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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Snowflake、2024「 Snowflake Data Superheroes」を決定

全世界21ヵ国80名、日本からは12名が選出

2024年2⽉14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、2024年のData Superheroesが選出され、日本からは新たに4名がData Superheroesに加わり、12名(*)が選出されたことをお知らせいたします。

Snowflake Data Superheroesとは

Snowflake Data Superheroesは、Snowflakeコミュニティ内において、特にSnowflake の優れた専門知識を有するだけではなく、Snowflakeコミュニティーメンバーやそれ以外のデータを活用しビジネスに貢献したい方たちと、Snowflakeを活用したデータエンジニアリングのベストプラクティスを共有し育成に貢献したメンバーから選ばれた人たちです。

彼らはSnowflakeの製品チームやエンジニアリング チームとフィードバックを共有し、Snowflake イベントへの 参加はもちろん、彼らの貢献は Snowflake コミュニティ チャネルで定期的に紹介されています。

2024 Snowflake Data Superheroes

グローバルアナウンスメント:https://medium.com/snowflake/introducing-the-2024-snowflake-data-superheroes-1962bc20079f

全世界21カ国 :80名 (内訳:新メンバー20名、再選出メンバー60名)

日本 :12名 (内訳:新メンバー4名、再選出メンバー8名(*))

新Data Superheroesメンバー(敬称省略、五十音順)
梶谷 美帆/Miho Kajiya
DATUM STUDIO株式会社, データエンジニアリング本部 プリンシパルエンジニア
喜田 紘介/Kosuke Kida
エクスチュア株式会社,Data Specialist
酒徳 哲/Akira Sakatoku
KDDI株式会社, 次世代自動化開発本部 オペレーション技術開発部 ビッグデータ基盤グループ コアスタッフ
近森 淳平/Jumpei Chikamori 
CARTA HOLDINGS, CARTA MARKETING FIRM 開発局 データ部 部長

Data Superheroesに再度選出メンバー
小宮山 紘平/Kohei Komiyama
株式会社GENDA, IT戦略部 データマネジメントマネージャー
相樂 悟 /Satoshi Sagara
クラスメソッド株式会社, アライアンス事業部 Modern Data Stackソリューション テックリード
渋谷 亮太/Ryo Shibuya(*)
NTT DATA, Solutions/Services Line Director
張替 裕矢/Yuya Harry
dely株式会社,Kurashiru Reward BU Section
菱沼 雄太/Yuta Hishinuma
ちゅらデータ株式会社, 最高技術責任者(CTO)
藤 俊久仁/Toshikuni Fuji
株式会社 truestar, 代表取締役社長
三ツ橋 和宏/Kazuhiro Mitsuhashi (みっつ)
Chatwork株式会社, 技術基盤戦略室データエンジニア
山中 雄生/Yuki Yamanaka
ノバセル株式会社, システム開発部 エンジニア

(*)1名は北米地区より選出

 

Snowflakeについて

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Snowflake、共同で防衛省のデータ活用を支援

2024年1月31日:Snowflake合同会社(所在地:東京都渋谷区、社長執行役員:東條 英俊、以下Snowflake)は、株式会社primeNumber(本社:東京都品川区、代表取締役CEO 田邊 雄樹、以下primeNumber)および株式会社クリーク・アンド・リバー社(本社:東京都港区、代表取締役社長:黒崎 淳、以下C&R社)と3社共同で防衛省のデータ活用を支援することを発表します。データクラウド「Snowflake」とprimeNumberが提供する「trocco®」を用いたデータ基盤を、C&R社が設計・構築・運用を行い、防衛省の採用におけるデータ活用環境を実現しております。

 

■概要

防衛省デジタル・ガバメント中長期計画(※)によると、防衛省はデジタル社会への対応の課題として「昨今のデジタル・ガバメント推進の変容の速さ、拡がりの状況を踏まえると、前述のような防衛省の特殊性には十分に留意しつつ、各自衛隊及び機関等がそれぞれに整備・ 運用している各種の政府情報システムを一元的に監理し、デジタル社会の実現に関し 不断の見直しを行っていく必要がある」としています。その中でデータ活用を推進するため、今回は、採用における各施策の結果をBI(ビジネスインテリジェンス)ツールで可視化・把握し、その効果を高めることを狙いとして、データ基盤を構築しています。trocco®を用いて各種データの転送・加工を行い、「Snowflake」でデータの蓄積を行っています。

(※)参考:https://www.mod.go.jp/j/policy/hyouka/jyouhouka/pdf/honbun.pdf

 

■ データクラウド「Snowflake」とは

Snowflakeが提供するデータクラウド「Snowflake」は、ほぼ無制限のクラウドリソースを活用し、高い拡張性、同時実行性、高性能な分析機能を実現しており、これらを用いて顧客企業は容易にデータを変換、統合、分析できるようになります。また、クロスクラウドかつクロスリージョンにシームレスに接続し、データに関するグローバルなガバナンスポリシーを実現し、「Snowflake」 にデータを集約できるため、従来業務負荷とされていた、データのサイロ化への対処やメンテナンス業務を大幅に軽減します。データを扱う際はデータ漏洩やプライバシーの保護など様々な安全性の問題も生じますが、「Snowflake」は自社が所有するデータを社内だけでなく、ビジネスパートナーなど社外ユーザーに対しても安全に共有できます。加えて、共有時はデータのハッシュ化や暗号化、閲覧権限なども柔軟に設定することができるため、安心安全にビジネスに活用することができます。

URL: https://www.snowflake.com/ja/

 

 

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三菱商事、同社グループ企業とのデータ基盤プロジェクト「DATA SMART」にSnowflake を採⽤

