何十年もの間、エンタープライズアナリティクスはすべてのステップを人の手で推進することに依存してきました。その後、ダッシュボードが過去の出来事を可視化するようになり、生成AIによって要約や説明が容易になりました。そして現在、次のシフトとしてエージェンティックアナリティクスが登場しています。AIエージェントは、調査するデータを決定し、各結果から学習し、回答を提供するか承認されたアクションを実行できるまで次に何をすべきかを選択することで、ビジネス上の課題を調査します。
顧客の解約増加について調査しているチームを例に挙げます。エージェントは、顧客セグメントを比較し、プロダクトの使用状況の変化を調べ、影響を受けたアカウント内のサポートの問題を調査できます。ある仮説が成り立たない場合は、別の仮説を追求できます。その後、調査結果と推奨される対応策をリテンションのワークフローに組み込むことができます。チームは、すべてのクエリを指示するのではなく、調査を委任します。
これにより、データプラットフォームが提供すべきものが変わります。エージェントは、どのソースやビジネス定義を信頼すべきかを把握する必要があります。各調査結果が異なるクエリにつながる可能性があるため、分析の実行においては、事前に経路が不明な調査をサポートする必要があります。アクセスとアクションの境界は、全体を通じて維持されなければなりません。
Snowflakeは、エンタープライズデータが存在する場所でこれらの要件を統合し、調査を導くビジネスコンテキスト、変化するワークロードをサポートするクエリの最適化とコンピュートオプション、そして結果をビジネスワークフローに組み込むためのガバナンスが適用されたインターフェースを提供します。この基盤は、Snowflake上で構築されたエージェントや、他のプラットフォームから接続されたエージェントをサポートします。
ほとんどの企業が単一のエージェントプラットフォームに標準化しない理由
営業、財務、エンジニアリング、サポートの各チームは、それぞれ異なるアシスタントや自動化フレームワークを採用する可能性があります。
すべてのエージェントを単一のアプリケーションスタック内に配置することを要求すると、選択肢が制限され、多くの場合、不要なデータ移動につながります。より持続可能なアプローチは、ビジネスコンテキスト、分析の実行、ガバナンスをデータの近くに維持しつつ、相互運用可能なインターフェースを通じてそれらを利用できるようにすることです。
Model Context Protocol（MCP）、セマンティックビュー、SQLオブジェクトなどの標準およびガバナンスが適用されたインターフェースにより、承認されたエージェントは、すべてのAIプラットフォームにデータを複製することなく、信頼できるコンテキストを発見し、エンタープライズデータを分析できます。
ガバナンスに包まれたSnowflakeのプラットフォームの柱
エージェンティックアナリティクスに対するSnowflakeのアプローチは、プラットフォームの3つの柱に基づいて構築されています。Ground、Analyze、Actです。エージェントは、信頼できるビジネスコンテキストに作業をグラウンディングし、マシンスピードでデータを分析し、承認された決定に基づいてアクションを実行できなければなりません。これら3つすべてを包み込むのがガバナンスであり、SnowflakeではこれをAssureと呼んでいます。ここでは、Snowflakeの制御により、データへのアクセスを管理し、エージェントの支出上限を設定し、エージェント主導のクエリとデータアクセスを記録します。エージェントが質問への回答からアクションの開始へと移行するにつれて、ミスがビジネスプロセスやその先の顧客に影響を及ぼす可能性があります。したがって、データアクセス制御は、ビジネスワークフローで構成された権限や承認ルールと連携して機能する必要があります。Snowflakeは、Snowflake上で構築されたエージェントからのアクセスであっても、別のプラットフォームから接続されたエージェントからのアクセスであっても、データに付随するデータ制御を適用します。各柱は、以下で説明するように、この実現を支援します。
1.Ground：マシンが読み取り可能なビジネスコンテキストの提供
エージェントは、数値の意味、ビジネスにおける収益の定義、データが最新で信頼できるかどうかを知らなくても、テーブルにアクセスできます。
エージェンティックアナリティクスプラットフォームには、データの鮮度や品質に関する情報とともに、ビジネスエンティティ、関係性、メトリクスの信頼できる定義が必要です。Snowflakeは、Snowflake Horizon Context、セマンティックビュー、Snowflake Cortex Searchを通じて、信頼できるデータの発見、共有されたビジネス定義、関連するビジネス知識を統合します。検証済みのクエリは、メトリクスにどのように回答すべきかのテスト済み例をエージェントに提供し、認定資格タグはチームが信頼するテーブルをエージェントに示します。データメトリック関数は完全性や一意性などの品質ディメンションを監視し、ダイナミックテーブルは構成された鮮度ターゲットに向けて派生データをリフレッシュします。これらの機能は、データがエージェントの分析に適しているかどうかをチームが評価するのに役立ちます。
