Snowflake、Arcticの提供を開始:最もオープンなエンタープライズグレードの大規模言語モデル

※本報道資料は米国スノーフレイク社が4月24日に発表した内容の抄訳です。

Snowflake Arctic、比類ないインテリジェンスと効率性を実現する真にオープンな大規模言語モデルとして、Snowflake Arcticモデルファミリーに追加

データクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所:SNOW)は本日、市場で最もオープンなエンタープライズグレードの大規模言語モデル(LLM)として独自に設計された最先端LLM、Snowflake Arcticを発表しました。ユニークなMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャにより、最高水準のインテリジェンスと比類ない効率性を大規模に提供します。複雑なエンタープライズワークロード向けに最適化され、SQLコード生成、指示実行(instruction following)といった数々の業界ベンチマークを塗り替えています。また、Arcticの重み(weight)をApache 2.0ライセンスでリリースし、トレーニング手法の研究の詳細も公開しており、エンタープライズAIテクノロジーの新たなオープン化基準を打ち立てています。Snowflake Arctic LLMは、Snowflake Arcticモデルファミリーの一部であり、Snowflakeが構築したモデルファミリーには、検索ユースケースに最適な実用的なテキスト埋め込みモデルも含まれています。

SnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamy(スリダール・ラマスワミ)は次のように述べています。「当社のAI研究部門はAIの最前線でイノベーションに取り組んでおり、今回の発表は、当社にとって重要な分岐点となります。業界屈指のインテリジェンスと効率性を真にオープンな形でAIコミュニティに提供することで、オープンソースAIの可能性の限界をさらに拡大します。Arcticの研究により、信頼性が高く効率的なAIをお客様に提供していく当社の能力が大幅に強化されます」

Arcticにより、真にオープンで広範なコラボレーションの新境地を開拓
Forrester社の最近のレポートによると、世界のエンタープライズAI担当者の約46%が、社内のAI戦略の一環として既存のオープンソースLLMを活用して生成AIを採用しているとしています1。Snowflakeは世界中の9,400以上の企業や組織にデータ基盤として活用されており2、あらゆるユーザーが、利用したいモデルを柔軟に選択しつつ、自社データを業界の主要なオープンLLMで活用できるよう支援しています。

Arcticの提供開始に合わせ、Snowflakeは強力で真にオープンなモデルを、制約のない個人利用、研究利用、商用利用を認めるApache 2.0ライセンスで提供します。さらに一歩進んで、Snowflakeはコードテンプレートを柔軟な推論やトレーニングの選択肢と合わせて提供し、ユーザーが好きなフレームワークを利用してArcticの展開、カスタマイズを速やかに開始できるよう支援します。これにはNVIDIA TensorRT-LLMを含むNVIDIA NIM、vLLM、Hugging Faceが含まれます。Arcticは現在、機械学習やAIソリューションをデータクラウドで提供するフルマネージドサービスのSnowflake Cortexにおけるサーバーレス推論で利用可能で、Hugging Face、Lamini、Microsoft Azure、NVIDIA APIカタログ、Perplexity、Together AIといったモデルガーデンやカタログとともに、Amazon Web Services(AWS)でも利用可能となります。

Arctic、トップクラスのインテリジェンスに屈指のリソース効率性を提供
業界屈指の研究者やシステムエンジニアで構成されるSnowflake独自のAI研究部門は、Arcticを同様のモデルのトレーニングにかかる費用の約8分の1のコストで、3ヵ月未満で構築しました。トレーニングではAmazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)のP5インスタンスを使用していることから、Snowflakeは最先端のオープンなエンタープライズグレードのモデルをいかに素早くトレーニングできるかの新しいベースラインを打ち立てています。これはつまり、ユーザーがコスト効率の高いカスタムモデルを大規模に構築できるということです。

この戦略的な取り組みの一環として、Arcticの差別化されたMoE設計により、トレーニングシステムとモデル性能を同時に強化し、企業のニーズに特化して綿密に設計されたデータ構成とともに提供します。また、Arcticは質の高い結果を提供し、4800億のパラメーターから17パラメーターを同時に動作させ、業界屈指の品質とこれまでにないトークン効率を実現します。Arcticは、DBRXより約50%、Llama 3 70Bより75%も少ないパラメータ―で推論やトレーニングを行うことができます。さらに、コーディング(HumanEval+、MBPP+)やSQL生成(Spider)においても、DBRX、Mixtral-8x7Bなどの主要なオープンモデルの性能を上回り、同時に一般言語理解(MMLU)についても非常に高いパフォーマンスを提供します。

Snowflake、すべてのユーザーに向けてAIイノベーションをさらに推進
Snowflakeは企業が社内のエンタープライズデータを利用して強力なAIや機械学習アプリを作成するために必要となるデータ基盤と最先端のAI構成要素を提供しています。Snowflake CortexからArcticにアクセスすることで、お客様はデータクラウドのセキュリティとガバナンスの境界内で、本番グレードのAIアプリを大規模に構築することが可能です。

Arctic LLMに加え、Snowflake Arcticのモデルファミリーには先日、Apache 2.0ライセンスに基づいてオープンソースコミュニティに公開された最先端のテキスト埋め込みモデルファミリーのArctic embedも含まれます。現在Hugging Faceで5モデルが提供されており、Snowflake Cortexの埋め込み機能でも近日中に提供開始予定です(プライベートプレビュー中)。これらの埋め込みモデルは、非常に高い検索性能を類似モデルの約3分の1のサイズで提供できるよう最適化されており、RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)やセマンティック検索(意味的検索)サービスの一部として専有データセットとLLMを組み合わせることで、強力でコスト効率の高いソリューションとなります。

またSnowflakeは、最近追加されたRekaMistral AIのモデルなど、データクラウドの最新、最強のLLMにアクセスできるようにしています。さらにSnowflakeは先日、NVIDIAとの提携拡大により、AIのイノベーションを進め、フルスタックのNVIDIA駆動プラットフォームをSnowflakeのデータクラウドと組み合わせ、安全で堅牢なインフラストラクチャやコンピューティング機能を提供し、AIの生産性を向上させることを発表しました。Snowflake Venturesは最近、Landing AIMistral AIRekaなどに投資し、お客様がLLMやAIにより社内のエンタープライズデータから価値を創出できるよう支援するSnowflakeの取り組みを推進しています。

