Snowflakeは更なるインテリジェントなガバナンスが確保されたAIを企業に提供

世界中の企業は、顧客へのインパクトを加速し、成果を改善するためにAIに注目しています。しかし、AIを孤立した実験以外に拡張することは依然として課題です。実稼働環境でAIの実装を成功させている組織には、多くの場合、次のような共通点があります。データに直接接続されたスケーラブルで相互運用可能なセキュアなAIプラットフォームを基盤としています。

Snowflakeは、企業がAI投資から大きな価値を得られるよう支援することにコミットしています。データファウンデーションの準備と開発者ワークフローのモダナイゼーションによってAIの準備を加速する新機能に加え、企業がAIを大規模に使用および展開する方法を簡素化するイノベーションを発表できることを嬉しく思います。これらの機能を使用して、以下を実現できます。 

• Snowflake Intelligenceにより、すべてのユーザーが自然言語で複雑な質問に回答できる
• すべての構造化データと非構造化データを含むエンタープライズコンテキストデータベース上で、推論の強化とすぐに使える主要なモデルプロバイダーへのアクセスにより、直感的かつ柔軟にデータエージェントを開発
• 組み込みのコストガバナンス制御など、シンプルなSQLを使用してマルチモーダルAIパイプラインを加速し、TCO管理を容易にする
• 高度なMLOps機能と、オンライン予測のための低レイテンシーのML機能によって実稼働MLを加速

Snowflake Intelligence：すべての知識。信頼できる唯一のエンタープライズエージェント。 

あまりにも長い間、インサイトが静的なダッシュボードや硬直したレポートに埋もれており、構築に時間がかかり、ナビゲートが難しく、回答よりも多くの疑問が投げかけられることがよくありました。Snowflake Intelligence (一般提供中)は、AIの新しいカテゴリであるエンタープライズインテリジェンスエージェントを導入しています。このエージェントは、真のデータドリブンな文化を醸成することで、組織の働き方、コラボレーション、イノベーションを変革します。すべての従業員は、技術的詳細に関係なく、Snowflakeのセキュアでガバナンスの確保された領域内で、自然言語で複雑な質問を行い、「なぜ」という背後にある「なぜ」を明らかにし、自信を持ってアクションを実行できます。

Snowflake Intelligenceは、データとインサイトを民主化し、誰もが自信を持って推論、意思決定、行動できるようにします。ユーザーは、信頼できる単一の環境で、すべてのデータ、ビジネスコンテキスト、豊富なセマンティクスから分析、推論、検証済みの回答を得られます。 

お客様は、Agentic Document Analytics（近日中にプライベートプレビュー）を使用して、非構造化データを含むすべてのデータの回答にSnowflake Intelligenceを使用できます。ユーザーは、1回のクエリで数十個のドキュメントをサンプリングする従来のRAGに制限されなくなりました。しかし、1回のクエリで数千個のドキュメントを分析できます。ドキュメントに対して強力な質問ができるようになったため、「パスワードをリセットするには？」から「過去6か月間のカスタマーサポートチケットの製品領域別の週次メンション数を表示する」に変更できます。

また、Snowflake Intelligenceは、セマンティックレイヤーをオートパイロット（近日中にパブリックプレビュー）にします。つまり、ビジネスの進化に合わせて適応し、より迅速にインサイトを得られるようになります。ライブ使用状況データとクエリ履歴から学習することで、検証済みの新しいクエリを自動的に提示してレビューし、メトリクス、定義、ビジネスロジックの理解を継続的に改善します。Snowflakeは、Tableauなどのツール、手動で入力したSQL、その他のBIプラットフォームからコンテキストを自動的にインポートできます。近日中に、セマンティックモデルを迅速かつ継続的に改善できるようになります。これにより、1日目からより高品質なモデル、価値実現までの時間の短縮、信頼できるインサイトを得られます。 

Snowflake Intelligenceは、信頼できる単一のエンタープライズエージェントですべての知識を提供することで、質問とインサイトの間の障壁を取り除き、従業員が協力して探索、推論、イノベーションを行えるようにします。 

