Snowflakeが注目するスタートアップ企業：DDI

Snowflakeのスタートアップスポットライトでは、スタートアップ企業の創業者を迎え、解決しようとしている課題、開発中のアプリケーション、そして創業の過程で得た学びについて伺います。本エディションでは、DDIの創業者であるAndrew Carruthers氏をご紹介します。同氏の会社が、開発者が事前構築されたツールキットを使用してSnowflakeの稼働を支援しています。

御社の簡単な企業説明と、企業理念を紹介してください

DDIの創業者、Andrew Carruthersです。2020年からSnowflakeに没頭し、最適で一番効率の良い方法を理解するために、テクノロジーの徹底的な活用方法を学びました。インスピレーション源は、他者を教え、コーチングすることです。私は、他者を教え、成長を助けたいという思いから、過去4年間にSnowflakeに関する本を3冊出版しました。私たちが構築しているイニシアチブは、開発者やチームが迅速にスタートを切り、必要なものの構築に集中できるように支援します。 

御社を簡単に紹介してください

DDIとアプリInitialysは、Snowflakeでのアプリケーションの作成とローンチを高速化する既製のツールキットを提供しています。

御社が解決しようとしている問題は何ですか？

Snowflakeのテクノロジーを採用している企業のランドスケープを眺めていると、よくある問題に気づきました。すべての人が、コンプライアンスに準拠した安全なガバナンスの確保された環境をセットアップするためだけにSnowflakeのエキスパートになれる時間やリソースを持っているわけではありません。監査、テレメトリ、サイバーセキュリティなどの基盤要素をゼロから構築するのは、非常に大きな負担です。 

この問題を解決するために、私はこれまで学んだり書いたりしてきたすべてのベストプラクティスを活用したSnowflakeネイティブアプリを開発しました。Initialysアプリは、時間を要する必須要件をすべて処理します。企業はデータ取得を加速して、データプロダクトの作成とさまざまなチームや会場への配布に集中できます。基本要件を簡単に設定すれば、実装に集中できます。

Snowflakeネイティブアプリフレームワークは、御社のスタートアップ企業としての成長と開発戦略をどのように形成しましたか？

Snowflakeネイティブアプリフレームワークにより、顧客のSnowflake環境内で直接、完全に統合されたデータアプリケーションを構築、展開、収益化できます。つまり、データの移動やインフラストラクチャのオーバーヘッドが発生しません。従来型のSaaSの制約から解放され、顧客のデータ、コンピュート、セキュリティの制御を使用して、顧客のSnowflake環境内ですべて動作するリッチでインタラクティブなアプリを構築できるようになりました。これにより、Snowflakeの外部にデータを移動することなく、MLドリブンなインサイト、シミュレーション、ダイナミックダッシュボードなどの高度なデータプロダクトを提供できるようになりました。 

また、本質的に高い信頼を得ているため、クライアントの導入とオンボーディングが迅速化します。クライアントは、既存のSnowflakeアカウント内でアプリを実行できます。また、単一のコードベースを維持しながら、必要に応じてロジックやUXをクライアントごとにカスタマイズできる、詳細なカスタマイズ機能も提供しています。Snowflakeネイティブアプリフレームワークによって、アプリのバージョン管理やアップデートのプッシュが簡単になりました。最終的には、当社の専門知識を後々に活かして具体的なニーズに対応できる状況にあるお客様をご紹介する、いわば出発点です。

厳しい道のりで学んだ教訓や、違った方法で実行したことは何ですか？ 

書類に署名し、お金が銀行に入金されるまで、取引は完了しません。

私たちはジョイントベンチャーを進めていました。そして、5か月間、彼らがサポートを撤回する最後のパートナー取締役会まで、すべてが順調に進みました。一夜にして、事業計画、財務予測、マーケティングや販売の計画はすべて、合弁パートナーに依存していたためにストップしました。

今思えば、別の選択肢を模索し、複数の会話を並行して進めていたでしょう。また、合弁事業が完全に保護されるまでは、業務監督をもっと維持すべきでした。この経験は厳しい挫折をもたらしましたが、レジリエンス、冗長性、バックアップ計画を常に持つことの重要性を再確認しました。 

AIには誰もが注目しています。御社のスタートアップにどのような影響を与えていますか。

私たちにとって、AIは情報の再構築、データの再構築、反復作業の自動化など、間違いのない運用タスクで最も役立ちました。これまで数時間かかっていた作業が数分で完了し、少人数のチームにとっては大きなメリットです。効率が向上するたびに、顧客の構築とサービス提供に注力できるようになりました。

AIシステムのより興味深い応用例としては、ロールを置き換えるのではなく拡張する領域が挙げられます。たとえば、Snowflakeの開発者には学習曲線がつきものですが、AIシステムと統合されているIDEは、そうした障壁のいくつかを軽減するのに役立ちます。プログラミングスキルは依然として不可欠ですが、開発者はAIを活用することで、特定の構文を覚えたり、反復ケースを自動化したりといった障壁を乗り越えることができます。

また、AIがコンテンツにどのように影響するかも注視しています。コンテンツの生成はかつてないほど容易になっていますが、このことが「AIスロップ」と呼ばれる要因となっています。そのメリットは、観客が創造性と実体を再び求める差別化要素となる、質への回帰を促すことができることです。 

今後の展望をどんなものでしょうか？DDIは、この業界の将来においてどのような役割を目指していますか？

次なる展開については、Snowflakeネイティブアプリに組み込みたい機能や機能のバックログを含む、強力な製品ロードマップがあります。Snowflakeのアプリとツールキットにより、Snowflakeのお客様はSnowflakeスキルのギャップに迅速に対処できるようになり、Snowflakeプラットフォームの導入が加速すると期待しています。最終的に、Snowflakeの製品やサービスは、Snowflakeのコア機能を補完するだけでなく、その機能を拡張して、すべての顧客にすぐに使える豊かな体験を提供することを目指しています。

Snowflakeアプリケーション提供のためのDDIのツールの詳細については、ddi-initialys.comをご覧ください。Snowflakeは、Snowflake環境でアプリを構築しているスタートアップ企業の目標達成をサポートしています。Snowflake for Startupsプログラムをぜひご確認ください。