本日、強力なAI機能をSnowflakeのSQLエンジンに直接組み込むSnowflake Cortex AISQLのパブリックプレビューを発表します。Cortex AISQLでは、使い慣れたSQLコマンドを使用して、マルチモーダルエンタープライズデータにまたがるスケーラブルなAIパイプラインを構築できます。テキスト（パブリックプレビュー中）、画像（パブリックプレビュー中）、音声（近日中にパブリックプレビュー開始）をより迅速かつコスト効率の良い方法で処理し、構造化データと非構造化データの両方からより深いインサイトを同時に取得できます。

データアナリティクスは、AIによって大きな変革を遂げています。現代の企業は、価値あるインサイトが従来の表形式のデータにとどまらず、文書、画像、音声ファイルなどの多様な非構造化ソースに埋め込まれていることを認識しています。 

データの多様性が増すにつれ、アナリティクスでは、複数のソースからインサイトを抽出、合成、結合するための高度なマルチステッププロセスが必要になっています。しかし、この豊富なデータタペストリーをエンタープライズ規模で分析すると、技術的および運用的に大きな課題が生じます。 

組織は、これらの情報を処理および分析するためのさまざまな専門ツールやスキルセットをつなぎ合わせるのに苦労しており、効率性とスケーラビリティが低下し、結果としてインサイトの獲得に遅れと質の低下が生じています。

これらの課題に対処するため、Snowflakeは強力な生成AI機能をコアSQLエンジンに直接統合し、アナリストが以下の方法でより多くのことをより短時間で達成できるようにします。

• 構成可能な表現型AI演算子：FILTERやAGGREGATEなどの既存のSQLプリミティブとシームレスにマッピングする、AIを活用した新しい演算子セットです。これにより、アナリストは使い慣れたSQLコマンドを使用してスケーラブルなAIパイプラインを簡単に構築し、運用データの微妙な異常の検出、顧客の通話記録からの実用的なインサイトの集約、または広範な画像ライブラリの分類を行うことができます。

• マルチモーダルデータのネイティブサポート：新しいFILEデータ型が導入され、Snowflakeテーブル内のマルチモーダルデータ（テキスト、画像、音声を含む）を直接参照できるようになりました。すべてのAIオペレーターは、これらのさまざまなデータモダリティにまたがってシームレスに動作するように設計されているため、個別の処理システムは必要ありません。

• パフォーマンスとコストの大幅な改善：Cortex AISQLは、SnowflakeのSQLエンジンに組み込まれたネイティブな機能とパフォーマンスの最適化により、処理時間と計算コストを大幅に削減します。Cortex AISQLパフォーマンス最適化（プライベートプレビュー中）の内部ベンチマークでは、FILTERやJOINなどの操作のクエリ実行時間が最大70%短縮されます。また、手動実装と比較して、対応するコストが削減されます。これにより、AIのスケーラビリティと企業採用の経済性に関する懸念に直接対処することができます。

「Snowflake Cortex AISQLにより、サービス技術者アプリケーションの開発がスピードアップしました。このアプリケーションでは、技術者が多言語の何千ものユーザーマニュアルを簡単に操作、分析し、想像以上に迅速に顧客の問題を解決できます。Toyota Material Handling Europeの主任データサイエンティストであるAhmad AI-Mashahedi氏は、次のように述べています。「Cortex AISQLは、テキストから画像、さらにその先まで、多様なデータタイプをシームレスに統合し、データからインサイトへの道筋を迅速に構築し、チームのあり方を変革してくれるという点で、当社にとってのゲームチェンジャーでした。」

Cortex AISQLのコア機能

Cortex AISQLは、AI機能をSQL環境に直接統合し、さまざまなデータタイプにまたがる高度なマルチステップ分析を可能にします。次のセクションでは、これらのコア機能がパフォーマンスの最適化、コストの削減、複雑な分析ワークフローの実現をどのように実現するかについて説明します。

Cortex AISQLによる多様なデータの統合AIオペレーション

Cortex AISQLのコアな強みは、ユーザーが使い慣れたSQL環境内で直接、複数のモダリティのデータにまたがる高度なAIパイプラインを構築できることです。この統合により、カスタマーのデータスタックとAIスタックの分離がなくなり、幅広いデータに対して高度な分析のための統合プラットフォームが提供されます。

Cortex AISQLは、Snowflakeエコシステム内に完全に埋め込まれたネイティブSQLプリミティブとしてAI演算子を導入します。以下はその例です。

• AI_FILTERは WHERE句内で AIドリブンなフィルタリングロジックを直接適用します。 

• JOIN操作が、事前定義されたキーだけでなくAIの関係に基づくものとなり、セマンティックな理解に基づく異なるデータフォーマット間の接続が可能になります（AIの適合性評価に基づく職務記述書への履歴書の結合など）。 

• AIを活用した先駆的な集約演算子であるAI_AGGは、GROUP BYと連携してさまざまな行データから複雑なインサイトを引き出すように設計されています。 

• 強化されたAI_CLASSIFYは、テキストと画像の両方のマルチラベル分類をサポート。

Cortex AISQLは、すべての新しい演算子が、統合された演算子を通じてテキスト、画像、そして近日中にオーディオデータを効率的に処理するよう設計されており、アドレス可能なデータ範囲を大幅に広げます。追加のサービスを必要としないため、データアナリストはあらゆるタイプのデータを扱うことができるAIスーパーヒーローにレベルアップします。

深いインサイトを解放：AIパイプラインによる高度な多段階分析

AI機能は、分析の新たな次元を開拓し、単純なルックアップの範疇を超えた、ますます複雑化するマルチステップの質問に対処する能力を解放します。検索拡張生成（RAG）はポイントルックアップタスクには優れていますが、より深い分析問題には、AIを活用した複数のステップをオーケストレーションしてインサイトを合成する必要があります。