第⼀弾は、三菱⾷品、レンタルのニッケンで基盤構築しデータ活⽤を促進

2023 年12 ⽉20 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)は、三菱商事株式会社(所在地:東京都千代⽥区、代表取締役社⻑ 中⻄ 勝也、以下「三菱商事」)のIT サービス部が主幹する、同社グループ企業とのデータ基盤プロジェクト「DATA SMART」の基盤にSnowflake が採⽤されたことをお知らせします。

三菱商事は、天然ガス、総合素材、化学ソリューション、⾦属資源、産業インフラ、⾃動⾞・モビリティ、⾷品産業、コンシューマー産業、電⼒ソリューション、複合都市開発の10 グループに産業DX 部⾨、次世代エネルギー部⾨を加えた体制で、幅広い産業を事業領域として多 ⾓的なビジネスを展開しています。

データ基盤の構築には、ベンダー選定や、安全性確保、コスト増⼤など様々な課題があります。また各グループ企業で異なるデータ基盤を構築すると、グループ全体でデータを活⽤する際に、専任データエンジニアの配置など、追加の時間・コストが発⽣します。そこで、三菱商事は、「DATA SMART」プロジェクトを⽴ち上げました。グループ全体でのDX を推進する為、各グループ企業間で連携可能なデータ基盤の構築を⽬指しています。

具体的には、グループ企業へのSnowflake の導⼊⽀援を通じ、グループ全体でデータ基盤の整備を⾏っています。希望するグループ企業は、Snowflake をデータ統合・分析・共有の基盤として活⽤できるほか、Snowflake が有するデータシェアリング機能により、各企業が保有するデータのうち、必要なものをリアルタイムかつ安全に共有することも可能になります。

三菱商事は、Snowflake のマルチクラウド、ニアゼロメンテナンスなどのアーキテクチャを評価しています。また、グループ企業間でのデータコラボレーションを実現することにより、三菱商事グループならではの総合⼒を更に強化していくことができると期待しています。

【事業会社の事例】

三菱⾷品株式会社

三菱⾷品は、「⾷のビジネスを通じて持続可能な社会の実現に貢献する」をパーパスとして掲げ、約6,500 社の仕⼊先から約3,000 社の⼩売業(合計16 万店舗)に、多岐にわたるカテゴリの商品を供給しています。同社は、取引から得た広範なデータを効果的に活⽤するため、データ統合プラットフォームとしてSnowflake を採⽤し、データ移⾏を進めています。今後の展望として、同社が保有する内部データに、⾷品流通分野に関連する外部データを組み合わせた多⾓的なデータ分析と活⽤の推進を⽬指しています。

株式会社レンタルのニッケン

レンタルのニッケンは、⼟⽊・建築・産業関連機械を中⼼とした約4,700 種類約115 万点の商品のレンタル、⾃社商品の開発・製造・販売を⾏っています。レンタルのニッケンは点在する膨⼤なデータとそれを活⽤したBI ツール化を⽬指しており、データ分析基盤としてSnowflake を採⽤しました。今後は、統合データから管理指標を⾃動算出し、それを三菱商事とも常時共有することで、経営管理⾼度化、株主である三菱商事との連携強化を⽬指します。

 

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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SNOWFLAKE が AWS GOVCLOUD 米国西部および米国東部で FEDRAMP HIGH AUTHORIZATION を達成

FedRAMP High Authorization は、米国政府が最も重要なデータを安全に保護するために使用する信頼できるデータ プラットフォームとして、 Snowflake の地位を確固たるものにします

 2023 年 12 月 11 日(日本時間) –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、AWS GovCloud (米国西部および米国東部リージョン) で FedRAMP® High Authorization を取得しました。 

連邦リスクおよび認可管理プログラム (FedRAMP) は、クラウド製品とサービスのセキュリティ評価、認可、継続的監視に対する標準化されたアプローチを提供する政府全体のプログラムです。この認可により、Snowflake はクラウド コンピューティング環境全体で連邦政府の最も機密性の高い未機密データの一部を保護できるようになります。 

この最新の認可により、Snowflake は連邦政府、州、地方および教育ワークロード向けに政府および教育データ クラウドを提供できるようになります。Snowflake は、法執行機関、エマージェンシー・サービス、医療機関で使用されるデータなど、新しい種類の重要なデータも処理できるようになり、政府や組織が影響の大きいデータ分析や AI に活用できるようになります。

Snowflakeのグローバル公共部門責任者、ジェフ・フレージャーは次のように述べています。「公共部門のデータの入手可能性は、経済の成長、政府の有効性の向上、監視と透明性の向上の鍵となります。FedRAMP High Authorization により、Snowflake は連邦政府およびそのパートナーと緊密に連携し、重要なデータのサイロを打破し、より現代的で効果的な政府を実現していきます」

Deloitte Consulting LLP マネージング ディレクターの Monica McEwen 氏は次のように述べています。「Snowflake の FedRAMP High Authorization は、ガバナンスとセキュリティに妥協することなくデータを活用することに同社が継続的に注力していることが改めて評価されたものです。我々は協力して、近代化のあらゆる段階で連邦政府を支援し、最も機密性の高いデータから価値を引き出す共同の取り組みを拡大できるでしょう」

FedRAMP High Authorization の取得に加えて、 Snowflake は最近 、2023 年の Snowday 仮想イベントでガバナンス機能の強化を発表しました。Snowflake Horizo​​nは、データ クラウド内のコンプライアンス、セキュリティ、プライバシー、相互運用性、アクセス機能の統合セットを備えた Snowflake のガバナンス ソリューションです。Snowflake Horizo​​n を使用すると、顧客はクラウド、チーム、パートナー、顧客全体でデータやアプリなどを簡単に管理し、即座にアクションを起こすことができます。 

