SnowflakeのMarketing AI Councilがグローバル組織をAIネイティブなチームに変革した方法

広い会議室で、ノートパソコンを開いた数十人のメンバーが、Snowflakeの新しいAI機能のライブデモを視聴しています。さらに多くのメンバーが、Zoom経由で同様に参加しています。プレゼンターは、Googleを使用したモデルコンテキストプロトコル（MCP）のインストール手順を説明し、新しいツールがインターフェース間を移動することなく、マーケティング有望見込み客（MQL）のデータを分析し、フォーマットされたGoogleスプレッドシートを作成する方法を示します。 

これらのデモは、ユーザーカンファレンスやお客様向けのハンズオンラボで行われているわけではなく、キーボードを操作している人々も、全員が開発者やプロのデータサイエンティストというわけではありません。彼らはSnowflakeのマーケターです。オペレーションマネージャー、アカウントベースドスペシャリスト、ブランドラングラー、デザイナー、PRの専門家など、そのほとんどがSQL文よりもキャンペーンスローガンに親しみを持つ「非技術的なペルソナ」です。彼らは、マーケティング組織のAI Councilが四半期ごとに開催する社内イネーブルメントイベントの1つである、最近のMarketing AI DayでSnowflake CoCoについて学んでいます。 

この日、オーディエンスの多くは、自身が立ち上げたAIのユースケースを交えながら、チャットでの質問に自信を持って答えています。2時間のワークショップの終盤には、10人以上のプレゼンターが、アンプリフィケーション、セルフサービスのファネルインテリジェンス、アカウントベースドマーケティングによる獲得などのテーマに取り組みました。参加者は、新しい機能をインストールし、ワークフローに展開するための新しいヒントを得て会場を後にします。マーケティングのリーダーシップチームも、彼らがこれらのツールを活用することを確信しています。Snowflakeのマーケターの93%が業務で日常的にAIツールを使用しており¹、約600人のグローバルマーケティングチーム全体における週間のAI利用のうち、70%がSnowflake独自のAIツールで行われています²。

しかし、1年少し前までは状況が異なりました。 

変革が起きる前

2025年初頭、Snowflakeのマーケティング組織におけるAIの利用状況は、テクノロジー業界の他社とほぼ同じようなものでした。一部のチームの限られたメンバーが実験的に使用している程度でした。全社的には、Google Geminiなどのツールや、コードに不慣れな従業員にLLMのプレイグラウンドを提供する初期バージョンのSnowflake Cortex AIが利用可能でした。セキュリティ、スピード、イノベーションのバランスを取ろうとする多くの企業と同様に、マーケターが利用可能なAIをどのように活用できるかについて、多くの疑問がありました。当時、Councilが北米のマーケターを対象に実施した社内調査では、自身の役割でAIを使用することに「非常に自信がある」と回答した割合はわずか11.6%でした³。

しかし、ツール自体が問題だったわけではありません。ツールは日に日に利用しやすくなっていました。欠けていたのは、ロールアウトがより困難な要素、すなわち、信頼、習熟度、そして責任あるAIの利用が実際にどのようなものかを示す共有のフレームワークでした。

2025年1月に結成されたMarketing AI Councilは、デマンドジェネレーション、コンテンツマーケティング、マーケティングアナリティクス、ウェブエクスペリエンス、マーケティングオペレーション、アカウントベースドマーケティングの各分野にわたる8人のメンバーで構成されていました。そのミッションは、教育、啓蒙、インスピレーションを通じて、マーケターの社内におけるAI導入を推進することでした。 

彼らが最初に行ったのは、トレーニングセッションの開催ではありませんでした。彼らは6週間を費やしてコンテンツガイドラインを作成し、レビューとコンプライアンスのプロセスを整備しました。そして、どのツールが承認されているか、どのデータをどこに保存できるか、実際の適切な使用方法とはどのようなものかなど、マーケターを立ち止まらせていた根本的な疑問に答えました。信頼、ルール、共有の語彙といったインフラストラクチャの構築が、何よりも優先されたのです。

好奇心から導入へのシフト

2025年4月、Snowflakeはカリフォルニア州メンローパークで初のMarketing AI Dayを対面で開催し、その模様を世界中に配信しました。その構成は、ライブデモ、AIワークフロー、外部スピーカーの登壇など、後に続くセッションとよく似ていました。違いはその深さにありました。会場にいた多くの人々にとって、これがAIの実験的な活用の始まりだったのです。そこでCouncilのメンバーは、プロンプトエンジニアリングを改善するためのAIのヒントを説明し、より優れたコンテンツ生成や効率的なデータ入力のためのシンプルなワークフローを共有しました。 

