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2025年12月9日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　Snowflakeの「Snowflake AI Data Cloud」は、クラウドデータウェアハウス（DWH）である。アーキテクチャの特徴は、データを格納するストレージとDWHのクエリーを実行するサーバー（仮想ウェアハウス）を独立して拡張できること。検索対象のデータとして、内部データベースだけでなくApache Iceberg形式のテーブルファイルも使える（関連記事：クラウドDWH「Snowflake」に、IcebergテーブルへのアクセスやLLM対応などの新機能）。

　2025年11月に、Snowfalkeで管理するデータを、生成AIのチャットを介して自然言語で検索・参照できる機能「Snowflake Intelligence」を追加した。特徴は、業務文書などの非構造化データ（ベクトルデータベース）を対象とした一般的なRAG（検索拡張生成）の機能に加えて、自然言語をSQLに変換してRDBMSの構造化データを検索する機能を備えること。問い合わせの内容に応じて、必要なデータを検索する。

　生成AIの検索対象となる構造化データは、AI向けのデータカタログとして定義しておく。非構造化データはベクトルデータベース化して検索する。RAGに特化した独自の大規模言語モデル（LLM）「Snowflake Arctic」を使う。また、検索対象データ（構造化/非構造化）と検索条件の指示プロンプトをテンプレートとして設定しておき、業務の用途に合わせて利用可能である。

　Snowflake Intelligenceの意義について、Snowflake社長執行役員の浮田竜路氏は「AIにとってデータは燃料。企業には埋蔵されている生データ（原油）が沢山ある。ERPなどの構造化データだけでなく、非構造化データの量も多い。これらを精製してAIからデータとして使えるようにすることが重要」と説明した。

　一般提供開始前の2025年6月に、パブリックブレピューを公開した。発表会では、パブリックプレビューのユーザー3社が登壇した（写真1）。コクヨは、現場部門が売上の分析に使っている。これに合わせ、BIツールのライセンスを7割減らした。富士フイルムは、売上分析のほか生産部門の品質管理に使っている。ジンズは、チャットボットのPoC（概念検証）を実施している。

写真1：写真左から、Snowflake 社長執行役員 浮田竜路氏、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、富士フイルム ICT戦略部の三ツ井哲也氏、ジンズ 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
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