はじめに
いよいよ Snowflake Summit 25 が開幕となりました！今年のサミットのテーマは「BUILD THE FUTURE OF AI AND APPS」です。開催地は昨年同様、サンフランシスコ・モスコーンセンターですが、その規模は昨年を大きく上回るものとなっていました。
サミットホームページより（https://www.snowflake.com/en/summit/ )
会場のメインエントランス LOBBY という、最も目につきやすい場所にもでかでかとそのテーマが掲げられています。
Snowflake Summit 2025 の幕開けとなる Opening Keynote では冒頭、Snowflake CEO の Sridhar Ramaswamy が参加者全員に感謝を伝えるところから始まりました。様々な文脈で何度も「THANK YOU」と繰り返し、私達と共にここにいてくれてありがとう（Thank you for being here with us）と感謝の気持ちを伝え、その後、熱を持って次のように話しました。
今回のサミットには、世界中の考えうる限りの業界から人々が集まり、データをもっと活用する（to do more with their data）ためにともに学び合い、刺激を受け、前へと進んでいこうとしています。データを活用するというのは、単に技術の話ではなく、学び、刺激を受け、お互いを高め合いながら、組織の中に「データとAIの文化」を築いていくことなのです。今回のサミットは過去最大規模。そして私は、これが最高のサミットになると確信しています。Foo!
この熱いメッセージに、会場全体から温かな拍手と笑顔が広がって、Snowflake らしさを感じながらの幕開けとなりました！
そんな 「AIとアプリの未来を共に築こう」（意訳）というメッセージを打ち出している Snowflake Summit 25 ですが、今年の Opening Keynote にはなんと、Sridhar Ramaswamy に加え、言わずと知れた Open AI CEO である Sam Altman が登場しました。Sridhar と Sam Altman は、Opening Keynote 後半の対談形式の場で、AI 時代の未来について語り合いました。
キーノート会場に登場した Sam Altman
前半部では、ニューヨーク証券取引所グループの社長である Lynn Martin が登場しました。Martin は、ニューヨーク証券取引所グループの親会社であるインターコンチネンタル取引所のデータ部門の会長を務めているほどデータを重要視している人物です。
キーノート会場で登壇している Lynn Martin
Sam Altman や Lynn Martin は、Snowflake CEO の Sridhar と一体どんな会話を繰り広げるのでしょうか？それでは、そんな彼ら AI・データ界隈の大物たちが繰り広げる登壇内容について、次の章で一緒にチェックしていきましょう！
なお、オンライン配信については、こちらから登録・視聴できますのでぜひご活用ください！
サミット会場（正面）
1. すべての関係者への感謝と、寄り添い
Opening Keynote は、はじめに、でも触れたように、Sridhar が全員に感謝を伝えるところから始まりました。Sridhar はこのあとも、様々な関係者への感謝を繰り返しました。
今週だけで522のセッションが行われ、その多くがユースケースや成功事例を取り上げています。3000人以上のパートナー企業の方々も参加してくれていますし、開発者やビルダーたちにも大きな感謝を伝えたい。境界を押し広げ、私達を前進させてくれてありがとう！
このとき、Keynote 会場の画面には、様々なカスタマーの顔写真や、パートナー企業の数々、データスーパーヒーローのアバターカードといったものを写し出していました。そこには私の知り合いの顔写真やなんと私自身のアバターもあり、本当に Snowflake は我々カスタマー・パートナー、そして人々に寄り添っていて、CEO であってもそれは変わらないのだと、改めて認識できました。
Sridhar が Snowflake に入社した直後から、そういったカスタマーへの揺るぎない情熱を感じていたことが登壇からにじみ出ていました。さらに、その上で Sridhar が重点を置いてきたのは、次の二つのことです。一つ目は、皆さんの話を聞き、学ぶこと。Snowflake がより良いサービスを提供できるよう、皆さんのことをよく知り、課題や成功談を伺う。そしてもう一つは、フィードバックを行動に移し、AI を活性化すること。そして、こうした世界で最も難しく野心的なアイデアを実現するため、その変化を続けていくことを付け加えました。
