Snowflake、Project SnowWork始動：ビジネスの『結果』に直結するAIを、すべてのユーザーのデスクトップへ

• 計画、分析、実行の統合制御を実現するProject SnowWorkは、ビジネスユーザーの日々の業務を効率化する自律型エンタープライズAIプラットフォームです。

• 一部の顧客向けに先行公開されたProject SnowWorkは、複数のステップを要する複雑なタスクを自律的に処理し、データに基づいた実利的な成果をビジネスユーザーに提供します。

• Project SnowWorkは、企業のデータ、インテリジェンス、そして実行をガバナンスが保たれた環境で統合し、Snowflakeが掲げる「エージェント型エンタープライズ」というビジョンを具現化します。

AIデータクラウド企業であるSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は本日、ビジネスユーザーのワークフローを大幅に加速させることを目的とした新しい自律型エンタープライズAIプラットフォーム「Project SnowWork」を、リサーチプレビュー版として発表しました。Project SnowWorkは、能動的なAIパートナーとして機能し、会話形式のプロンプトを通じて必要なことを依頼するだけで、Project SnowWorkが安全にマルチステップのタスクを完了させることができます。

例えば、取締役会向けの予測プレゼンテーション資料、解約リスクに関するスプレッドシート、サプライチェーンのボトルネックの把握など、Project SnowWorkは単純なものから複雑なものまであらゆるワークフローをエンドツーエンドで自律的に実行し、具体的なアクションを促進します。

Snowflakeの最高経営責任者であるSridhar Ramaswamyは次のように述べています。

「エージェント型エンタープライズの時代に突入し、働き方が根底から変わりつつあります。これは単なるテクノロジーの転換ではなく、インテリジェンスを企業の業務に直接織り込むことで、新たな水準の生産性と効率性を実現できることを意味します。Project SnowWorkは、データに基づく安全なAIエージェントをあらゆるインターフェースに届け、ビジネスリーダーや担当者が疑問をアクションに即座につなげられるよう支援するものです。AIを試験段階からエンタープライズグレードの自律的な実行段階へと移行させていくことで、Project SnowWorkは、現代の企業がAI時代に業務を遂行していくための安全な基盤となります」

エージェント型エンタープライズの台頭は、単にAIで質問に答えることではなく、AIを活用して意思決定とアクションを推進する方向への転換を意味します。この未来を実現するには、インテリジェンス、アプリケーション、エンタープライズのデータやコンテキストを結びつけ、大規模なアクションを継続的に調整できる信頼性の高い基盤を構築する必要があります。

Project SnowWorkはシンプルで成果重視のデスクトップ体験を通じて、SnowflakeのエンタープライズデータプラットフォームとAI機能をビジネスユーザーに直接提供することで、これを実現します。Project SnowWorkは単なる生産性向上のためのエージェントではなく、以下を実現できます。

• 適切に管理されたSnowflakeのデータ全体にわたり、シンプルな作業からマルチステップの複雑な作業までを計画して自律的に実行し、優先する営業エリアの見直しから、経営層向けのプレゼンテーション資料の作成まで、最終的な成果を創出します。

•  推奨されるアクションを含む分析を生成し、インサイトを担当業務に応じて優先すべき次のステップに転換します。

• データ、AI、エンタープライズシステムを安全にオーケストレーションし、エンドツーエンドでタスクを完遂し、作業の滞留を解消して判断を迅速化します。

汎用AIエージェントとは異なり、Project SnowWorkは全社共通の唯一の信頼できる情報源の上に構築され、適切に管理された指標、共有のビジネス定義、クラウド間をまたぐ相互運用性、組み込まれたセキュリティと監査性により、企業実装に対応する拡張性と信頼性の高いAIとなります。

Project SnowWorkの主な機能

• あらかじめ構築されたペルソナ別のスキル：財務、営業、マーケティング、業務などの部門向けにあらかじめ設定された機能により、一般的な作業の流れや用語、KPIなどを理解する、役割に応じたAIの「プロファイル」を提供し、価値創出までの時間を短縮します。

• マルチステップタスクの遂行：AIプラットフォームが、データクエリ、分析実行、インサイトの合成、構造化された成果物の生成、1回のやり取りでの次のステップの準備など、複雑な一連の作業を自律的に計画して遂行することで、レポーティングのサイクルが短縮され、手作業でシステム全体を調整する必要がなくなります。

