきます。

これまでAIに縁がなかったSQLユーザーほど、「ここまでできるのか」と驚きを感じると思います！

📘Cortex AISQLの概要

Cortex AISQLはAI機能が統合された複数の関数から構成されます。
そのため、新たな言語や文法を覚えることなく、従来慣れ親しんできたSQLにシームレスに統合することが可能です。
AI capability meets SQL primitives
— 出典：Introducing Cortex AISQL: Reimagining SQL into AI Query Language for Multimodal Data

以下が現在利用可能な関数の一覧になります。
Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions)

#	関数名	概要
1	AI_COMPLETE	与えられたテキストまたは画像をもとに、LLMを用いて応答を生成します。一般的な生成AIタスクに最適な関数です。
2	AI_CLASSIFY	テキストまたは画像をユーザーが定義したカテゴリに分類します。
3	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。
4	AI_AGG	テキスト列を集約し、ユーザー指定のプロンプトに基づき複数行にわたる要約を返します。
5	AI_SUMMARIZE_AGG	テキスト列を集約し、複数行にわたる要約を返します。
6	AI_SIMILARITY	2つの入力の埋め込み類似度（Embedding Similarity、文や画像の意味的な距離を数値で表すもの）を計算します。
7	PARSE_DOCUMENT (SNOWFLAKE.CORTEX)	内部/外部ステージにあるドキュメントから、テキストまたはテキストとレイアウト情報を抽出します。
8	TRANSLATE (SNOWFLAKE.CORTEX)	対応している言語間でテキストを翻訳します。
9	SENTIMENT (SNOWFLAKE.CORTEX)	テキストから感情スコアを算出します。
10	EXTRACT_ANSWER (SNOWFLAKE.CORTEX)	非構造化データの中から質問に対する回答を引き出します。
11	SUMMARIZE (SNOWFLAKE.CORTEX)	指定されたテキストの要約を返します。

💡ユースケース

概要だけではイメージが湧かないと思うので、早速ですが簡単なユースケースを見ていきたいと思います。なお、紹介するクエリはトライアルアカウントでも問題なく実行することが可能なので、気になる方は手元で実行してみてください！

🔧事前準備

検証用データベース等を用意します。内容は必要に応じて変更してください。既存のデータやロールを利用する方はスキップして問題ありません。

-- ウェアハウス、データベース、スキーマの作成
use role sysadmin;
create database if not exists ai_trial_db;
create warehouse if not exists ai_trial_wh with
    warehouse_size = XSMALL,
    auto_resume = true,
    auto_suspend = 30,
    initially_suspended = true;

-- ロールの作成、権限付与
use role useradmin;
create role if not exists ai_trial;
use role securityadmin;
grant role ai_trial to role sysadmin;
grant role ai_trial to user <使用するユーザー名>;
grant usage on warehouse ai_trial_wh to role ai_trial;
grant usage on database ai_trial_db to role ai_trial;
grant usage on schema ai_trial_db.public to role ai_trial;
grant create table on schema ai_trial_db.public to role ai_trial;

-- コンテキストの設定
use role ai_trial;
use warehouse ai_trial_wh;
use database ai_trial_db;
use schema public;

