シームレスなコラボレーションによるAIイノベーション

率直に言います。もしあなたが製品や社内プロセスへのAIの組み込みを検討していないのであれば、競合他社や潜在顧客はすでにその点を考えているでしょう。AIの変革的な潜在能力を迅速に活用できるかどうかが、市場での成功と停滞の分かれ目となる可能性があります。そして、AIの実験から真のビジネス価値を提供する方向へとシフトするためのカギは、データをどのように活用するかにかかっています。つまり、データをどれだけ共有し、見つけ、アクセスし、それを用いて構築し、収益化し、使用できるかということです。 

この点を踏まえ、Snowflakeは、外部リソースや内部チームへの接続やコラボレーションを容易にし、これまで利用できなかったAIやアナリティクス機能によってSnowflakeプラットフォームを拡張し、プライベートデータを保護しながらAIドリブン型アプリを構築、展開できるようにする数々の機能強化により、組織がデータとAIを活用する方法を再定義することを目指しています。

AIを妨げる商業的障壁を取り除く

Snowflakeは、AIアプリケーションやエージェントシステムでのサードパーティデータの利用を妨げる商用および統合の障害を取り除く新機能をリリースします。これらのイノベーションにより、企業は自社のファーストパーティデータを外部のナレッジソース（構造化データと非構造化データを含む）と簡単に接続し、コンテキスト化することができます。

Snowflakeマーケットプレイス上のAgentic Snowflake Native App

SnowflakeがSnowflakeマーケットプレイスでAgentic Snowflake Native Appをサポートするようになりました。これは、プロバイダーがCortex Agent APIを参照するSnowflakeネイティブアプリを開発し、提供するための新しい方法です。これらの相互運用可能なエージェント製品は、データエンジニアや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与えます。プロバイダーは、事前にパッケージ化されたデータや学習済みのMLモデルからファインチューニング済みのLLMまで、あらゆるものを使用してサードパーティのAgentic Native Appを構築できます。これらのアプリは、Snowflake Intelligence内で、またはSnowflake Cortex AI上に構築された他のエージェントアプリのビルディングブロックとして使用できます。 

Agentic Native Appは、カスタマーの専有データに持ち込み、カスタマーのSnowflakeインスタンスで実行できるため、エージェント型AIのメリットを得るためにデータをコピーまたは移動する必要はありません。これにより、チームはサードパーティのエージェントエクスペリエンスをアプリケーションに迅速に組み込み、Snowflake Intelligenceを含むエージェントエクスペリエンスを強化し、AIの開発と収益化を促進することができます。プロバイダーがタスクのオーケストレーションや実行のためにAgentic Snowflake Native Appを開発したいと考えている場合は、Snowflake Cortex Agentを利用するか、それと連携して作業することができます。 

SnowflakeマーケットプレイスにおけるCortexの知識拡張とセマンティックモデル共有

Snowflake Cortex Knowledge Extension（まもなく一般提供開始）は、お客様の組織がThe Associated Press、Washington Post、USA TODAY Network、Packt、Stack Overflow、CB Insightsといったメディアおよびコンテンツ発行元からのサードパーティの非構造化データを、Snowflake Marketplaceから直接、AIアシスタントやエージェントシステムに簡単に取り込むことを可能にします。この際、発行元の知的財産権と商用利用条件を尊重し、適切なアトリビューションをサポートできるようになります。Snowflakeマーケットプレイスで利用可能なすべてのCortex Knowledge Extensionを探索し、Cortex Knowledge Extensionを通じてSnowflakeの公式ドキュメントとチャットしましょう - Snowflakeドキュメントをご覧ください。

Snowflakeのお客様は、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）により、AI対応の内部データセットやサードパーティの構造化データをAIアシスタントやエージェントシステムに簡単に統合できるようになりました。これにより、共有データのセマンティックモデル作成に時間と労力を費やす必要がなくなります。社内データ所有者、SaaSプロバイダー、商用データプロバイダーのいずれがデータを共有する場合でも、プロバイダーがすでにデータセットのセマンティックモデルを作成しているため、チームは自然言語を使用して「データとの対話」を行うことができます。これには、CARTO、CB Insights、Cotality powered by Bobsled、Deutsche Börse、IPinfo、truestarなどのプロバイダーのデータも含まれます。

これらのAI対応テクノロジーでは、Snowflake IntelligenceなどのSnowflake Cortex対応アプリケーションにデータを組み込むために追加のセマンティクスを定義する必要はありません。これにより、通常はデータプロバイダーのIPを保護するためにペイウォールの内側に守られている外部の構造化データや非構造化データを、AIアシスタントやエージェントシステムでより簡単に活用できるようになります。