幸運にも、これまで筆者は Snowflake社 の様々なレイヤーの方々と議論の機会を持つことができました。開発チームやPdM、プロフェッショナル、共同創業者、そして Snowflake 日本法人の方々は、顧客・パートナーの声を聞き、寄り添い、すぐさまその課題を解決できるように動き、実際にそのソリューションを提供してきています。顧客に寄り添う姿が Snowflake のカルチャーとして徹底されているのは、私も見習うべき姿だと感じました！
2. 顧客の取り組みと Snowflake
Snowflake の AI やデータを活用して、現実世界でどのような価値が生まれているのか、様々な企業との取り組みが紹介されました。
データで現実を変える
100年以上にわたって重機やエンジンを開発してきた Caterpillar は、顧客とディーラーの業務とを統合的に把握するために、Snowflake の AI DATA CLOUD を活用しています。さらに顧客データだけではなく、設備の可用性、利用状況、サービスなど、あらゆる情報をリアルタイムで監視・管理できる体制を構築しているそうです。
また、AstraZeneca は、Snowflake を活用して、がんなどの病気の治療や完治を目指した新薬の開発に携わっています。中でも特徴的な成果は、肺疾患の早期発見によって、生存率を90%向上できたことです。これはまさに、データを活用して現実をよりよい方に変革したと言えますね。
シンプルさでイノベーションを加速する
こうした成果は、やはり、Snowflake が当初から掲げている「シンプルさ（Simplicity）」によるものです。「複雑さはリスクやコストを生む。一方、シンプルさは成果を生む」と語り、データの取り込みや共有、活用を誰でも簡単に行えるように Snowflake が作られていることを強調していました。
BlackRock は Snowflake の AI を活用して、ノーコードで顧客対応用の AI エージェントを構築し、トリップアドバイザーは、レビューからノイズを除去することで、ユーザーの本音を取り出し、改善のサイクルを高速化する取り組みを行っています。これらをシンプルな AI インターフェイスにより実現しているということですね。
私の意見ですが、こうした Snowflake における「シンプルさ」の面白い部分は、シンプルながらもカスタマイズ性も持ち合わせている部分です。まずはベーシックな機能を提供し、徐々にその抽象度を上げていき、最終的にはシームレスに利用できる「シンプル」な機能になっています。そのため、カスタマイズの必要があればそのベーシックな機能を調整していくらでも自分好みにできるのが、Snowflake らしさなんだろうなと感じています。
まず「良いデータ」
そしてやはり、こうした成果を支えているのは、強力なデータ基盤であって「データ戦略なしに AI 戦略はない」「AI の前に良いデータが必要だ」そんなメッセージが繰り返されました。データの取り込みから活用までの摩擦を取り除くことで、AI を自然に活用できる環境づくりを様々な機能で支えている他、データやアプリ、モデルを相互に共有していることに触れ、それがすでに3000件以上に及んでいることを説明しました。
このように、良いデータやアプリがすぐに使える状態にあるというのは、Snowflake のクラウドネイティブな設計に基づく非常に洗練された部分ですね。（いつも当たり前のように使っていますがｗ）
エンタープライズレベルの信頼性
データ活用とビジネス価値創出のためには、エンタープライズレベルの信頼性が欠かせません。ここでは Snowflake が「IMPACT LEVEL 5」の承認を受けていることが紹介されました（AWS GovCloud US-Westのみ）。
この認可によって、連邦政府、防衛、州・地方自治体、教育機関へのサービス提供を進めることを強調していました。また、こうした高いレベルの信頼性をもとに、サンフランシスコ市の地域住民にとってよりよいサービスの提供や、ニューヨーク市保健局と病院は患者への質の高いケアの提供を行っています。
多様な業界での価値創出
Snowflake は、製造・エネルギー・金融・通信・自動車といった多様な業界において、それぞれの現場でリアルタイム性・柔軟性・統合性を活かした取り組みが進められていることを紹介しました。
たとえば、VPX Energy では石油掘削のための全社的なデータ統合、BMW Group ではディーラー業務の効率化、Ericsson では AI を活用した通信インフラの最適化など、現場の課題に即した導入効果が語られています。