本発表に関するAIエキスパートのコメント
AI21 Labsの共同創業者で共同CEOのYoav Shoham氏は次のように述べています。「Snowflake Arcticは当社との戦略的提携を拡充する大きな成果を生み出しつつあり、あらゆる人がAIを利用できるよう、民主化、イノベーションを推進しています。企業がオープンソースモデルの力を活用できるよう支援するSnowflakeの取り組みは素晴らしいものです。当社も先日、初の本番グレードのMambaベースのSSM-TransformerモデルであるJambaを発表しました。Snowflakeが継続的にAIに投資していることは、当社がデータクラウドを活用する重要な理由であり、両社のお客様にさらに高い価値を提供し続けてまいります」

AWSのコンピュート&ネットワーキング担当バイスプレジデントであるDavid Brown氏は、次のように述べています。「SnowflakeとAWSは、生成AIが私たちが知っている事実上すべての顧客体験を変革するという信念で一致しています。AWSを利用することで、Snowflakeはインフラをカスタマイズし、Snowflake Arcticのトレーニングの市場投入までの時間を短縮することができました。Amazon EC2 P5インスタンスとSnowflakeの効率的なトレーニングシステムおよびモデルアーキテクチャの共同設計を使用することで、Snowflakeは新しいエンタープライズグレードのモデルを迅速に開発し、顧客に提供することができました。また、Snowflake ArcticをAWSで利用できるようにする計画により、顧客は強力なAIテクノロジーを活用して変革を加速させるための選択肢を増やすことができます」

Codaの共同創業者でCEOのShishir Mehrotra氏は次のように述べています。「AIのペースが加速し続ける中、Snowflake Arcticの投入により、SnowflakeはAIイノベーターとしての地位を固めています。当社のイノベーションと設計方針は、SnowflakeのAIとその先を見据えた先進的なアプローチと一致しており、日常のアプリケーションやワークフローをAIにより変革していくこの取り組みのパートナーとなれることを嬉しく思います」

Hugging FaceのCEOで共同創業者のClement Delangue氏は次のように述べています。「この数ヵ月、オープンソースAIの大きな波が到来しています。SnowflakeがApache 2.0ライセンスによるモデルのリリースだけでなく、そのトレーニングの詳細も公開したことは素晴らしいことです。企業がAIを構築し、この分野全体として新たな境地を切り開いていくために必要な透明性と制御性が提供されます」

Laminiの共同創業者でCEOのSharon Zhou氏は次のように述べています。「当社のビジョンはAIを民主化し、すべての人が自身のスーパーインテリジェンスを構築できるようにすることです。エンタープライズAIの未来は、強力なオープンモデルとオープンな協力を基盤として構築されると考えています。Snowflake ArcticはそのようなAIの未来の実現にとって重要です。Arcticを精度の高いLLM向けにチューニング、カスタマイズし、制御性、安全性、レジリエンスを動的なAIエコシステム向けに最適化できることを嬉しく思います」

Landing AIのCEO、Andrew Ng氏は次のように述べています。「AIのイノベーションを実現し、あらゆる人に価値を創出するためのカギはコミュニティの貢献です。SnowflakeによるArcticのオープンソース公開は、誰でもファインチューニング、評価、イノベーションが可能な最先端のモデルを提供するエキサイティングなステップとなります」

MicrosoftのAzure AI Platform担当コーポレートバイスプレジデントのEric Boyd氏は次のように述べています。「急速に変化するAI環境において、Snowflakeの新たなLLMモデルであるArcticの強力な機能をMicrosoft Azure AIモデルカタログに導入することにより、エンタープライズのお客様にさらなる選択肢を提供できることを嬉しく思います。Snowflakeとの協力は、オープンなイノベーションを推進し、AIで実現できることの可能性を拡大していく当社の取り組みを表す一例です」

Perplexityの共同創業者でCEOのAravind Srinivas氏は次のように述べています。「オープンソースAIの継続的な進化、そして健全な競争は、Perplexityの成功のためのみならず、将来的にすべての人に対し生成AIを民主化していくために重要です。Snowflake Arcticを当社の製品向けにカスタマイズし、最終的にはより大きな価値を当社のエンドユーザーに創出したいと考えています」

Rekaの共同創業者でCEOのDani Yogatama氏は次のように述べています。「SnowflakeとRekaは、あらゆるユーザーが技術的な専門性に関わらずAIを活用し、事業の成果をより迅速に実現できるよう取り組んでいます。Snowflake Arcticの投入により、Snowflakeは世界有数の真にオープンな大規模言語モデルをユーザーが簡単に活用できるようにし、このビジョンを推進しています」

Together AIの共同創業者でCEOのVipul Ved Prakash氏は次のように述べています。「当社はオープンソースAIの研究、モデル、データセットの最前線に立つ組織として、Snowflake Arcticの提供開始を嬉しく思います。オープンソースAI環境の進歩はエコシステム全体に資するものであり、世界中の開発者や研究者がインパクトのある生成AIモデルを展開することが可能となります」

関連情報:

  • 2024年6月3〜6日にサンフランシスコで開催されるSnowflake Data Cloud Summit 2024では、SnowflakeのAIの最新の取り組みについてご紹介します。参加登録を受け付けています。また、2024年6月6日のSnowflake Dev Dayではこれらのイノベーションのデモをご覧いただけます。
  • ユーザーはHugging FaceにアクセスしてSnowflake Arcticをダウンロードし、推論や微調整のレシピにSnowflakeのGithubレポを使用することができます。
  • Snowflake Arcticの詳細やリソースはこちらをご覧ください。
  • Snowflake AI研究部門がSnowflake Arcticのトレーニング方法についてテクニカルブログにまとめています。
  • 生成AIやLLMのエンタープライズデータでの活用事例をこちらの動画で紹介しています。
  • LinkedInTwitterでもSnowflakeの最新情報を発信しています。


1The State of Generative AI、Forrester Research Inc. 2024年1月26日
2 2024年1月31日現在

 

 

Snowflakeについて

Snowflakeは、Snowflakeデータクラウドを通じてあらゆる組織がデータをモビライズできるよう支援します。Snowflakeのお客様は、データクラウドを活用して、サイロ化したデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、多様な人工知能(AI)/機械学習(ML)ワークロードや分析ワークロードの実行を実現しています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがって単一のデータエクスペリエンスを提供します。さまざまな業界の何千ものお客様(2024年1月31日時点で、2023年のForbes Global 2000(G2K)の691社を含む)が、Snowflakeデータクラウドによってビジネスを強化しています。詳しくは、snowflake.comをご覧ください。

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Snowflake合同会社
PR担当 山中
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健康増進型保険 住友生命「Vitality」のデータ分析環境をSnowflake上で実現

