Snowflake、Cortex AIのGemini 3.5 Flash対応とSensitive Data Access reportを追加

Snowflake は 2026年5月28日、Recent feature updates に dynamic テーブル frozen リージョン、Cortex AI Functions での Gemini 3.5 Flash 対応、Sensitive Data Access レポート の 公開プレビュー を追加しました。

要点

• Dynamic テーブル の immutability constraints が frozen リージョン という名称に変更された
• Cortex AI_COMPLETE が Gemini 3.5 Flash を使った マルチモーダル video / 音声 analysis に対応した
• Sensitive Data Access レポート が 公開プレビュー になり、機密データへのアクセス可視化を支援する
• 3件とも Snowflake Recent feature updates に掲載された個別の更新項目です
• AI機能、media analytics、data ガバナンス を使う Snowflake 管理者は確認したい

今回のリリースノートで語られていること

Snowflake の Recent feature updates は、5月28日付で三つの更新を追加しました。一つ目は、dynamic テーブル の immutability constraints が frozen リージョン という名称に変わった更新です。これは機能の概念名と説明を、dynamic テーブル の特定領域を凍結して再計算や変更の影響を制御する方向へ整理するものです。既存の dynamic テーブル 運用では、ドキュメント、監視、手順書、社内説明で古い名称が残っていないかを確認する必要があります。

二つ目は、Cortex AI Functions の AI_COMPLETE が Gemini 3.5 Flash を マルチモーダル video and 音声 analysis に使えるようになった更新です。Snowflake の説明では、video / 音声 content から brand、sentiment、behavioral、content insights を抽出し、Snowflake の外へデータを動かさずに rich media analysis を行う用途が挙げられています。具体例として、brand sentiment analysis、product and trend discovery、sponsored content 監視、音声-based 顧客 insights、content 安全性 and モデレーション、media intelligence ワークフロー が示されています。

これは、Snowflake を structured data ウェアハウス としてだけでなく、非構造・マルチモーダルデータの分析基盤として使う方向を強める更新です。動画や音声を外部AIサービスへ送るのではなく、Snowflake 内の data / transcript / engagement metrics と組み合わせて分析できると、marketing analytics、顧客 insight、コンプライアンス 確認、media operation の ワークフロー が変わります。ただし、media content は個人情報、音声データ、著作権、ブランドリスクを含みやすいため、アクセス制御と利用目的の限定が重要です。

三つ目は Sensitive Data Access レポート の 公開プレビュー です。Snowflake の機密データ管理では、どの ユーザー、役割、サービス、アプリケーション が sensitive data にアクセスしているかを把握することが ガバナンス の土台になります。公開プレビュー の レポート は、classification、ポリシー、access history、risk 確認 と組み合わせて、過剰権限や想定外のアクセスパターンを見つけるための運用に関係します。

今回の三つの更新は、見た目は別々ですが、Snowflake の方向性としてはつながっています。Dynamic テーブル は data product の信頼性と再計算制御、Cortex AI + Gemini 3.5 Flash は マルチモーダル AI analysis、Sensitive Data Access レポート は ガバナンス visibility です。AI分析を本番化するほど、どのデータをどのモデルが使い、どのユーザーが結果や原データへアクセスしたかを追えることが重要になります。

対象になりそうなチーム

• Cortex AI Functions、AI_COMPLETE、マルチモーダル analysis を検討する analytics / AI team
• Dynamic テーブル を本番データパイプラインに使う data engineering team
• Sensitive data、masking ポリシー、access history、監査を扱う data ガバナンス / セキュリティ team

実務で確認したいポイント

Cortex AI_COMPLETE で Gemini 3.5 Flash を使う場合は、対象リージョン、入力できる media type、課金、出力の保存先、個人情報や機密情報の扱いを確認してください。動画・音声分析は便利ですが、transcript、speaker behavior、brand mentions などの二次データも ガバナンス 対象になります。

Sensitive Data Access レポート は、既存の classification、tag、masking ポリシー、row access ポリシー、access history と突き合わせて使うべきです。レポートが出す可視化を、権限棚卸し、例外承認、監査証跡、インシデント対応 にどう組み込むかを決めます。

結局、この更新をどう見るべきか

Snowflake の 5月28日更新は、AI分析の範囲を rich media へ広げつつ、機密データアクセスの可視化も強めるものです。Cortex AI を使う組織は、機能検証と同じタイミングで data ガバナンス と access 確認 の設計を見直すべきです。