🔍ユースケース1:自然言語による抽出

最もイメージしやすいユースケースはやはり自然言語による抽出でしょうか。

サンプルデータとして、あるスマートフォンに対するSNS上でのコメント群を用意します。

#	英語	日本語
1	Honestly surprised how snappy this phone is for the price. Perfect for daily use, and even light games run smoothly. Great value overall.	この価格でここまでサクサク動くのは正直びっくり。日常使いにぴったりだし、軽いゲームも問題なし。全体的にかなりコスパが良い。
2	Battery life is excellent—still plenty left even after using it all day. Watching videos or browsing on the commute is totally stress-free.	バッテリーの持ちが素晴らしい。一日中使ってもまだ余裕がある。通勤中に動画を見たりネットをしててもストレスなし。
3	The screen is bright and vibrant. Video streaming looks great, and for this price range, it’s definitely top-tier.	画面が明るくて色も鮮やか。動画のストリーミングもすごくきれいで、この価格帯ではトップレベルだと思う。
4	It’s super convenient to have both face and fingerprint unlock. Face recognition works instantly—quietly impressive.	顔認証と指紋認証の両方が使えるのはかなり便利。顔認証は一瞬で反応してくれて、地味に感動する。
5	The speaker is clear and easy to hear during calls. Music sounds decent too. I’m pretty satisfied with the audio quality.	通話中のスピーカー音がクリアで聞き取りやすい。音楽もそこそこいい音で聴けて、音質にも満足している。
6	I love the simple and clean design. It doesn’t look cheap and fits well in both work and personal settings.	シンプルでクリーンなデザインが気に入っている。安っぽく見えないし、仕事にもプライベートにもよく合う。
7	The high refresh rate makes scrolling incredibly smooth. It really reduces stress when browsing social media.	リフレッシュレートが高くて、スクロールがとても滑らか。SNSを見るときのストレスが本当に減る。
8	I like the natural color tone of the camera. Minimal processing means I can post straight to social media without weird filters.	カメラの色味が自然で好印象。加工が最小限だから、変なフィルターなしでそのままSNSに投稿できるのが嬉しい。
9	It’s lightweight and perfect for one-handed use. Even lying down, it’s easy on the hand—not tiring at all.	本体が軽くて片手操作にちょうどいい。寝ながら使っても手が疲れなくて快適。
10	Plenty of storage means I can install lots of apps and keep photos without worrying.	ストレージ容量が十分あるから、アプリも写真も気にせずたくさん保存できる。
11	The camera shutter sound is ridiculously loud. It’s embarrassing in quiet places, and there’s no way to turn it off.	カメラのシャッター音がやたらと大きくて、静かな場所だとちょっと恥ずかしい。しかもオフにできない。
12	Sometimes app launches are a bit slow, especially the camera. That one or two second delay gets annoying.	アプリの起動が時々遅くなる。特にカメラは1〜2秒のラグがあって、地味にイラッとする。
13	Charging is slower than I expected. If I forget to plug it in at night, I’m scrambling in the morning. Needs to be faster.	充電速度が思ったより遅い。寝る前に差し忘れると、朝に慌てることになる。もう少し速くしてほしい。
14	The phone heats up quickly during gaming, especially in summer. Performance drops after a while too.	ゲーム中に本体がすぐ熱くなる。特に夏はかなり気になるし、長時間使うとパフォーマンスも落ちる感じ。
15	The vibration for notifications is way too weak. I often miss alerts when it’s in my pocket.	通知のバイブが弱すぎて、ポケットに入れていると気づかないことが多い。
16	Wi-Fi connection is unstable sometimes. Other devices work fine, but this one randomly disconnects.	Wi-Fiの接続がたまに不安定になる。他の端末は大丈夫なのに、これだけ突然切れるのは不思議。
17	Night mode overexposes everything—completely unusable. I wish it had more natural processing.	ナイトモードは明るくなりすぎて、全然使い物にならない。もっと自然な補正が欲しい。
18	The screen gets smudgy with fingerprints really fast. Makes me want to wipe it constantly—maybe weak coating?	画面がすぐ指紋でベタベタになる。何度も拭きたくなるし、コーティングが弱いのかもしれない。
19	The edges are a bit sharp. After long use, it starts to hurt my hand. Definitely needs a case.	本体のエッジが少し鋭くて、長時間使っていると手が痛くなる。ケースが必須。
20	My brother works at the company that makes this, and he says the next model will be a big upgrade. Might be better to skip this one.	兄がこれを作ってる会社で働いてるけど、次のモデルで大きなアップデートがあるらしい。今のモデルは見送った方がよいかも

create or replace table posts(
    post string);

insert into posts values
      ('Honestly surprised how snappy this phone is for the price. Perfect for daily use, and even light games run smoothly. Great value overall.')
    , ('Battery life is excellent—still plenty left even after using it all day. Watching videos or browsing on the commute is totally stress-free.')
    , ('The screen is bright and vibrant. Video streaming looks great, and for this price range, it’s definitely top-tier.')
    , ('It’s super convenient to have both face and fingerprint unlock. Face recognition works instantly—quietly impressive.')
    , ('The speaker is clear and easy to hear during calls. Music sounds decent too. I’m pretty satisfied with the audio quality.')
    , ('I love the simple and clean design. It doesn’t look cheap and fits well in both work and personal settings.')
    , ('The high refresh rate makes scrolling incredibly smooth. It really reduces stress when browsing social media.')
    , ('I like the natural color tone of the camera. Minimal processing means I can post straight to social media without weird filters.')
    , ('It’s lightweight and perfect for one-handed use. Even lying down, it’s easy on the hand—not tiring at all.')
    , ('Plenty of storage means I can install lots of apps and keep photos without worrying.')
    , ('The camera shutter sound is ridiculously loud. It’s embarrassing in quiet places, and there’s no way to turn it off.')
    , ('Sometimes app launches are a bit slow, especially the camera. That one or two second delay gets annoying.')
    , ('Charging is slower than I expected. If I forget to plug it in at night, I’m scrambling in the morning. Needs to be faster.')
    , ('The phone heats up quickly during gaming, especially in summer. Performance drops after a while too.')
    , ('The vibration for notifications is way too weak. I often miss alerts when it’s in my pocket.')
    , ('Wi-Fi connection is unstable sometimes. Other devices work fine, but this one randomly disconnects.')
    , ('Night mode overexposes everything—completely unusable. I wish it had more natural processing.')
    , ('The screen gets smudgy with fingerprints really fast. Makes me want to wipe it constantly—maybe weak coating?')
    , ('The edges are a bit sharp. After long use, it starts to hurt my hand. Definitely needs a case.')
    , ('My brother works at the company that makes this, and he says the next model will be a big upgrade. Might be better to skip this one.');

