こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflakeに Cortex Code がリリースされました。 これが、もう、とても便利です。 「あ、これSQL初心者のSnowflakeライフが、かなり改善されるやつだ」 と素直に思いました。 どう改善されたのかをぜひお伝えしたい！ ──そう思い、戦い形式でお届けします。 ※利用しているデータはすべてサンプルデータです   Snowflake Cortex Codeとは Snowflake Cortex Codeを端的に言えば、 　SnowflakeにてSQL/Pythonコードを考えるだけでなく、作ってくれるAI機能 今回紹介するのは Snowsight（Web UI）版 の Cortex Codeです！ なお使う為には以下設定が必要です👇 利用アカウントが クロスリージョン推論 を有効 利用ユーザーが SNOWFLAKE.COPILOT_USER &  “SNOWFLAKE.CORTEX_USER または SNOWFLAKE.CORTEX_AGENT_USER” ロールを保持   第1回戦：しょうもない誤字 まずは初心者やりがちの事故から（お分かりいただけただろうか…） テーブル名がスペルミス ついでにSQL句も間違ってる ということがありました。 エラー文の下部「修正」をクリックすると、Cortex Codeが正しい回答を教えてくれます。 しかもなんと「保持」をクリックすると、正しいSQL文に書き換えてくれます。   これで「上司に勇気出してエラー相談したら、ただの誤字だった」問題とサヨナラ！   第2回戦：既存SQLの解説 「毎月のデータを抽出して。よしなにこのSQLを使い回せばいいから」と言われたとき 過去の賢人が作った長いSQLを見て どこを直せばいいのか、そもそも何しているのかすら分からん…。 そんなときもCortex Code！ 雑なプロンプトを投げるだけで、SQL文の解説をしてくれます！     第3回戦：そもそも0から作る そして最大の山場 　SQLが作れない ORDER BY？ DESC？ASC？ 正直、その場その場で検索していました。 そんな状態でも Cortex Codeは助けてくれます！ プロンプトで指示するだけで   対象テーブルの中身に沿ったSQL を生成してくれます！ 「SQLを知らないからSnowflake触れない。。」 という前提が、少しずつ崩れています！   まだまだ戦いは続く ここで重要なポイント！ Cortex Codeがすごいのは、 ✅ 実際のテーブル名・カラム名を含めて考えてくれること 普通の生成AIだと、 テンプレSQLは出る でも「どこを置き換えるか」が分からない ということがよくあります。 Cortex Codeは、 Snowflake内の実データを用いて、そのまま使える代案を出してくれます！ 唯一の欠点は、「元に戻す」「保持」という選択肢が分かりづらいです。（個人の感想） 代案を書いてもらった後に、「保持って代案が残るの？私が書いたのが残るの？」と時々迷います…（正解は前者です） 我々の戦いはまだまだ続いていきます！   まとめ ここまで読んでいただいて、 「Cortex Code、便利そうだな」 と少しでも思ってもらえたら嬉しいです！   今回はSQLの話でしたが、Pythonコードにも使えます。 Cortex Codeを使ってPythonでStreamlitアプリ作成するといった上級者向けの使い方も ゆくゆくは試していきたいです！

1. はじめに こんにちは！NTTデータ ソリューション事業本部の@hua_wei_hanagiです。 近年、生成AIを活用したデータ分析の自動化ニーズが高まっています。 このニーズに応えるべく、ユーザーの追加指示を待たずに自ら考え、納得いくまで分析を繰り返してくれる「自律的に深掘りするデータ分析エージェント（以降、Deep Analysis型と呼ぶ）」の構想を設計しました。 しかし、これを実運用に乗せようとした際、「タスクの量が増えることに伴い、最終結果が出るまでの待ち時間が長大化してしまう」 というシステム上の大きな壁にぶつかりました。 そこで本記事では、 「Deep Analy

Pythonと生成AIを組み合わせることで、アイデアを数時間で形にする「即開発」が可能になっています。本記事では、AIにとってPythonが最適な理由（シンプルな文法、豊富なライブラリ）と、それによって実現できるデスクトップアプリの例を紹介します。