健康診断データや住友生命「Vitality」から得られるデータを健康増進サービスの高度化へ

2024年4月23日: データクラウドを提供するSnowflake合同会社(所在地:東京都中央区、社長執行役員:東條 英俊)は、住友生命保険相互会社(本社:大阪府大阪市、取締役 代表執行役社長:高田 幸徳、以下 住友生命)の健康増進型保険 住友生命「Vitality(バイタリティー)」のデータの分析基盤に、データクラウド「Snowflake」を採用したことをお知らせします。

住友生命「Vitality」は、リスクに備えるだけではなく、健康増進を応援しリスクを減らすサポートをする保険です。加入者である「Vitality 会員」数は、現在129万人を超え、その数は日々増え続けています。また多様なパートナー企業と提携し、会員がモチベーションを高め健康増進に取り組める様々な特典(リワード)を提供しています。住友生命は、人々の豊かなウェルビーイングを支えるWaaS(Well-being as a Service)をエコシステムとして展開することで、未来に続く住友生命ならではの価値の実現を目指しており、住友生命「Vitality」はその中核となります。

住友生命は、Vitality会員の様々なデータを分析していましたが、既存システムでは一部のケースで円滑にデータ分析が進まないという課題を抱えていました。特に、129万人以上の会員IDとそれに関連するデータ、例えば日々蓄積される運動履歴等は、データサイズも大きく、データ結合時に時間とコストがかかっていました。

そこで住友生命は、膨大な量のデータを最大限のスピードと効率性をもって処理できるSnowflakeのデータクラウドを保守運用面やセキュリティ観点も加味したうえで採用しました。その結果、Snowflakeのトランザクション管理とデータの パーティション化により、これまで数十分要していたファイルの結合を、数分に短縮することができました。パフォーマンスの向上に加え、使った分だけコストが発生し、必要なリソースはほぼ無制限に用意できるSnowflakeのコンサンプションモデルにより、年間で約50%のコストダウンを実現する見込みです。住友生命は、Vitalityデータ活用の高速化・利便性向上により、健康増進型の新たな保険商品・サービス開発などの価値創出を加速していきます。

Snowflakeは、住友生命のウェルビーイングを支えるWaaSの実現を今後も支援してまいります。

 

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インテージ、パネル調査データのSnowflake連携サービスを開始

2024年4月22日: データクラウドを提供するSnowflake合同会社(所在地:東京都中央区、社長執行役員:東條 英俊)は、株式会社インテージ(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:檜垣 歩、以下:インテージ)の全国小売店パネル調査「SRI+ ® 」、及び全国消費者パネル調査「SCI®」の集計・加工データをSnowflakeへ連携するサービスを開始したことをお知らせいたします。本サービスを利用することで、Snowflakeのデータ共有機能であるSnowflake Secure Data Sharingを用いて、提携先企業のSnowflake環境にデータを連携します。連携されるデータは、集計済みデータとして連携されるため、そのままBIツール等での可視化を行い、すぐにデータを活用することができるようになります。

SnowflakeのSecure Data Sharingは、データをリアルタイムで安全に共有する機能です。データをコピーまたは移動することなく、組織内外のユーザーと即座にデータを共有できます。この仕組みは高いセキュリティを保ちつつ、データアクセスのコストも軽減します。結果として、ユーザーは常に最新のデータに簡単にアクセスできます。

提供サービスの概要
Snowflake Secure Data Sharingを通じて、必要なデータ設計に基づき集計・加工されたパネル調査データ(SRI+ ®、SCI®)を、自社のSnowflake環境に連携させます。データはSnowflake上のテーブル(集計済みの整形されたデータ)として、週次や月次の頻度で自動的に更新されるので、BIツール等に連携しておくことで各ダッシュボードが更新され、すぐに各部門で利用することができます。 

本サービスを利用するメリット
近年、DX推進を目的としてデータ活用の統合基盤を構築する企業が増えています。その際、自社データだけではなく、社外のデータも統合して活用するニーズが高まっています。インテージの「SRI+®」、「SCI®」は、自社データだけではわからない市場全体の動向把握、生活者理解のための業界標準データとして活用されています。これまで、インテージのパネル調査データを自社の統合基盤に入れるためには、個別に出力したデータを加工し、統合基盤への取り込み作業を行う必要がありました。本サービスを利用することで、Snowflake上の集計済みデータテーブルとして、パネルデータをすぐに使うことができるようになります。その結果、煩雑な運用作業を削減すると共にデータ反映までのタイムラグを減らし、データを活かした迅速な意思決定が実現できるようになります。

Snowflake連携サービスで提供されるデータ
SRI+®、SCI ®のパネル調査データベース利用契約の範囲内で、集計・加工データをSnowflakeへ連携し提供
インテージ【SRI+®(全国小売店パネル調査)】 とはhttps://www.intage.co.jp/service/platform/sriplus/
国内小売店パネルNo.1※1のサンプル設計数とチェーンカバレッジを誇る、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ホームセンター・ディスカウントストア、ドラッグストア、専門店など全国約6,000店舗より継続的に、日々の販売情報を収集している小売店販売データです。
※SRI+®では、統計的な処理を行っており、調査モニター店舗を特定できる情報は一切公開しておりません
【※1 2024年4月現在

【SCI®(全国消費者パネル調査)】 とは
https://www.intage.co.jp/service/platform/sci/
全国15歳~79歳の男女53,600人の消費者から継続的に収集している日々の買い物データです。食品、飲料、日用雑貨品、化粧品、医薬品、タバコなど、バーコードが付与された商品について、「誰が・いつ・どこで・何を・いくつ・いくらで、購入したのか」という消費者の購買状況を知ることができます。
※SCIでは、統計的な処理を行っており、調査モニター個人を特定できる情報は一切公開しておりません

 

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Snowflake、アジア初「カスタマーエクスペリエンスセンター東京 (CEC Tokyo)」を開設 CEC Tokyo開設にともない東京オフィスも移転

2024 年4 ⽉18 ⽇:データクラウドを提供するSnowflake合同会社(所在地:東京都中央区、社⻑執⾏役員:東條 英俊、以下Snowflake)は、サンマテオ(米国本社)、ロンドン、アムステルダムに続く4都市目となる「カスタマー エクスペリエンスセンター 東京、以下CEC Tokyo)」を開設することをお知らせいたします。

CEC Tokyoは、顧客やパートナー、国内外問わず業界の垣根を超えた接点も強化できる場として開設されました。アジア太平洋地域における初の拠点として、日本国内のみならずアジア各地域全体のハブとして機能も備えています。同施設では、データ活用の加速やデータコラボレーションの促進、データ人材育成の支援をはじめとする様々なプログラムを体感することができます。また、本開設にともない、東京オフィスも同所在地に移転します。