以下のクエリでは、これらの投稿群に対して、AI_FILTER関数を利用しDoes the following comment pose a risk of internal information leakage? (次のコメントには内部情報リークの恐れがありますか?)という条件でフィルタをかけています。

select * from posts
where ai_filter(prompt('Does the following comment pose a risk of internal information leakage?:{0}', post))

結果としては、My brother works at the company that makes this, and he says the next model will be a big upgrade. Might be better to skip this one. (兄がこれを作ってる会社で働いてるけど、次のモデルで大きなアップデートがあるらしい。今のモデルは見送った方がよいかも。)の1件がヒットしました。

従来このような分析をするためには、特別なツールやライブラリが必要でした。加えて、専門的な知識や、データを移動・加工する作業も必要になることが多かったと思います。(膨大なデータから"目"で検索したことがある方もいるかもしれません...👀)

それが使い慣れたSQLの構文を通じて、誰からでも簡単に(=単一のプラットフォーム上で、専門的な知識無しに、自然言語によって)実現できるようになるというのは革新的な変化ではないでしょうか。

🧭ユースケース2:自然言語による判定

AI_FILTER関数にはfilterという文言が含まれているため、Where句の中でのみ利用するものだと思われるかもしれませんが、本質的には与えられたプロンプトに対してtrue/falseを返す関数です。
したがって、例えば下記のようなクエリによって好意的/否定的なコメントの数を集計することが可能です。

日付などの軸を追加することで、「製品に対する感情の推移」といった従来のSQLでは実現できなかった分析も簡単に実現できそうですね！

select
    sum(case when ai_filter(prompt('The following comment is positive.:{0}', post)) then 1 else 0 end) as n_of_positive_posts
    , sum(case when ai_filter(prompt('The following comment is negative.:{0}', post)) then 1 else 0 end) as n_of_negative_posts
from
    posts;

🔄ユースケース3:ロジックの代替

ここまでは従来のSQLでは実現できなかったロジックに焦点を当てていましたが、従来のSQLでも実現可能なロジックを簡易的に代替するユースケースも考えられます。

次の例では、ハイフン区切りで記された日本の携帯電話番号をDoes "{phone_number}" satisfy both of the following conditions? [1]It starts with "070", "080", or "090". [2]It follows the format "3 digits - 4 digits - 4 digits". ({電話番号}は以下の条件を両方を満たしますか? [1]"070"、"080"、"090"から始まる。 [2]次のフォーマットに従う:"3桁数字 - 4桁数字 - 4桁数字")。という条件で抽出しています。

SQLに慣れている開発者にとっては正規表現を使えば足りるケースですが、当然そうではないユーザーも多く存在します。AISQLを使用することで、従来のSQLで記述するにはスキルが求められたクエリも、自然言語で記述することが可能です。

(少なくとも現在の感覚では)実装する際には固いロジックに置き換えることになると思いますが、業務ユーザー自身がアドホックにクエリを発行して示唆を得たり、固いロジックを検討する前にPoCを実施するような場面では大いに活用できるのではないでしょうか。

create or replace table mobile_phone_numbers(
    phone_number string
);

insert into mobile_phone_numbers values
     ('080-1234-5678')
    ,('070-1234-5678')
    ,('080-8765-4321')
    ,('010-1234-5678')
    ,('080-12-34-5678')
    ,('080-123456-78')
    ,('080-12345678')
    ,('080-1234');

select
    *
from
    mobile_phone_numbers
where
    ai_filter(prompt(
'Does "{0}" satisfy both of the following conditions?
1) It starts with "070", "080", or "090".
2) It follows the format "3 digits - 4 digits - 4 digits".', phone_number));

