ヘルスケア・ライフサイエンス組織に向けたSnowflake Summitの3つのポイント

エグゼクティブサマリー

• CoWork（旧Snowflake Intelligence）の新機能は、組織のあらゆるデータ型とプロセスにわたり、パーソナライズされたプロアクティブなインテリジェンスとエージェント型ワークフローを提供します。

• バイオ医薬品向けのエージェント型AIの新たなブループリント：Sanofiは、統合されたAI-readyな基盤へと移行しています。この基盤は、営業担当者にAIが生成した詳細な訪問前のインサイトと計画を数秒で提供するエージェントなど、研究開発、製造、商用部門全体でより迅速な意思決定を促進します。

• エンタープライズ向けエージェント型ワークフローには、5つの主要なコンポーネントがあります。これには、ガバナンスが適用されたエンタープライズデータとコンテキスト、AIモデル、アプリケーション、エージェント型コントロールプレーンが含まれます。

ヘルスケア・ライフサイエンス業界のリーダーにとって、AIに関する議論はパイロット版から、拡張の準備が整ったものへと移行しています。

先進的な組織は、変革に必要なコンポーネントを以前から備えていました。それは、膨大なデータ、深い科学的および臨床的専門知識、そして成果、効率、イノベーションを向上させるという明確な使命です。しかし、今年のSnowflake Summitで次のことが明らかになりました。AIの次の時代は、孤立したユースケースではなく、エンタープライズ全体にわたる、綿密でガバナンスの効いた実行によって定義されるということです。

Snowflake Summit全体を通して、Snowflakeは、エンタープライズAI、アプリケーション、エージェント、ガバナンスの効いたコラボレーションの基盤としてのAIデータクラウドとそのAI機能の進化を強調しました。 

医療機関、保険者、製薬会社、医療技術組織、研究機関に向けたメッセージは直接的でした。AIはパイロット版から、エンタープライズデータ全体でセキュアに推論し、より良い意思決定をサポートし、厳格に規制されたプロセス全体で拡張できる組織全体のワークフローへと移行しています。

ヘルスケア・ライフサイエンス業界のエグゼクティブおよび事業部門のリーダーに向けた3つの重要なポイントをご紹介します。

1.業界の未来はエージェント型

ヘルスケア・ライフサイエンス業界において、エージェント型AIは急速に将来のビジョン以上のものになりつつあります。管理の複雑さ、断片化されたワークフロー、コストの上昇、よりパーソナライズされたタイムリーで効率的なケアの提供の必要性など、業界で最も根強い課題のいくつかを解決するための実践的な手段として浮上しています。

「事務作業が好きだという理由で医療の道に進む人はいません。エージェント型AIは、臨床医が本来の専門業務に専念できるようにする最初のテクノロジーの波の1つです」と、Snowflake、ヘルスケア・ライフサイエンス担当グローバル責任者、Jesse Cugliottaは述べています。

Snowflakeが今年初めに発表した『The Future of AI + Interoperability in Healthcare Report』でもこの傾向に注目しており、調査対象の医療機関および公衆衛生機関の64.5%が、エージェント型AIをすでに導入しているか、実験中であるか、今後6〜12か月以内に導入する予定であることがわかりました。主なユースケースは、メンバーやプロバイダーの体験向上やコスト削減から、オペレーションの最適化やポピュレーションヘルスの推進まで多岐にわたります。

その変化はすでにSnowflake Summitでも見られ、お客様はエージェント型ワークフローが概念から運用上のインパクトへとどのように移行できるかを示しました。
 

Improzo、Co-FounderおよびCEO、Inderpreet Kambo氏も同イベントで次のように述べています。「エージェント型AIが概念から展開へと移行するにつれ、ライフサイエンス企業は、真の解決策が新しいソリューションではなく、SnowflakeのAIデータクラウド内ですでに所有しているデータとシステムを活性化することだと気づき始めています。Snowflake Summitでは、製薬およびバイオテクノロジー業界のリーダーたちが、統合されたデータインフラストラクチャ、Cortex AI、エージェント型フレームワークがどのように融合し、インサイトと実行のギャップを埋めるかを探求しています」