カスタマーエクスペリエンスセンター東京 (CEC Tokyo) および 日本法人東京オフィス  所在地

CEC Tokyo・東京オフィス新住所:

104-0028 東京都中央区八重洲二丁目2番1号 東京ミッドタウン八重洲 30階

営業開始日:2024年4月22日

 

大阪オフィスも2024年2月に移転いたしました。

大阪オフィス新住所:

〒530-0001 大阪府大阪市北区梅田1-13-1 大阪梅田ツインタワーズ・サウス15F

 

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Snowflake データクリーンルームにより、安全なクロスクラウドコラボレーションを実現し、価値の高いビジネスの結果を創出

本報道資料は米国スノーフレイク社が3月28日に発表した内容の抄訳です。

データクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所:SNOW)は本日、 Snowflake データクリーンルームの一般提供をAWS East、AWS West、Azure Westの顧客向けに開始したことを発表しました。これにより、あらゆる規模の企業がプライバシーを保護しながらデータを安全に共有し、コラボレーションを通してデータクラウド上で価値の高いビジネスの成果を達成できるようになります。この一般提供に先立ち、Snowflakeは、データクリーンルーム技術を提供するSamoohaを買収しました。SamoohaはFast Companyの2024年の最も革新的なデータサイエンス企業の1社に選出されています。Samoohaは現在、データクラウド製品に完全に統合され、コンプライアンス、セキュリティ、プライバシー、相互運用性、アクセス機能を一体化したSnowflake Horizonにより強化されています。

あらゆる業界の企業が、データのプライバシーとセキュリティを維持しながら、機密データを外部パートナーや顧客と安全かつシンプルな操作で共有可能なソリューションにニーズが高まっています。このニーズを満たす技術としてデータクリーンルームは登場し、基盤となるデータに直接アクセスすることなく、複数の業務担当者が管理された方法で機密データを共同作業および分析できる相互運用性を可能にします。これまでデータクリーンルームの技術は、データプライバシーの専門家を擁する大規模な組織による展開が一般的でした。

あらゆる規模の企業が、Snowflake Native Appとして利用可能なSnowflake データクリーンルームにより、クロスクラウド データ クリーン ルームを迅速に導入できるようになりました。企業は、Snowflakeのガバナンス、セキュリティ、プライバシーパラメータの範囲内で、ソース間のデータから新たなビジネス価値を引き出すことができます。

Snowflake データクリーンルームにより可能となることは以下の通りです。

  • 機密データを活用した安全なコラボレーションを簡単に追加コストなく実現し、価値を引き出す:新たなデータクリーンルームを迅速、簡単に、追加ライセンス料なく立ち上げることができます。ビジネスユーザーと技術ユーザー両方を対象に構築された Snowflake データクリーンルームを使うことで、オーディエンスの重複、リーチと頻度、ラストタッチアトリビューションといった、業界に特化したワークフローやテンプレートにより、データから価値をより迅速に引き出すことが可能です。
  • Snowflake データクラウドの相互運用可能なオープンエコシステムを活用:Snowflakeのオープンで中立的で相互運用可能なデータクリーンルームのエコシステムでは、エンリッチメント、アイデンティティ、アクティベーション、パブリッククラウドプロバイダーなど、すぐに使えるサードパーティの統合機能やソリューションが提供されています。Snowflake上でなくても、あらゆるビジネスパートナーとシームレスに連携することが可能です。
  • Snowflake製品に内蔵されたプライバシー機能、ガバナンス機能を活用:Snowflake ネイティブ アプリ フレームワーク(AWSとAzureで一般提供、GCPではプライベートプレビュー中)に基づくSnowflake データクリーンルームをデータに活用することが可能となります。データはSnowflakeのガバナンス、セキュリティ、プライバシーのパラメーターを保ちながら、プライバシーを維持しつつ、ビジネスパートナーと協業し、より深い分析インサイトを得ることが可能です。

Samoohaの共同創業者でSnowflake データクリーンルーム製品管理ディレクターのKamakshi Sivaramakrishnan(カマクシ・シヴァラマクリシュナン)は次のように述べています。「サードパーティCookieが非推奨となり、データクリーンルームはあらゆる業界にとって不可欠なものとなり、Snowflakeはエコシステム全体のマーケターが特定のクラウドに依存しない安全なデータコラボレーションのメリットを実現できるよう支援する他に類を見ないツールとなります。Snowflake データクリーンルームにより、データのプライバシーとセキュリティを維持しつつ、データを活用して価値の高いビジネスの成果を実現することができます」

データクリーンルームは当初、メディアやエンターテインメント企業に採用され、特にテクノロジーの進化やプライバシー関連規制の文脈において、個別化された体験やサービスを顧客に提供するために活用されてきました。その後、金融サービスや医療といった厳格に規制される業界でも、機密性の高いデータを利用した安全なコラボレーションに活用が拡大しています。

さまざまな業界の顧客がすでに安全なデータコラボレーションのために Snowflake のプラットフォームを使用しており、Snowflake データクリーンルームの導入により、追加のプライバシーおよびガバナンス機能にアクセスできるようになります。

 

関連情報: 

  • Snowflakeメディアデータクラウドについて詳しくはこちらをご覧ください。また、2024年6月3〜6日にサンフランシスコで開催するSnowflakeデータクラウドサミット2024の登録を受け付けています。
  • Snowflakeのオンラインイベント「Accelerate Advertising, Media, & Entertainment」の登録を受け付けています。メディアデータクラウド全体でのエコシステムのコラボレーションにより、ビジネスの成長、データの収益化、新製品の開発、AIやMLの力の活用を推進していく方法をご紹介します。
  • LinkedInTwitterでもSnowflakeの最新情報を発信しています。

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Snowflake、NVIDIAと連携し、業界を刷新するフルスタックのAIプラットフォームを提供

本報道資料は米国スノーフレイク社が3月18日に発表した内容の抄訳です。

Snowflake CortexがNVIDIAモデルに対応し、データクラウドにおけるAI生産性を向上

データクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所:SNOW)は本日、NVIDIA GTCにおいて、NVIDIAとの連携を拡大し、NVIDIAのフルスタックのアクセラレーテッドプラットフォームと、Snowflakeのデータクラウドの信頼性の高いデータ基盤およびセキュアAIを一つにし、AIプラットフォームによるエンタープライズ顧客の支援を強化することを発表しました。両社の安全で強力なインフラストラクチャとコンピュート機能を組み合わせることで、AIの生産性を実現、加速化し、あらゆる業界の事業変革を促進します。

SnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamy(スリダール・ラマスワミ)は次のように述べています。「データはAIの燃料であり、効果的なAI戦略を策定する要です。NVIDIAと連携することで、信頼性の高いエンタープライズデータを実現する安全で拡張性のある使いやすいプラットフォームを提供します。そして、AIの複雑さを取り除き、ユーザーに技術的専門知識があるかどうかに関わらず、AIのメリットを迅速かつ簡単に実現できるようにします」

NVIDIAの創業者でCEOのジェンスン・フアン(Jensen Huang)氏は次のように述べています。「エンタープライズデータは、インテリジェンスを創出し、新たなインサイトを発見するためのカスタムAIアプリケーションの基礎です。NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングとソフトウェアをSnowflakeのデータプラットフォームと組み合わせることで、お客様は安全な生成AIアプリケーションを構築、展開、管理できるようになり、企業におけるAIの普及が進むでしょう」

SnowflakeとNVIDIAがすでに発表しているNVIDIA NeMoの統合をさらに拡大し、Snowflakeのお客様は近い将来、Snowflakeの内蔵機能により、データのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスをシームレスに維持しつつ、NVIDIA NeMo Retrieverをデータクラウドの自社専有データで直接活用できるようになります。 

NeMo Retrieverはチャットボットアプリケーションのパフォーマンスと拡張性を向上させ、価値創出の時間を短縮し、Snowflakeのフルマネージド大規模言語モデル(LLM)およびベクトル検索サービスのSnowflake Cortex(プレビュー段階の機能を含む)でAIアプリケーションを構築している、400社以上に提供します。また連携拡大により、ディープラーニングの推論アプリケーション向けの低遅延かつ高スループットのNVIDIA TensorRT™ソフトウェアを提供し、LLMによる検索機能を向上させます。

NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングはSnowpark Container Servicesの他、以下のようなSnowflakeのAI製品に搭載されます。

  • Snowflake Cortex LLM Functions(パブリックプレビュー):SQLスキルのあるユーザーはより小規模なLLMを活用し、コスト効率を確保しつつ、感情分析、翻訳、要約といった特定の業務を数秒で遂行できます。より高度な使用例として、Mistral AI、Metaなどの高性能モデルを活用して、数分でAIアプリケーションの開発も可能です。
  • Snowflake Copilot(プライベートプレビュー):SnowflakeのLLMによるアシスタント機能で、生成AIを活用した自然言語によるSnowflakeのコーディングの日常業務が可能となります。また、データについてプレーンテキストで質問したり、対象データセットに対するSQLクエリを書いたり、クエリを改善したり、インサイトを絞り込んだりすることができます。
  • Document AI(プライベートプレビュー):LLMを活用し、書類上の請求金額や契約条件といったコンテンツを容易に抽出し、ビジュアルインターフェースや自然言語により結果をきめ細かく設定できます。Document AIを活用することで、社内の書類処理を自動化し、手作業によるミスを減らし、効率化を図ることができます。

関連情報:

 

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Snowflakeは、Snowflakeデータクラウドを通じてあらゆる組織がデータをモビライズできるよう支援します。Snowflakeのお客様は、データクラウドを活用して、サイロ化したデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、多様な人工知能(AI)/機械学習(ML)ワークロードや分析ワークロードの実行を実現しています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがって単一のデータエクスペリエンスを提供します。さまざまな業界の何千ものお客様(2024年1月31日時点で、2023年のForbes Global 2000(G2K)の691社を含む)が、Snowflakeデータクラウドによってビジネスを強化しています。詳しくは、snowflake.comをご覧ください。

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Snowflake、Mistral AIとの提携によりSnowflake Cortexを介し、業界をリードする言語モデルの提供を開始

本報道資料は米国スノーフレイク社が3月5日に発表した内容の抄訳です。

  • Mistral AIの最新かつ最も強力なモデルであるMistral LargeをSnowflakeデータクラウドで使用することで、生成AIを利用した企業データのフル活用をセキュアな環境で実現
  • Snowflake VenturesとMistral AIとの提携により生成AI機能が拡張、より多くの開発者が先進の大規模言語モデルのパワーをシームレスに利用可能に
  • Snowflake CortexのLLM機能(現在パブリックプレビュー中)により、生成AIアプリの構築を迅速、容易かつ安全に構築

データクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所:SNOW)およびヨーロッパで有数のAIソリューションプロバイダーであるMistral AIは、両社のグローバルパートナーシップにより、Mistral AIの最も強力な言語モデルがデータクラウド内でSnowflakeユーザーに直接提供されることをお知らせいたします。複数年にわたる本パートナーシップには、Snowflake VenturesによるMistralのシリーズAへの並行投資が含まれており、Mistral AIとSnowflakeの両社は、企業にとって最も貴重なアセットであるデータのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスを維持しながら、大規模言語モデル(LLM)のパワーをシームレスに活用するために必要な機能を提供します。

Mistral AIとの新たなパートナーシップにより、Snowflakeユーザーは、Mistral AIの最新かつ最も強力なLLMであり、ベンチマークにおいて世界トップクラスの性能であることが示されているMistral Largeを利用できるようになります。Mistral AIの新しいフラッグシップモデルは、ベンチマークの評価にとどまらず、独自の推論能力を備え、コーディングや数学に精通し、フランス語、英語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語の5か国語に対応しています。これは、生成AI技術の文化的、言語的特異性を促進するというMistral AIのコミットメントに沿ったものとなっています。また、1回の呼び出しで何百ページもの文書を処理することも可能です。さらにSnowflakeユーザーは、サイズの割にメモリ要件が低くスループットの高い、低レイテンシに最適化されたMistral AI初の基盤モデルであるMistral 7Bに加え、ほとんどのベンチマークOpenAIのGPT3.5を上回る速度と品質を持つMistral AIのオープンソースモデルであるMixtral 8x7Bを利用できるようになります。Mistral AIのモデルは現在、Snowflake Cortexの一部としてパブリックプレビュー版が使用可能です。Snowflake Cortexは、SnowflakeのフルマネージドLLMおよびベクトル検索サービスで、企業によるアナリティクスの高速化や企業データを活用したAIアプリの迅速かつ安全な構築を可能にします。

SnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamy(スリダール・ラマスワミ)は次のように述べています。「Mistral AIと提携することで、Snowflakeユーザーに市場で最も強力なLLMの1つを直接提供できるようになります。これにより、すべてのユーザーがシンプルでスケールの大きい最先端のAI搭載アプリを構築できるようになります。私たちは信頼できるデータ基盤であるSnowflakeを利用し、Snowflake Cortexを通じて企業によるLLMのパワーの活用方法に変革をもたらそうとしています。これにより企業は、データクラウドのセキュリティとプライバシーの領域内で、新たなAIユースケースに対しコスト効率良く対応することが可能となります」 

