この記事は、「Snowflakers Advent Calendar 第8日目」です。
本日（2025年12月8日）に、Snowflake IntelligenceがGAになったことを記念して、改めて、Snowflake Intelligenceや周囲の技術トレンドや我々の提供価値について考えてみました。
Snowflake 新機能の変遷
我々のチームでは、Snowflakeの多くの機能を評価・検証・導入を様々なお客様にしてきました。もともと、Snowflakeは、従来のデータウェアハウスの課題を解決する様々な機能を提供するだけではなく、シェアリングやデータマネジメントに関する各種機能を提供してきました。2022年のSnowflakeの年次イベントの基調講演で、「Disrupt Application Development」 と宣言し、Streamlitやコンテナ関連機能(Snowpark Container Services等)を提供し、データ活用を前に進めました。そして、AI Data Cloudというコンセプトのもとに、Document AI、Cortex Search Service、Cortex Analyst、Cortex Agents、Cortex AISQL（LLM関数群）のようなサービスも生まれ、使いやすいAI機能を提供してきました。それぞれの進化が、ユーザのニーズに基づいて行われ、多くの機能が提供されていると感じています。
生成AIの急速な普及
生成AIの便利さ、その凄さを皆さん目のあたりにしているのではないでしょうか。私もこの1年で、生成AIを普段の業務に大きく取り入れるようになりました。そのおかげで以下のようなすべての領域で大きなメリットを得ていると感じています。
- 速度：思考の壁打ち、素案作成、ドキュメント要約、調査等のスピードの向上
- 品質：アウトプットへの論理的な指摘や修正案の提示によるクオリティの向上
- 範囲：普段調査しきれていなかった各種サイトやSNSなどの情報取得範囲の向上
結果、より思考や具体的なアクションやメンバとのコミュニケーションに多くの時間をさけるようになった気がします。手を動かす時間が減るのではなく、やりたいことをやる時間が増えました。仕事のやり方が変わり、技術の進化を目のあたりにしています。
さらなるユーザ体験の変革
今まさに、データ活用を行うようなプラットフォームにも、生成AIのような、ユーザ体験の飛躍的な向上が求められているのではないでしょうか。「Disrupt Application Development」が目指していたようなデータ活用のラストワンマイルを埋める技術が求められています。その中でも、データ×生成AIの世界への期待値は非常に大きなものになっていることを、我々が携わってる多くのプロジェクトからも感じています。
そこには、不連続かつ大きく変わる経営環境の中で、ダッシュボード開発によるアジリティの限界や、KPIは見えるがその後のアクションに繋がりにくいといった問題があるのかもしれません。データが意思決定を生み、更にはそれを実行するために生成AIをうまく利用することが求められています。
こういった背景の中で、自然言語を使用して、構造化データと非構造化データを一緒に分析する機能として誕生したのが、Snowflake Intelligence だと考えます。
つまり、Snowflake Intelligenceが狙うは、ダッシュボードの置換ではなく、生成AIとの対話によるデータを用いた論理的な意思決定、さらにはその意思決定に基づくアクション支援に関する情報の提供だと考えます。
そのためには、AIがなぜそういった回答をしたかの、見える化・ホワイトボックス化も非常に重要となります。他のいくつかの製品も同じような機能を提供し始めていて、我々も多くのデモをみてきました。ただ、私自身がSnowflake Intelligenceを検証する中で、一番驚いたところは、実はこの思考のプロセスの見える化でした。どのようにこの結論に至ったか、この説明が、「show details」を見ると、明確に書かれており、生成AIの出した結果に対する信頼を深めるものでした。
安心・安全に使うためのガバナンスとセキュリティ
一方で、我々が当然注意すべき、ガバナンスとセキュリティについてです。Snowflakeでは、ユーザの認証情報/ロールに基づくRBACやデータマスキングを維持したまま会話体験に適用する設計になっていて各種データマネジメント関連の機能がそのまま利用可能なことは、ガバナンスやセキュリティを確保する上では非常に有用だといえます。
ただし、現在は、Snowflake Intelligenceに対応しているモデルが日本国内リージョンでは対応していないため、異なるリージョンを経由して推論を行うクロスリージョン推論機能を利用する必要があります。日本の一部の企業では、海外リージョンのクラウドサービスやLLMを利用することに対して、社内の規定上ハードルが高いことがあります。より多くの日本のお客様に利用いただくために、日本国内リージョン内のモデルのみで、Snowflake Intelligenceが利用可能になることを我々も願っております。