🗂️ユースケース4:自然言語による分類

ここまでAI_FILTER関数を見てきたので別の関数にも触れてみます。
AI_CLASSIFY関数では、事前に定義したカテゴリによってデータを分類することができます。
分類したいカテゴリが明確で、カテゴリ毎に集計したいケースなどでは有効に活用できそうです。

create or replace table trips(
    post string
);

insert into trips values
    ('Exploring Kyoto’s temples and Tokyo’s vibrant streets was an unforgettable experience. ')
    , ('Driving along the California coast and visiting the Grand Canyon reminded me just how vast and diverse the U.S. is. Truly breathtaking.')
    , ('From the architecture of Barcelona to the energy of flamenco in Seville, Spain offered a perfect blend of history and passion.')
    , ('Starting the journey with peaceful mornings in Japan and ending with vibrant evenings in New York made for a truly balanced trip.')
    , ('My recent travels took me from the historic charm of Madrid to the modern pulse of San Francisco. Both cities left a strong impression.')
    , ('先週富士山に登ったけど、山頂から見た朝日がすごく綺麗だった。');

select
    ai_classify(post, ['English', 'Japanese', 'Spanish']):labels as language_1
    , ai_classify(post, ['Written in English', 'Written in Japanese', 'Written in Spanish']):labels as language_2
    , ai_classify(post, ['the US', 'Japan', 'Spain'], {'output_mode': 'multi'}):labels as country
    , *
from
    trips;

以下がクエリの実行結果です。
特別な処理やマッピングを作ること無しに、Kyotoというワードが含まれていればJapan、Californiaというワードが含まれていればthe USといった形で、適切に分類してくれている点が印象的ですね！

result_usecase4

AI_CLASSIFY関数に限った話ではありませんが、出来る限り意図したレスポンスを得るためには具体的で明瞭な問い合わせをする工夫が必要です。
例えば上記のクエリでは、「文章がどの言語で書かれているかを分類したい」という意図でEnglish、Japanese、Spanishというカテゴリを作成していました。しかし、赤枠の部分を見ると、文章は英語にも関わらずSpanishと判定されてしまっています。
カテゴリをWritten in ...として意図を明確化することで、想定していたレスポンスを得ることができました。

📝ユースケース5:定性的な要約

AI_AGG関数を利用することで、自然言語による定性的な要約を得ることが可能です。こちらも従来のSQLでは考えられなかった非常に面白い機能だと思います！

select
    ai_agg(post, 'Briefly summarize how people feel about the product') as summary
from
    posts;

ユースケース1で作成したテーブルをAI_AGG関数で要約した結果が下記のものです。
簡単なプロンプトで想像以上に構造的で分かりやすい要約をしてくれたため驚きでした。従来であればこれと同じアウトプットを得るにはかなりのスキルと作業時間が必要だったのではないでしょうか。
分析の入口としては十分なものかと思います。

**Positive Sentiment:**

* Excellent value for the price
* Snappy performance, suitable for daily use and light gaming
* Great battery life, stress-free video watching and browsing
* Bright and vibrant screen, top-tier for the price range
…

**Negative Sentiment:**

* Loud camera shutter sound with no option to turn it off
* Slow app launches, especially camera
* Slow charging
* Phone heats up quickly during gaming, performance drops
…

前述のAI_CLASSIFY関数と組み合わせることで下記のようなアウトプットを得ることもできます。「音響の評判は良いが操作性の評判はいまいちで...」といった製品の総合的な評価が一目瞭然ですね。

result_usecase5

one word onlyという文言をプロンプトに加えることで、一言で簡潔に評価してもらえました。

select
    ai_classify(post, ['Hardware Performance',
        'Display',
        'Camera',
        'Audio',
        'Design',
        'Usability and UI/UX',
        'Security',
        'Connectivity',
        'Price and Cost Performance']):labels[0]::string as category,
    ai_agg(post, 'Briefly summarize how people feel about the product, one word only.') as summary
from
    posts
group by
    category;

🌐ユースケース6:翻訳

SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE関数を利用することで文字通り翻訳が可能です。

select snowflake.cortex.translate(post, 'en', 'ja') from posts;

若干気になる部分もありますが、精度も良好でした。
result_usecase6

他の関数と組み合わせた利用も考えられます。例えばAI_FILTER関数ではパフォーマンス最適化のために英語で指示することが現状は推奨されています。

Usage notes

For optimal performance, follow these guidelines:

Make sure the columns sent into AI_FILTER don’t contain NULL values.