Mistral AIのCEO兼共同創設者であるArthur Mensch氏は次のように述べています。「セキュリティ、プライバシー、ガバナンスに対するSnowflakeのコミットメントは、すべての人が、どこにいてもフロンティアAIを利用できるようにする、というMistral AIの大志と一致しています。またMistral AIは、効率的で有用かつ信頼できるAIモデルを開発し、世界中の企業による生成AIの活用方法を進化させる、というSnowflakeの価値観を共有しています。当社のモデルがSnowflakeデータクラウドで利用できるようになることで、AIの民主化が促進され、ユーザーはグローバルな規模で価値を促進する、より高度なAIアプリを作成できるようになります」

Snowflake CortexはSnowday 2023において、検索拡張生成(RAG: Retrieval Augmented Generation)などのユースケース向けの、Meta AIのLlama 2モデルを始めとする基盤LLMに加え、業界をリードする、センチメント分析、翻訳、要約といった特殊タスク向けLLMへのサポートを初めて発表しました。Snowflakeは、Mistral AIとの提携やSnowflake Cortex内の一連の基盤LLMを進化させることで生成AIにおける取り組みに継続して投資しており、ビジネスのあらゆる場面で最先端の生成AIを容易に活用するための手段を企業に提供しています。幅広いユーザーがAIを利用できるようなサーバーレスエクスペリエンスの提供に向け、Snowflake CortexはNVIDIAと提携して、NVIDIA Triton Inference Serverをはじめとするツールを活用するフルスタックのアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームを提供することで、GPUインフラの長周期的な調達と複雑な管理を排除します。

Snowflake Cortex LLM機能のパブリックプレビューが開始されたことで、Snowflakeユーザーは企業データを基にAIを活用し、幅広いユースケースに対応できるようになりました。特殊機能を使用することで、SQLのスキルを持つユーザーであれば誰でも、より小さなLLMを活用して、センチメント分析、翻訳、要約などの特殊タスクにコスト効率良く数秒で対応することができます。より複雑なユースケースの場合、Python開発者は、Snowflake Cortexで利用できるMistral AIのLLMといった基盤LLMのパワーと、SnowflakeのStreamlit内のチャット要素(近日パブリックプレビュー予定)を組み合わせることで、コンセプトからチャットボットのようなフルスタックのAIアプリまで数分で構築することができます。この合理化されたエクスペリエンスは、Snowflakeの統合されたベクトル関数やベクトルデータタイプ(双方とも近日パブリックプレビュー予定)を使用するRAGにも当てはまる一方、Snowflakeにおけるデータのセキュリティやガバナンスは確保されたままです。 

Snowflakeは、ユーザーやデータクラウドのエコシステムだけでなく、より広範なテクノロジーコミュニティのために、AIイノベーションの促進に尽力しています。その一環として、Snowflakeは最近、オープンで安全かつ責任あるAIの推進に取り組む開発者、研究者、組織で構成される国際的コミュニティ、AI Alliance加盟しました。SnowflakeはAI Allianceを通じ、 生成AIがもたらすメリットのさらなる民主化を図るため、その課題と機会の両方に今後も包括的かつオープンに取り組んでいきます。

関連情報:

  • SnowflakeによるAIイノベーションの最新情報や近々発表予定の告知についてお知りになりたい方は、2024年6月3~6日にサンフランシスコで開催されるSnowflake Data Cloud Summit 2024こちらから申し込みください。 
  • こちらの動画で、企業がどのように生成AIとLLMを企業データに導入しているかをご覧いただけます。
  • あらゆるユーザーがいかにしてSnowflake Cortexを通じ、数秒で生成AIやLLMのパワーを活用しているか、詳しく見ることができます。

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このプレスリリースには、明示または黙示を問わず、(i)Snowflakeの事業戦略、(ii)開発中または一般に提供されていないSnowflakeの製品、サービス、テクノロジー、(iii)市場の拡大、トレンド、競争状況に関する考察、(iv)Snowflake製品とサードパーティプラットフォームの統合およびサードパーティプラットフォーム上でのSnowflake製品の相互運用性と可用性についての言及など、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの将来の見通しに関する記述は、さまざまなリスク、不確実性、前提に左右されます。これには、Snowflakeが証券取引委員会に提出するForm 10-Q(四半期レポート)やForm 10-K(年次レポート)内の「リスク要因」などのセグメントに記載されているリスク、不確実性、前提が含まれます。これらのリスク、不確実性、前提を考慮すると、将来の見通しに関する記述において予想または暗示されている結果と比較して、実際には大きく異なる結果や反対の結果に至る可能性があります。  これらの記述は、初回記述日の時点に限った記述であり、かかる記述の時点で入手可能な情報に、および/または経営陣がかかる時点で抱いていた誠実な信念に、基づいています。法律で義務付けられている場合を除き、Snowflakeには、本プレスリリース内の記述を更新する義務または意図は、一切ありません。そのため、将来の見通しに関するいかなる記述も、未来の出来事についての予測として利用してはなりません。  

本プレスリリース内の将来の製品に関する情報は、一般的な製品の方向性を概説することを目的としています。本情報は、当社がいかなる製品、特性、機能性を将来提供する決意表明、確約、法的義務にもならないと同時に、いかなる契約に組み入れられるとも、意図されておらず、見なされてはならないものとします。製品、特性、または機能性が最終的に利用可能となる実際のタイミングは、本プレスリリースに提示されたタイミングとは異なる場合があります。

 

© 2024 Snowflake Inc All rights reserved.  Snowflake、Snowflakeのロゴ、および本書に記載されているその他すべてのSnowflakeの製品、機能、サービス名は、米国およびその他の国におけるSnowflake Inc.の登録商標または商標です。  本書で言及または使用されているその他すべてのブランド名またはロゴは、識別目的でのみ使用されており、各所有者の商標である可能性があります。  Snowflakeが、必ずしもかかる商標所有者と関係を持ち、または出資や支援を受けているわけではありません。

Snowflakeについて

Snowflakeは、Snowflakeデータクラウドを通じてあらゆる組織がデータをモビライズできるよう支援します。Snowflakeのお客様は、データクラウドを活用して、サイロ化したデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、多様な人工知能(AI)/機械学習(ML)ワークロードや分析ワークロードの実行を実現しています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがって単一のデータエクスペリエンスを提供します。さまざまな業界の何千ものお客様(2024年1月31日時点で、2023年のForbes Global 2000(G2K)の691社を含む)が、Snowflakeデータクラウドによってビジネスを強化しています。詳しくは、snowflake.comをご覧ください。