Sanofiのエージェント型エンタープライズへの変革

このエージェント型への変革が実際にどのようなものかを示しているお客様の1社が、世界有数のバイオ製薬企業であるSanofiです。多くのグローバル組織と同様に、Sanofiの初期のデータ投資は数千ものダッシュボードを生み出しましたが、基盤となるデータの多くは十分に活用されていませんでした。変化が訪れたのは、SanofiがSnowflake上でデータを統合し、レガシーSaaSに代わるAIネイティブなElementumと連携して、エンタープライズデータ上に直接、決定論的およびエージェント型ワークフローを構築し始めたときでした。

Sanofiにとっての目標は、単に既存のシステムにAIを追加することではなく、研究開発、製造、商用オペレーション、調達、ITサポート、人事、営業全体にわたる会社の運営方法を再構築することです。Elementumで構築されたAIワークフローはSnowflake上で直接実行され、従来のエンタープライズソフトウェアに伴う摩擦、コスト、ロックインの軽減に役立ちます。同じ統合されたデータファウンデーションは、すでにSanofiの研究チームをサポートしています。同チームはSnowflakeを使用して、現実世界の臨床データを大規模に処理し、新薬開発の意思決定に役立つ分析を加速させています。Sanofiはまた、Snowflake Cortex AIを使用して構築されたAIエージェント「Concierge for Field」を立ち上げました。これは、グローバルな営業担当者が医師やプロバイダーを訪問する際の準備を支援します。
 

詳しくはこちら：SanofiがSnowflakeを活用してバイオ医薬品の未来をどのように再構築しているかについては、こちらのお客様動画をご覧ください。

2.業界をパッシブなAIからプロアクティブなインテリジェンスへと移行させるCoWorkの4つの新機能

業界全体の組織は、世界で最も複雑で規制されたデータに基づいて運営されています。Summitで発表されたSnowflakeのAIワークコンパニオンであるSnowflake CoWork（旧Snowflake Intelligence）は、その複雑さを処理するように構築されており、断片化されたエンタープライズデータを、すべてのナレッジワーカー向けのガバナンスが適用された実用的なインテリジェンスに変換します。

CoWorkは、すべての臨床およびビジネスユーザー向けのパーソナルワークエージェントです。深いレベルの推論を行い、ルーチンタスクを自動化し、アイデアから意思決定、そして行動へのプロセスを加速させることができます。深い理解、自動化、エンタープライズコンテキストを組み合わせることで、CoWorkは組織がAIを測定可能なビジネス成果に変えるのを支援します。

CoWorkの主な機能（その大半はパブリックプレビュー中、まもなくパブリックプレビュー開始、またはまもなく一般提供開始）には、以下のものがあります。

• 組織を深く理解し、最も複雑なデータから正確な回答を提供：CoWorkは、EHR、保険金請求、リアルワールドエビデンス、臨床試験データなど、サイロ化されたデータ間の関係を自動的に学習します。これにより、AIの回答の基盤となる信頼できるコンテキストレイヤーを確立し、社内ベンチマークで83%の精度を達成しています。構造化データと非構造化データ全体にわたる複雑な質問を調査し、完全な引用元を含むレポートを数分で返します。

• 単なるリアクティブではなく、プロアクティブに機能：Snowflakeのエージェントはバックグラウンドで継続的に稼働し、状況の監視、異常の検出、規制対象となるマルチステップのタスクの調整を行います。そのため、問題が危機に発展する前にチームは情報を把握し、行動を起こすことができます。 

• パーソナライズされたワークフローと既存ツール全体でのガバナンスの効いたアクション：CoWorkは各従業員の役割に適応し、組織全体で再利用できるように反復可能なワークフローをキャプチャします。また、チームがすでに使用しているツール（EHR、Epic、Zoomなど）内で直接アクションを実行します。これらはすべて、定義されたコンプライアンスの境界内で実行されます。 

• 組み込みのエンタープライズガバナンスとセキュリティ：このエージェントは、Snowflake Horizonによってサポートされています。これは、すべてのAIサーフェスをすぐに保護する統合ガバナンスフレームワークです。追加の構成なしでHIPAAおよび適正基準（GxP）の要件を満たす、ランタイムのプロンプトインジェクション検出、システムプロンプトのオーバーライドに対するゼロデイセキュリティ、およびロールベースのアクセス制御（RBAC）によって適用される監査証跡を備えています。 

