SnowflakeでAIイノベーションを信頼性の高い実稼働可能なアプリケーションに変える

AIイノベーションは、業界や企業を問わず、アプリケーションとエクスペリエンスを変革し続けています。各企業は、エンドユーザーの測定可能な成果を促進することに注力するようになっています。こうした成果を実現するためには、スケーラブルでセキュア、かつエンタープライズデータと深く結びついたAIが必要です。

Snowflakeは、お客様がAIやMLへの野心的思いを実際のインパクトに変換できるよう支援することにコミットしています。つまりこれは、ツールと共に開発者が運転席に座らせ、信頼できるエージェントの構築し、実稼働環境へのAI/MLワークロードの加速させ、ワークロードのスケーリング時の確実なガバナンスを実現するという意味です。

Snowflakeの最新の製品イノベーションにより、お客様はSnowflakeを使用して信頼性の高いエンタープライズグレードのアプリケーションを構築する力を獲るということです。その結果、企業は実稼働において自信を持って信頼できる、実行の迅速化、運用の簡素化、AIツールを実現できます。

即時に利用できるエンタープライズインテリジェンスエージェントとしてのSnowflake Intelligence

Snowflake Intelligenceは、ビジネスユーザーがAIから迅速かつセキュアに、そして独立して価値を得られるように設計された一連の機能を集約します。これらのアップデートは、以下の3つのコアニーズに焦点を当てています。

• ユーザーが価値ある会話の出力を成果物として保存し、他のステークホルダーと共有してビジネス上の意思決定を行えるようにする（近日中に提供）
• セキュアでネイティブなモバイルアクセスで、ビジネスユーザーとその場でミーティング（近日中に提供）
• お客様は、SQLやデータツールには立ち入らせず、ビジネスユーザーをSnowflakeインテリジェンスに迎え入れられるようになりました。既存のすべてのセキュリティポリシーが適用され、管理者は単一のユーザープロパティで有効化できます。

Snowflake Intelligenceは、あらゆる場所で信頼できるインサイトを提供できるように設計されています。すべての従業員は、Snowflakeのセキュアでガバナンスの確保されたプラットフォーム内で、自然言語インターフェイスを使用して質問を行い、「なに」の背景にある「なぜ」を明らかにし、タイムリーなデータドリブンなアクションを実行できます。

これらの機能を組み合わせることで、Snowflake Intelligenceは、ユーザーが必要なときに必要な場所でインサイトを提供し、組織全体にわたってデータドリブンな意思決定をサポートする、信頼性の高いエンタープライズインテリジェンスエージェントになります。

会話をビジネス成果に変えるアーティファクト：

アーティファクト（近日中にパブリックプレビュー） は、Snowflake Intelligenceによるビジネスユーザーサポートの根本的な変化を示しています。アーティファクトは、Snowflakeインテリジェンスの対話を、可視化、基盤となるSQL、コンテキストメタデータを保存するチャートやテーブルなどの共有可能な保存可能な出力に変換します。

アーティファクトは、Snowflakeインテリジェンスでエンタープライズナレッジを収集、共有、処理するためのコアユニットです。ユーザーはアーティファクトを保存することで、分析の再作成を回避し、ライブリファレンスをチームメイトとセキュアに共有し、コンテキストでフォローアップ質問を検討できます。アーティファクトにより、ユーザーは構築したデータに戻り、他のユーザーと共有して、信頼できるエンタープライズデータで直接コラボレーションできます。

より広範に言えば、アーティファクトは、Snowflake Intelligenceがエンドユーザーにビジネスインサイトを提供する能力の基盤となります。Snowflakeインテリジェンスは、アドホックな質問やフォローアップの質問に主に使用されるのではなく、アーティファクトによってビジネスの推進の起点となります。Snowflakeはアーティファクトを活用して、Snowflakeインテリジェンスを組織全体にわたる一貫性のある信頼できる意思決定の目的地としています。

