Snowflake Summit 2025のハイライト：AIとアプリの未来の構築

データライフサイクル全体にわたってAIやアプリケーションによって価値を生み出し、組織全体の従業員がそのメリットを享受できるようにすることを目指す企業が増加しているため、強固なデータファウンデーションがかつてないほど重要になっています。Snowflakeは、データエンジニアリング、アナリティクス、アプリ開発、コラボレーション、そしてもちろんエンタープライズAIの再構築に取り組んでいます。Summit 2025では、ビジネスを成功に導くデータ、人、アプリ、エージェント型AI製品に迅速に接続し、機密データが保護されているという揺るぎない信頼を提供する、より使いやすいプラットフォームを紹介します。

本ブログでは、Summit 2025で発表された主要な機能や機能強化の一部をご紹介しますが、さらに多くの内容を発表します。Snowflakeエコシステムに関する最新のニュースや最新情報については、他のSummit発表ブログをご覧ください。

エージェント型AIでデータとアクションのギャップを埋める

これらを組み合わせることで、現在のAIとMLの機能リリースは、開発を簡素化し、確実に拡張し、Snowflakeの管理された環境内で信頼を維持する統合AI基盤を形成します。Snowflakeの安全な境界内でフルマネージド型のこれらの機能により、ビジネスユーザーやデータサイエンティストは、複雑なツールやインフラストラクチャーを使わずに、構造化データと非構造化データを実用的なインサイトに変えることができます。

• Snowflake Intelligence（近日中にパブリックプレビュー開始）は、自然言語を使用して安全にデータと会話できる新しいエージェント型エクスペリエンス（ai.snowflake.comからアクセス可能）を提供します。これにより、ビジネスユーザーは、コードを記述することなく、単一のインターフェイスから答えを見つけるだけでなく、複雑で詳細な質問をしてアクションを起こすことができます。構造化データと非構造化データからインサイトを統合し、Snowflakeの境界内で実行されるため、Snowflakeのビルトインのガバナンス機能とデータプライバシー機能のメリットを継承します。Snowflakeインテリジェンスは、Snowflakeペリメータ内で実行されるAnthropicとOpenAIの大規模言語モデルと、その内部にあるCortex Agent（パブリックプレビュー）によって強化されています。 

• Data Science Agent（近日中にプライベートプレビュー開始）は、データ準備、特徴量エンジニアリング、トレーニングなど、MLワークフローのすべてのステップを自然言語によって自動化することで、データサイエンティストの生産性を向上させるエージェントツールです。 

• Cortex AISQ L（パブリックプレビュー中）は、AIを使用したマルチモーダルデータ処理を、使い慣れたSQL構文に組み込みます。SQLを使用してドキュメント、画像、その他の非構造化データを分析できるようにすることで、複雑なAIワークフローにアクセスできるようにします。Snowflakeの包括的な非構造化データインサイトサービスを補完します。これには、複雑なPDFから構造化テーブルを抽出するスキーマ対応テーブル抽出（パブリックプレビュー）によるDocument AIの強化や、Cortex Searchによる検索の強化が含まれます。

• Snowflake Cortex AIの可観測性(近日中に一般提供開始)により、コードなしで生成AIアプリを監視できます。また、Snowflakeは、Microsoft Azure OpenAI Service、Anthropic、Meta、Mistralなどの主要プロバイダーを通じて、Snowflakeの安全な範囲内でOpenAIからLLMへのアクセスを提供します。 

これらの発表やその他のAI/MLに関する詳細はこちらをご覧ください。

データの相互運用性を確保し、データエンジニアをサポート

データエンジニアがデータパイプラインを整備し、柔軟性に欠けるシステムに対処しなければならない場合、データが生成されてから使用できるようになるまでに時間がかかるため、ビジネスの成功が阻害されます。Snowflakeは、データエンジニアが自信を持って最新のデータ環境をナビゲートするためのツールとプラットフォームを提供することで、この状況を変えることに取り組んでいます。Summitでは、いくつかのイノベーションをご紹介します。

