NTT DATA TECH
📝

650点(不合格)から857点(合格)へ！SnowPro Advanced Architect 合格までの道のり

井上樹
に公開
Snowflake
資格勉強
snowpro
idea

1. はじめに

  • 本記事は、Snowflake の上級認定「SnowPro Advanced: Architect」において、1回目は不合格（650点）から学習方針を見直し、2回目で合格（857点）に至るまでの記録です。
  • 単なる知識の羅列ではなく、要件から設計判断へ落とし込む思考プロセスを中心にしています。
    受験履歴
  • 対象読者は、SnowPro Core 合格済み、かつ、実務で Snowflake を扱っており、アーキテクトとして設計判断の幅を広げたい方を想定しています。仕様の暗記ではなく、「なぜその選択をするのか」を説明できる状態を目指す方に向けて書いています。

2. 著者プロフィール

  • 役割: データ分析基盤エンジニア
  • 主業務: データロード、変換、権限設計、パイプライン運用、コスト最適化
  • 1回目受験当時の Snowflake 実務経験: 2年
  • 2回目受験当時の Snowflake 実務経験: 4年

3. 受験動機

  • 動機の中心は 「Snowflake 設計の幅出し」 です。試験範囲は広く、実務では触れにくい機能（レプリケーション/フェイルオーバー、リアルタイム連携、データ共有）まで横断的に問われます。
  • あえて試験という枠組みを活用し、未経験領域を体系的に学ぶことで、要件に応じた最適解を素早く引き分ける応用力を高めることを狙いました。
  • 合格は結果であって目的ではありませんが、客観的な信頼性の担保としても有用です。Snowflakeを扱うエンジニアとして、周囲の信頼も向上します。
  • 期待した効果
    1. 設計判断のスピードと説明責任の向上
    2. ベストプラクティスの把握（特にガバナンス/可用性領域）
    3. 発生頻度は低いが重要度の高いユースケースへの対応力の底上げ

4. 試験概要

SnowPro Advanced試験は、仕様の暗記ではなく「なぜその選択をするのか」を説明できる人財でなければ、合格は難しい。

  1. アカウントとセキュリティ
    1. ビジネス要件に基づいてSnowflakeアカウントおよびデータベース戦略を設計する。
    2. プライバシー、コンプライアンス、ガバナンスの要件を満たすアーキテクチャを設計する。
    3. Snowflakeセキュリティ原則の概要を説明し、それを適用すべきユースケースを特定する。
  2. Snowflakeアーキテクチャ
    1. Snowflake環境における各種データモデルの利点と制限の概要を説明する。
    2. さまざまなユースケースに基づいてデータシェアリングソリューションを設計する。
    3. 開発ライフサイクルとワークロード要件をサポートするアーキテクチャソリューションを作成する。
    4. 与えられたシナリオで、オブジェクトがSnowflakeオブジェクト階層内にどのように存在し、階層がアーキテクチャにどのように影響するかを説明する。
    5. Snowflakeでの適切なデータリカバリソリューションとデータの復元方法を決定する。
  3. データエンジニアリング
    1. ビジネスニーズを満たす適切なデータのロードまたはアンロードソリューションを 決定する。
    2. Snowflakeのエコシステムの主要ツールとそれらのツールがSnowflakeとどのように連携するかを説明する。
    3. ビジネスニーズを満たす適切なデータ変換ソリューションを決定する。
  4. パフォーマンス最適化
    1. パフォーマンスツール、ベストプラクティス、およびそれらを提供すべき適切なシナリオについて説明する。
    2. 既存のアーキテクチャのパフォーマンスの問題をトラブルシューティングする。
  • 体感難易度
    • Core よりも、要件読解→設計トレードオフの判断力が中心。
    • 似た選択肢の“前提の違い”を見抜けるかが合否の差になる。

5. 受験履歴とスコア

  • 1回目（不合格）
    • 受験日/形態: 2023-06-03 / 試験会場 / 英語版
    • スコア: 650点
    • 学習: 約3カ月。公式ドキュメントを広く通読し、機能の存在と概要は把握。
    • 弱点: 要件に応じた使い分けや制約事項・考慮事項の認識が甘く、判断が曖昧。

パフォーマンス改善領域

  • 2回目（合格）
    • 受験日/形態: 2025-04-05 / 試験会場 / 日本語版
    • スコア: 857点
    • 学習: 直前1カ月＋約4年の実務蓄積。不合格要因である弱点箇所を意識して実務に取り組む。
    • 変更点: 暗記から「要件→意思決定フレーム→選定理由」の型へ転換。機能仕様を理解する際にも、具体的な利用シナリオを想像しながら読みこむ。

6. 学習計画

  • 期間
    • 1回目: 約3カ月（平日1〜2h、週末3〜4h）
    • 2回目: 約1カ月（実務メモの棚卸し＋弱点特化）
  • 戦略
    • ドメイン別に「何を・なぜ・いつ選ぶか」をマインドマップ化
    • 公式ドキュメントは注記/制約/考慮事項の段落を最優先で精読し、気になった点を整理
    • QuickStart で最小再現（Snowpipe Streaming、レプリケーション、フェイルオーバー）

7. 使用教材

8.良かった点/反省点

  • 総括
    • 1回目は「用語の把握止まり」、2回目は「前提→制約→選定理由」を即時に構成できる状態へ。迷いが減り、見直し時間の確保につながった。
  • 良かった点
    • 公式ドキュメントの注記と制約にフォーカスし、必要であれば実機で仕様を確認した
    • 強みを確実に得点化し、弱みは“落とさないライン”まで底上げした
  • 反省点
    • 1回目は「広く読む＝十分」と誤解。設計判断フレームを用意せず臨んだ
    • 試験ガイドの「学習リソース」は為になる内容や新たな発見がある。時間が足りず、学習できていない項目も残ってしまった。

9.これから受ける人へのアドバイス

  • たくさん書いても冗長なので、一言だけ。

機能の暗記ではなく、機能を使ったビジネス要件やユースケースを考えて学習を！

10. 参考リンク

11. 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）

https://nttdata-career.jposting.net/u/job.phtml?job_code=1297

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）

https://nttdata-career.jposting.net/u/job.phtml?job_code=1294

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）

https://nttdata-career.jposting.net/u/job.phtml?job_code=1293

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)

https://nttdata-career.jposting.net/u/job.phtml?job_code=808

12. 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～
https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf/
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～
https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/
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。
https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/snowflake/

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。
https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/databricks/

NTT DATA TECH
NTT DATA TECH

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。

設定によりコメント欄が無効化されています