データ ウェアハウジング、データ レイク、データ エンジニアリング、人工知能と機械学習 (AI/ML)、コラボレーション、サイバーセキュリティ、アプリケーションなどの重要なワークロードをサポートする Snowflake の政府および教育データ クラウドは、データ情報に基づいた政府をサポートし続けます。Snowflake のプラットフォームは、StateRAMP ® High も達成しているほか、国防総省影響レベル 4 (DoD IL4)、国際武器取引規則 (ITAR)、刑事司法情報サービス (CJIS)、内国歳入庁 ( IRS) Publication 1075、および連邦調達規則 (FAR) および国防 FAR 補足 (DFARS) の米国政府指定地域の特定地域にわたる保護要件に準拠しています。

Snowflake を使用すると、あらゆるレベルの公共部門組織が、政府機関内および機関間で、クラウド全体で、またエコシステム パートナーと安全にデータを共有できるようになり、復元力が向上し、ミッションの成果が向上します。 

もっと詳しく知る:

  • Snowflake の政府および教育データ クラウドの詳細については、こちらをご覧ください。
  • Snowflake が最新のデータを活用して国防を前進させる方法をご覧ください。
  • Snowflake がクラウド時代に向けて連邦政府機関にどのように力を与えているかについて詳しくは、こちらをご覧ください。

SalesforceとSnowflake、データシェアリングベースの統合を一般提供開始、データドリブンなエンゲージメントでお客様をサポート

Salesforceは本日、Salesforceデータクラウドでの、SnowflakeデータクラウドとのBring Your Own Lake(BYOL)データシェアリングの一般提供を発表しました。これはSalesforceとSnowflakeの既存のパートナーシップに基づくもので、両社のお客様のデータストレージと実用的なインサイトを集約します。

重要である理由:Salesforceデータクラウドは、企業が保有するすべてのSalesforceデータと外部ソースからの膨大なエンゲージメントデータを統合し、調和のとれた統一された顧客プロファイルを作成できる、ハイパースケールの顧客データプラットフォームです。企業は、Salesforce Customer 360のセールス、サービス、マーケティング、コマースの各アプリケーションにまたがるデータを、AI、自動化、分析によって迅速に活用できます。

  • このコラボレーションは、SalesforceとSnowflakeのデータをつなぐことで、Salesforceの顧客データとSnowflakeのデータをシームレスに組み合わせるというすべてのビジネスに共通の課題を解決します。
  • これにより、企業は顧客の行動、市場トレンド、業務効率に関してより詳細なインサイトを得ることができ、市場変化へのより迅速な対応、顧客ニーズの予測、業務の最適化が可能になります。

注目すべき価値:SalesforceによるSnowflakeデータクラウドとのBYOLデータシェアリングを活用すると、両社共通のお客様は、SalesforceのデータをSnowflakeにあるエンタープライズデータと組み合わせてデータの価値をさらに高めることが可能になります。Salesforceデータクラウドの価値の高い顧客データとインサイトを活用して、自社のSnowflakeワークロードを強化できます。

  • この統合により、簡単にデータをインサイトに変換できます。たとえば、小売企業はSalesforceの販売データとSnowflakeの市場トレンドの外部データを迅速に組み合わせることができます。これにより、顧客の行動の変化を特定してよりスマートな在庫管理やマーケティング意思決定を行えるようになり、AIを活用したインサイトによってカスタマーエクスペリエンスを改善できます。
  • 今後数か月のうちに、SalesforceとSnowflakeは、BYOLデータフェデレーションを開始する予定です。Salesforceデータクラウド内でSnowflakeのデータにアクセスできるようになるため、双方向のデータシェアリング機能をフル活用できます。
  • 統合後は、Salesforceデータクラウド内でアクセスされたデータが、Customer 360内の既存のアプリケーションやプロセスでネイティブに利用可能になります。

ゼロETL:SalesforceによるSnowflakeとのBYOLデータシェアリングの導入により、お客様は従来の複雑な抽出、変換、ロード(ETL)プロセスが不要になり、複数のプラットフォームにまたがるデータに直接アクセスできます。

  • ゼロETLアプローチにより、最高クラスの基準のセキュリティとガバナンスを維持しながら、最新のデータにリアルタイムでアクセスできます。従来のETLツールを維持する必要がなくなり、データ管理が合理化され、運用コストが削減されます。

影響:SnowflakeとのBYOLデータシェアリングは、役割の枠を超えた新たな可能性を開きます。その主な例は以下のとおりです。

  • データサイエンティストは、SnowflakeでAIや機械学習のモデルを構築して、特定の製品カテゴリーに対する顧客の購買傾向スコアを判断できます。プロファイル、ウェブサイト訪問、POSデータなどのSalesforceオブジェクトをSnowflakeの製品カテゴリーデータと組み合わせて、新しいインサイトを引き出すことができます。
  • マーケターは、CRMデータとCRM以外のデータを統合することで、セグメンテーションを強化し、キャンペーンをパーソナライズできます。そして、そのデータをカスタムAIモデルで使用して顧客の嗜好を予測し、ターゲットを絞ったキャンペーンやエンゲージメントの最大化につなげることができます。
  • 営業担当者は、SnowflakeでCRMデータとサードパーティデータを統合することで、インテリジェントな予測とパフォーマンス分析を活用できます。そしてそこから戦略を改善し、パフォーマンスを最適化し、顧客重視の成功を優先させることができます。
  • アナリストは、Salesforceの過去の販売データと連絡先データをSnowflakeのウェブ分析データと統合することで、情報に基づいた意思決定を推進できます。これにより、顧客のトレンドと行動を特定し、戦略的インサイトを得ることができます。

Salesforceの視点:「データは、AIを活用してパーソナライズされた関連性の高いエクスペリエンスをすべてのタッチポイントにわたって提供するための基盤です。Snowflakeとのパートナーシップにより、企業はスムーズにデータを統合して、より優れた顧客インサイトや顧客エクスペリエンスを実現できるようになります。私たちは連携して、データとAIを活用した成功の未来を形作っています」 – Salesforce Unified Data Services & Einstein担当EVP & GM、Rahul Auradkar氏