Groundにおいて、Assureはアクセス権限ポリシーをデータ自体に付随させることで機能するため、セマンティックビューを使用するエージェントやBIツールは、許可されたものだけを表示します。
2.Analyze：マシンスケールでの証拠の収集
エージェントの調査は、学習するにつれて変化します。広範な比較から始まり、顧客セグメントに絞り込み、別のソースを結合し、以前の調査結果を再検討する場合があります。この作業をサポートすることは、単に追加のクエリを処理する以上のことを意味します。クエリパターンが変化する中で効率的な実行が求められ、同時並行の調査に対応するキャパシティが必要です。
Snowflakeのコンパイラとオプティマイザーは、各クエリの実行方法を計画します。Gen 2およびAdaptive Warehousesでは、Snowflake Optimaが観測されたワークロードを使用してクエリ計画とデータアクセスを自動的に改善し、手動チューニングの必要性を軽減します。対象となる反復クエリは、計算を繰り返すのではなく、永続化された結果を再利用できます。
分析のステップが異なれば、パフォーマンスのニーズも異なります。Snowflakeインタラクティブアナリティクスは、選択性の高いクエリに対して低レイテンシーかつ高同時実行性の実行をサポートする一方で、標準のウェアハウスは複雑でコンピュート集約型の分析を処理します。同時実行性が高まると、マルチクラスターウェアハウスは構成された制限内でキャパシティを追加します。これらの機能を組み合わせることで、チームがすべてのクエリを事前に予測することなく、エージェントの反復的なワークロードをサポートできます。
Analyzeにおいて、Assureは構成されたポリシーによりエージェントがアクティブなセッションを認識し、ユーザーのロールがより広範なアクセスを許可している場合でも、エージェントが利用できるデータを制限できるようにします。リソースモニターとBudgetsはエージェントのコンピュート支出を追跡し、設定したしきい値でアクションをトリガーできます。また、ステートメントのタイムアウトにより暴走したクエリを停止します。
3.Act：ビジネスプロセスへの決定の組み込み
承認された結果が、それを実行する責任を持つアプリケーションやチームに届かなければ、エージェントの作業の価値は限定的になります。
エージェンティックアナリティクスプラットフォームは、既存のビジネスアプリケーションにプロセスの制御を委ねたまま、その結果を永続化するか、ガバナンスが適用されたインターフェースを通じて引き渡すことができなければなりません。ワークフローは、承認された結果とその裏付けとなる証拠をSnowflakeに保存し、ビジネスプロセスを所有するシステムで利用できるようにします。実際には、エージェントは可能な次のステップを推奨し、その証拠を提示します。人がそれをレビューし、先に進めるかどうか、エージェントに引き継ぐか、あるいは自分たちでアクションを実行するかを決定します。承認された結果は、MCPコネクタまたはSnowflakeテーブルを通じて所有するアプリケーションに到達でき、そのアプリケーションは制御を維持します。重大なアクションは承認のために人に送られますが、日常的なアクションは人が事前に承認したルールの下で実行できます。
Actにおいて、Assureはエージェント主導のクエリとデータアクセスの記録を提供し、チームはこれをワークフローの記録と組み合わせて、結果として生じたアクションをレビューできます。
エージェンティックアナリティクスにおけるSnowflakeの優位性
エージェンティックアナリティクスの価値は、ステップ間の手動による調整を減らしながら、ビジネス上の課題を調査から有用な回答へと導くことにあります。
Snowflakeの強みは、作業に必要な機能を接続できることです。共有されたビジネス定義が調査を導きます。自動化されたクエリの最適化、結果の再利用、ワークロードに適したコンピュートが分析の実行をサポートします。ワークフローは、アクションを実行する責任を持つアプリケーションのために、結果と裏付けとなる証拠を永続化できます。Assureはアクセス制御を適用し、支出制御をサポートし、その作業全体にわたるエージェント主導のデータアクティビティを記録します。Snowflake上で構築されたエージェントや他の場所から接続されたエージェントは、プラットフォームごとに個別の分析基盤を組み立てるのではなく、この共通の基盤を使用できます。
人は、目標、定義、およびエージェントが自律的に実行できるアクションを設定します。エージェントはその知識を繰り返し適用し、重大な決定についてはレビューワークフローを通じてエスカレーションします。目標は、人が定義した境界内でのエージェントの自律性を高めることです。
エージェンティックアナリティクスの最新情報については、Expeditionをご確認ください。
将来予想に関する記述
このページには、Snowflakeが将来提供する製品に関する記述を含め、将来の見通しに関する記述が含まれていますが、これはいかなる製品の提供も約束するものではありません。実際の結果や提供内容は異なる場合があり、既知および未知のリスクや不確実性の影響を受けます。詳細については、最新の四半期報告書（10-Q）をご覧ください。