これに対する回答：

• 大量のドキュメントコレクションを検索して関連情報を特定する

• 関連するドキュメントのセクションから重要な基準をフィルタリングする（CEOの交代や、組織が該当する業界（再生可能エネルギー）など）

• 非構造化データから収益や見通しに関する記述などの重要な情報を抽出する

• 非構造化インサイトを構造化データと結合し、前年比の収益成長を計算する

• 調査結果を明確で一貫性のある要約にまとめ、トレンドと将来の見通しを深く理解する

Cortex AISQLは、構成可能なAI演算子とネイティブなSQL統合により、この複雑な分析ワークフローを実現します。アナリストは、文書フィルタリング、意味抽出、インテリジェントな結合など、AIを活用した操作を、使い慣れたSQL構文内で連鎖させることで、複数の専用ツールやカスタムコードが不要になります。この統合されたアプローチにより、従来はデータサイエンスの専門知識と数週間の開発期間が必要だったものが、ビジネスアナリストが数分で構築および変更できる分かりやすいSQLクエリに変換されます。

今後、このような複雑な分析の質問は、ビジネス環境でますます一般的になるでしょう。組織は、構造化データと非構造化データの複数の分析パターンを組み合わせ、データから有意義なインサイトを抽出する必要があります。Cortex AISQLは、アナリストが高度なAIパイプラインを構築できるようにすることで、このようなニーズの高まりに対応し、チームがSQLでこれらの複合的な質問に答えられるようにします。

クエリ時間とコストは削減できるが精度は損なわれる

処理時間とコストの削減は、エンタープライズAIにとって極めて重要です。Snowflakeのコアクエリエンジン内でAI関数を実行することで、AIと構造化データ処理を1か所で組み合わせ、Snowflakeウェアハウスの並列処理とバッチ処理を使用して両方を同時に最適化します。

このスケーラビリティは、実際の企業のユースケースに不可欠です。「サンフランシスコから10マイル以内に、私の手頃な価格でモダンで魅力的な家を見つける」などのタスクを考えてみてください。私たちのシステムは、複数のWHERE句にわたってインテリジェントに実行を計画します。つまり、価格と距離の標準フィルターを適用してデータセットを絞り込んでから、視覚言語モデルを使用して「最新かつ魅力的」な性質を評価し、最大限の効率を確保します。 

Cortex AISQLのコアポイントは、インサイトの精度を損なうことなく、優れた性能とコスト効率でこれらの強力なAI機能を提供することです。Adaptive LLM Optimization（プライベートプレビュー）を戦略的に導入し、よりシンプルなタスクのために小規模なモデルをオーケストレーションしつつ、より複雑な分析のために大規模なLLMを確保しました。この階層化アプローチにより、高品質の結果を維持しながら最適なリソース使用率を確保できます。 

Cortex AISQLは、金融サービス、小売、ヘルスケアなどの業界が構造化データと非構造化データの両方から新しいインサイトを引き出し、複雑なプロセスを自動化するのに役立ちます。

• 金融サービス業界：資本市場機関は、複雑な企業活動処理をかつてないほど効率的に自動化できるようになりました。膨大なニュースフィードと規制文書に対してAI_FILTERを使用することで、アナリストは関連するイベント発表を瞬時に特定できます。これらの調査結果は、AIを活用した組織名と識別子のインテリジェントなマッチングにより、社内の保有ポジションとシームレスに結合されます。これにより、これまで大規模には不可能だった正確なインパクト評価と次のステップへの情報提供が可能になります。

• 小売およびeコマース：カスタマーエクスペリエンスチームは、AI_AGGを使用して何千ものカスタマーレビューをSKU別にグループ化して分析することにより、新しい製品品質の問題をリアルタイムで検出できます。このシステムは、否定的な感情の急増や特定の欠陥報告など、パターンに関することを示すフラグ製品にAI_FILTERを適用します。これにより、品質保証チームは、ブランドの評判に影響を与えたり、コストのかかるリコールを引き起こす前に、潜在的な問題に迅速に対応できるようになります。

• ヘルスケア業界：非構造化臨床ノートと構造化患者記録をつなぐAIを活用した分析により、医学者は発見を促進します。AI_FILTERを診断書に適用することで、研究者は標準的な診断コードでは把握できない特定の症状パターンを持つ患者を特定できます。その後、JOINを使用してこれらのインサイトを結合し、ラボ結果や投薬歴から、新しい治療パスやこれまで認識できなかったリスク要因を示す微妙な相関関係を明らかにすることができます。

これらのユースケースは、Cortex AISQLが低速な手動プロセスを高効率でインテリジェントなワークフローに変換する方法を示しています。 

Cortex AISQLの可用性

今すぐデータアナリティクスを変革

Cortex AISQLは、企業がデータからインサイトを得る方法を再定義しています。Snowflakeは、モダリティの垣根を越えてお客様のすべてのデータソースにOpenflowで簡単に接続できるため、AIを活用したSQL演算子を使用して構造化データと非構造化データをまとめて分析することがこれまで以上に簡単になります。Cortex AISQLは、手動でオーケストレーションされたAIパイプラインよりも低コストで高性能な処理を実現し、Snowflakeらしいセキュリティとガバナンスの機能を維持しながら、会社全体で信頼性の高いインサイトを獲得できます。

現在、Cortex AISQLのパブリックプレビューがSnowflakeのすべてのお客様に公開されています。今すぐ始めて、これらの強力な機能がデータアナリティクスをどのように変革するかを体験してください。 

将来の見通しに関する記述

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。実際の成果や提供物は異なる可能性があり、既知および未知のリスクおよび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。