Snowflakeマーケットプレイスからのデータ製品の購入とオンボーディングを簡単にする

Marketplace Capacity Drawdown Programは拡大されており、Snowflakeのお客様はSnowflakeクレジットをより柔軟に利用することができます。適格なお客様は、dbt、Immuta、Monte Carlo、Sigma、Matillionなどの統合されたAIデータクラウド製品パートナーからコミットメント容量を使用してサービスを購入できるようになりました。データとAI関連の支出をSnowflake契約に統合することで、追加の予算承認やベンダーの精査を回避し、必要なソリューションの利用開始にかかる時間を短縮できます。（プログラムの制約があります。詳細についてはドキュメントを参照してください）。 

Snowflakeマーケットプレイス（近日中にパブリックプレビュー開始）でのサービスの導入により、Snowflakeのお客様はプラットフォーム上でパートナー製品を購入する際に、自社のニーズに特化したカスタム条件や価格設定について交渉することもできます。また、より多くのパートナーが自社のソリューションをSnowflakeマーケットプレイスに出品できるようになると同時に、交渉の多い案件をSnowflakeで締結する際の使いやすさ、コントロール、スピードが向上します。 

さらに、Snowflakeネイティブアプリプロバイダーは、提供される収益化モデルのオプションをさらに強化できます。コミットメント + 使用モデル（近日中にプライベートプレビュー開始）は、Snowflakeの価格設定モデルと直接的に一致するため、価格交渉が簡略化されます。Snowparkコンテナサービスの時間ベースの割増料金（近日中にパブリックプレビュー開始）は、基礎となるSnowparkコンテナサービスのリソース時間使用率に基づいて価格と価値を整合させます。

Snowflakeネイティブアプリセキュリティとプライバシー強化の相互運用性を備えたコラボレーションのレベルアップ

セキュリティはすべての人にとって最優先事項であり、Snowflake上に構築されたすべてのアプリにセキュリティを簡単に組み込めるよう、私たちは対策を講じています。Snowflakeネイティブアプリフレームワークに対する最新の機能強化は、セキュリティと相互運用性の向上を目指して設計されました。

1つ目の改善は、アプリケーションのバージョン管理に焦点を当てています。CI/CDおよびリリース管理を合理化するために、プロバイダーは強力な新機能を活用できます： 

• マルチバージョンアプリの同時展開により、段階的なロールアウトとA/Bテストのシームレスな共存が可能になります。

• アプリケーションコードから直接カスタムメトリックを放出し、可観測性を強化。

• セッションデバッグモードでは、アプリケーションオブジェクトと実行をきめ細かく制御できるため、トラブルシューティングと開発が簡略化されます。

プロバイダーは、一般提供版とプレリリース版の両方のアプリをカスタマーに同時に展開できるようになり、スムーズな移行と機能テストに役立ちます。これにより、ユーザー受け入れテストが合理化され、パフォーマンスの追跡とトラブルシューティングが簡素化され、可観測性が向上し、信頼性の高いアプリケーションの開発が促進されます。

Snowflakeネイティブアプリのパーミッション設定もアップグレード中です。プロバイダーは、自動化された権限付与、ロールベースのアクセス制御、ユーザーコンテキスト操作を活用することで、プロバイダー自身にとってもアプリユーザーにとってもアプリへのアクセスをより簡単に構成できるようになりました。これらの機能は、強力な管理ガバナンスを維持しながら、セットアップの複雑さを軽減し、余分なプロビジョニングを回避し、顧客のセキュリティモデルに適合し、より粒度の高いデータベースオブジェクトへのアクセスを提供するのに役立ちます。 

Snowflakeネイティブアプリのユーザーと開発者は、 Snowflake Trailのメトリクスタブでアプリの可観測性も向上しています。メトリックタブでは、アプリのCPU/GPUとメモリ使用量に加え、サービス失敗、再起動、アップグレード、さらにはアプリからログに記録されたカスタムメトリックなどの主要なアプリイベントが表示されます。これにより、パフォーマンスの問題を追跡し、トラブルシューティングを行うことが容易になります。  

ネクストベストアクションや不正検出のためにAmdocs、Neo4J、NuSummitなどのプロバイダーのSnowflakeネイティブアプリを使用しているお客様は、自社のデータを使用してアプリケーションモデルをセキュアにトレーニングできるようになりました。コードとAIをデータに持ち込むことで、データはカスタマーのSnowflakeインスタンス内に残り、セキュリティ侵害のリスクを軽減し、予測精度を高めることができます。