Snowflake Intelligence、近日中にモバイルで提供

Snowflake Intelligenceは、iOSモバイルアプリとして近日中に提供（近日中にパブリックプレビュー）され、モバイルでのネイティブ体験が向上します。モバイルアクセスにより、リーダーやビジネスユーザーは、重要なメトリクスの確認、トレンドのモニタリング、重要な質問のフォローアップなど、意思決定の進捗にかかわらず、エンタープライズナレッジに1日中接続できます。

セキュアで使いやすいエクスペリエンスを実現するために、Snowflake Intelligenceはモバイルアプリ（近日中にパブリックプレビュー）でのFaceIDベースのセッション更新をサポートする予定です。ユーザーはFaceIDを使用して認証できるようになり、トークンはバックグラウンドで自動的にリフレッシュされます。リフレッシュトークンは保護され、デバイスにバインドされ、定期的にローテーションされるため、エンタープライズグレードのセキュリティ制御を実現しながら、コンシューマースタイルのスムーズなモバイル体験を提供できます。

ログイン制限ユーザーとSnowflake Intelligenceオンリーユーザーによるアクセス拡大

Snowflake Intelligenceでは、ユーザーの直接ログインがサポートされたため、ビジネスユーザーはSnowflakeの知識やSnowsightの操作なしにサインインして質問を開始できます。

より厳密な制御を必要とするお客様に対しては、Snowflake Intelligenceのみを使用するユーザーは、ビジネスユーザーにSnowflake Intelligence以外へのアクセスを許可しません。Snowsight、SQLインターフェイス、その他のデータツールにアクセスすることはできません。これにより、ビジネスユーザーはそれぞれのユーザーのために構築されたインターフェイスを維持しながら、使用状況のガバナンス、コストの制御、既存のすべてのセキュリティポリシーの自動実装が可能になります。

Snowflake Intelligenceは、IDプロバイダーのリダイレクトもサポートしているため、構成済みのIdP（つまり OktaまたはEntra ID）を通じて認証されるユーザーは、Snowflake Intelligenceのシンプルなログイン体験を得られます。これらの機能を組み合わせることで、ガバナンス制御を一元化しながら、組織全体へのアクセスを容易に拡大できます。

エージェント体験を簡単に構築、展開、反復

AIエージェントは現在、ビジネスワークフローの中心となっています。企業は、複数のチームやアプリケーションにまたがるスケーリングが可能なガバナンスの確保された環境で一貫性のある正確なエクスペリエンスを提供するために、信頼性の高いスタックを必要としています。Snowflakeの主要なイノベーションをご紹介できることを嬉しく思います。Snowflakeは、お客様が自信を持って実稼働グレードのエージェントを構築し、スケーリングできるよう支援します。

Cortex Codeは現在一般提供されており、経験豊富なエンジニアから非技術系チームまで、あらゆるビルダーが自然言語インタラクションを使用してエージェントを構築し、最適化できるようにすることで、このジャーニーをサポートしています。チームは、合成データの生成、セマンティックビューの作成とデバッグ、エージェントの動作の迅速な構築とデバッグを簡単に行えるようになるため、Snowflake AIデータクラウドの実稼働までの時間が短縮します。 

Semantic View Autopilot（近日中に一般提供） により、チームは実稼働可能なセマンティックビューを自動的に作成して展開できます。Semantic View Autopilotは、クエリ履歴から学習することでモデリングワークフローを合理化し、組織が新しいユースケースをより迅速にオンボーディングできるようにしながら、チーム全体で一貫したインサイトを提供します。

Cortex Agent Sharing（近日中に一般提供）は、組織全体でエージェントの採用を拡大するために、社内チームやパートナーによって構築されたエージェントを簡単に発見、再利用、運用化できるようにします。これにより、組織はエージェント機能を標準化し、労力の重複を回避し、実績のあるエージェントをユースケースごとに再構築するのではなく、複数のチームにまたがってスケーリングできます。チームはSnowflakeマーケットプレイスからオファリングにアクセスし、パートナーが構築したエージェントを活用して価値実現までの時間を短縮できます。

