こちらの記事はSnowflake Summitで行われたキーノートスピーチのAI要約になります。情報収集・振り返りのヘルプになれば幸いです。本記事内容については各自の判断・自己責任にてご利用ください。
概要
本ドキュメントは、2025年6月3日に作成された複数の会議・セッションの議事録・要点をまとめたものです。Snowflakeサミットの主要トピック、AIとデータ戦略、グローバル金融やオリンピックにおけるデータ活用、AI導入に関する企業リーダーへのアドバイス、AGIの進化、AIと計算資源の未来的活用など、多岐にわたる内容を網羅しています。各セクションでは、実際の事例や業界動向、今後の展望が具体的に語られており、最後に全体のアクションアイテムを一元化して掲載しています。AI・データ活用の最前線や今後の社会変革に関心のある方にとって、実践的かつ示唆に富む内容となっています。
Snowflakeサミット・データ戦略・AI活用
- サミットの規模と参加者
- 過去最大規模で開催され、世界中の業界から参加者が集結。
- 522のセッション中、482は顧客事例や学び、成功体験が中心。
- 3,000以上のパートナー企業が参加し、エコシステム拡大に貢献。
- コミュニティの重要性
- 顧客がコミュニティの中心であり、成長とイノベーションの原動力。
- デベロッパーやビルダーへの感謝と、限界を押し広げる姿勢が強調された。
- 産業別の活用例
- Caterpillar：AIデータクラウドでオペレーションをリアルタイム統合管理。
- AstraZeneca：データ基盤で生産性加速、コスト削減、肺疾患の早期発見。
- BlackRock：エージェンティックツールで顧客エンゲージメント強化。
- TripAdvisor：AIでノイズ・スパム除去、顧客対応迅速化。
- Thomson Reuters：AIエージェントでリアルタイムインサイト提供。
- Bain & Company：要約AIでサプライチェーンと安全性向上。
- シンプルさとイノベーション
- 複雑さを排除し、シンプルな設計思想を重視。
- AI時代の使いやすさを追求し、ノーコードアプリや音声メモによる即時回答などを実現。
- データ戦略とAIの連携
- 「AI戦略なくしてデータ戦略なし」と強調。
- Snowflakeマーケットプレイスで3,000以上のリスティング、750以上のパートナーが参加。
- 企業間・部門間で安全なデータ共有、AIチャットボックスでリアルタイム活用。
- S&PやNBCユニバーサルの事例。
セキュリティ・ガバナンス・柔軟性・パフォーマンス
- エンタープライズグレードの信頼性
- 英国政府の「常時オン」セキュリティ、自動コンプライアンス・リカバリ機能。
- 米国国防総省I5認証取得、政府・防衛ワークロード対応。
- 公共機関での活用例
- サンフランシスコ市：統合データビューで住民サービス最適化。
- ニューヨーク市保健病院：患者データ統合で迅速・質の高いケア。
- AIにおける品質・正確性
- Cortexチャットボックスは90%以上の精度。
- データの品質・正確性・リトリーバルを重視。
- データ統合とパイプライン
- BPX Energy：単一プラットフォームでデータ統合。
- Workiva、Securonix：リアルタイム分析。
- オープンテーブルフォーマットとパフォーマンス
- Apache Icebergなどのサポートでデータ共有・セキュリティ・パフォーマンス最適化。
- Booking.com、Illumina、Whoopの活用事例。
- コスト削減と効率化
- Chicago Trading Company：Snowparkで54%コスト削減。
- アナリティクスとAIの価値最大化
- BMW Group：車両サービスデータの即時アクセス。
- グローバル通信企業：Cortexでリアルタイム異常検知・自動対応。
Crunchy Data買収・Postgres戦略
- Crunchy Data（オープンソースPostgres技術リーダー）の買収に合意。
- Postgresのオープン性・拡張性・開発者重視を維持しつつ、Snowflakeのパフォーマンス・ガバナンス・スケールを組み合わせて提供予定。
- 開発者は馴染みのあるツールでSnowflakeの機能を最大限活用可能に。
ニューヨーク証券取引所のデータ活用・AI推進・グローバル金融のイノベーション
- データ量の急増とシステム刷新
- 2022年ピーク時1日3500億件、2024年4月には1.2兆件/日を処理。
- 市場の透明性と効率的なリスク管理が最重要課題。
- 2023年に大規模なハードウェア・プラットフォーム刷新。
- AI・データ活用の進化
- 6年以上Snowflakeと協業し、CortexやLLMなどAIツールも活用。
- データの「真実性」とプライバシー保護を重視。
- 規制産業におけるAI活用のアドバイス
- 金融・ヘルスケアなどでAIが規則解析や業務効率化に有効。
- 規則が10年で40%増加、AIによるルール解析が不可欠。
- 「市場の透明性」と「インテグリティ」を守ることが重要。
- ターゲット型アプローチで効率化を推奨。
- イノベーションとAIの進化
- ニューヨーク証券取引所がイノベーションを受け入れ、未来へのペースを設定。
- 生成AIの普及で数十億人がデータ活用可能に。
- OpenAIとChatGPTの普及が働き方の未来を再定義。
企業リーダーへのAI導入アドバイス・モデル進化・AGI
- 2025年に向けたアドバイス
- 「とにかくやってみる」ことが重要。
- モデル進化が速いため、早期実験とイテレーションが成果につながる。
- 実験コストが低く、小さな実験を多数行うことが可能。
- 技術の成熟と今後の展望
- AI技術は大企業でも本格利用が可能なレベルに到達。
- 来年にはAIシステムが重要課題を解決するために大量計算資源を投入する段階に。
- メモリ・リトリーバル・エージェントの役割
- リトリーバルは生成AIを現実世界に根付かせるために不可欠。
- メモリは過去のやり取りや履歴を活用し、将来的なパフォーマンス向上に寄与。
- エージェントはカスタマーサポートや営業の自動化に活用され始めている。
- AGI（汎用人工知能）の定義と進化
- AGIの定義は人や時期によって異なる。
- 「自律的に新しい科学を発見できるシステム」などが基準。
- AIの進化は人間の活動を否定するものではない。
- モデルの進化と今後の展望
- 今後1～2年でモデルはさらに進化し、これまで不可能だったことが可能に。
- AIモデルは推論エンジンとして膨大なコンテキストやツールを活用できる。
AIと計算資源の未来的活用・社会変革・オリンピック
- 1,000倍の計算資源があった場合の活用法
- AI研究に全力投入し、より優れたモデルを構築。
- 最も価値の高い難題に多くの計算資源を投入する考え方が重要。
- 他分野への応用例
- DNAプロジェクトのような生命科学分野への応用。
- 言語モデルを活用したDNAプロジェクトの再現が人類に大きな進歩をもたらす可能性。
- データとAIの融合による社会変革
- AIとデータの融合が働き方やグローバル課題解決を変革。
- オリンピック・パラリンピックのような大規模国際協調イベントが究極のテストケース。
- オリンピック・パラリンピックにおけるデータコラボレーションとSnowflakeの役割
- Snowflakeは公式データコラボレーションパートナーに就任。
- アスリート、ファン、パートナーがシームレスにデータ共有・コラボレーションできる体験を提供。
- データコラボレーションでパフォーマンス向上、ロジスティクス最適化、観客分析などを実現。
- LA2028オリンピック・パラリンピックへの期待とパートナーシップ
- 世界最高のアスリートが集い、物語性豊かな舞台となることが期待。
- SnowflakeとLA2028組織委員会のパートナーシップを象徴する贈り物の交換。