• Snowflake Openflow：データの移動と統合を簡素化するために設計された、オープンで拡張可能なマネージド型マルチモーダルデータ取得サービスであるSnowflake Openflow（AWSで一般提供開始）は、Apache NiFiを利用して、データサイロとデータ取得における手作業をなくすことを目指しています。Openflowは、Snowflake内のデータ移動に革命を起こし、AIのシームレスなETL処理を可能にします。すべてのデータ統合は1つのプラットフォーム内で行われ、何百ものコネクターとプロセッサーにより、さまざまなデータソースや戦略的パートナーとのデータ統合が簡略化されます。たとえば、Snowflakeは、変更データキャプチャをOracleデータベースからSnowflakeに複製するソリューションでOracleと提携しています。

• Snowflake上のdbtプロジェクト：このネイティブオプション（近日中にパブリックプレビュー開始）により、データチームはSnowsight UIで直接dbtプロジェクトを構築、実行、監視し、データパイプラインの開発ライフサイクルを加速できます。dbtプロジェクトは、インラインAI CopilotコードアシスタンスやネイティブGit統合などの機能を備えた新しいネイティブファイルベースの開発環境であるSnowflake Workspacesで利用できます。

• Apache Iceberg^TMテーブルサポートの強化：オープンで、コネクテッドで、管理されたデータレイクハウスの構築方法を再考しましょう。任意のIceberg REST互換カタログ（Snowflake Open Catalogなど）をSnowflakeに統合し、Catalog Linked Databases（近日中にパブリックプレビュー開始）を使用して任意のIcebergテーブルから安全に読み書きできます。Dynamic Icebergテーブルで宣言型パイプラインを構築し、VARIANTデータ型で半構造化データから価値を引き出します（プライベートプレビュー中）。Merge on Read（プライベートプレビュー中）により、Icebergエコシステムの書き込みと読み取りを最適化します。

• 最新のDevOpsの強化：dbtおよびSQLフィリエイター向けのワークプレイスのリリースに加えて、カスタムGit URLのサポート、Terraformプロバイダーの一般提供、Python 3.9のサポートがSnowflake Notebookにあります。

Summitのデータエンジニアリングに関するニュースのロールアップはこちらのブログをご覧ください。

AIを活用したアナリティクスとデータ移行の促進

AIの活用は、複雑なインフラストラクチャー、高コスト、骨の折れるデータウェアハウスの移行、過剰なデータチームへの対応を意味します。企業がこれらの障壁を克服できるよう、Snowflakeはアナリティクスをより速く、より使いやすく、よりインテリジェントにすること、および組織がレガシーシステムから簡単に移行してこれらの機能を最大限に活用できるようにすることに焦点を当てた一連の進化を発表します。 

• Snowflake Semantic Views（パブリックプレビュー）は、ビジネスメトリクスとエンティティ関係をSnowflake内で定義および保存できるようにすることで、rawデータとビジネス理解のギャップを埋めるのに役立ちます。これにより、AIアシスタントとBIツールがより正確かつ一貫した結果を引き出すことができます。

• Standard Warehouse – Generation 2 (Gen2) は、現在のSnowflake Standard Warehouseのアップデートバージョンです。ハードウェアのアップグレードに加え、削除、更新、マージ操作の改善、テーブルスキャン操作の高速化などのパフォーマンス強化が行われています。2025年5月2日までの過去12か月間で、SnowflakeはGen2を通じて、Snowflakeテーブル上のコアアナリティクスワークロードのパフォーマンスを2.1倍高速化しました（詳しくはこちら）。

• SnowConvert AIは、データウェアハウス、BI、ETLのレガシープラットフォームからの移行を促進するように設計された、無料の自動ソリューションです。既存のコードをインテリジェントに分析し、コード変換とデータ検証を自動化しながら移行プロセス全体を効率化し、大規模なデータ移行に伴うリスクを軽減します。

このブログでは、データアナリストやデータアーキテクトがrawデータを簡単かつ迅速に実用的なインサイトに変換するのに役立つ発表などを紹介しています。

シームレスなコラボレーションでイノベーションを促進 

AIの実験から真のビジネス価値の提供への移行は、自社のデータだけでなく、エコシステム内の外部パーティのデータをどれだけ効果的に活用できるかにかかっています。つまり、データの共有、サードパーティソースへの接続、構築、コラボレーションをどれだけ簡単に実行できるかにかかっています。この点を踏まえ、Snowflakeは、AIに対応した社内外のソースへの接続とコラボレーション、エージェントワークフローの拡張、AIドリブン型アプリの構築と展開を、プライベートデータを保護しながら簡単に行えるようにすることを目指しています。ここでは、Snowflakeマーケットプレイスでリリースされるエージェント製品のフレーバーをいくつかご紹介します。