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Snowflake:Sridhar Ramaswamyが新CEOに就任

※本報道資料は米国スノーフレイク社が2月28日に発表した内容の抄訳です。

Frank Slootmanは取締役会長へ

データクラウドを提供するSnowflake(ニューヨーク証券取引所:SNOW)は米国時間2月28日付けで、Frank Slootman(フランク・スルートマン)がCEOを退任し、Sridhar Ramaswamy(スリダール・ラマスワミ)がCEO兼取締役に就任したことを発表しました。Ramaswamyは就任前、AI担当上級副社長を務めていました。

Frank Slootmanは、引き続き取締役会長を務めます。

今回のCEO交代に関して、Slootmanは次のように述べています。「クラウドデータプラットフォームを牽引する企業として、SnowflakeはAI革命の中枢にあります。Snowflakeを次なる成長段階へと導き、AIおよび機械学習がもたらす機会において成果を出すために、Sridharの右に出る人物は存在しません。彼は先見性あふれる技術者であり、事業を成功させ、拡大してきた実績を備えています。私は Sridharに全幅の信頼を寄せており、彼が新しい職務に就任するにあたり、共に働けることを心待ちにしています」

Ramaswamyは次のように述べています。「過去12年間で、Frankと全チームは、Snowflake を安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたデータ基盤を備え、将来に向けて必要とされる最先端のAI構築ブロックを企業に提供する業界随一のクラウドデータプラットフォームとして確立してきました。今回、会社をさらなる成長へと導くために選任されたことを光栄に思います。すべてのお客様がAIを活用し、大きなビジネス価値を実現するお手伝いをする上で、絶好の機会が前途にあります。お客様とパートナーにイノベーションをもたらす当社の能力をさらに強化することに注力してまいります」

Ramaswamyは、2023年5月、世界初の民間AI検索エンジンであるNeevaの買収に伴いSnowflakeに入社し、以降、同社のAI戦略の陣頭指揮を執ってきました。また、Snowflakeの新しいフルマネージドサービスであるSnowflake Cortexの立ち上げを主導し、すべてのユーザーがAIをシンプルかつ安全に利用できるようにすることで、ビジネス価値の迅速な向上を実現してきました。Snowflake入社以前は、2019年にNeevaを共同設立しました。それ以前は、検索、ディスプレイ、動画広告、アナリティクス、ショッピング、ペイメント、トラベルを含む Googleの広告製品全般を統括していました。Googleに在籍した15年間、旧AdWords(現グーグル広告)とグーグルの広告事業を15億ドルから1,000億ドル以上に成長させる上で、中核的な役割を果たしました。また、ベル研究所、ルーセント・テクノロジー、ベル・コミュニケーションズ・リサーチ (Bellcore)でも研究職を歴任しています。2018年10月から最近まではグレイロック・パートナーズのベンチャー・パートナーを務め、現在もブラウン大学の評議員として名を連ねています。

Snowflakeについて

Snowflakeは、あらゆる組織がSnowflakeデータクラウドを用いて自らのデータを最大限に活用するのを支援します。多くのユーザー企業がデータクラウドを利用して、サイロ化されたデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、さらには多様なAI/MLや分析ワークロードの実行を進めています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがり単一のデータ体験を提供します。多くの業界から何千ものお客様(2023年10月31日時点で、2023年のForbes Global 2000社(G2K)のうち647社を含む)が、Snowflakeデータクラウドを全社で幅広いビジネスに活用しています。詳しくは、https://snowflake.com をご覧ください。

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データクラウドSnowflake、塩野義製薬のHaaSデータ解析基盤に採⽤

データ解析基盤のクラウドへの移行でヘルスケアサービスとしての価値提供を加速

2024 年2 ⽉27 ⽇:データクラウドを提供するSnowflake 合同会社(所在地:東京都渋⾕区、社⻑執⾏役員:東條 英俊、以下Snowflake)は 、​​株式会社インテージテクノスフィア(所在地:東京都西東京市、代表取締役社長 酒井 和子、以下インテージテクノスフィア)​​と共同で 、塩野義製薬株式会社(所在地:大阪府大阪市、代表取締役会長兼社長 CEO 手代木 功、以下SHIONOGI)のデータ解析基盤にSnowflakeのデータクラウドが採用され、インテージテクノスフィアがその環境を構築(*)したことをお知らせします。

 

SHIONOGIが提唱するヘルスケア・社会ニーズに応えるHealthcare as a serviceとは
SHIONOGIは、2030年に向けた新たな方向性として「Healthcare as a service(以下 HaaS:ハース、ヘルスケア・アズ・ア・サービス)」を提唱しています。HaaSは、ヘルスケア・社会ニーズの高度化や、個別化への期待の高まりを受け、技術革新やデータ活用の促進により、未病、予防、診断、治療、フォローアップの各ステップで最適化されたソリューションを提供し、すべての人々の健康に貢献していくことを目指しています。

 

データの可視化と高度解析の基盤を構築するため、セントラルデータマネジメント構想をデータクラウド「Snowflake」で支援しHaaS実現に向けて活用
HaaS創造企業への変革を実現するためには、自社だけではなく多様なパートナーとデータを収集・活用できる基盤を構築し、高度なデータ活用技術を通じたデータ・ドリブン型ビジネスによる業務プロセスの変革と、ヘルスケアソリューションの創出が必要とされています。

 

Snowflakeは、SHIONOGIのHaaSへの変革を支援するため、データの可視化と高度解析の基盤を提供しています。SHIONOGIは、HaaSの取り組みの一環として、SHIONOGIが掲げるセントラルデータマネジメント構想の実現に向け、データクラウド「Snowflake」を業務領域横断的な解析用データウェアハウスと位置付け採用しました。これによりSnowflakeは、社内の業務システム由来のデータだけでなく、医療ビックデータなどの社外の大規模データや、パートナーとのデータ連携を支援し、業務プロセスの変革を強力にバックアップしています。そして、データ・ドリブン型ビジネスの推進とヘルスケアソリューションの創出の実現を支援しています。

SHIONOGIのセントラルデータマネジメント構想

半構造化、非構造化データの活用を見据えて拡張性・柔軟性を備えた解析環境を構築
セントラルデータマネジメント構想を踏まえた基盤構築を進めるために、従来の解析基盤の仕様を考慮しつつ、「オンプレミスからクラウドへの大規模移行の品質担保」、「複雑かつ柔軟な認証認可の実装」、「データ管理運用方針の検討」という3つの課題を抱えていました。そこでSnowflakeは、インテージテクノスフィアと共同で、クラウドへの移行対象の全データ群に対してハッシュ値を用いた検証手法により、データの整合性・妥当性の品質を担保し、Snowflakeの最新機能を検証し、今後のデータ管理運用に向けて、より最適なアクセス制御方法を構築しました。

