Snowflake、エンタープライズ向けのエージェント型AI開発を加速する新たな開発者ツールを発表

※本報道資料は米国スノーフレイク社が11月4日に発表した内容の抄訳です。

• EVgoやSTARSといった先進的な組織がSnowflakeの統合されたインテリジェントな開発環境を活用し、運用コストを軽減し、相互運用性を高め、開発者の生産性を向上させ、総所有コスト（TCO）を低減

• 強化されたAIネイティブのコラボレーションツールにより、開発者はより信頼性の高いコードをより迅速に記述できるようになり、高度でエンタープライズレベルのAgentic AI (以下、エージェント型AI）アプリの開発を加速

• 開発者は、Workspaces、GitやVS Codeとの統合、オープンソースツールのサポート拡大などの強化された機能を通じて、安全かつ強調的に開発を進めることが可能に

AIデータクラウド企業であるSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は本日、一連の新たな開発者向けツールを発表しました。これは最先端のエンタープライズ対応AIアプリをより迅速かつ安全に構築、検証、展開できるよう支援するものです。Snowflakeの開発者コラボレーション環境の強化、オープンソースのシームレスな統合、新たなデータ品質機能により、生産性のさらに高め、運用負担の削減を実現し、統合されたガバナンス環境の元で、大規模なビジネス価値を迅速に晶出できるようになります。

Snowflakeのプロダクト担当上席副社長のChristian Kleinermanは次のように述べています。

「エンタープライズAIの成功は、最も信頼できるデータ、最も生産的な開発者によって決まります。単一でインテリジェントかつガバナンスの効いた環境を提供することで、私たちは単にコードの開発や実行を加速させているわけではありません。開発者が価値を生み出すエンタープライズ対応AIアプリを、より短期間でシンプルな道筋で構築できるよう支援しています。これこそが、エンタープライズイノベーションの新たな設計図であり、Snowflakeが『無限の相互運用性』を提供するという約束を実現している証です」

EnlyteのプリンシパルデータアーキテクトのAndre Byfield氏は次のように述べています。

「Snowflakeの新たな開発者向け機能は変革的であり、必要な柔軟性と相互運用性を確保しながら、当社のワークフローに最も適したツールを使ってデータパイプラインを構築することができるようになりました。dbt Projects on Snowflakeを活用することで、Snowflakeプラットフォーム上でdbtパイプラインを直接展開およびオーケストレーションできるようになりました。これにより、少人数体制のデータエンジニアリングチームでも大幅なコストや時間の削減を実現し、ステークホルダーに対する実質的な価値の提供につながっています」

AIを活用し、エージェント型AI開発を加速

すでに20%の組織がAIエージェントを導入しており、54%が今後12か月以内に導入を予定しています ※1。一方、この急速な成長は、AIを支える膨大かつ多様なデータの管理を担うデータエンジニアリングチームへの負担を一層高めています。

Snowflakeはこうした課題に対し、より迅速かつ安心して本番運用へ移行できるAIネイティブ開発者ツールを提供します。

•  効率的なAIアプリ開発：新機能「Cortex Code」（プライベートプレビュー中）は、Snowflake UI 内で自然言語を使って操作できるリフレッシュされたAIアシスタントです。自らのSnowflake環境全体を簡単に把握し、複雑なクエリの最適化やコスト削減につながる調整を実施できます。

• 安全でスケール可能な開発を加速：Snowflake Cortex AISQLとSnowflake Dynamic Tables（一般提供開始）を活用することで、開発者は単一のSQLクエリでスケーラブルなAI推論パイプラインを拡張可能なAIパイプラインを構築可能に。さらに、AI Redact（現在パブリックプレビュー中）を利用することで、非構造化データ内の機密データの自動検出・マスキングを行い、セキュリティとプライバシーを確保した上でマルチモーダルデータセットをAI向けに整備できます。

Snowflake、オープンかつミッションクリティカルな開発基盤

Snowflakeは、世界水準の開発ツールと幅広いサードパーティー製品との相互運用性を組み合わせることで、開発者が使い慣れたツールで自由に構築できる柔軟性を提供します。こうした選択肢と柔軟性は、開発者の生産性工場に欠かせないものであり、AIアプリ開発におけるコラボレーションを促進し、開発スピードを飛躍的に高めます。

 Snowflakeの最新のイノベーションにより、開発者は安全なガバナンスの効いたSnowflakeプラットフォームの中で、使い慣れたお気に入りのツールを使って構築できます。

• シームレスなコラボレーションによる開発の加速：Snowflakeの統合開発環境 Workspaces（一般提供開始）は、サイロ化されたデータ作業を解消し、チーム間のコラボレーションを推進し、さまざまなファイルタイプに対応したコードの作成、整理、管理ができる統合エディタです。また、Gitとの直接連携機能 Git Integration（一般提供開始）によりバージョン管理をスムーズに行えるほか、統合開発環境（IDE）で作業し、チーム全体でコードを共有できるVS Code インテグレーション（一般提供開始）も提供します。

