Snowflakeは2026年10月8日、企業データを対象に分類、採点、フィルタリング、振り分けを行うモデル「Snowflake Decision」のプライベートプレビューを開始しました。Snowflake Cortex AI FunctionsのAI_COMPLETEから利用でき、カテゴリ、スコア、はい・いいえの確率など、型が定まった回答を返します。Snowflakeによると、個々の判断には既存のガバナンス、アクセス制御、監査方針が適用されます。

このモデルは、答えの形式が決まった定型タスク向けです。Snowflakeはサポートチケットの振り分けを例に挙げ、1回の呼び出しで担当チームを割り当て、顧客の不満度を採点し、緊急度を判定して、業務フローで使える構造化回答を返せると説明しています。こうした作業では、汎用の大規模言語モデルは必要以上に費用がかかったり、応答に時間がかかったりする場合があるとしています。

Snowflakeの評価では、モデルは57.63を記録し、Jev Decision Index 0.2.1の29のベンチマークで比較した72モデルのうち、品質スコアが最も高くなりました。ベンチマークは推論、言語、情報検索、ツール利用、創造的判断を対象とし、テスト依頼は合計88,837件でした。現行インターフェースには選択肢が最大32個という制限などがあるため、評価対象はHugging Faceのより広範なベンチマークの一部です。Snowflakeは、同じベンチマーク結果を使い、指数が公開する偶然性を調整した手法で全モデルのスコアを算出したと述べています。

AI_COMPLETEでは、利用者が依頼をJSON形式で渡し、3種類の質問を指定できます。定義済みリストから選ぶ質問、順序付き評価基準に照らして採点する質問、そして0から1までの確率を返すはい・いいえの質問です。回答は質問名をキーとするマップ形式で、選択した値と選択肢ごとの確率を含みます。選択式と採点式の質問には信頼度も付加されます。

Snowflakeは、既知の選択肢、採点基準、またははい・いいえで答えられる評価があり、特に数千行を処理して速度、費用、しきい値で扱える確率が重要な場合に判断モデルを推奨しています。複数段階の大規模言語モデル処理では、最初の振り分けや分類にも利用できます。一方、要約、自由形式の推論、制約のない情報抽出、答えの範囲が定まらない質問、多段階推論、創作には汎用モデルが適するとしています。

想定用途として、チケットの振り分けと不満度・緊急度の判定、顧客レビューの分類と深刻度の採点、AIアシスタントの回答が方針に従い顧客の依頼に応えているかの確認を挙げています。また、より深い推論が必要な依頼を大型モデルに回し、簡単な依頼をより低コストで処理する使い方も示しました。顧客はSnowflakeのアカウント担当チームにプレビュー利用を申請でき、担当チームから次の手順とプライベートプレビューの資料が案内されます。

Snowflakeは2026年10月8日、企業データを対象に分類、採点、フィルタリング、振り分けを行うモデル「Snowflake Decision」のプライベートプレビューを開始しました。Snowflake Cortex AI FunctionsのAI_COMPLETEから利用でき、カテゴリ、スコア、はい・いいえの確率など、型が定まった回答を返します。Snowflakeによると、個々の判断には既存のガバナンス、アクセス制御、監査方針が適用されます。

このモデルは、答えの形式が決まった定型タスク向けです。Snowflakeはサポートチケットの振り分けを例に挙げ、1回の呼び出しで担当チームを割り当て、顧客の不満度を採点し、緊急度を判定して、業務フローで使える構造化回答を返せると説明しています。こうした作業では、汎用の大規模言語モデルは必要以上に費用がかかったり、応答に時間がかかったりする場合があるとしています。

Snowflakeの評価では、モデルは57.63を記録し、Jev Decision Index 0.2.1の29のベンチマークで比較した72モデルのうち、品質スコアが最も高くなりました。ベンチマークは推論、言語、情報検索、ツール利用、創造的判断を対象とし、テスト依頼は合計88,837件でした。現行インターフェースには選択肢が最大32個という制限などがあるため、評価対象はHugging Faceのより広範なベンチマークの一部です。Snowflakeは、同じベンチマーク結果を使い、指数が公開する偶然性を調整した手法で全モデルのスコアを算出したと述べています。

AI_COMPLETEでは、利用者が依頼をJSON形式で渡し、3種類の質問を指定できます。定義済みリストから選ぶ質問、順序付き評価基準に照らして採点する質問、そして0から1までの確率を返すはい・いいえの質問です。回答は質問名をキーとするマップ形式で、選択した値と選択肢ごとの確率を含みます。選択式と採点式の質問には信頼度も付加されます。

Snowflakeは、既知の選択肢、採点基準、またははい・いいえで答えられる評価があり、特に数千行を処理して速度、費用、しきい値で扱える確率が重要な場合に判断モデルを推奨しています。複数段階の大規模言語モデル処理では、最初の振り分けや分類にも利用できます。一方、要約、自由形式の推論、制約のない情報抽出、答えの範囲が定まらない質問、多段階推論、創作には汎用モデルが適するとしています。

想定用途として、チケットの振り分けと不満度・緊急度の判定、顧客レビューの分類と深刻度の採点、AIアシスタントの回答が方針に従い顧客の依頼に応えているかの確認を挙げています。また、より深い推論が必要な依頼を大型モデルに回し、簡単な依頼をより低コストで処理する使い方も示しました。顧客はSnowflakeのアカウント担当チームにプレビュー利用を申請でき、担当チームから次の手順とプライベートプレビューの資料が案内されます。