Snowflake はこれらの成果を通じて「AI を自然に活用できる環境づくり」の重要性を繰り返し強調していました。様々な業界リーダーたちの成果を聞いて、今後もこうした、データ・AI をシンプルに活用できる Snowflake によって、どんどんと価値を創出していけそうだと強く感じられました！
次なる一歩とオープンさ
もちろん、我々カスタマーの行動だけでなく、Snowflake もさらに一歩を踏み出しています。それは、PostgreSQL 関連のマネージドサービスの提供や PostgreSQL 自体の開発も多く行っている CrunchyData 社買収についてです。Snowflake に PostgreSQL が統合されることによって、Snowflake のパフォーマンス、ガバナンス、スケールメリットを合わせ持つことができます。すでに PostgreSQL が親しみやすさと高い性能を持つことから、これは遠い未来のことではないし、Snowflake はさらにそれを加速させるために投資していくと述べていました。
これから開発が始まっていくものだと思うので、まだ時間がかかってしまうとは思いますが、最終的にどのような形で PostgreSQL が使えるようになるのか、非常に楽しみですね。
3. NY証券取引所グループのLynn Martinが語る、金融とAI・データの未来
Snowflake は、どんな業界、課題においても、データによってより多くの価値を生み出すという考えのもと、Snowflake AI DATA CLOUD によりデータと AI を活用するあらゆるフェーズにおいて、イノベーションの限界を押し広げられるように支援してきています。
そして、それを最も象徴する事例の一つとして紹介されたのが、ニューヨーク証券取引所（NYSE）でした。NYSE は日々世界中の金融市場の膨大なデータを扱っており、何百万という人や企業に影響を与えます。Snowflake を活用することで、データを統合し、連携し、業務を効率化することで、取引の未来を形作ろうとしています。
Snowflake のデータと AI を活用して
Sridhar は Martin に対し、NYSE がデータと AI を活用して何を達成しようとしているかを問いました。
Martin はデータ人間だそうで、常にデータが血管を巡っていると表現しましたｗ だからこそ数字を常に気にしており、プラットフォームに届く注文件数やプラットフォームを通過するトラフィック量、ピーク時のトラフィック量などを常に追いかけているといいます。2022年には、1日あたり約3500億件の注文がありましたが、今年の4月にはなんと、1日あたり1兆2000億件という新記録を達成したそうです。
NYSE にとって非常に重要な仕事として、一つは市場の健全性に関するもので透明性に重点を置き、もう一つは効率的なリスク管理に関するものです。先程の取引が効率的に処理されて、人々がポートフォリオのリスクを把握できるようにすることが目標です。
一方で、素晴らしいテクノロジーがないとそれは実現できず、AI のような優れたテクノロジーによって、取引をマッチングしたり、監視したりして不正行為を確実に捕捉できるのだと述べていました。Snowflake はまさに AI だけでなく、様々な領域でその優れたテクノロジーを提供できているということですね。
イノベーションと投資の次なる一手
次に Sridhar は、このイノベーションをどのように推進し続けるのかと問いました。
Martin は、単に優れたハードウェアを持つだけでなく、しっかりと刷新したことで、1兆2000億件のデータをさばけるようになったと述べました。しかし今後は、中核のマッチングエンジンだけではなく、他の事業、債権やデータサービス、住宅ローン事業などにも目を向けるようになっていき、そうなると次に重要となっていくるのは、データの正しさです。
ここでもやはり、AI 活用のためにはデータが重要であるということが発信されましたね。NYSE ではさらにデータ共有などにも取り組んだり、最近では Cortex Search、Cortex Analyst、Cortex LLM といった非構造化データに関するツールによって、データ量がさらに指数的に増加していて、そのデータの正しさとプライバシーを守ることに注力していると答えました。
規制の厳しい業界において
規制が厳しい金融業界で活躍する NYSE に対して、金融やヘルスケア業界の人々がどのようにその規制を乗り越えればよいのか、アドバイスが求められました。これに対し、こうした規制はますます厳しくなってきており、それすらも AI の力を頼るべきだと答えました。Cortex Search などの検索機能を活用して、これらの規制を乗り越えるのに役立つと述べています。
