【Wrap Up】AIデータクラウド Snowflakeの最新機能に関する国内向け記者説明会を実施

技術者向けユーザーカンファレンス「BUILD」での発表内容を解説

AIデータクラウドを提供するSnowflake合同会社（以下Snowflake）は1月22日、米国で昨年開催された開発者向けユーザーカンファレンス「BUILD」での発表内容を紹介する技術説明会を報道機関向けに開催しました。本説明会では、Snowflake マーケティング本部 Lead Developer Advocateの田中 翔が登壇し、デモンストレーションを交えながら「モダンな開発者ワークフロー」「全てのユーザーへのAI実現」「制限のないデータ」という3つの柱に沿って解説しました。

田中は冒頭、AI活用におけるデータの重要性に触れ、サイロ化されたデータやセキュリティの課題を解決する統合プラットフォームとしてのSnowflakeの役割を強調しました。

開発者の生産性向上を掲げる「モダンな開発者ワークフロー」については、新たな統合開発環境「Snowflake Workspaces」と、その中核機能である「Cortex Code」を紹介しました。Cortex Codeは、自然言語での指示をもとにSQLやPythonコードの生成、データ調査、ドキュメント作成をAIが支援する機能です。田中はデモにおいて、気象データを題材に、AIが自律的にクエリを生成・実行する様子を実演しました。田中はこの機能について、「指示を与えるだけでコーディングが完了する『バイブコーディング（Vibecoding）』に近い体験を提供するもの」と説明し、「開発者のみならずビジネスユーザーのデータ活用も強力に支援する」と述べました。

続いて、ビジネスの意思決定を加速させる「全てのユーザーへのAI実現」に向けた機能として、「Snowflake Intelligence」を紹介。Snowflake Intelligenceは自然言語での問いかけに対し、AIデータエージェントが必要なデータを特定し、回答する機能です。デモでは、売上の数値データ（構造化データ）とカスタマーサポートへの問い合わせ履歴（非構造化データ）を組み合わせ、売上減少の要因を多角的に分析する様子を示しました。また、AIエージェントの標準規格「MCP（Model Context Protocol）」に対応した「SnowflakeマネージドMCPサーバー」についても解説。田中は、MCPのセキュリティリスクに触れ、「Snowflake内で自社のセキュリティを担保したままMCPサーバーを構築できるため、エンタープライズレベルでも安心してエージェントAIを活用できる」と述べ、その安全性を強調しました。

データのサイロ化解消に向けた「制限のないデータとAI対応」では、トランザクション処理と分析を統合する「Snowflake Postgres」と、オープンソース拡張機能「pg_lake」を紹介しました。これにより、PostgreSQLのワークロードをSnowflake上でシームレスに拡張できるようになりました。さらに、AI活用におけるセキュリティ機能として「AI_REDACT」を紹介しました。AI_REDACTは、入力テキスト内の個人情報（名前、年齢、住所など）をAIが自動検出し、マスキング処理を行う関数です。田中は「非常に魅力的なツール」と評価し、機密情報を扱う企業にとっての有用性を訴えました。また、1月に発表したGemini 3のSnowflake Cortex AI への導入を含む多様なLLMへの対応により、企業が最適なモデルを選択できる環境が整った点にも触れ、プラットフォームとしての進化を印象付けました。

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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