信頼性の高いコンテキストリッチなデータエージェントの構築 

Snowflakeは、信頼性の高い実稼働可能なデータエージェントを構築するための強力なツールを提供し、すべての構造化データと非構造化データをより正確に取得できます。これらのエージェントは、Snowflake Intelligenceの事前構築された自然言語インターフェイスから簡単にアクセスすることも、Snowflake Cortex Agents AP I（一般提供中）を使用してカスタムのマルチエージェントアーキテクチャに統合することもできます。

Cortex Agentsは、構造化データと非構造化データのソースをオーケストレーションを実施し、インサイトを提供します。Snowflake Cortex Search、Snowflake Cortex Analystを使用して、複雑なクエリを分解し、関連データを取り出し、正確な回答を生成します。オーケストレーションは、OpenAI GPTやAnthropic Claudeなど、すぐに使用できるLLMから選択できます。これにより、あらゆる段階で正確性、効率性、ガバナンスが確保されます。

Snowflakeは、ドメイン固有のインサイトやコンテキスト認識のインサイトを提供するエージェントを簡単に構築できるようにします。Snowflake Cortex Knowledge Extensionsとセマンティックビューの共有（いずれも一般提供中）により、企業はサードパーティプロバイダーやパブリッシャーからのコンテキストや知識を使用してエージェントインタラクションをエンリッチし、同時にコンテンツ所有者の知的財産の保護と適切な帰属を実現できます。Snowflakeマーケットプレイスで利用可能な最新のAI対応データプロバイダーとパブリッシャーには、Alation、Allium、The Associated Press、CARTO、CB Insights、Cotality、Crisp、Crunchbase、Deutsche Börse、Equilar、FactSet、Flipside Crypto、Investopedia、IPinfo、LSEG、MSCI、NASDAQ、Nordot、Truestar、The Washington Postなどがあります。さらに、Snowflakeは、Snowflakeマーケットプレイスで、決算報告、臨床試験、医学研究、Snowflakeドキュメントなど、AIに対応したさまざまな公開データソースを提供しています。

Snowflakeでエージェントやアプリケーションを構築する際には、相互運用可能で他のシステムに接続されていることを確認する必要があります。MCPは、エージェントツールの接続と統合のための標準的な方法となっています。SnowflakeマネージドMCPサーバー（一般提供中）では、MCPプロトコルを使用してCortex Agent、Cortex Analyst、Cortex Searchにセキュアに接続できます。これにより、他のシステムやマルチエージェントアーキテクチャは、Snowflakeのセキュアなガバナンスの境界を出ることなく、Snowflake AIを通じて高品質なビジネスコンテキストを取得できます。

Snowflake Interactive Tables and Warehouse（近日中に一般提供）は、実稼働グレードの高性能AIワークロードをサポートするために、エージェントドリブンなエクスペリエンスの強化に必要な1秒未満のサービングレイヤーを提供します。 

より高速なマルチモーダルAIパイプラインの構築 

Snowflakeは、 Cortex AISQ L（一般提供中）によるデータ分析を再考し、使い慣れたSQLを使用してテキスト、ドキュメント、画像、音声、動画を扱うAIパイプラインの構築を可能にします。個別のAIサービスは不要です。開発者は、AI_COMPLETE、AI_TRANSCRIBE、AI_CLASSIFYなどの大規模なマルチモーダルデータ分析のための実稼働可能な関数から、AI_PARSE_DOC、AI_EXTRACTなどのドキュメント固有の関数まで、あらゆる規模の複雑なユースケースに対応できます。ユーザーは、直感的なDocument AI Playground（パブリックプレビュー中）にファイルを直接アップロードして、ノーコードで体験できます。情報の抽出や解析を行い、対応するCortex AISQLコードを自動生成できます。Cortex AISQLのダイナミックテーブルのサポートにより、増分更新を通じてAIドリブンなインサイトを継続的に最新の状態に保つことができます。