Agent Evaluations（近日中に一般提供）により、顧客はエージェントがどのように推論、ツールの選択、応答の生成を行うのかをより深く把握して、エージェントの動作を改善し、エージェントの進化に合わせて精度を継続的に改善できます。この透明性により、チームは精度と論理的な一貫性を簡単に検証して実稼働ワークロードに対応できる状態を確保できるため、エージェント品質に対する信頼を浸透させることができます。エージェント評価は、エージェントの「思考プロセス」を包括的に可視化することで、デバッグ時の当て推量を減らし、チームがエラーやパフォーマンスのボトルネックを瞬時に特定して修正できるようにします。最後に、回答、ロジック、ツールの使用状況を検証することで、組織はエージェントを初期の実験から信頼できる実稼働可能なシステムに移行できます。

エンタープライズデータアクセスのためのモデルコンテキストプロトコル

Snowflake Intelligenceは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）をサポートしているため、サードパーティツールやサービスとの統合を簡素化できます。SnowflakeマネージドMCPサーバーを2025年10月にローンチし、現在はSnowflake MCPクライアント（近日中に一般提供）をフォローアップしているため、お客様は外部データソースと簡単かつ確実に接続できます。

Snowflake MCP Clientでは、アカウント管理者は、Atlassian、Salesforce、Workdayなどの事前構築済みまたはカスタムのMCPサーバーを登録し、Cortex Agentに直接反映できます。開発者は、エージェントとともにMCPサーバーを使用することで、オーケストレーション時にシームレスなツールの発見と呼び出しが可能になります。Snowflakeは、トークン処理などの認証を管理し、統合のセキュリティとガバナンスを維持するための可観測性を提供します。ローンチ時には、Snowflakeは、エージェント呼び出し時のMCPツールディスカバリーとモニタリングおよびトークン管理をすべてサポートし、複数のシステムにまたがるエンタープライズデータへのセキュアなアクセスとアクションを可能にします。

エンタープライズグレードのエージェントのための高品質で低レイテンシー

実稼働環境では、一貫性と正確性はユーザー体験と定着において重要な役割を果たします。Snowflakeは、より迅速で正確で予測可能なAI駆動の体験を大規模に提供できるように、エージェントスタック全体に投資を続けています。

Snowflakeは、エンタープライズインテリジェンスエージェントの品質を大幅に改善するContinuously Learning Agent Memory（近日中にパブリックプレビュー）を発表します。この機能により、エージェントはすべてのユーザーにわたって過去の高品質な回答から継続的に学習できるため、一貫性と信頼が向上します。また、エージェントは個々のユーザーの嗜好や事実を経時的に記憶できるため、よりパーソナライズされたSnowflakeインテリジェンス体験を提供できます。

また、SnowflakeはText-to-SQLをエージェントオーケストレーションと統合することで、分析ワークフローの精度とレイテンシーも改善しました。ユーザーは、データアクセスを高速化し、SQL実行と並行してLLMプランニングを確認し、さまざまなワークロードにわたってエージェントの動作を改善できます。

エージェントのバージョン管理とコスト追跡によるガバナンス

AIアプリケーションの進化とともに、企業はスケーリングのためのガバナンス機能を必要としています。Snowflakeは、エージェントのバージョン管理と統合運用の可視性を通じてこれを実現します。

エージェントバージョニング（近日中にパブリックプレビュー）により、Snowflake Cortex AgentsでCI/CDがサポートされ、お客様は自信を持ってエージェント型ワークロードを構築、展開、反復できます。開発者は、バージョンのスナップショットを作成し、Gitを通じて変更を管理し、展開を安全に促進またはロールバックできます。さらに、使用状況ビュー（近日中に一般提供）を通じてSnowflake Intelligenceとエージェント全体の使用状況を追跡できるため、運用監視が向上します。

