tadaken3 https://blog.hatena.ne.jp/tadaken3/ kubell Creator's Note https://creators-note.chatwork.com/ AI データ分析基盤 Snowflake こんにちは。 プロダクトDivでデータアナリスト・アナリティクスエンジニアをしているタダケンです。 前回の記事では、Snowflake Intelligence（以下、SI）における「コンテキスト（Semantic View）の育て方」についてお話ししました。 今回は、そのコンテキストを利用する側である「分析エージェント自体の設計」について、kubellでの実践事例を交えて紹介します。 「全社員向けの万能エージェント」を作るべきか、それとも「特定用途のエージェント」を作るべきか。現在進行系で検証を進めている私たちの解は、「エンドユーザーの職種（ユースケース）ごとにエージェントを立てる」というア… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcreators-note.chatwork.com%2Fentry%2F2026%2F01%2F22%2F073000" title="分析エージェントの設計：なぜ「職種別」にエージェントを分けるのか？Snowflake Intelligenceでの実践事例 - kubell Creator&#39;s Note" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/t/tadaken3/20260121/20260121153500.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-01-22 07:30:00 rich https://creators-note.chatwork.com/entry/2026/01/22/073000 1.0 100%