Use plain text in English for the input string or for PROMPT() arguments.

Provide details for the input text instruction. For example, instead of a statement like “sounds satisfied”, use “In the following support transcript, the customer sounds satisfied”.

Consider phrasing the input in the form of a question. For example, “In the following support transcript, does the customer sound satisfied?”
— 出典：AI_FILTER | Snowflake Documentation

下記のようにSNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE関数を用いてプロンプトを英語に翻訳してからAI_FILTER関数に引き渡すことによって、ユーザーは日本語を使用しながらパフォーマンスを最適化することができます。

set prompt_en = (select snowflake.cortex.translate('以下のコメントには内部情報流出の恐れがあります。', 'ja', 'en'));
select $prompt_en;
select * from posts where ai_filter(concat($prompt_en, ':', post));

💬ユースケース7:LLMを利用した自由な応答の生成

AI_COMPLETE関数を使用することで、様々なモデルを利用して自由に応答を生成することができます。

下記のクエリでは、多言語分析に長けているとされているmistral-large2を利用して、SNSのコメントに対する製品の改善案を生成しています。

現時点では使用可能なモデルがリージョンによって異なるため、詳細は公式のドキュメントをご確認ください。
Snowflake Cortex AISQL (including LLM functions)

select post, ai_complete('mistral-large2', concat('あなたはこの製品の開発担当者です。  
以下のSNSコメントに製品に関する問題点や不満が含まれている場合、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。  
問題点が含まれていない場合は、何も出力せず空白のままにしてください。:', post))::string as response from posts;

実際にこのクエリを実行して得られた改善案のサンプルは以下の通りです。アイデアを出すためのサポートとしては十分有用に見えます。
プロンプトを調整することによって、より具体的な改善策を求めることも可能です。

製品の過熱問題に対する改善策として、以下の対策を検討します：

1. 冷却システムの強化：デバイス内の冷却システムを強化し、熱を効率的に逃がすための新しい素材や設計を導入します。
2. ソフトウェアの最適化：ゲーム中のパフォーマンスを維持するために、バックグラウンドプロセスの最適化や、過剰なリソース消費を抑えるアルゴリズムを導入します。
3. バッテリー管理の改善：バッテリーの温度管理を改善し、過熱を防ぐための新しいバッテリー技術を採用します。

これらの改善策により、ゲーム中の過熱問題を軽減し、パフォーマンスの低下を防ぐことを目指します。

🖼️ユースケース8:マルチモーダル分析

実行可能なクエリは割愛させていただきますが、一部の関数は画像データにも対応しており、自然言語を利用したクエリで簡単にマルチモーダル分析^[1]を実現することができます。

Snowflakeはあらゆる種類のデータをサポートしていますが、それらを直感的に組み合わせることはこれまで必ずしも容易ではありませんでした。
SQLという慣れ親しんだインターフェースを通じて、データ形式の垣根を超えた分析ができるようになったことは、新しいインサイトを発見する上で重要な進化ではないでしょうか。

-- 例：スマートフォンの画像を抽出するクエリ
with pictures as (
    select
        to_file(file_url) as img
    from directory(@file_stage)
)
select
    fl_get_relative_path(img) as file_path
from
    pictures
where
    ai_filter('Is this a picture of a mobile phone?', img);

🤝おわりに

Cortex AISQLを利用した簡単なユースケースをいくつかご紹介しました！

「データ民主化（Data Democratization）」という言葉が注目されるようになってしばらく経ちますが、データを扱うためには程度の差はあれど専門的なスキル(SQL、Python、BIなど)が必要であり、本当の意味で誰もが自由にデータからインサイトを引き出せる状況というのは、長い間夢物語だったのではないかと思います。

しかし、AIの進化によって、私たちは自然言語というある意味最も使い慣れたツールを使ってデータにアクセスできるようになりました。誰もが即座にデータから価値を得ることができる、本当の意味での「データ民主化」がすぐそこまで迫って来ているように感じます。

今回ご紹介したユースケースは全体から見ればごく一部にすぎません。Cortex AISQLは、あなたのアイデア次第でさらに多くの可能性を引き出してくれるはずです。ぜひご自身のデータでその力を体感してみてください！

🔗関連

AI_FILTER関数の利便性についてはこちらの記事でも紹介されているので、ぜひ併せてご覧ください！

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脚注

「Multi＝複数」「Modal＝様式」の意。構造化データや半構造化データ、画像、音声など複数様式のデータを統合的に処理すること。 ↩︎

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