重要になるセマンティック
我々もSnowflake Cortex Analystの検証のなかで気が付き、様々なブログなどでも取り上げられていますが、生成AIの回答精度を上げるためには、セマンティックレイヤが重要だということは、皆さんお気づきなのではないでしょうか。
各種データ（テーブルやカラム）にビジネス意味（ディメンション/メジャー/リレーション/同義語/検証済みクエリ）をセマンティックレイヤとして付与することで、自然言語から作成されるSQLの品質を底上げすることができます。
このセマンティックレイヤに関しては、様々な製品から同様の機能が提供され、どの製品レイヤでセマンティックレイヤを定義するのか、我々も非常に活発な議論を行っていましたが、解が見えない状況でした。そんな中で、2025年9月23日のSnowflakeのBLOGで公開された、Open Semantic Interchangeといった標準化の動きに関して、非常に注目しています。こういった相互運用性こそが、ユーザにとって求めていたことかもしれません。これから、セマンティックレイヤの生成・運用がAI Ready Dataにとって大きなテーマになることは間違いありません。
ハルシネーションへの対応
生成AIを利用する場合、やはりハルシネーションや、言語モデルのバージョンアップによる回答の揺らぎなども気になるところです。この辺りに関しては、我々もこれから知見をためていくところとなります。ただ、一つ気になっているのは、ユーザフィードバック機能（いわゆる、いいねボタン等）が、Snowflake Intelligenceにはついていました。おそらくこれは良いフィードバック（Helpful feedback）が多いものは、AI Observability機能と連動し、回答の品質が安定していくと思われます。ただ、このユーザフィードバック機能については、ユーザがフィードバックを行う文化が重要になります。Snowflake Intelligenceをみんなで育てる文化の醸成が必ず必要になると考えます。
また、生成AIのモデルの妥当性には、AI Observabilityの機能を利用したり、さらに、Verified Query Repository（VQR）に昇格すべき“良い回答のSQL”を溜める運用で、SQLの再現性を上げることで、一貫性と説明責任を担保できるようになりますが、このあたりの実際の運用は、我々もこれから検討していくべき点だと考えています。がっかりさせないような期待値コントロールと、手厚いサポートがまだまだ必要で、我々もこれから多くのお客様と様々な取り組みをしていきたいと考えています。
最後に
Snowflake Build APJ 2025 の中で、NTT DATAが、Snowflake Openflowのローンチ・パートナーに続き、Snowflake Intelligenceのローンチパートナーにも選出されたことが発表されました。2020年のSnowflakeの日本ローンチ当初からのSnowflakeビジネスを始め、国内企業で唯一のEliteパートナーとして、引き続きSnowflakeの提供価値をお客様に届けていきます。また、我々は、Snowflakeとのパートナーを始まる前から組織名に、データマネジメントという名称を利用してきており、AI活用の時代においてもその重要性はさらに増すと考えており、データマネジメントのプロフェッショナルとして、AIの活用を支える、AI ReadyなEnterpriseレベルでのデータプラットフォームをお客様と共に作っていきます。
ユーザの成功体験こそが、文化を醸成します。Snowflake Intelligenceを始め、様々な機能を使ってみる、改善する、さらなる向上を目指す。様々な事例を通じて、よりお客様にとって、価値のあるデータ活用のプラットフォームにできるよう、新しい機能を利用しながら、お客様の経営課題や、社会課題の解決に、我々とSnowflakeが、ともに貢献できることを祈っています。
仲間募集
NTTデータ ソリューション事業本部 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。
TDFⓇ-AM（Trusted Data Foundation - Analytics Managed Service）について
～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～ TDFⓇ-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。
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データとTableauについて
NTTデータとTableauについて
ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。
これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。
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。