Cortex AISQLは、すべてのSQLユーザーがAI処理にアクセスできるようにするとともに、AIパイプラインを簡単に構築できるようにします。これにより、開発プロセスが合理化され、提供が迅速化し、開発者体験が向上します。さらに、高パフォーマンスのAIパイプラインを提供します。類似のサイズのモデルを使用した概念実証（PoC）コードに基づくCortex AISQLランタイムの結果は、Snowflakeのエンジンに直接組み込まれたパフォーマンス最適化の結果、手動パイプラインと比較して3～7倍のクエリランタイム高速化を示しています。このパフォーマンスの向上は、コンピュートコストの削減と価値実現までの時間の短縮につながります。 

総保有コストを簡素化するために、ユーザーはAIトークンをカウントするヘルパー関数（パブリックプレビュー中）、機能レベルとモデルレベルのロールベースのアクセス制御（パブリックプレビュー中）、コストガードレール（近日中に一般提供）などの組み込みのコストガバナンス制御を利用できます。これらの機能により、エンタープライズグレードのガバナンスを維持しながら、コストの見積もり、モニタリング、管理を簡単に行えるようになります。 

その他の強化点としては、大規模なクエリパフォーマンス最適化、データ型サポートの拡張、データ変換の簡素化のための新しいSQL構造と関数などがあります。組み込みのパフォーマンスの可観測性により、パイプラインは大規模でも効率的で費用対効果の高い状態を維持できます。 

お客様は、Cortex AISQLを使用して強力なマルチモーダルAIパイプラインを構築し、より高速なパフォーマンスと低コストを実現しています。これには、従業員とビジネスソリューションのグローバルリーダーであるAllegis Groupや、160か国以上で事業を展開する電力管理企業であるEatonなどの顧客が含まれます。 

実稼働環境でのカスタムAI/MLモデルの構築と展開

Snowflake MLは、ガバナンスの確保されたエンタープライズデータ上で直接構築される、開発、推論、運用のための完全に統合された一連の機能です。Snowflakeの最新の強化により、データサイエンティストやMLエンジニアは、データ出力なしにシングルプラットフォーム上で実稼働可能なモデルの構築、展開、管理をさらに簡単に行えるようになります。Coinbase、IGS Energy、Scene+などのお客様は、Snowflakeでより高速でスケーラブルなMLワークフローを構築しています。

モデル開発において、MLチームは、ネイティブに統合された実験追跡（パブリックプレビュー中）を通じて、トレーニング実行全体にわたって最も優れたパフォーマンスのモデルを特定、共有、再現することで、より簡単に高品質なモデルを構築できます。これにより、コラボレーションが簡素化され、再現性が向上し、企業全体にわたってモデルの反復が加速します。 

Snowflake MLは、モジュラー型MLワークフローをフルサポートしており、外部MLプラットフォームやHugging Faceなどのモデルハブなど、あらゆる場所で構築されたモデルに対して、Snowflakeのガバナンスとセキュリティの制御を維持しながらスケーラブルな推論を実行できます。

推論では、シンプルなUIから ワンクリック展開 （パブリックプレビュー中）で事前トレーニング済みの ハギングフェイスモデル にほぼ瞬時にアクセスし、 オンライン特徴量ストア （パブリックプレビュー中）で50ミリ秒未満の低レイテンシー予測のための機能を提供できます。これにより、パーソナライズされたレコメンデーション、不正検知、料金最適化、異常検知などの重要なユースケースがサポートされ、利用可能な最新のデータに基づいてモデルが意思決定を行えるようになります。

詳細と今すぐお試しください

データ戦略はAI戦略に不可欠です。SnowflakeのAIの最新の進歩により、すべての企業が実稼働環境でAIの構築、展開、スケーリングを簡素化し、迅速化することで、測定可能なインパクトとビジネス成果の向上がもたらされます。 

以下のステップバイステップのクイックスタートに従って、SnowflakeでのAI構築を今すぐ始めましょう。 

• Snowflake Intelligenceを使用したエンタープライズインテリジェンスエージェントの構築
• Cortex AISQLで非構造化データを大規模に処理
• Snowflake MLでエンドツーエンドモデルを生成する

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。