Snowflakeは可視性だけでなく、チームがAIコストを積極的に制御できるようにします。AI_COUNT_TOKENS（一般提供中）は、実行前の使用状況の推定に役立ちます。AI Functions Incremental Metering View（近日中に一般提供中）は、実行中のクエリの使用状況とコストのデータを提供し 、実行時に制限を適用してアクションをトリガーできるようにします。これにより、組織は予測可能な費用と運用制御を維持しながら、実稼働環境でAIをスケーリングできます。

バージョニングとコスト追跡により、チームは明確さを維持しながら迅速に作業を進め、高パフォーマンスのアプリケーションを責任を持ってスケーリングできます。

エージェント型ワークフローで、オンラインのマルチモーダルMLモデル制作を加速

従来の機械学習（ML）は、今日のAIランドスケープにおいて引き続き不可欠です。私たちは、Snowflake MLのエージェント型、マルチモーダル、リアルタイムのワークフローのための新機能を発表できることを嬉しく思います。 

Snowflakeは、生産性を向上させるモダン開発体験に継続的に投資しています。次世代のSnowflake Notebook（一般提供中）は、Snowflakeのコンテナランタイムを基盤とするJupyterベースの環境で実行され、Snowflake Workspaces内で一級の市民となっています。Snowflake Notebookでは、開発者は既存のJupyterベースのノートブック、スクリプト、モデルトレーニングをSnowflakeの統合プラットフォームに取り込んで、高度なモデル開発ワークフローを実現できます。Snowflake Notebookは、 SnowsightのCortex Code との統合（近日中に一般提供）により、より強力な開発とイテレーションを実現します。 

データサイエンティストは、MLワークフローの開発とトラブルシューティングに長いサイクルを費やしているため、運用上のボトルネックが発生し、実稼働に移行するMLモデルが減少します。Snowflakeは現在、Cortex Code for MLワークフローをSnowflake Notebookに統合して、MLワークフローにエージェント型AIを導入し、シンプルな自然言語プロンプトから自律的に反復、調整、完全実行可能なMLパイプラインを生成しています。 

リアルタイムMLモデルは、オンライン特徴量ストアとオンラインモデルサービングにより、Snowflake MLで簡単に実稼働できます。どちらも現在一般提供中です。開発者は、機能を30ミリ秒未満、100ミリ秒未満で提供できるようになり、パーソナライズされたレコメンデーションや不正検知などの低レイテンシーのオンラインユースケースを強化できます。これには追加のインフラストラクチャや複雑な設定は不要です。さらに、Hugging Faceなどのハブからマルチモーダルモデルを使用して大規模な推論を実行する機能もパブリックプレビュー中です。画像や動画などの非構造化データによる推論は、複雑なパイプラインやデータ移動なしに、Snowflake上でオブジェクト検知、視覚的なQ&A、自動音声認識などのAIユースケースを解放します。

AI開発の未来

本日の発表は、エンタープライズグレードのAIの統合基盤としてのCortex Agentの確立に役立ちます。  Semantic View Autopilotは、開発者がCortex Agentの精度を高め、高度なユースケースのロールアウトを加速できるようにします。  最新のSnowflake MLの機能拡張により、開発者はCortex Agentを活用してモデルを構築し、MLベースの予測やレコメンデーションを直接ユーザーに提供できます。  また、実稼働時には、Cortex Agentsの評価によって、エージェントの出力の信頼性と監視のしやすさを確保しています。

Snowflakeにより、企業はAIエージェントとアプリケーションを、チームによって信頼され、オペレーターによって管理され、ビジネスインパクトに直結する形で実験から実稼働へと移行できます。

コールトゥアクション

1.コラボレーションとアクションを推進できるSnowflake Intelligenceでアーティファクトの作成、保存、共有を開始しましょう。

2.Cortex Code発表の詳細を確認しましょう。

3.最新のML発表の詳細については、こちらのブログをご覧ください。