• 既存ツールのサポートによる運用負担の削減：dbt Projects on Snowflake（一般提供開始）により、Enlyte、InterWorks、NTTドコモ、STARSといった企業は、Snowflake環境内で直接dbtプロジェクトを構築、検証、デプロイ、モニタリングできます。これによりエンジニアは多様なツールやインフラ管理に費やす時間を削減し、より価値のあるインサイトの創出に注力できるようになります。

• コード変更を最小限にし、生産性を向上：Snowflakeは、Snowpark Connect for Apache Spark（一般提供開始）を通じて、企業が既存のApache Spark™ ※2 コードをSnowflakeの安全なエンジン上で実行できるように支援しています。例えば、VideoAmpなどの企業はこの機能を使うことで、開発者の生産性をさらに向上させています。また、BlueCloud、Infosys、WNS傘下のKipi.ai、TredenceなどのSnowflake パートナーも、SnowflakeSnowpark Connect for Apache Sparkにより、Spark活用をサポートし、Snowflakeを開発ユースケースにおける主要プラットフォームとして位置づけています。Snowpark実行エンジンを活用した企業の担当部門では、最大5.6倍の高速化と、41%のコスト削減を実現しました ※3。

STARSのデータ責任者、Chris Androsoff氏は次のように述べています。「私たちは日々命を救う活動を行っている非営利団体であり、1ドルも無駄にはできません。データおよびアナリティクスのプラットフォームを再構築する際には、機能性・シンプルさ・コストのバランスが取れた最適なツールが必要でした。dbtがSnowflakeのエコシステムの一部となった瞬間に、進むべき方向が明確になりました。現在では、Snowflake上で実験、コード化、テスト、デプロイ、スケジューリング、モニタリングといったdbtワークフロー全体をネイティブに実行しています。1つのプラットフォームに統合したことで、業務がシンプルになり、コストの透明性が向上し、エンジニアがより迅速に価値創出へ集中できるようになりました」

Snowflake、安心して開発できるデータ品質とコードセキュリティを強化
 エージェント型AIアプリを大規模に展開する際、データチームの取り組みに活用するデータの品質とセキュリティの両方を最高水準に維持することが不可欠です。Snowflakeは、データの信頼性の監視・報告に関わる複雑な業務を簡素化するため、Data Quality User Experience（UI）（パブリックプレビュー中）を強化しました。これにより、開発者はデータの正確性や信頼性を評価し、自動生成されたサマリーからより深いインサイトを得ることができます。さらに、Code Security（一般提供開始）のアップグレードにより、開発チームは新たなセキュリティ構造を活用して、開発者コードへの不正アクセスのリスクを排除し、データポイズニングの防止や、モデル改ざん阻止といった高度な防御を実現します。

関連情報：

• エージェント型AI開発の未来を推進するSnowflakeの開発者環境の強化についてはこのブログ投稿をお読みください。

•  SnowflakeのIntro to Data Engineering using Python in Snowflake（SnowflakeでPythonを使ったデータエンジニアリングの第一歩）とData Engineering Pipelines with Snowpark Python（Snowpark Pythonによるデータエンジニアリングパイプライン）のクイックスタートをご覧ください。

• BUILD 2025で公開したすべてのイノベーションと発表内容については、Snowflakeのニュースルームでお読みいただけます。

•  LinkedInやX（本社公式・日本公式)でもSnowflakeの最新情報を発信しています。#SnowflakeBUILDもぜひフォローしてください。

※1　MIT Technology Review Insights『Redefining Data Engineering in the Age of AI』（2025年10月）。400名のデータおよびテクノロジー担当グローバルシニアエグゼクティブを対象とする調査に基づく。

※2　「Apache Spark」はApache Software Foundationの米国および／または他の国における登録商標または商標です。

※3　2022年11月から2025年5月までの、お客様の実稼働環境におけるユースケースおよびPoC（概念実証）におけるSnowparkとSparkマネージドサービスの速度およびコストの比較に基づく。結果はすべてお客様の現実の成果を実際のデータに基づいてまとめたものであり、ベンチマーク用の人工作成データセットを反映するものではありません。

 

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、本プレスリリース内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。 

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Snowflakeについて

Snowflakeは、AI時代のためのプラットフォームとして、企業がより迅速にイノベーションを実現し、データからより多くの価値を引き出すことを支援します。数百の世界最大規模の企業を含む12,600社以上のお客様が、SnowflakeのAIデータクラウドを活用し、データやアプリケーション、AIの構築・活用・共有を実践しています。Snowflakeにより、データとAIはすべての人にとって変革の力となります。詳しくは snowflake.com/ja（ニューヨーク証券取引所：SNOW）をご覧ください。