Snowflakeの視点:「SnowflakeとSalesforceの統合により、企業の皆様はストレスのない統合された最新のデータスタックを利用できるようになりました。これからは差別化されたエクスペリエンスを顧客に提供することに集中できます。データなくしてAIは存在しません。AI/MLへの関心が高まるなかで、私たちはこの連携により、お客様を導いていくことができます」 – Snowflake製品担当上級副社長(SVP)、Christian Kleinerman

さらに詳しく:この統合についてさらに詳しく知りたい方は、Salesforce+でDreamforce 2023のストリーミング配信を視聴できます。また、DreamforceのSnowflakeブースにもぜひお立ち寄りください。

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Snowflakeについて

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Snowflake、データクラウドでの次世代アプリと機械学習モデルの構築を加速

※本報道資料は米国Snowflakeが11月1日に発表した内容の抄訳です。

  • Snowflake Notebooksは、SQLとPythonのユーザーに対してインタラクティブなセルベースのプログラミング環境を提供し、データ探索と機械学習開発の機会を解放
  • SnowflakeはSnowparkをさらに強化して、Snowpark MLモデリングAPI、Snowparkモデルレジストリ、Snowflake特徴量ストアなどにより、エンドツーエンドの機械学習ワークフローを合理化する
  • Cybersyn、LiveRamp、SNPを始めとする数百のSnowflakeのお客様が、Snowflakeネイティブアプリフレームワークを使用して開発者の生産性を高め、Snowflake マーケットプレイスを通じて新たな収益源を提供

2023年11月9日(日本時間) – 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、Snowday 2023イベントにおいて、開発者がデータクラウドで機械学習(ML)モデルやフルスタックアプリの構築をより簡単に行えるようにするための機能拡充を発表しました。Snowflakeは、生産性の向上、コラボレーションの促進、そして最終的にはエンドツーエンドのAI/MLワークフローの高速化を実現するために、Snowparkを通じてPython機能を拡張します。また、コンテナ化されたワークロードと拡張DevOps機能がサポートされたことにより、開発者はSnowflakeのセキュアなフルマネージドのインフラから離れることなく、アプリの開発と実行を加速できます。

Snowflakeのプロダクト管理担当シニアディレクターであるPrasanna Krishnanは、「生成AIの台頭により、組織にとって最も価値のある資産であるデータの重要性はより一層高まっています。Snowflakeを使用する開発者はデータをより簡単に扱えるため、データクラウド内で強力なエンドツーエンドの機械学習モデルやフルスタックアプリをネイティブに構築できます。また、業界初のデータとアプリのクロスクラウドマーケットプレイスであるSnowflake マーケットプレイスを利用すれば、構築したアプリを迅速かつ安全に製品化してグローバルなエンドユーザーに届けることができます。新たな収益化、発見、活用の方法を提供できるのです」と述べました。

開発者に向けた、エンドツーエンドの機械学習のための堅牢で身近な機能
Snowflakeのお客様の35%以上が、週単位でSnowparkを使用しています(2023年9月現在)。複雑なMLモデルの開発と展開に対応するために、Snowparkに着目する開発者が増えています。Snowflakeは、SnowparkがすべてのPython開発者にとってより利用しやすく強力なものとなるよう、さらに機能を拡張しました。新たな機能強化は、以下のとおりです。 

  • Snowflake Notebooks (プライベートプレビュー中):Snowflake Notebooksは、Python および SQL ユーザーが Snowpark 内のデータを探索、処理、検証できる対話型のセルベースのプログラミング環境を提供する新しい開発インターフェイスです。Snowflakeのこのビルトインのノートブックにより、開発者はコードの記述と実行、Snowpark MLによるモデルのトレーニングとデプロイ、Streamlitのチャート要素を使用した結果の視覚化などを、すべてSnowflakeの統合されたセキュアなプラットフォームで行えます。
  • Snowpark MLモデリングAPI(近日中に一般提供開始)SnowflakeのSnowpark MLモデリングAPIは、開発者とデータサイエンティストが特徴量エンジニアリングをスケールアウトしてモデルトレーニングを簡素化できるようにします。これにより、Snowflakeでのモデル開発が迅速化し、より直感的に実行できるようになります。ユーザーは、人気のAI/MLフレームワークをSnowflakeでデータにネイティブに実装できます。ストアドプロシージャの作成は不要です。
  • SnowparkのML運用の強化:Snowparkモデルレジストリ(近日中にパブリックプレビュー開始)は、ネイティブなSnowflakeモデルエンティティを基盤に構築されており、Snowflakeでのスケーラブルかつセキュアなモデルの展開と管理を可能にします。Hugging FaceのディープラーニングモデルやオープンソースLLMのサポートも拡張しています。Snowflakeはまた、モデルのトレーニングと推論のためのML機能の作成、保存、管理、提供を可能する、統合されたSnowflake特徴量ストア(プライベートプレビュー中)も提供しています。

WME Agency、IMG、On Location、UFCなどを擁する世界的スポーツおよびエンターテイメント企業であるEndeavorは、SnowflakeのSnowpark for Pythonの機能を活用してMLモデルを構築、展開し、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスとアプリを提供して、ファンのエンゲージメントを獲得しています。

EndeavorのData Science and Engineering担当副社長であるSaad Zaheer氏は、「Snowparkは、エンドツーエンドの機械学習開発を支える推進力として、当社のさまざまな部門にまたがるデータの集約と処理、そしてそのデータを使用したセキュアなモデルの構築とトレーニングを強力に支援してくれています。おかげで、非常に高度にパーソナライズされたファンエクスペリエンスを大規模に創出できたのです。コアとなるデータ基盤としてSnowflakeを採用することで、私たちの企業データが存在する場所で直接開発を行えるようになりました。これにより、顧客行動を予測する方法がさらに広がり、ターゲット営業やマーケティングエンジンの推進にもつながりました」と語っています。