 

データ処理の高速化は、そのヘルスケアソリューションを必要とするすべての方に早く届けることに繋がる

2030年には、ヘルスケアに対するニーズ、技術、プレイヤーなどに対する世界観がこれまでとは大きく変化すると予想されています。これに対し、人々が必要としているヘルスケアソリューションをタイムリーに提供するためには、データサイエンスの力が必要だと考えられています。そこでSHIONOGIは、DXの一環として、データドリブン型ビジネスを実現するため、データドリブンな企業文化の醸成、業務プロセスとシステムの構築、データ利活用促進に向けたデータガバナンス体制の構築を進めています。データベース研究等のエビデンス構築におけるデータ解析では、医療ビックデータに代表される大規模なヘルスケアデータの高速な処理が不可欠です。SHIONOGIでは、従来のオンプレミス環境からSnowflakeのデータクラウドに移行することで、大規模データの解析にかかる時間が約30%~70%短縮されるなど、データ処理の速度が大幅に向上しました。処理時間の高速化は、データサイエンティストの思考の中断を無くし、モチベーションの維持に貢献するだけではなく、そのヘルスケアソリューションを必要とするすべての方のもとにより早くお届けできるようになるということでもあります。

 

Snowflakeは、今後もSHIONOGIのより多くの人々や社会の課題解決への貢献を目指すHaaSへの変革の実現を支援してまいります。     

(*)インテージテクノスフィアのSnowflake導入支援の詳細は、https://www.intage-technosphere.co.jp/landing/snowflake/をご確認ください。

 

Snowflakeについて

Snowflakeは、あらゆる組織がSnowflakeデータクラウドを用いて自らのデータを最大限に活用するのを支援します。多くのユーザー企業がデータクラウドを利用して、サイロ化されたデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、さらには多様なAI/MLや分析ワークロードの実行を進めています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがり単一のデータ体験を提供します。多くの業界から何千ものお客様(2023年10月31日時点で、2023年のForbes Global 2000社(G2K)のうち647社を含む)が、Snowflakeデータクラウドを全社で幅広いビジネスに活用しています。詳しくは、https://snowflake.com をご覧ください。

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ドコモ、全社規模のデータ活用の取り組みにSnowflake Streamlitを採⽤

開発から運用開始までわずか8営業日で実現、抽出/分析コストを従来の半分以下に

 

2024 年2 ⽉22⽇:データクラウドを提供するSnowflake 合同会社(所在地:東京都渋⾕区、社⻑執⾏役員:東條 英俊、以下Snowflake)は、​​株式会社NTTドコモ(所在地:東京都千代田区、代表取締役社長:井伊 基之、以下ドコモ)​​が全社規模で取り組むデータ活用に、Snowflakeが買収したStreamlitを採用し、業務に特化したアプリケーションの開発、運用を開始したことをお知らせします。

データ活用における課題

ドコモでは、全社でのデータ活用における課題として、各業務担当がその業務に特化したデータを抽出するために数週間を要していました。その背景として、全社でのデータ活用が加速するほど、データエンジニア部門の負荷が大きくなっていました。その結果データ活用に時間がかかり、業務部門の施策の遅れや、適切なタイミングでの実行に影響が生じていました。また各業務部門では、プログラミングの知識を持ち合わせる人材が少ないだけではなく、既存のデータ加工ツールでは、使用方法など専門的な知識を必要としたため、容易に活用することができないという課題も抱えていました。

Snowflake Streamlitで業務に必要なアプリを開発

開発から運用開始までわずか8営業日、データ抽出/分析コストを54%削減

そこでドコモは、Streamlitを活用し、社内でのデータ活用をあたりまえ化するためのプロジェクトを立ち上げました。Streamlitは、Pythonを使った簡単なコーディングでWebアプリケーションやフロントエンドのGUIを作成できるため、アプリケーション開発期間を大幅に短縮し、数日間で必要なアプリケーションの構築・運用開始することが可能です。本プロジェクトでは、Streamlitを活用した簡易データ活用プラットフォームを整備し、業務担当者が必要な項目をシンプルなUIで”ポチポチと”選択するだけでデータ抽出や分析、可視化などをマニュアルレスで実施することが可能です。

たとえば予兆スコアを使った加盟店へのお客様送付リストを、あらかじめ表示されたリストから選択することで業務担当者は素早くデータを抽出しリストを作成するだけではなく、ドコモが保有するデータを横断的に活用したプロファイリングが可能になります。さらに、実施した施策の効果を可視化することで、グループ内で共有し施策の効果の分析や改善に繋げます。

▲ 画面イメージ

本プロジェクトにより、アプリの開発開始からわずか8営業日で初回運用開始を達成しました。また開発したアプリケーションを利用することで、これまでデータ抽出や分析にかかっていたコストを54%削減し分析業務の効率化を達成しています。

全社的なデータ活用の展開に向けて

また本社の専門部署だけでなく、全国の支店・支社でも開発できるよう、開発チームの立ち上げ支援も行っています。 活用事例の紹介や開発育成研修を実施したことで、現在では社内の開発者は約180名に達しており、ドコモのデータ活用促進を行っています。

Snowflakeは、今後もドコモの全社でのデータ活用をデータクラウドSnowflakeならびにStreamlitで支援して参ります。

Streamlitとは

Streamlitは、視覚的かつデータ密集型のアプリケーションを迅速に構築し、組織が必要とするアプリケーションになるまで、簡単に反復しながら開発することができるようになります。 Streamlitの使いやすさ、柔軟性、オープンソースコミュニティが組み合わさることで、開発者が大規模で革新的なデータアプリの作成を支援します。

 

Snowflakeについて

Snowflakeは、あらゆる組織がSnowflakeデータクラウドを用いて自らのデータを最大限に活用するのを支援します。多くのユーザー企業がデータクラウドを利用して、サイロ化されたデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、さらには多様なAI/MLや分析ワークロードの実行を進めています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがり単一のデータ体験を提供します。多くの業界から何千ものお客様(2023年10月31日時点で、2023年のForbes Global 2000社(G2K)のうち647社を含む)が、Snowflakeデータクラウドを全社で幅広いビジネスに活用しています。詳しくは、http://snowflake.com をご覧ください。

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