【Wrap Up】Snowflake Intelligence 国内展開開始に関する記者説明会を実施

コクヨ、富士フイルム、JINSがパブリックプレビュー活用事例を発表

AIデータクラウドを提供するSnowflake合同会社（所在地：東京都中央区、社長執⾏役員：浮田 竜路、以下Snowflake）は12月9日、Snowflake Intelligenceの日本企業向け本格展開開始に関する記者説明会を開催しました。Snowflake Intelligenceは、企業内のあらゆるデータに対して自然言語で質問できる企業向けインテリジェンスエージェントです。本説明会では、Snowflake Intelligenceのパブリックプレビュー活用事例として、コクヨ株式会社、富士フイルムホールディングス株式会社、株式会社ジンズが各社の取り組みを発表しました。

冒頭、浮田がSnowflake Intelligenceについてデモを交えて説明。差別化ポイントとして、権限管理とガバナンス、回答の根拠の可視性と信頼性、そして非構造化データまで活用する洞察の深さを挙げました。浮田は「データはAIの“燃料”。構造化データに限らず、非構造化データの生成AI活用が深みを生む。そのデータを支えるプラットフォームとしてシンプルな運用と強いセキュリティ、ガバナンスが重要」と語りました。

『全員参加型』のデータ活用　AIエージェントがデータユーザーのエントリーポイントに

コクヨ株式会社（以下、コクヨ）ビジネスサプライ事業本部ビジネスサプライ事業戦略室データドリブン推進ユニットの夛名賀 寛氏は、「Snowflake Intelligenceによる『全員参加型』のデータ活用」と題し、データユーザー層が直面するデータ活用の壁を乗り越えることを目的としたSnowflake Intelligenceによる取り組みを発表しました。

コクヨでは、ビジネスサプライ流通事業でSnowflakeを中核に分析基盤を構築。利用者層は「データリーダー」「コアユーザー」「データユーザー」に分かれていますが、母数の大きい“データユーザー”のデータ活用のハードルの高さが課題でした。この課題に対するアプローチとして、Snowflake Intelligenceの導入を検討。コストを抑制しつつ、チャット形式で技術習得がほぼ不要で、誰でも質問から始められることがデータ活用のハードルを下げると夛名賀氏は考えました。

先行して整備してきたデータモデルを土台に、商品軸・顧客軸で売上をアドホック分析できるエージェントを、非エンジニアの担当者による主導で2カ月で開発。現在はパブリックプレビューとして運用中で、モニタリング機能を通じて利用状況やフィードバックを収集し継続改善を実施しています。

Snowflake Intelligenceの導入メリットとして、夛名賀氏は「データユーザーにとってのデータ活用のエントリーポイントができた。ビジネス課題を感じている本人がAIエージェントを開発できるようになり、経営層やマネージャーからの反応も良かった」と手応えを語りました。一方で改善点として「回答品質とUXの向上」を挙げ、今後は受注や在庫などサプライチェーン領域への拡張、セマンティックビューを活用した回答品質と体験のさらなる向上、社内教育プログラムとの連携を通じてデータ活用の定着を目指す方針です。

AIエージェントPoCの高速化とコンテキストエンジニアリングへの注力化に一定の成果

富士フイルムホールディングス株式会社（以下、富士フイルム）ICT戦略部の三ツ井 哲也氏は、先行検証事例として実際の検証領域や得られた知見を中心に取り組みを発表しました。同社はデータ活用を取り巻く環境の変化に効率的に適応するため、「AI活用のProof of Value（価値実証）の早期実現」「自然言語の活用によるAIの民主化」「セキュリティレベル維持の効率化」の３つをSnowflake Intelligence検証の重点目的に掲げました。

検証事例の一つは、多様な分野で様々な生産工程が存在する生産領域でのデータ活用です。専門家による品質原因の調査など、多品種生産で多様化するニーズに対応するなか、モニタリング項目が増え、認知負荷が高まっていました。今回、多数の「品質管理AIエージェント」を試作。Snowflake Intelligence上のUIで簡単にエージェントを切り替えられる仕組みを構築。これにより検証の高速化を実現しました。ユースケースによっては、一貫したシステムアーキテクチャを適用することで、本番環境への導入まで効率化できる可能性が期待されています。

事業運営におけるデータ活用の領域では、売上データの分析やレポート作成、課題の抽出を支援するエージェントを試作しました。技術実証フェーズでは、Snowflake Intelligenceの活用によりUI層の開発を省略でき、その分、技術実証において重要となるデータモデリングやセマンティックレイヤー、プロンプト設計といったコンテキストエンジニアリングに注力することができました。

三ツ井氏は、「今回の先行検証の期間において、掲げた３つの目的を全て達成できたかと問われれば、答えは『否』です。しかし、自然言語の活用に欠かせない正確性を高めるためのコンテキストエンジニアリングへの注力やAIエージェントPoCの高速化は、Snowflake Intelligenceの今後の進化への期待とともに検証を継続し、ユースケースのさらなる拡大を目指すに十分な結果となった」と振り返りました。

非エンジニアが開発・活用できる「頼れる売上分析エージェント」

株式会社ジンズ（以下、JINS）アイウエア事業開発本部AI&データサイエンス部部長の川嶋 三香子氏は、Snowflake Intelligenceを活用した「頼れる売上分析エージェント」の実現に向けた取り組みを紹介しました。JINSは「AI元年」を宣言し、2024年11月にAI推進室を設立。その中で立ち上げられた複数プロジェクトの一つとして、Snowflake Intelligenceの検証が行われました。

JINSでは、国内約550店舗の売上分析において、Snowflakeからスプレッドシートへデータをエクスポートし、約8種類のシートを行き来しながら分析を行っていました。その結果、作業に時間がかかり、属人化もしやすいという課題が生じていました。そこで、データ収集・分析・示唆出しの作業をAIに任せ、人はアクションに集中することを構想。最終的には、AIに対話型で質問し、示唆を得られる体験の実現を目指しました。

まずは「見るべきデータ」と「生成AIによるコメント」からなる定型レポートを作成。その過程で、Snowflake Intelligenceの紹介を受け、チャットボット構想との親和性があり、実現の可能性が高いと判断し、社内検証を開始しました。Snowflake Intelligenceは「どのように分析してほしいか」を自然言語で指示し保存できるため、エンジニアではないAI推進室のメンバーでも開発可能です。数週間で最初の利用可能版を作成してユーザーへ展開することで構想の前倒しと期間短縮を実現しました。

現在は売上実績の実データを用い、営業部門の役員および管理職によるPoC段階にあります。現時点の評価はポジティブで、「データ分析に不慣れでも自然なチャットで活用できる」といった声が寄せられています。一方で、処理速度などの課題も明らかになっており、利用シーンの最適化や速度改善に取り組んでいます。

今後は、海外事業や営業以外の他部門への展開も視野に入れています。川嶋氏は「データサイエンスやデータアナリティクスの知見がなくても簡単に使えるため、弊社のデータカルチャーの起点になり得ると考えている。データ基盤の構築を継続し、使いこなす側の知識向上も図りながら、データに基づく意思決定ができる状態へと進化させていきたい」と展望を語りました。

最後にSnowflake浮田は、Snowflake Intelligenceの導入を進めている他企業およびローンチパートナーについて紹介。「Snowflake Intelligenceは新しいビジネスの形をお客様にお届けすることができる。企業内でより多くのデータを活用する文化を築いていただくための第一歩になるのではないかと考えている」と締めくくりました。

参考プレスリリース：Snowflake Intelligence、AI搭載の企業向けデータエージェントの日本展開を開始

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。

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