Snowflake、アプリのライフサイクル全体にわたって開発者機能を強化
Snowflakeネイティブアプリフレームワーク(近日中にAWSでの一般提供開始、近日中にAzureでのパブリックプレビュー開始)により、Snowflakeプラットフォーム内で配布、運用、収益化を含めたアプリ開発を行うために必要なビルディングブロックが、すべての組織に対して提供されるようになりました。業界をリードする組織は、すでにSnowflake マーケットプレイスを通じてSnowflakeネイティブアプリの収益化を実現しています。Snowflake Summit 2023以降、登録されているアプリの数は2倍以上に増加しました。この数はさらに増加しています。Snowflakeは、さらに多くの組織がビジネスインパクトを提供できるよう、アプリのライフサイクル全体にわたってさらに開発者機能を強化し続けているからです。

例えば、データサービスプロバイダーであるCybersynは、Snowflake マーケットプレイス専用のSnowflakeネイティブアプリを開発しています。2022年6月以来、同社のFinancial & Economic Essentials Native Appは40以上の顧客に使用されており、5,000以上のクエリが実行されています。また、データコラボレーションプラットフォームであるLiveRamでは2022年6月以降、Snowflake マーケットプレイスを通じて同社のIdentity Resolution and Transcoding Snowflake Native Appを展開している顧客の数は、80%以上も増加しました。さらにSNPは、同社のData Streaming for SAP – Snowflake Native Appにより、データの取り込みに関連するSnowflakeでのデータ処理のコストを10倍削減しました。これにより、データレイテンシーが大幅に低下し、SnowflakeでのSAPデータの可用性も改善しました。

Snowparkコンテナサービス(近日中に一部のAWS地域でのパブリックプレビュー開始)を使用する開発者は、データの移行や複雑なコンテナベースのインフラの管理の必要なしに、MLトレーニング、LLM、APIなど、アプリのあらゆるコンポーネントを実行できます。

Snowflake、アプリやデータパイプラインなどの開発のDevOpsを自動化
Snowflakeは、アプリやデータパイプラインのテスト、展開、モニタリング、運用のすべてにまたがり、重要なDevOpsと可観測性機能を自動化するための新たな方法を提供します。これにより、アイデアを製品化するまでの時間が短縮されます。Snowflakeの新しいデータベース変更管理(近日中にプライベートプレビュー開始)機能により、開発者は宣言的にコードを記述し、タスクを簡単にテンプレート化して複数の環境にまたがってSnowflakeオブジェクトを管理できるようになります。データベース変更管理機能は、DevOpsで一般に使用されている「Configuration as Code」パターンを使用して、Snowflakeオブジェクトのプロビジョニングとアップデートを自動的に行うことにより、複数の異なる環境にまたがるオブジェクト作成において信頼できる唯一の情報源としての役割を果たします。

Snowday 2023では、Snowflakeはさらに、すべてのユーザーが自社のデータで生成AIの力を安全に活用できるようになるイノベーションであるPowered by Snowflake Funding Program、データサイロの解消を推進してSnowflakeの業界をリードするコンプライアンスとガバナンスを強化するSnowflake Horizonの機能拡張なども発表しています。

関連情報:

  • 開発者のMLモデルの構築と展開に役立つSnowflakeとSnowparkの最新の機能強化については、こちらのブログ記事で詳しく説明しています。
  • Snowflakeでのフルスタックアプリの構築、配布、運用における、Snowparkコンテナサービス、Snowflakeネイティブアプリ、Hybrid Tableの活用方法の詳細は、こちらのブログ記事をご覧ください。
  • Snowflake Cortexを使用してLLMを活用したアプリを迅速、簡単かつセキュアに開発する方法については、こちらのブログ記事で詳しく説明しています。
  • こちらのクイックスタートガイドで、Snowpark MLの最新情報をご確認いただけます。また、Snowpark MLのドキュメントページもあわせてご参照ください。
  • Snowflake Native App Bootcampにご登録いただくと、Snowflakeネイティブアプリについてさらに知識を深めることができます。また、こちらのクイックスタートガイドも役立ちます。
  • LinkedInTwitterで、Snowflakeの最新のニュースや発表をチェックできます。

将来の見通しに関する記述について
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、このプレスリリース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。 

このプレスリリースの将来の製品情報は、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。この情報は、Snowflake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。最終的に利用可能になる製品、特性、または機能性の実際のタイミングは、このプレスリリースに提示のタイミングとは異なる場合があります。

© 2023 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のデータクラウドを用い、あらゆる組織が自らのデータを活用できるようにします。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、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。多くの業界の何千社もの企業(2023年7月31日時点で、2023年Forbes Global 2000社(G2K)のうち639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、snowflake.comをご覧ください。

〈本件に関するお問い合わせ〉
Snowflake株式会社
PR担当 山中
[email protected]出典:Snowflake Inc.

