Snowflake、ワークスペース で Python ファイル実行を一般提供

Snowflake は 2026年6月18日、ワークスペース で Python ファイルを実行できる機能を一般提供にしました。.py ファイルを ワークスペース 内で開き、notebook サービス に接続して Run から対話的に実行できるようになったことが案内されています。

要点

• Python ファイル in ワークスペース が一般提供になりました。
• .py ファイルを ワークスペース 内で開き、Snowflake Notebooks in ワークスペース と同じ notebook services infrastructure を使って実行できます。
• 実行結果は Tools panel の 出力 tab に表示されます。
• Snowflake 上で Python スクリプト、Notebook、データ確認作業を組み合わせるチームに関係します。

今回の更新で変わること

今回の一般提供化により、Snowflake ワークスペース は Notebook だけでなく、通常の Python ファイルを扱う開発導線としても使いやすくなります。公式リリースノートでは、ワークスペース 内で .py ファイルを開き、notebook サービス に接続して Run を実行すると、結果が Tools panel の 出力 tab に表示されると説明されています。つまり、Python スクリプトを Snowflake の作業環境内で対話的に確認しながら動かせます。

データチームにとって、この違いは小さくありません。Notebook は探索や説明に向いていますが、再利用する処理、補助スクリプト、検証コード、軽量なユーティリティは .py ファイルとして管理したい場面があります。ワークスペース で Python ファイルを実行できるようになると、Notebook とスクリプトを同じ環境で扱い、Snowflake 上のデータや開発作業に近い場所で確認できます。

また、Snowflake Notebooks と同じ notebook services infrastructure を使う点も重要です。別のローカル Python 環境を用意するのではなく、Snowflake のワークスペース内で実行できるため、チームで環境差分を減らしやすくなります。一方で、実行できるからといって何でも ワークスペース に寄せればよいわけではありません。依存ライブラリ、認証情報、外部接続、実行コスト、データアクセス権限は事前に確認する必要があります。

特に、Notebook と .py ファイルを同じ場所で扱えるようになると、探索コードから再利用コードへ移す流れを作りやすくなります。Notebook で見つけた処理を Python ファイルへ切り出し、同じワークスペース内で動作を確認できれば、分析者とデータエンジニアの受け渡しも簡単になります。反面、誰が実行したコードなのか、どの出力を残すのか、共有ワークスペースで不用意に重い処理を走らせないかは運用ルールに入れておきたい点です。

実務で確認したいポイント

既存の Snowflake Notebook 運用がある場合は、どの処理を Notebook に残し、どの処理を .py ファイルとして管理するかを整理したいです。分析の説明や可視化は Notebook、再利用する関数や定期的に動かす検証は Python ファイル、という分け方が候補になります。

また、ワークスペース 内で実行される Python がどの権限でデータへアクセスするかを確認してください。社内のコードレビュー、シークレット管理、外部 API 呼び出し、出力ログの扱いも合わせて決める必要があります。

どう読むべきか

Python ファイル in ワークスペース の一般提供は、Snowflake をデータ分析画面だけでなく、Python を使った軽量な開発・検証環境として使いやすくする更新です。利用チームは、Notebook と .py ファイルの役割分担、実行権限、コード管理をセットで見直すとよさそうです。