人々が日常的に行っている業務でAIが実際に機能するのを見るのは、まるで魔法のようでした。会場の熱気は明白でした。「最初のAI Dayは、マーケティング組織が必要としていた起爆剤でした。AIが単なるチャットボット以上のものであると人々が気づいた瞬間でした」と、ブランドおよびクリエイティブチームのWebエンジニアリング担当シニアマネージャーであり、Councilの創設メンバーでもあるMarc Nixonは述べています。「真のブレイクスルーは、適切なコンテキストをワークフローに取り込んだことでもたらされました。そこから、AIで何ができるかについての話題が組織全体に急速に広まりました」

イベントの影響はすぐに現れました。その1週間だけで、エンタープライズテクノロジーチームは1,200回以上のGeminiのインタラクションを記録しました。これは過去の月間ピークの6倍に相当します。その後90日間で、利用率は418%上昇しました⁴。それから1か月も経たないうちに、プログラムコンテンツ担当シニアディレクターであるRyan Greenは、イベントでのライブデモから直接Gemini Gemのワークフローを構築し、数週間かかっていたインタビューの準備を数日に短縮して、40件以上のインタビュー用にAIが作成したアウトラインを生成しました。

2025年の半ばまでに、北米のマーケティング組織の87%がアクティブなAIユーザーになりました⁴。この変化は本物でした。しかし、これはまだ始まりに過ぎませんでした。

ビルダーの登場

組織全体を対象とした最初のイベントが成功を収めた後、Snowflakeのカレンダーにはさらに多くのイネーブルメントワークショップが追加されました。Councilは、猛烈なスピードで進むAIの最新情報をチームに提供するため、四半期ごとの社内ニュースレターの発行を開始しました。2025年8月までに、社内の関心は「AIを使用しているか」から「AIで何を構築しているか」へと変化しました。プロンプトテンプレートのハンズオンセッション、自然言語によるキャンペーンレポート作成のためのSnowflake CoWork（当時の名称はSnowflake Intelligence）のライブデモ、そして各リージョンでの初のAI Marketing Dayが各地で開催されました。 

たとえば、チームの80%が参加したヨーロッパ、中東、アフリカ（EMEA）リージョンのマーケター向けイベントでは、アカウントベースドマーケティング向けに大規模なパーソナライゼーションを自動化するワークフローや、セールスデベロップメント担当者のコーチングを支援する、ミーティングメモの品質を評価するAI駆動のダッシュボード、そして7,100の概念にわたるトピック構造をマッピングし、米国市場だけで月間1,050万回の検索に相当するコンテンツの機会を明らかにするSEO向けのナレッジグラフ構築ツールなどのユースケースが紹介されました。 

通常は開発者やエンジニア向けである、構築に特化した実践的なイベントであるハッカソンでさえ、マーケターの間で日常的に語られるようになりました。Councilは初の「Marketing AI Hackathon」を主導し、冬から春にかけてイベントを開催しました。これらのハッカソンは組織全体を対象とするのではなく、特定のチームによる小規模なグループで実施されたため、参加者全員が自身の担当業務に最も適したユースケースに集中することができました。 

そして、状況は一変しました。

マーケティングとSnowflake CoCoの融合

2025年後半、SnowflakeのAIネイティブなコーディングエージェントであるCortex Code（現在はSnowflake CoCoと呼ばれています）の進化版が、リサーチプレビューの一環としてSnowflakeのマーケターのデスクトップに導入されました。当初、これを毎週使用していた北米のマーケターはわずか8名でしたが²、その可能性は計り知れないものでした。CoCoを使用することで、マーケターはコンテキストの切り替えに時間を費やすことなく、MCPを通じてSnowflakeのデータを他のツールに接続できるようになりました。GemやカスタムGPTのように反復作業向けのスキルを作成できるだけでなく、Snowflakeのインターフェイス内で最先端のLLMを柔軟に選択できる可能性を秘めていました。 

4月上旬に開催された「Loco for CoCo（CoCoに夢中）」をテーマにしたワークショップ（このストーリーの始まり）から約2か月後、Snowflakeのマーケティングチーム内におけるSnowflake CoCoの週間利用率は、グローバルで70%に達しました。 

AIリテラシーの基盤がしっかりと構築されていたため、マーケターはCoCoのような強力なツールをあらゆる方向で活用することができました。ブランドモーショングラフィックスデザイナーであるTimmy Beckmannは、CoCoを使用してモーショングラフィックスのエクスポートパイプラインを作成し、Snowflakeの年間最大かつ最も注目されるイベントであるSummitに向けた1週間分の作業を、わずか20分に短縮しました。彼は次のように述べています。「コンテンツの制作に追われるのではなく、初めて先回りして作業を進められるようになりました」 