Snowflake高信頼性データ基盤、すべてのデータを統合し強力なガバナンス機能を拡充

※本報道資料は米国Snowflakeが11月1日に発表した内容の抄訳です。

  • Snowflakeは、Icebergテーブルのサポートを拡張することで、サイロ化とデータ移動を排除し、全てのデータをデータクラウドに集約できるようにすることで、ユーザーがすべてのデータをデータクラウド上に集約できるようになる。
  • Snowflakeは、Snowflake Horizonの新たなイノベーションにより、業界をリードするガバナンスとコンプライアンスの機能をさらに強化。ユーザーは、データやアプリなどの保護、セキュリティ確保、接続、アクセスをより安心して行えるようになる 
  • Snowflakeのコスト管理インターフェイスにより、従来の管理機能と新機能の統合が実現。管理者は単一のユーザーインターフェイスで、Snowflakeの費用についてより優れた可視性、制御、最適化を得られる

2023年11月9日(日本時間) – 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、Snowday 2023イベントにおいて、すでにデータクラウドを信頼するデータ基盤として活用している何千ものSnowflakeのお客様に向けて、サイロを解消し、AIやとアプリ開発を自社データの場所で直接行えるようにするための新たな手段を発表しました。この最新の発表により、組織はすべてのデータを、強力なガバナンスモデルによってセキュリティが確保された単一のデータ基盤に統合することで、優れたコスト効率とパフォーマンスを得ながら、さらにより多くの価値を引き出せるようになります。自組織のデータの場所であらゆるタイプの開発やワークロード実行が可能になり、データクラウドを活用した新たなイノベーションをアンロックできます。

Snowflakeのプロダクト担当上級副社長であるChristian Kleinermanは、「強力なデータ基盤こそが、AI戦略の成功の鍵です。Snowflakeの最新イノベーションにより、私たちのお客様はガバナンスが維持されたセキュアな方法でデータを活用し、最先端のテクノロジーを駆使できるようになります。Snowflakeのユーザーは、データサイロもトレードオフも生じさせることなく、簡単にすべてのデータを扱えるようになるため、業界を変革する強力なAIモデルやアプリを構築できるのです」と述べました。 

Snowflake、データサイロの解消を推進して組織のデータ戦略を加速
Snowflakeは、組織のデータとAIの戦略を強化するためのデータバックボーンとして使用されています。ビジネスインパクトを推進するためには、お客様がすべてのデータを活用してより多くのワークロードに対応できるようになることが不可欠です。Snowflakeは、Icebergテーブル (近日パブリック プレビュー)のサポートを強化し多様なテーブルタイプに対応することで、サイロの解消をさらに推進し、すべてのデータを集約できるようにします。

Icebergテーブル(近日中にパブリックプレビュー開始):Icebergテーブルにより、広く使用されているオープン標準のApache Iceberg形式で外部に保存、管理されているデータに対して、Snowflakeの利便性、パフォーマンス、ユニバーサルなガバナンスを適用できます。他のエンジンからのデータアクセスも妨げられません。Icebergテーブルにはさらに、お客様が選択できるオプションも用意されています。そのため、Snowflakeを使用したデータレイクデータレイクハウスデータメッシュデータウェアハウスの実装では、追加のアーキテクチャパターンも簡単にサポートできます。

Snowflake Horizonの業界をリードするガバナンス機能がさらに拡充
Snowflakeのクロスクラウドな単一のガバナンスモデルは、ますます複雑化するデータエコシステムをシンプルかつ容易に管理できるようにするものであり、依然として強力な差別化要因となっています。Snowflakeではこの状況を受けて、数千人に上るSnowflake Horizonのお客様の信頼をすでに得ているSnowflakeのガバナンス機能をさらに強化します。Snowflake Horizonは、データクラウドでコンプライアンス、セキュリティ、プライバシー、相互運用性、アクセスの各機能の統合セットを提供する、Snowflakeのビルトイン ガバナンスソリューションです。Snowflake Horizonは、組織の内外のクラウド、チーム、パートナー、顧客にまたがり、データやアプリなどのガバナンスと即時アクションを容易に実行できるようにします。Snowflakeは、以下の追加機能により、Snowflake Horizonの強化を継続しています。

  • 認証および認定の追加:Snowflakeは最近、イギリスのCyber Essentials Plus(CE+)、米国連邦捜査局(FBI)のCriminal Justice Information Services(CJIS、刑事司法情報サービス)セキュリティポリシー、米国内国歳入庁(IRS)の公告1075 Tax Information Security Guidelines、韓国金融安全保障研究所(K-FSI)による評価においてコンプライアンスを獲得しました。また、AWS GovCloudについて、StateRAMP認定のHighレベル、また米国国防総省影響レベル4(DoD IL4)暫定認証(PA)を取得しました。 これらは、特に官公庁・公的機関のお客様に対し、最高クラスのセキュリティとプライバシー保証を提供するというSnowflakeのコミットメントを改めて強調するものです。
  • データ品質モニタリング(プライベートプレビュー中):データ品質モニタリングにより、ユーザーはデータ品質メトリクスを簡単に測定、記録して、レポート作成、アラート通知、デバッグに活用できます。Snowflakeは、すぐに使用できるメトリクスとカスタムのメトリクスの両方を提供することで、業界をリードするガバナンス機能をさらに拡充しています。
  • データリネージUI(プライベートプレビュー中):データ系列UIを使用すると、オブジェクトのアップストリームとダウンストリームの系列を鳥瞰的に可視化できます。この新しいUIにより、アップストリームで生じた変更がダウンストリームのオブジェクトにどのような影響を与えるかを簡単に確認できます。
  • 差分プライバシーポリシー(開発中):クエリの結果に、基礎データセットに含まれる個々のレコードについて推定できる情報が含まれないようにすることで、機密データを保護できます。 
  • データ分類の強化:カスタム分類子(プライベートプレビュー中)、国際的分類(一般提供)、Snowflakeの新しいUIベースの分類ワークフロー(パブリックプレビュー中)により、組織にとっての機密データを定義して、自組織のデータエステート内で特定できるようになります。
  • Snowflake Trust Center(近日中にプライベートプレビュー開始):Snowflake Trust Center(トラストセンター)は、クロスクラウドなセキュリティとコンプライアンスのモニタリングを1つの場所に集約して合理化することにより、セキュリティモニタリングのコストの削減を可能にします。その結果、総保有コスト(TCO)が削減され、アカウントリスクの上昇も防止できます。Snowflake Trust Centerを使用することで、組織は業界のベストプラクティスに基づいてセキュリティとコンプライアンスのリスクを発見できます。また、違反の解決と防止に役立つ推奨も得られます。

