創業からこれまでを振り返り、“AIデータクラウド”の未来を示す

AIによる革命に「取り残される企業」とは？ Snowflake共同創業者の2人に聞く

AI時代を見据えた新CEO就任と「Snowflake Cortex」

　Oracleを退社した2人はSnowflakeの開発に着手し、2015年にはサービスの一般提供開始にこぎつけた。2019年に日本市場へ進出、2020年にはIPOに成功。そして2024年には、スリダール・ラマスワミ（Sridhar Ramaswamy）氏が新たなCEOに着任した。

　ラマスワミ氏は、Googleを経て検索エンジンサービスのNeevaを立ち上げ、2023年にSnowflakeに買収されたことで入社。その後はAI担当SVPとして、SnowflakeのAI戦略を主導していた人物だ。同氏のCEO就任は、AI時代を見据えたものと言える。

　現在、最もホットな話題である「AI」についてデイジビル氏は、AIがSnowflakeにもたらした価値を次のように説明する。

　「Snowflakeが目指したのは、構造化データと半構造化データの統合であり、非構造化データまでをサポートする予定はなかった。しかし、AIの力によって、非構造化データを理解し、処理し、構造化データが抽出できるようになった」（デイジビル氏）

　AIを利用すれば、たとえば履歴書のドキュメント（非構造化データ）から「氏名」「学歴」「保有資格」といった情報を、人手を介することなく自動的に抽出できる。

　他社のデータプラットフォームと同じように、Snowflakeでもフルマネージド型のAIプラットフォーム「Snowflake Cortex」を軸に、AIアプリケーション開発への対応を進めている。マルチLLMに対応しており、SQLからのLLM呼び出し、ベクトル検索、自然言語でのアシスタントなど、提供する機能も豊富だ。

　「AnthropicのClaude、OpenAI、Llama、MistralなどのLLMを、同一のセキュリティポリシーとガバナンスの枠内で実行できる。処理を行う際にデータを外部に送信することもない」（デイジビル氏）。

「Snowflake Cortex」プラットフォームの全体像（2024年12月の説明会資料より）

　なお、Neevaの買収で入手した検索エンジンの技術も、「Cortex Search」としてプラットフォームに組み込まれている。自然言語やベクトル検索に対応し、高速なデータ検索ができるCortex Searchは、人気機能のひとつになっているという。

　クルアネス氏は、AIによって予測の作業も、業務プロセスの支援も「非常に安価になる」と述べ、今後はあらゆるシステムにAI技術が組み込まれるだろうと語った。