これには筆者の私も同感で、とにかく Cortex Search で RAG アプリケーションを作ってしまって、チャットボットとして利用してみると、自社の複雑な情報であっても整理してとても分かりやすく解説してくれることが分かります。
企業のリーダーたちに向けて
素晴らしいことを成し遂げたいと思っている多くの企業のリーダーに向けてのアドバイスとして、Martin は、常に核となる原則（NYSE においては、市場の健全性と透明性）に立ち返ることで、ユースケースが自然と生まれてくると述べており、このようにターゲットを絞ってユースケースを見つけるのは難しいことではないと言いました。しかし慎重に、一貫性を持って、自分が大切にしている実行可能な原則について、AI によって何が得られるかを探すようにしてほしいと述べました。
私も、ミッション実現のためにデータや AI によって何ができるのか、改めて考えてみようと思いました。そのうえで、しっかりと吟味しながら、AI の活用に取り組んでいきます！
4. Snowflake × OpenAI CEO対談：AIの現在とこれから
Sridhar は続いて、基盤モデルの始まりとなった OpenAI 社、その CEO である Sam Altman を招待しました。
Just Do It × Curiosity
ここではまず、2025年の AI 環境を乗り切ろうとしている企業のリーダーたちへのアドバイスを求め、それに対し、Sam Altman は一呼吸をおきながら「I think just do it」と答えました。
効率化の余地はまだたくさんあり、モデルは急速に変化しているという前提で臨むべきだと述べ、次のモデルを待つ理由がたくさんある、あるいはこのさきどうなるか様子を見る、あるいは、、、。そうではなく、テクノロジーの一般原則として、物事が急速に変化しているとき、迅速に反復処理を行って、ミスを犯すコストを最小限に抑え、学習の効果をもっとも高くする企業が勝利すると。
これに Sridhar は「好奇心」を付け加え、小さな実験をたくさん行って、価値を得て、その強みを強化するといった、最も速く反復できる人こそが、物事から最大の価値を引き出せるのだと結論付けました。
AI の進歩と今後
Sam Altman は、昨年、スタートアップや大企業に対して、少しの実験としては使えるけれどほとんどの場合は本番環境での使用にはまだ完全には対応していないと説明していたそうです。しかし、最近では大企業さえも様々な用途で活用できており、実際、LLM モデル自体の信頼性も高くなっていると述べました。これによって不可能だと思っていたことができるようになった。
では、来年は何を言っているのか？来年には、エージェントによる自動化やサービスの開発だけでなく、ビジネスへの課題の指摘などが行えるようになっており、もし AI がそれを解決できるなら、大量のコンピューティングによってそれを解決してしまうと述べています。
常に今のモデルに対して経験を積んでいる企業は、上記のような実際に AI で自動的に解決させることまでできるような、世界で有利な立場に立てると述べました。そしてその未来を経験するために、各企業が一生懸命考え、AI を導入していくことが重要だと述べました。
AGI
対談が進むにつれ話題は徐々に AGI の話題になっていきました。その話題の冒頭で、AGI とはなにかという問いの答えは人によって変わるため重要ではなく、少なくとも今後5年間はこの進歩が続くということで、いずれ自律的に新しい科学を発見するか、そうした人々にとって素晴らしいツールとなることが重要だと捉えていることを Sam は話しました。超人的な推論力やあらゆるツール・コンテキストへのアクセス能力を持ち、それによって企業が最も難しい問題を AI に任せられる時代が来るという話です。そのため、AGI とは明確な定義ではなく、驚異的な連続的な進化のプロセスとして捉えるべきという Sam の主張でした。
もし1000倍のリソースがあったらどうするかと問われた Sam はやはりさらに AI に投資をすると述べつつ、難問により長く推論時間を取ることで、よりよい答えを出せるというコメントも出しました。つまり、AI の学習や推論に投資をすることこそが重要だ、ということです。
資源があるだけ Sam は AI に投資をするようなので、私もなるべく AI の勉強という投資は欠かさないようにします。ぜひ皆さんも、今日から AI の勉強を一つずつ増やしていきましょう。セッションの中で何度か触れられた OpenAI Codex などもまだ詳細を抑えきれていなかったので、そういった所からキャッチアップを繰り返していきます。