詳細はこちら：CoWorkの機能に関するブログをご覧ください。

3.成功するエンタープライズエージェント型ワークフローの5つのコンポーネント

ヘルスケア・ライフサイエンス組織が信頼できるAIエージェントを展開するには、完全なアーキテクチャが必要です。変革をもたらすAIと失敗に終わるパイロット版を分ける5つのコンポーネントをご紹介します。

1.エンタープライズデータとコンテキスト

AIの出力の質は背後にあるデータの質に依存するため、基盤となるのは統合された信頼できるデータです。この業界において、これは、以下のような臨床、商業、および運用上の意思決定を促進するデータを統合することを意味します。

• EHRおよび請求データ

• 収益サイクルのメトリクス

• 治療パイプライン

• サプライチェーンデータ

データに加えて、AIにはKPI、臨床用語、チーム固有のロジックなどのビジネスコンテキストが必要です。事前認可のワークフローと処方集の例外の違いを理解するエージェントこそが、チームに実際に採用され、組織全体に目に見える価値をもたらすものです。
 

2.AIモデル

中心となるのは、エンタープライズデータ全体にわたって推論を行うモデルです。主要なモデル（Claude Opus、Gemini、ChatGPT）は、推論とドメイン知識に強みをもたらします。組織にとって重要なのは、以下のことができる柔軟性です。

• 各タスクに適切なモデルを使用する

• 状況の変化に応じてモデルを切り替える

• 基盤となるワークフロー、ガバナンスコントロール、データ接続を維持する

3.アプリケーション

効果的なエージェント型AIは、Gmail、Outlook、SAP、Salesforce、Zoomなど、チームが普段業務で使用しているツールに組み込まれます。これにより、コンテキストを切り替えることなく、インサイトをアクションに変えることができます。単一のガバナンスの効いたワークフロー内で、エージェントは以下のことを実行できます。

• 患者へのアウトリーチリストをSalesforceにプッシュする

• フォローアップのタスクをJiraに記録する

• Outlookでケアサマリーの下書きを作成する

4.エンタープライズグレードのガバナンス

ガバナンスはコンプライアンスの負担ではなく、競争力のある投資であるべきです。プラットフォームに組み込まれると、AIの開発サイクルが短縮されます。

• 機密データが分類され、リネージが自動的にキャプチャされる

• アクセスポリシーがプラットフォームレベルで適用される

• 規制当局が、モデルトレーニングとデータアクセスに関する明確で監査可能な回答を受け取る

5.エージェント型コントロールプレーン

事前認可、有害事象、またはサプライチェーンを処理するエージェントが増加するにつれて、断片化のリスクが高まります。エージェント型コントロールプレーンは、これを防ぐためのミッションコントロールセンターです。データ、モデル、アプリケーションを調整し、エージェントが共通の目標に向かって確実に機能するようにします。複雑で相互依存するワークフローにおいて、運用リスクを軽減するために、このレイヤーは不可欠です。

エージェント型ワークフローを大規模に提供するSnowflake

Snowflakeは、エージェント型企業を支援するために専用に構築されています。すべてのデータ、主要なAIモデル、エンタープライズクラスのガバナンス、アプリケーション統合、エージェント型コントロールプレーンがシングルプラットフォームに集約されているため、組織全体のすべてのエージェントが同じ信頼できる基盤上で機能します。

業界の未来がエージェント型であることは間違いありません。Snowflake Summit 2026で披露されたイノベーションは、そのビジョンを現実にするための基盤を提供します。信頼できるガバナンスの効いたデータとエージェント型ワークフローを統合することで、組織は断片的なパイロット版の段階を乗り越え、臨床業務、ビジネス上のインパクト、規制コンプライアンスにおいて有意義な成果を達成できます。 

詳細については、Snowflake SummitのセッションThe Future of Healthcare and Life Sciences:Modern Strategies for Interoperability and Agentic AIをご覧ください。