• 組み込まれたセキュリティとアクセス制御：マスキングポリシー、監査ログ、データガバナンス規則など、Snowflakeのロールベースのアクセス制御（RBAC）を自動的に適用し、AIがエンタープライズデータと同様の信頼できる境界内で動作するようにします。

SanjMoのプリンシパルであるSanjeev Mohan氏は次のように述べています。

「企業はデータプラットフォームやAIに重点投資していますが、適切に管理されたデータを日々のビジネス成果につなげる最後のプロセスはいまだにほとんどが手作業で行われています。Project SnowWorkは、分析ツールとしてのAIから、企業のワークフローに直接組み込まれる実行レイヤーとしてのAIへの重要な移行を意味しています。Snowflakeは、自律的なタスク実行において、信頼できる管理されたSnowflakeデータや共有のビジネス定義、クラウド間やドメイン間の相互運用性を基盤とすることで、プラットフォームをインサイトのシステムからアクションのシステムへと拡張し、最終的に測定可能なビジネス価値を実現します」

インサイトだけでなくアクションを引き出すためのAI
多くの組織が最新のデータプラットフォームやAIツールに対し、これまでにない投資を行っていますが、ほとんどのビジネスユーザーは今も基本的なデータの疑問を解決するために、アナリストや静的なダッシュボード、分断されたシステムに依存しています。今日のAIツールは、高度な技術的な専門知識が求められることが多く、信頼できる実用的な成果に必要となるエンタープライズデータ基盤を欠いているのが現状です。

その結果、AIが本来持つ力と、実際にビジネスに活かせる度合いに大きなギャップが生じます。Project SnowWorkは、AIを業務プロセスに安全に直接組み込むことで、このギャップを解消し、かつてはデータスペシャリストのみが可能だったスピード、精度、インサイトをもってすべての従業員が業務を遂行できるようにします。

これによりビジネスユーザーは、データ部門に問い合わせたり、静的なダッシュボードで検索したりすることなく、やりたいことを伝えるだけで、データチームへの依頼や複雑な検索を介さず、即座に「実行」し「成果」へとつなげることができます。例えば、営業オペレーション部門は、定期的なレポート作成を自動化し、コーディングの必要なく複数のデータソースをまたいで作業を行い、これまで数日かかっていたプレゼンテーション用資料作成を数分で行えるようになります。

SnowflakeのエンタープライズAIアーキテクチャの進化

SnowflakeのAI製品ポートフォリオにより、全ての従業員が信頼できる、適切に管理されたデータ上でAIを活用でき、組織は、安全なデータ駆動型の施策がインテリジェンスによってビジネス全体で推進される、エージェント型エンタープライズを実現できるようになります。

ビジネスユーザー向けに提供されるSnowflake Intelligenceは、組織内のあらゆる知識を信頼できるビジネスインサイトに変換することが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です。一人ひとりの社員が自然言語で複雑な質問を投げかけ、「何」だけでなく、重要な「なぜ」を理解できるようにします。管理されたエンタープライズデータと共有のビジネスコンテキストに基づき、透明で立証可能な回答をSnowflakeの安全な境界内で提供します。Project SnowWorkはこの考え方を拡張し、担当者がこれらのインサイトに基づき行動し信頼性の高いSnowflakeデータ上でマルチステップのワークフローを直接実行できるよう支援します。

複雑なデータエンジニアリング、解析、機械学習、エージェント構築タスクを、シンプルで情報に基づいたやり取りに変換する必要があるビルダーを対象に、エンドツーエンドのエンタープライズ開発を自動化、迅速化するデータネイティブのAIコーディングエージェントであるCortex Codeを提供します。本番環境に対応するコードを生成し、ワークフローをオーケストレーションし、ベストプラクティスの徹底を図り、チームが迅速に安心してプロトタイプから導入段階に移行できるようにします。

関連情報：

• Snowflakeの最高経営責任者、Sridhar Ramaswamyのエージェント型エンタープライズに対するビジョンについてはこのブログ投稿をお読みください。

• Project SnowWorkによるビジネスユーザーの業務の自動化についてはこのブログ投稿をお読みください。

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