5. オリンピックのデータコラボレーションパートナー
Snowflake Summit 2025 の Opening Keynote 最後を飾ったのは、オリンピック・パラリンピックとのパートナーシップの発表でした。
これによって、アスリートの支援やロジスティクス、チケット販売やどの日程になんのイベントを観戦したいのか、どうやって会場に辿り着くのか、といった様々なデータ活用によって、オリンピック・パラリンピックをよりよいものにしていきます。
そして最後には、Snowflake CMO の Denise から特別スノーボードがプレゼントされ、反対にチーム USA からは LA28 特別ナイキシューズがプレゼントされました。両方とも、羨ましい・・・ｗ
おわりに
非常に示唆に富む会話が繰り広げられた Snowflake Summit 25 の Opening Keynote でした。特に NYSE の AI 活用はしつつも丁寧にデータ基盤を整備している部分には、1日1兆件規模のデータを扱う場合でもしっかりとデータ整備をすべきだと感じましたし、Sam Altman の とにかく AI を活用しようといった部分には自分もただ個人で AI を使うだけではなくしっかりと組織の課題を解くために AI で何ができるのか、どのようなサービスがあるのか、を調査、考えていかなければならないなと感じました。
こうしてサミットに現地参加をすると、世界も日本も結局持っている課題は同じで、解こうとしている問題、それに対する解決策も同じようなものになっていると強く感じます。日本は世界と同じようにデータを活用しようと戦っている訳ですし、Sam Altman も述べていたように今後ますます AI の荒波がごうごうと押し寄せてくることですが、それにも必死で食らいつき、日本らしい活用法を見出していきたいと、改めて感じています。
そういった熱い思いを感じられる Opening Keynote でした！ここまで感情を揺さぶられるのは、やはり現地にいるからこそですね！引き続き、Snowflake の最新情報に加え、世界が抱える課題、それをどのようにデータとAIで解決できるのか、収集し、感じ、発信していきたいと思いますので、ぜひウォッチいただければと思います！
仲間募集
NTTデータ コンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。
Snowflake、生成AIを活用したデータ基盤構築/活用支援（Snowflake Data Superheroesとの協働）
Databricks、生成AIを活用したデータ基盤構築/活用支援（Databricks Championとの協働）
プロジェクトマネージャー（データ分析プラットフォームソリューションの企画～開発～導入／生成AI活用）
クラウドを活用したデータ分析プラットフォームの開発(ITアーキテクト/PM/クラウドエンジニア)
ソリューション紹介
Trusted Data Foundationについて
～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～
最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。
NTTデータとSnowflakeについて
NTTデータとSnowflakeについて
NTTデータでは、Snowflake Inc.とソリューションパートナー契約を締結し、クラウド・データプラットフォーム「Snowflake」の導入・構築、および活用支援を開始しています。
NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。
NTTデータとDatabricksについて
NTTデータは、お客様企業のデジタル変革・DXの成功に向けて、「databricks」のソリューションの提供に加え、情報活用戦略の立案から、AI技術の活用も含めたアナリティクス、分析基盤構築・運用、分析業務のアウトソースまで、ワンストップの支援を提供いたします。
NTTデータとInformaticaについて
NTTデータとInformaticaについて
データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。
NTT DATA公式アカウントです。 技術を愛するNTT DATAの技術者が、気軽に楽しく発信していきます。 当社のサービスなどについてのお問い合わせは、 お問い合わせフォーム nttdata.com/jp/ja/contact-us/ へお願いします。
Discussion