Snowflake公式ブログ解説: dbt Fusionがdbt Projects on Snowflakeで利用可能に

Snowflake は 2026年5月19日、dbt Fusion Is Now Available on Snowflake を公開しました。dbt Fusion を dbt プロジェクト on Snowflake の selectable version として使えるようにし、dbt Core version サポート、開発者 experience、orchestration、CI/CD をまとめて強化する内容です。

要点

• dbt Fusion が Snowflake の dbt プロジェクト で selectable version として利用可能になった
• ワークスペース の version toggle で dbt version を切り替えられる
• Snowflake ワークスペース と deployed dbt プロジェクト objects が dbt Core 1.9.4、1.10.15、dbt Fusion 2.0.0-プレビュー をサポートする
• Cortex Code、Snowsight ワークスペース、Snowflake Tasks、Airflow、GitHub Actions などとの開発・実行導線が整理された
• dbt 実行を Snowflake の運用・権限・監査モデルに近づける動きとして読める

今回のブログ記事で語られていること

Snowflake の記事は、dbt Fusion が dbt プロジェクト on Snowflake で利用可能になったことを中心に、Snowflake 内で dbt プロジェクト を作り、実行し、運用する体験を広げる発表です。dbt Fusion は、特に プロジェクト complexity が増えるほど compilation time を改善することを狙った dbt の新しい実行基盤として紹介されています。Snowflake では、ワークスペース の version toggle で dbt version を切り替えられ、既存の dbt プロジェクト 利用者は追加の プロジェクト reconfiguration なしに試せると説明されています。既存の dbt プロジェクト で一般的に新しい 価格 tier や契約変更は不要とされている点も、試用のハードルを下げています。

記事では、Fusion だけでなく、dbt プロジェクト on Snowflake 全体の改善が整理されています。platform 面では、Snowflake ワークスペース と deployed dbt プロジェクト objects が dbt Core 1.9.4、1.10.15、dbt Fusion 2.0.0-プレビュー をサポートします。開発者 experience 面では、Cortex Code を VS Code や任意の supported IDE から使い、open source dbt CLI operations の installation、editing、authoring、execution を管理できると説明されています。Snowflake native の dbt プロジェクト については、デプロイ、execute、deployment preparation、environment variables を dbt vars へ移す作業などを支援する dedicated skills も示されています。

Snowsight ワークスペース も重要です。ブラウザ上で dbt versions が preinstalled された managed environment を使え、Cortex Code panel も組み込まれています。ローカル環境構築を避けたい analytics エンジニア や、標準化された作業環境を用意したい platform team には意味があります。さらに、ワークスペース DAG が Snowflake Horizon カタログ による column-level リネージ をサポートする点は、標準的な dbt Core だけでは見えにくい リネージ / ガバナンス の情報を Snowflake 側で扱う方向を示しています。

orchestration 面では、native Snowflake Tasks で EXECUTE DBT PROJECT を実行できることが強調されています。これにより、Snowflake の他の workload と同じ orchestration layer で dbt 実行をスケジュールし、Task graphs、dependency management、alerting を使いやすくなります。Airflow を使うチーム向けには、dbt プロジェクト objects を実行する パイプライン を作り、Cortex Code で author / edit できる導線も示されています。

CI/CD では、Snowflake CLI が外部 CI/CD パイプライン で dbt プロジェクト objects を デプロイ / execute する推奨経路として位置づけられています。GitHub Actions 向けの Snowflake-managed network ポリシー が 一般提供 になり、Azure DevOps と GitLab の CI/CD サポート は 公開プレビュー とされています。Triggered actions in Snowsight によって、pull request や main branch commit を契機に dbt ワークフロー を始められる点も、dbt を Snowflake 内の開発ライフサイクルへ寄せる動きです。

対象になりそうなチーム

• dbt プロジェクト on Snowflake を使う analytics engineering team
• dbt compilation time や プロジェクト complexity に悩む data team
• Snowflake Tasks / Airflow / GitHub Actions で dbt 実行を運用する platform team
• Cortex Code や Snowsight ワークスペース を使って dbt 開発を標準化したいチーム

実務で確認したいポイント

まず、既存 dbt プロジェクト で dbt Fusion へ切り替えた場合の compile time、package compatibility、macro behavior、CI/CD の差分を検証してください。Version toggle が簡単でも、本番 パイプライン では実行結果の一致、テスト、snapshot、incremental モデル の挙動確認が必要です。Snowflake Tasks で EXECUTE DBT PROJECT を使う場合は、既存 Airflow / GitHub Actions との責任分界、alerting、ロールバック、権限設計も見直すべきです。

結局、この発表をどう見るべきか

dbt Fusion on Snowflake は、単なるバージョン追加ではありません。Snowflake が dbt の開発、実行、CI/CD、リネージ、AI-assisted development を自社 platform 内に取り込み、analytics engineering の運用面まで持とうとしている発表です。dbt を Snowflake 上で深く使うチームほど、性能改善だけでなく、運用モデルの変化として読む価値があります。