• CCortexナレッジ拡張（近日中に一般提供開始）：USA TODAY、The Associated Press、Packt、Stack Overflow、CB Insightsなどのパブリッシャーのリアルタイムコンテンツでアプリを強化し、知的財産を保護し、適切なアトリビューションをサポートします。

• セマンティックモデルの共有（プライベートプレビュー中）：ユーザーは、AI対応の内部データセットまたは内部チームやサードパーティプロバイダーからのサードパーティ構造化データを統合して共有し、自然言語を使用してさまざまなプロバイダーからの「データとの対話」を行うことができます。

  Snowflakeマーケットプレイス上のエージェント型Snowflakeネイティブアプリ：Cortex Agent APIを参照してタスクを自動化し、データとの対話を行うSnowflakeネイティブアプリをプロバイダーが開発、提供する新しい方法です。これらの相互運用可能なエージェント製品は、データエンジニア、データサイエンティストなどに、エージェント型AIの導入と価値創出への近道を提供します。

• セキュリティと相互運用性のためのSnowflakeネイティブアプリフレームワークの強化：アプリケーションのバージョン管理、許可、アプリの可観測性、コンプライアンス違反に焦点を当てた新機能により、アプリにセキュリティを簡単に組み込むことができます。

Snowflakeネイティブアプリ、セキュアデータシェアリング、Snowflakeコラボレーション機能の詳細とメリットについては、こちらのブログをご覧ください。

最新のデータプラットフォームへの期待の再定義

AI時代には、堅牢なプラットフォームが不可欠です。しかし、最大の価値を提供するには、ワークロードの需要に基づいてリソースを動的に調整し、コストを増やさずに高パフォーマンスを提供し、機密データを保護、管理し、（アナリストやエンジニアだけでなく）企業全体のユーザーが使いやすいようにする必要があります。Snowflakeのプラットフォームの進化は、最新のデータインフラストラクチャのハードルを高めることで、これらの一般的な課題をターゲットにしています。

• Snowflake Adaptive Compute（プライベートプレビュー中）：リソースの自動スケーリングとクエリのインテリジェントなルーティングにより、ウェアハウスをさらに使いやすくし、お客様のプラットフォーム管理負担を軽減します。Adaptive Computeを使用して作成されたウェアハウス、別名Adaptive Warehousesは、コストを押し上げることなくユーザーのパフォーマンスを向上させます。Adaptive Warehousesにより、ユーザーはインフラストラクチャーを実質的に認識しなくなるため、チームはウェアハウスのメンテナンスではなく、収益につながる戦略的プロジェクトに多くの時間を割り当てることができます。

• Snowflake Horizon Catalogの相互運用性の拡大：Icebergテーブル内のデータのガバナンスと検出のサポートとともに、Horizon Catalogはリレーショナルデータベース、ダッシュボード、セマンティックモデルなどの外部データに対する外部データ検出（近日中にプライベートプレビュー開始）を提供します。

• Copilot for Horizon Catalog（近日中にプライベートプレビュー開始）：自然言語を使用してSnowsightでガバナンス、セキュリティ、メタデータの発見タスクを実行し、データセットに関する重要情報を取得するプロセスを簡略化します。

• セキュリティ：アカウント保護の強化を目的とした新しいSnowflake Trust Center拡張機能（近日中に一般提供開始）、新しいMFA方法とアカウントセキュリティアップデート、パスワード保護、その他の強化されたセキュリティ機能。

• すぐに利用できる可観測性：Snowflake Trailの改善は、Snowparkコンテナサービスによるインフラストラクチャとアプリケーションへの理解を深め、Snowflake Openflowのテレメトリサポートによるパイプラインの分析、生成AIエージェントとアプリのデバッグと最適化に役立ちます（近日中に一般提供開始）。

これらの機能強化と事業継続性機能、ユニストアなどの最新情報については、プラットフォームブログをご覧ください。

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。