Snowflake

【速報】Snowflake Summit Builder Keynote 要約

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。

ビルダー基調講演 主要ポイントまとめ

テーマ内容
コミュニティの拡大Snowflake Builder Community は 50 万人超、世界 82 か所のユーザーグループ (過去1年で20拠点追加)。今年の Summit も最多来場を更新。
AI 時代の SDLC 再定義従来のソフトウェア開発ライフサイクルに “Architect(データ設計)” を追加。AI 活用には高品質データとリアルタイム更新を前提としたアーキテクチャが必須。
Snowflake Cortex & IntelligenceCortex AI: エンベディング (Arctic Embed) と高精度検索 API で構造化/非構造化データを統合検索。
Snowflake Intelligence: 企業内エージェントを簡単に構築・配備し、セマンティックモデルでガードレールを設定。
開発者向けツール強化Streamlit in Snowflake GA (AWS/Azure) + Git 連携 & プライベートリンク。
Snowflake Notebooks GA(全クラウド、コンテナ実行対応)。
Snowflake Workspaces: SQL・DBT・Copilot を一体化した統合 UI。
リアルタイム & オープンレイクハウスDocument AI で文書→テーブル化。
Open Flow による高速ストリーミング。
Apache Iceberg & Polaris Catalog をネイティブサポート、V3 仕様にも迅速対応。
セキュリティ/ガバナンスプログラマブルアクセストークン、強化 MFA、カスタム Git URL など「セキュア・デフォルト」を拡充。
推論基盤の最適化Llama 3、Claude 3、OpenAI 等を day-zero で提供。Speculative Decoding や Suffix Caching により最大 4× 低レイテンシ/2× 高スループット。OpenAI 互換エンドポイントで既存コードは API Base URL 変更だけ。
顧客事例① WHOOPStreamlit + Cortex Search + セマンティックモデルで社内 Q&A ボットを構築。サプリ=マルチビタミン と解釈する同義語設定などで精度と安全性を両立。
顧客事例② ToyotaApache Iceberg ベースのデータメッシュを Snowflake 上で運用。コネクテッドカーのリアルタイム衝突検知/保守支援を実装。
コミュニティ施策今秋「Silicon Valley AI Hub」を開設 (Menlo Park)。スタートアップ向け共創スペース・イベント会場を提供。

まとめ

Snowflake は 「AI 時代のデータ・アプリ基盤」 として、

  1. データアーキテクチャ(リアルタイム・オープンフォーマット・統合ガバナンス)、
  2. AI サービス(Cortex/Intelligence と最適化推論エンジン)、
  3. 開発者体験(Streamlit・Notebooks・Workspaces)
    を三位一体で強化。
    コミュニティとパートナーを巻き込みながら、「データがもっと働く世界」へ加速することが本基調講演の核心でした。

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