Snowflake、コストの透明性を高めることで費用の最適化を支援

Snowflakeは、コスト管理インターフェイス(プライベートプレビュー中)により、従来のコスト管理機能と新機能を単一のユーザーインターフェイスに集約しました。これにより、Snowflakeの費用の管理と最適化がさらに容易になります。管理者は、Snowflake内の単一の場所で、費用を簡単に把握、制御、最適化できます。また、アカウントレベルでの使用状況と費用のメトリクスも、より詳細に可視化されます。さらに、Snowflakeの継続的なパフォーマンス改善により、Snowflakeクレジットの効果値の長期的な変化も確認できます。また、1つの場所から上限値や通知を設定して費用を制御できます。さらに推奨を利用して、Snowflakeでのリソースの割り当てを最適化することもできます(近日中にプライベートプレビュー開始)。

Snowday 2023では、Snowflakeはさらに、すべてのユーザーが生成AIの力を安全にデータで活用できるようになる新たなイノベーションを発表しました。この刷新により、開発者はデータクラウド内でMLモデルやフルスタックアプリをより簡単に構築できるようになります。

関連情報:

将来の見通しに関する記述について
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、このプレスリリース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。 

このプレスリリースの将来の製品情報は、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。この情報は、Snowflake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。最終的に利用可能になる製品、特性、または機能性の実際のタイミングは、このプレスリリースに提示のタイミングとは異なる場合があります。

© 2023 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のデータクラウドを用い、あらゆる組織が自らのデータを活用できるようにします。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、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。多くの業界の何千社もの企業(2023年7月31日時点で、2023年Forbes Global 2000社(G2K)のうち639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、snowflake.comをご覧ください。

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Snowflake株式会社
PR担当 山中
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出典:Snowflake Inc.

Snowflake Cortex、すべてのユーザーに大規模言語/AIモデルを提供

※本報道資料は米国Snowflakeが11月1日に発表した内容の抄訳です。

 

  • Snowflakeは、新しいフルマネージドサービスであるSnowflake Cortexを発表。業界をリードする大規模言語モデル(LLM)、AIモデル、ベクトル検索機能へのアクセスを可能にする 
  • Snowflake Cortexは、新しいSnowflake Copilotおよび、ユニバーサル検索を始めとするSnowflakeのLLM活用エクスペリエンスの基盤となる
  • スキルセットを問わず、すべてのユーザーがSnowflake Cortex内のサーバーレス関数セットを使用してアナリティクスを加速でき、コンテキスト化されたLLM活用アプリを数分で迅速に構築可能

2023年11月9日(日本時間) – 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、同社のSnowday 2023イベントにおいて、すべてのユーザーがその技術的な専門知識を問わず、生成AIの力を安全に自組織のデータで活用できるようになる新たなイノベーションを発表しました。Snowflakeは、Snowflake Cortex(プライベートプレビュー中)を通じて、あらゆる組織がより簡単に生成AIから価値を安全に引き出せるようにします。Snowflake Cortexは、データクラウドでのAIアプリの発見、分析、構築を簡素化するSnowflakeの新しいフルマネージドサービスです。

Snowflake Cortexは、Meta AIのLlama 2などの業界をリードする大規模言語モデル(LLM)、タスク固有のモデル、高度なベクトル検索機能を含め、サーバーレス関数(随時追加)への即時アクセスを可能にします。これらの関数を使用することでアナリティクスを加速させ、コンテキスト化されたLLMを活用したアプリを数分で迅速に構築できます。さらに、Snowflakeはユーザーの生産性を改善するために、Snowflake Cortexを基盤とするLLMを活用した3つのエクスペリエンスとして、Document AI(プライベートプレビュー中)Snowflake Copilot(プライベートプレビュー中)ユニバーサル検索(プライベートプレビュー中)を構築しました。
SnowflakeのAI担当上級副社長であるSridhar Ramaswamyは、「Snowflakeは、企業が自社データの安全性とガバナンスを維持しながら強力なAI/MLアプリを作成するために必要としている、データ基盤と最先端のAIのビルディングブロックを提供することにより、AIイノベーションの次の波の先駆けとなれるよう支援します。Snowflake Cortexを使用すれば、企業はLLMモデルの力を数秒で利用でき、LLMを活用したカスタマイズアプリを数分以内に構築できます。データの柔軟性と制御も維持できます。そして何よりも大きな変化として、すべてのユーザーが生成AIを活用してビジネス価値を引き出せるようになるのです」と述べました。

Snowflake Cortexでサーバーレス関数を使用して、LLMを活用したアプリを簡単に開発
フルマネージドサービスであるSnowflake Cortexはすべてのユーザーに対し、AIに関する専門知識や複雑なGPUベースのインフラ管理を必要とせずLLMやAIを駆使できるよう、必要なビルディングブロックを提供します。このビルディングブロックには、SQL/Pythonコードの関数呼び出しで利用できるサーバーレス関数のセット(随時追加)が含まれます。スキルセットを問わず、すべてのユーザーがSnowflake Cortexのコスト最適化されたインフラでこれらの関数を実行して、データの分析やAIアプリの構築を迅速に行えます。これらの新しい関数には、以下が含まれます。