また、コンプライアンスバッジの導入により、特定のコンプライアンス要件を満たすSnowflakeネイティブアプリを簡単に特定できるようになりました。SnowflakeネイティブアプリフレームワークとSnowparkコンテナサービスの統合がGoogle Cloud Platformで現在パブリックプレビュー段階に入り、クロスクラウドの信頼性が向上しました。Snowflakeは主要なクラウドプラットフォームプロバイダーをサポートしているため、お客様はサードパーティアプリやデータ製品を使用する際に、地域的な機能停止のリスクを軽減できます。Snowflakeのフェイルオーバー機能では、ダウンタイムのリスクを最小限に抑えながら、アプリケーションの作業を継続できます。 

データプライバシーを損なうことなくデータアクセスを民主化

プライバシーを保護しながらより多くの人がデータを利用できるようにすることは、イノベーションを推進し、活性化するための貴重なツールです。Snowflakeは、従業員が複数の障壁を乗り越えることなく、必要なデータリソースを見つけ、使用し、共有できるように支援することで、組織内および組織間のコラボレーションをシームレスかつシンプルにすることに取り組んでいます。

Snowflakeデータクリーンルームは、知的財産と資産を保護しながらコラボレーションを促進するために、複数のパートナーからのデータをセキュアに統合するための不可欠なツールとなっています。特に広告業界は、このようなコラボレーションスペースを活用していますが、特にストリーミングメディアの台頭により、広告効果測定は依然として断片化されたままです。広告主とパブリッシャーは、複数のプラットフォームにまたがるトラッキングとアトリビューションに苦労しており、キャンペーンパフォーマンスの可視性が限られています。

これらの課題に対処するため、Snowflakeは、広告効果測定のニーズに合わせてプライバシーを意識した統合コラボレーション環境を実現することで、データクリーンルームにおける継続的なイノベーションを推進しています。このオーケストレーション機能はSnowflakeデータクリーンルームと統合されており、中立で柔軟な環境でメディアパブリッシャー、広告主、測定パートナーを接続し、データをセキュアに共有してカスタム測定を行うことができます。 

柔軟性に欠ける汎用的なソリューションを排除することで、広告ログの管理、カスタム効果測定ロジックの定義、一貫したリアルタイムのインサイトの解放を柔軟に行うことができます。これにより、スケーラブルでプライバシーを意識した広告効果測定を行い、キャンペーンを正確に最適化できます。

Snowflake Horizon Catalogは、お客様が機密データからかつてないほど簡単に価値を引き出すことを可能にします。最初のステップは発見です。Horizon Universal Searchの強化により、目的のデータ、アプリ、AI製品を見つけるプロセスを高速化し、簡素化しました。また、Horizon Discoveryには、ユーザーがSnowflakeプラットフォームを離れることなく外部アセットを見つけて調査できるサードパーティデータディスカバリー機能が近日中に導入される予定です。

また、Snowflake Internal Marketplace内にアクセスリクエストワークフローを導入したことで、データガバナーが機密データのセキュアな発見を行えるようになりました。必要な権限のないデータチームは、データ製品のカスタムプロファイルを参照してアクセスをリクエストできるようになりました。これにより、データアセットの効率的な組織間利用が促進されるだけでなく、データドリブン型のコラボレーションも促進されます。

また、Egress Cost Optimizerの一般提供により、Snowflakeはグローバルデータシェアリングの効率とコスト効率を高めます。この機能を利用することで、データプロバイダーは、組織やビジネスエコシステムの垣根を越えてイニシアチブを拡大しながら、グローバルにデータの可用性を高め、運用コストを削減し、クロスリージョンデータシェアリングのコストをより詳細に管理できるようになります。

次のステップ：

これらのSnowflake拡張機能が、アプリの構築と展開の迅速化、外部リソースへの接続、Snowflake機能の拡張にどのように役立つかについて詳しく知りたい方は、ここから始めましょう：

• 以下のSnowflake Summit 2025セッションをご覧ください。ゼロコピーデータシェアリングでビジネスをつなげるために必要なすべてをご紹介します。

• データメッシュのデモを見る：Snowflakeでデータ製品を構築、管理する方法を学ぶ

• Snowflakeネイティブアプリブートキャンプに参加する：この120分間の包括的なブートキャンプでは、Snowflakeネイティブアプリフレームワークを使用し、AIデータクラウド全体のお客様向けにアプリの構築、市場投入、収益化、配布の方法について学べます。

   

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。