競合インテリジェンス担当シニアマネージャーであるSpencer Hongは、CoCo上でStreamlitアプリを開発しました。このアプリは、勝敗要因分析のインタビュー対象を抽出し、優先順位を付けてスケジュールを調整した後、経営陣への四半期報告用の洗練されたプレゼン資料を生成します。以前は候補者の特定に月に3時間、資料作成に丸1週間かかっていましたが、現在ではその作業の約90%が自動化されています。 

マーケティングオペレーションチームのシニアスペシャリストであるVinoti Desaiは、エンタープライズテクノロジーチームと協力して、グローバルキャンペーンに対する毎日2,000〜3,000件のEメールの返信を人手を介さずに処理するインバウンド自動化エンジンを構築し、予定されていた外部ソフトウェアの購入を不要にしました。 

12のタイムゾーンを隔てた地域でも、同じような動きが起きています。アジア太平洋リージョンでは、2026年5月にマーケティングおよびセールスデベロップメント担当者が集まり、150人規模のハッカソンが開催され、現在本番環境で稼働している複数のツールが生み出されました。 

これらの事例をあらゆる部門やリージョンに当てはめてみると、全体的な数値からも同じ傾向が読み取れます。CoCoのロールアウト以降、Snowflakeのマーケティングユーザーは、個人およびプロジェクトレベルで600以上のスキルを作成してきました。さらに、100〜200のスキルはゼロから独自に構築されたものであり、ユーザーの中央値で週に7つのスキルを実行しています⁵。

ABM担当シニアマネージャーであるLindsey Soleは、次のように述べています。「AIは、思考と実行の間のギャップを埋めてくれました」「戦略の策定と実行が、1つの流れるような動きのように感じられます」

すべてのリージョンのあらゆるチームが、自身の役割に対するAIの真のインパクトを実感しており、CoCoとCoWorkがその変革の鍵となっていました。コミュニティマーケティングマネージャーであるAmilee Alesnaは、次のように表現しています。「AIは私の働き方を根本から大きく変えました。私の職業人生は今や、BC（CoCo以前）とAC（CoCo以後）という2つの明確な時代に分かれています」

AC（CoCo以後）の時代

現在、Snowflakeのマーケティングチームは、四半期末までにAIの利用率を100%に到達させることを目標としています。AIの実装は大きく成熟し、最近「AI Peer Committee」に改称された当初のCouncilは、現在では複数チームからなるAI Acceleratorの教育部門となっています。この部門は、個人のAI導入を促進し、マーケティング担当者に適切な技術リソースを提供するとともに、組織全体でAIのインパクトを拡大する責任を担っています。 

結果として、AI Peer Committeeが採用したアプローチ（単に座って見ているだけでなく、プレッシャーの少ない環境でブレインストーミング、作成、共有を行う機会を提供するイベントの開催）は、グローバルでのより継続的なツールの使用と相関関係がありました。適切な技術サポートを受けながらアイデアを練る場があったことで、マーケターは既存のツールを単に実装する以上のことを考えるようになりました。マーケターは構築プロセスの一部となり、自分たちのアイデアが日常業務で使用できるスキルとして実現するのを目の当たりにしてきました。  

今月上旬、Councilは、教育ジャーニーを開始してから1年以上が経過した現在、従業員がどのような変化を感じているかを把握するための社内調査を実施しました。その結果は明白でした。92%が「AIのおかげで、遅延していたか不可能だった業務が可能になった」と回答し、回答者の60%が「AIを使用して特定のタスクを半分の時間、あるいはそれ以上の速さで完了した」と報告しています。これらは効率性を示す数値です。しかし、より重要なのは定性的な変化かもしれません。回答者は、AIが機械的な作業を吸収したことで、実行から戦略へとバリューチェーンを上がっていく様子を説明しています。93%が、AIツールを「不可欠」または「重要なタスクで頻繁に使用する」と評価しました。当初は経験が浅かった従業員が、現在では最も説得力のあるユースケースのいくつかを執筆しています。それこそが、いかなる統計データよりも、CouncilがSnowflakeで構築を支援した成果を示す指標です。単なるAIプログラムではありません。AIの時代です。 

独自のAI Councilを設立する方法の詳細や、今年のModern Marketing Data Stackレポートで、リーダーがマーケティング部門向けAIデータクラウドをどのように活用できるかをご確認ください。

¹ AI Peer Committee社内AIツールインパクト調査、2026年6月。

² Snowflake社内AIツールの利用データ（2026年5月26日時点）。 

³ Marketing AI Council社内調査、北米マーケティング組織、2025年2月。

⁴ 北米マーケティング組織の社内Google Gemini利用データ（2025年3月7日〜2025年6月5日）。 

⁵ Snowflake CoCoスキルの利用データ、北米対象、2026年1月〜5月。