Snowflake HorizonContext
信頼できる回答を導き出す、AIおよびBI向けのアクティブコンテキストです。BIやデータシステム全体のビジネスセマンティクスを捉えることで、すべてのAIエージェント、ツール、アプリケーションが、信頼できる同一のロジックに基づいて動作できるようになります。
コンテキストの収集
異なるシステムからメタデータを取得して、AIがSnowflakeの内部と外部のデータ全体像を把握できるようにします。
コンテキストのエンリッチ
メタデータエンリッチメントを自動化し、コンテキストレイヤーの構築と維持のための手作業を削減しながら、人間が常にループに関与できるようにします。
コンテキストのアクティブ化
AI、BI、アプリのデータコンテキストを発見し、アクセスし、自動的にアクティベートします。
主な差別化要因
各ツールとユースケースを網羅する信頼できる唯一の情報源
コネクタと規格
多数のソースからメタデータを収集
多数のBIソースからクエリログ、人気度、スキーマなどの豊富なコンテキストを、 検索可能な1つのカタログに集約します。
Snowflakeのみのメタデータを超えた活用が可能になります。Tableau、Power BI*などのすぐに使えるコネクタを使用して、お客様のデータエステート全体をカタログ化できます。
系統情報を自動的に送信するように任意のOpenLineageプロデューサー (Apache Airflow1 など) を設定します。
50以上の参加企業が支援するOpen Semantic Interchange（OSI）標準により、ベンダー間でメタデータを共有できます。
ビジネスコンテキストレイヤー
データを充実させ、各アセットをAI-readyに変換
Snowflakeや外部データベースにまたがる列レベルのリネージから品質シグナルを抽出します。さらに、メタデータからドキュメントを自動生成します。
Gitベースのバージョン管理とSnowflake CoCoの統合により、WorkspacesのAI支援型IDEであるSemantic Studio*でセマンティックビューを構築できます。
Semantic View Autopilotにより手作業を排除します。既存のSQL、Tableau、Power BIの各ファイル*を読み込み、お客様のセマンティックビューを自動生成します。
詳細なレベルのメトリクス、構成可能な定義、クエリを自動的に書き換えるマテリアライゼーションを処理します。
マルチプラットフォームへのリーチ
チームが使用する各ツールで、信頼できる回答を提示
- ハイブリッドキーワードとセマンティックランキングにより高速化したUniversal Search*で、データエステート全体からアセットを検索します。
Power BI、Tableau、Excel、Google Sheets、Google Data Studio、ThoughtSpot*からガバナンスされた定義をネイティブにクエリします。
あらゆるデータに関する質問をして、ガバナンスの確保された定義に基づいた回答を得ることができます。 CoCo は、適切なセマンティックビューを自動的に検索してクエリを実行します。
MCPを通じて、外部AIエージェントにガバナンスの効いたデータアクセスを付与します。Claude、Cursor、または任意のエージェントフレーム†ワークから接続します。
Snowflake Horizonカタログで実現するビジネスコンテキストの統合
AIエージェントと対話型分析
自然言語であらゆるデータに関する質問を行えば、ガバナンスの確保されたビジネスロジックに基づいた回答を得られます。 Snowflake CoCo と Snowflake CoWork は、適切なセマンティックビューを自動的に検出してクエリを実行するため、AIエージェントとアナリストは信頼できる同じ定義に基づいて作業できます。
セマンティクス
セマンティックビューでビジネスロジックを1度定義すれば、あらゆる場所に適用されます。Semantic Studio*を使用してAIの支援を受けながら定義を構築およびテストすることも、Semantic View Autopilotによって既存のSQL、Tableau、Power BIの各ファイルからセマンティックビューを自動生成することも可能です。
豊富なメタデータを取得する、すぐに使えるBIコネクタ
SnowflakeからTableauやPower BIなどのBIツールに至るまで、データエステート全体を単一の検索可能なハブにカタログ化します。クエリログ、スキーマ、人気度メトリクスによってメタデータをさらに充実させます。
Snowflake CoCoによる信頼性の高い回答
CoCoは、ハイブリッドキーワード検索とセマンティック検索を使用して、関連のあるコンテキストを自動的に取得します。
「SnowflakeのHorizon Contextは、当社の広範なデータエコシステム全体に一貫したビジネス定義を拡張するのに役立ち、信頼性とガバナンスに優れたAIおよびアナリティクスのエクスペリエンスを大規模にサポートしてくれます」
—Jeff Miller氏
マネージングディレクター、データファクトリーおよびエンタープライズデータプラットフォーム担当グローバル責任者
「Horizon Contextは、進化するビジネスロジックを自動的に継承するAIエージェントを展開するための基盤を提供し、人的介入なしにすべてのシステムの整合性を維持できるようにします」
ブレンダン・サイラス
Indeed AIアナリティクス&データプラットフォーム担当プロダクト担当ディレクター
「Snowflake Horizon Contextにより、WixはダッシュボードとAIのビジネスロジックを一度定義できるため、一貫性、開発の迅速化、データ信頼性を確保できます」
キリロ・アンドリアシェフスキー
Wix Analytics データチームリーダー
Horizon Contextのエコシステムパートナー
Horizon Context
よくある 質問
セットアップや互換性、Horizon Contextをお客様の既存のスタックに組み込む方法についての回答をご確認いただけます。
Horizon Contextは、Snowflake Horizonカタログに組み込まれた、ガバナンスを確保したコンテキストレイヤーです。ビジネス定義、メトリクス、関係性、ロジックを一元管理するため、すべてのBIツール、AIエージェント、アプリケーションに一貫して適用されます。
はい。メタデータコネクタを使用して、外部データベース、BIツール、パイプラインシステムからコンテキストを抽出できます。データが物理的にどこにあるかに関係なく、ガバナンスポリシーが適用されます。
Horizon Contextは、ガバナンスされたビジネスロジックを含むセマンティックビューをAIエージェントが自動的に検出してクエリできるようにすることで、正確性を向上させます。生のスキーマからコンテキストを推測するのではなく、信頼できる定義に基づいてAIモデルが推論を行うため、ハルシネーションが減少し、一貫性と信頼性の高い回答を導き出すことができます。
いいえ。dbtは変換ロジック（データの構築方法）を定義します。一方、セマンティックビューはビジネス上の意味（データの解釈方法）を定義します。これらは補完関係にあります。変換にはdbtを使用し、意味のガバナンスにはHorizon Contextを使用します。
サードパーティのレイヤーはクエリエンジンの外側に存在します。そのため、テーブルを直接クエリすることでガバナンスが回避される可能性があります。一方、Horizon Contextはエンジンレベルでセキュリティとビジネスロジックを適用するため、回避することはできません。
Snowflakeが収集するコンテキストは複数のレイヤーにわたります。具体的には以下のように分類されます。
- 構造：存在するものとそのつながり（例：テーブル、列、リネージ）
- 運用：発生している事象（例：クエリ、最新性、パフォーマンス）
- セマンティック：それが意味するもの（例：定義、メトリクス、オントロジー）
- 行動：どのように使用されているか（例：人気度、クエリパターン）
