Snowflake Intelligenceとは？
～概要から特徴、使い方まで解説～（Vol.29）

  • 公開日：

近年、AIを活用したデータ分析・自動化のニーズが高まる中、Snowflakeは単なるデータウェアハウス（DWH）から進化し、「AI Data Cloud」へと拡張しています。本ブログでは、その中でもSnowflakeが提供する対話型AI分析機能「Snowflake Intelligence」に着目し、どのような特徴やメリットがあるのかを解説します。

Snowflake Intelligenceとは？

Snowflake Intelligenceとは、AIエージェントによる対話型データ分析機能で、Snowflake上の構造化/非構造化データを対象に、自然言語やチャート生成、洞察提示、アクション実行などを可能にします。

Snowflake Intelligenceの主な機能

  • 自然言語による対話型分析：自然言語で質問するだけで集計や分析、可視化が可能。
  • マルチデータ対応：スプレッドシートやドキュメント、画像など多様なデータソースを横断して分析できる。
  • エージェント機能：構造化・非構造化データを自律的に探索し、洞察や可視化を生成するCortex Agentと統合。

2025年8月1日にSnowflake Intelligenceのプレビュー版が公開され、2025年11月にはGA（一般公開）され、様々な事例が公開され始めています。

Snowflake Intelligenceの特徴

Snowflake Intelligenceには、以下のような特徴があります。

  • 対話型での即時応答
    チャットUI形式で、質問から分析、可視化までをエージェント*1が自動で行うため、迅速に意思決定へ繋がります。
    *1 エージェントとは、Snowflake Intelligence内のインテリジェントなエンティティであり、ユーザーに代わって機能します。
  • 安全かつ信頼性の高い仕組み
    クエリはユーザーのSnowflakeクレデンシャル（認証情報）で実行され、ロールベースアクセス制御（RBAC）、列・行レベルのセキュリティが維持されます。
    また、RAG（Retrieval-Augmented Generation）方式により、応答がSnowflake内のデータに基づく形で生成され、統制の取れていないLLMを使用した場合に起こりがちなハルシネーション*2を抑制します。
    *2 ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報を生成してしまう現象のこと
  • マルチモーダル分析
    テーブルデータだけでなく、画像や時系列データなどマルチモーダル*3に対応。複合的な分析も可能です。
    *3 マルチモーダル：複数の異なる種類のデータ（モダリティ）を統合して処理する技術のこと
  • スケーラビリティとパフォーマンス
    Snowflakeの仮想ウェアハウスによる弾力的なコンピュートリソースにより、高並列・低レイテンシ応答が実現可能。実証ではBIツールと比較して約3倍速く洞察を得られるケースも報告されており、130MBなどの大容量にも対応しています。
  • Cortex AIとの統合
    Cortex Analyst、Search、Agentsと連携し、セマンティックビューやベクトル検索、LLMによる高度な自律分析を一体的に提供します。

Snowflake Intelligenceの提供価値（メリット）

前章で解説した特徴から、Snowflake Intelligenceを利用することでユーザーは次の5点のメリットが得られます。

  1. 業務効率を大幅向上
    BIチームやデータエンジニアの負荷を軽減し、現場担当者が即座に分析可能になります。
  2. 非技術者でも使用可能
    SQLやPythonの知識が不要。誰でも自然言語で分析でき、データ民主化が進みます。
  3. 組織的な安全性を確保
    既存のガバナンス設定を継承しつつ、操作ログや監査も保持した設計が可能です。
  4. 可視化まで含むエンド・ツー・エンド体験
    単なる回答だけでなく、グラフ化・レポーティング機能を内蔵し、レポート作成時間を削減可能です。
  5. スケーラブルかつモダン
    膨大なデータ量・複雑なワークロードに対応しつつ、自動スケールによるコスト効率も実現します。

Snowflake Intelligenceの使い方

Snowflake Intelligenceは、管理者による事前セットアップを行うことで、一般ユーザーは簡単に利用可能です。

  1. ＜管理者によるセットアップ＞エージェントを作成
    エージェントは、特定のツールとオーケストレーションロジックで構成され、質問に答えたり、データに基づいてタスクを実行したりします。
    また、組織内のさまざまなユースケースやビジネス チームに対して複数のエージェントを作成可能です。

  2. ＜管理者によるセットアップ＞ツールを追加
    ツールとは、エージェントがタスクを達成するために使用できる機能です。エージェントのスキルセットとも言い、以下を追加可能です。
    ・Cortex Analyst
    ・Cortex Search
    ・カスタムツール
  3. ＜一般ユーザーの実際の分析作業＞質問と応答
    Snowflake Intelligenceには専用のUIが用意されていますので、そちらからチャットベースで問い合わせることで該当データに対する結果やグラフの出力が行われます。
    必要に応じて追加の質問を重ねることで、対話的に分析を深めることが可能です。

まとめ

本記事では、Snowflake Intelligenceの概要、特徴、メリット、使い方を解説しました。

  • 対話型AIエージェントによる自然言語操作
  • マルチモーダル分析、セキュアでスケーラブルな設計
  • エンド・ツー・エンド対応の分析体験

今後、Cortex AIとの密な連携や他クラウド・LLMとの統合も進む中、Snowflake Intelligenceは「AI×データ活用」の戦略的な基盤としてますます有望です。
AI時代にふさわしいデータ主導の意思決定を加速したい企業にとって、導入価値は非常に高いといえるでしょう。

弊社は、データの可視化や従来の分析に留まらないAIを用いたより高度なデータ分析基盤の構築や活用をご支援しております。
Snowflakeを用いたデータ活用でお悩みの際は、是非弊社までお声掛けください。

 本記事は、2026年1月31日時点の情報をもとに作成しています。製品・サービスに関する詳しいお問い合わせは、弊社Webサイトからお問い合わせください。
https://data-management.dentsusoken.com/snowflake/inquiry/

本サイトのブログ記事に加え、Snowflakeを中心としたデータエンジニアリング関連の技術的な情報を掲載したテックブログもWeb公開しております。
是非、こちらのテックブログもご覧ください。
https://zenn.dev/p/datatechblog