Snowflake の全体像と、うちのデータで試した機能の地図

Snowflake は、データをためて、整えて、分析し、AI にも使わせるためのクラウドのサービスです。自社の環境で、一番飯店の注文やインスタのデータを使って、いろいろな機能を試してきました。この記事では、Snowflake がどんな考え方で作られていて、どんな機能があるのかを1枚の地図にまとめます。詳しく知りたい機能は、それぞれの記事へ進んでください。

Snowflake の考え方

Snowflake の考え方で一番大事なのは、「データを置く場所」と「計算する力」を分けていることです。

• データを置く場所（ストレージ）：データは1か所にまとめて置く。AWS・Azure・Google Cloud のどれかの上で動く
• 計算する力（ウェアハウス）：SQL を流すときだけ動かす計算の固まり。大きさを選べて、使わないときは自動で止まる
• 使った分だけ払う：費用は主に、ウェアハウスが動いた時間と、置いているデータの量で決まる

データを置く場所と計算する力が分かれているので、同じデータを、別々のウェアハウスで同時に使っても取り合いになりません。使わなければ計算の費用はほとんどかからないので、「止めても解約せずに残す」という使い方もできます（→ 使わなくなった Snowflake を、解約せずに残す判断）。

操作はすべて SQL でできます。画面（Snowsight）からも、プログラムからも、AI からも、同じ SQL で動かせます。

データの置き方

データは、次の入れ子で置きます。

• アカウント：会社ごとの Snowflake の入れ物
• データベース → スキーマ：フォルダのような区切り。用途ごとに分ける
• 表・ビュー・その他：表やビューのほか、自動で作り直す表、画面（Streamlit）、AI のエージェントなども、同じスキーマの中に並ぶ

上の画面は、今回の試験用に作ったスキーマです。表やビューと同じ並びに、動的テーブル（Dynamic Table）、エージェント、Cortex 検索サービスが入っています。Snowflake では、AI の機能も「スキーマの中のもの」として、同じ権限の仕組みで管理します。

誰が何をできるかは、ロール（役） で決めます。利用者にロールを渡し、ロールに「このスキーマを読める」「この表を作れる」といった権限を渡します（→ Claude に Snowflake を触らせるとき、守りは設定ファイルではなくロールで決める）。

機能の地図

試した機能を、目的ごとに分けました。止めたあとの確かめ方と残し方は、上の「考え方」と下の「動かすときの考え方」に入れています。

1. 集計の決まりを持たせる

AI や BI がその場で集計を書くと、人や道具によって数字が変わります。決まりをセマンティックビューに書いておけば、どこから聞いても同じ式で計算されます。ここから先の AI の機能は、この決まりを使います。

2. 日本語で聞く・探す

3. 予測する

4. 画面を作る・自動で回す

5. AI に触らせる・守る

動かすときの考え方

試してきて、どの機能にも共通して大事だと感じたことが3つあります。

• 決まりは1か所に書く：集計の決まりはセマンティックビューに書き、画面も AI もそこを読む。画面と AI の答えが食い違わない
• 権限はロールで絞る：AI の接続は読むだけの役で入る。作る・消す権限は、人が画面で渡す
• 止めたこと・試したことを記録する：止めたあとも、試験をすると最終更新の時刻や使用量が動く。何をしたかを書いておくと、あとで取り違えない

まとめ

• Snowflake は、データを置く場所と計算する力を分けたクラウドのサービス。使った分だけ払い、操作はすべて SQL でできる
• 表やビューと同じ並びで、AI のエージェントや検索、画面、自動で作り直す表まで、1つのスキーマの中で同じ権限の仕組みで扱える
• AI の機能を使うときは、まず集計の決まり（セマンティックビュー）と、入る役（ロール）を決めておく

石井 亮介（りょうさん）

データパレード 代表取締役

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㈱データパレードの代表取締役で、高田馬場の町中華「一番飯店」のChief Data Officerも務めています。BIツールのセールスエンジニア・システムエンジニア・カスタマーサクセス歴15年。大学のデータサイエンス教育で講師も担当してきました。現在は自社業務のほとんどをAIに移管し、AI10部署と50を超える自動処理が24時間動く「AI経営」を実践中。その実践知をこのブログで発信しています。