  • 専門関数(プライベートプレビュー中):コスト効率に優れた言語モデルやAIモデルを使用する、タスク固有の関数セット。日々のアナリティクスを加速します。これらのモデルでは、入力されたテキストについて、センチメントの検出、回答の抽出、テキストの要約、選択された言語への翻訳を行えます。専門関数には、予測(近日中に一般提供)、異常検知(近日中に一般提供)、Contribution Explorer(パブリックプレビュー中)、分類(近日中にプライベートプレビュー)など、Snowflakeの既存の機械学習を活用した関数も含まれます。
  • 汎用関数(プライベートプレビュー中):オープンソースのLlama 2モデルを始めとする業界をリードするオープンソースLLM(プライベートプレビュー中)やテキストからSQLへの変換モデルなどの高性能なSnowflake LLM(近日中にプライベートプレビュー)を使用する、会話関数のセット。ユーザーが自分のデータと簡単に「チャット」できるようにするためのもので、広範なユースケースをサポートします。これらの関数には、ベクトル エンベディングと検索機能(近日中にプライベートプレビュー)も含まれます。これらにより、ユーザーは自分のデータを使用してモデルの応答を簡単にコンテキスト化し、カスタマイズされたアプリを数分以内に作成できます。Snowflakeはまた、ベクトルをデータクラウド内のネイティブデータ型として追加しています。これにより、Snowflakeでこれらの関数をデータに対してより効率的に実行できるようになります。

Streamlit in Snowflake(パブリックプレビュー中)は、LLMを活用したカスタムアプリの作成をさらに加速させます。ユーザーは、データ、AIモデル、分析関数、アプリケーション関数を、Pythonで記述されたインタラクティブなアプリに迅速に変換できます。現在(2023年9月時点)、Streamlit in Snowflakeでは、10,000個以上のアプリが開発されています。Priority Health(Corewell Healthの健康保険)、AppFolio、Braze 、TransUnionなど、多くの組織がリリース可能なアプリを作成しています。

Snowflake CortexのもたらずネイティブLLMエクスペリエンスにより、データクラウドでの生産性を改善 

Snowflakeはさらに、Snowflake Cortexを基盤サービスとして構築された、LLMを活用した新たなエクスペリエンスも発表しました。このすべてがそろったエクスペリエンスには、Snowflake Cortexが全面的にホストおよび管理するユーザーインタフェースと高性能なLLMが含まれているため、複数の組織にまたがって、さまざまなビジネスチームとアナリストが活用できます。以下に挙げるSnowflakeの新たなLLMエクスペリエンスにより、データクラウド全体にわたって生産性がさらに向上します。

  • Snowflake Copilot(プライベートプレビュー中):Snowflake Copilotは、SnowflakeのLLMを活用した新たなアシスタントです。Snowflakeの日々のコーディングタスクに、自然言語を処理する生成AIを導入します。ユーザーはデータについて、プレーンテキストでの質問、関連データセットに対するSQLクエリの記述、クエリの改良、インサイトのフィルタリングなどが可能になります。
  • ユニバーサル検索(プライベートプレビュー中): Snowflakeはユニバーサル検索により、LLMを活用した新たな検索機能を実現しました。ユーザーは、ユースケースに最も関連したデータやアプリを迅速に見つけ出して、価値を引き出せるようになります。データベース、ビュー、Icebergテーブル(近日中にパブリックプレビュー)を含むユーザーのSnowflakeアカウント全体と、Snowflakeマーケットプレイスで入手可能なデータやSnowflakeネイティブアプリの両方にまたがった検索が可能です。
  • Document AI(プライベートプレビュー中):Document AIは、Snowflakeの最初のLLMエクスペリエンスとして提供されます。Document AIを使用する企業は、LLMを使用して請求額や契約条件といったコンテンツを文書から容易に抽出し、ビジュアルインターフェイスや自然言語を使用して結果をファインチューニングできます。Document AIは、社内チームが業務に対する理解を深め、安全でスケーラブルな方法で効率を高めるために使用されています

Snowflakeにより、ユーザーはLLMアプリの実質的に無制限の完全カスタマイズが可能に

LLMアプリを完全にカスタマイズしたいと考えている高度なユーザーのために、SnowflakeはSnowparkコンテナサービス(近日中に一部のAWSリージョンでのパブリックプレビュー開始)を提供します。Snowparkコンテナサービスは、Snowflakeでのコンテナ化されたワークロードの展開と管理を安全かつ簡単に行えるようにします。開発者は、Snowparkコンテナサービスを利用することで、洗練されたサードパーティアプリ(商用のLLMやベクトルデータベースのアプリを含む)を自身のSnowflakeアカウントから離れることなく実行できる柔軟性を得られます。組織はデータクラウド内で、任意のオープンソースLLMを簡単に展開、ファインチューニング、管理できます。

Snowday 2023では、Snowflakeはさらに、開発者がデータクラウドでMLモデルやフルスタックアプリをより簡単に構築できるようにするための機能向上データサイロの解消を推進してSnowflakeの業界をリードするコンプライアンスとガバナンスを強化するSnowflake Horizonの機能拡張なども発表しています。

関連情報:

  • Snowflake Cortexを使用してLLMを活用したアプリを迅速、簡単かつセキュアに開発する方法については、こちらのブログ記事で詳しく説明しています。
  • AIに関する専門知識がなくても、すぐに新しいエクスペリエンスと関数の使用を開始できます。こちらのブログ記事をご覧ください。 
  • LinkedInTwitterで、Snowflakeの最新のニュースや発表をチェックできます。

将来の見通しに関する記述について
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、このプレスリリース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。 

このプレスリリースの将来の製品情報は、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。この情報は、

Snowflake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。最終的に利用可能になる製品、特性、または機能性の実際のタイミングは、このプレスリリースに提示のタイミングとは異なる場合があります。

© 2023 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のデータクラウドを用い、あらゆる組織が自らのデータを活用できるようにします。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、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。多くの業界の何千社もの企業(2023年7月31日時点で、2023年Forbes Global 2000社(G2K)のうち639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、snowflake.comをご覧ください。

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