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(※1)した内容の抄訳です。
(※1)https://www.snowflake.com/news/snowflake-accelerates-how-users-build-next-generation-apps-and-machine-learning-models-in-the-data-cloud/
●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(※2)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(※3)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。
(※2)https://www.snowflake.com/snowday/
(※3)https://www.snowflake.com/en/data-cloud/snowpark/
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(※4)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。
(※4)https://streamlit.io/
●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(※5)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。
(※5)https://huggingface.co/
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(※6)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。
(※6)https://www.snowflake.com/en/data-cloud/marketplace/
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(※7)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(※8)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。
(※8)https://www.snpgroup.com/en/platform/software-and-components/snp-glue/
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）(※9)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。
(※9)https://www.snowflake.com/snowpark-container-services/
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(※10)、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(※11)なども発表しています。
(※11)https://www.snowflake.com/news/snowflake-advances-its-trusted-data-foundation-to-unite-all-data-and-extend-its-powerful-governance-capabilities/
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(※12)で詳しく説明しています。
(※12)https://www.snowflake.com/blog/build-deploy-ml-using-snowpark-notebooks-feature-store/
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(※13)をご覧ください。
(※13)https://www.snowflake.com/blog/snowday-annoucncements-application-development/
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(※14)で詳しく説明しています。
(※14)https://www.snowflake.com/blog/fast-easy-secure-llm-app-development-snowflake-cortex/
こちらのクイックスタートガイド(https://quickstarts.snowflake.com/guide/intro_to_machine_learning_with_snowpark_ml_for_python/#0)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(https://docs.snowflake.com/en/developer-guide/snowpark-ml/index)もあわせてご参照ください。
Snowflake Native App Bootcamp(※15)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(※16)も役立ちます。
LinkedIn(https://www.linkedin.com/company/3653845/)やTwittery(https://twitter.com/SnowflakeDB)で、Snowflakeの最新のニュースや発表をチェックできます。
(※15)https://www.snowflake.com/snowflake-native-app-bootcamp/
(※16)https://quickstarts.snowflake.com/guide/native-app-chairlift/#0
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。
出典：Snowflake Inc.
このプレスリリースには、メディア関係者向けの情報があります
メディアユーザー登録を行うと、企業担当者の連絡先や、イベント・記者会見の情報など様々な特記情報を閲覧できます。※内容はプレスリリースにより異なります。
すべての画像
