学ぶ
基調講演、ディープダイブ、デモを通してSnowflakeの最新イノベーションをご紹介します。
オンデマンド配信中
LLMと生成AIの時代におけるアプリ、データパイプライン、MLワークフローをご体験ください。
参加登録
アプリと生成AIの世界を探究する
BUILD Japanでは、デモ、ハンズオンラボ、製品ディープダイブを通じて、Snowflakeのアプリや生成AIのイノベーションを実際にお試しいただけます。開発者、エンジニア、データサイエンティスト、スタートアップが一堂に会するこのイベントでは、新時代におけるアプリ、データパイプライン、MLワークフローの開発と収益化に焦点を当てた、さまざまなセッションを開催します。
BUILDのハイライト
理解する
当日のセッションを通じて、アプリ、データパイプライン、AI機能強化の構築についてご紹介します。
インスピレーションを得る
製品エキスパートからの情報発信や交流によって新鮮な視点がもたらされ、ご自身のプロジェクトのインスピレーションを得られます。
生成AIとLLM
データクラウドにおけるAIエクスペリエンスの構築方法についての知識を得られます。データとアプリのための自然言語のインターフェイスの構築、プライベートデータを使用したモデルのファインチューニングとセキュアな展開を実践できます。
Snowflakeネイティブアプリ
Snowflakeネイティブアプリフレームワークについて探索し、Snowflakeマーケットプレイスで収益化が可能な、Snowflakeのコア機能を活用したセキュアなデータアプリとコネクタを開発できます。
ストリーミング
ストリーミングサーバーレス取り込みを使用して、低コストで大規模に実行可能な、リアルタイムのユースケースのためのストリーミングパイプラインを構築できます。
データエンジニアリング
スキーマ化されたデータ取り込みや、CI/CDパイプラインを介した展開など、Snowflakeでのデータパイプラインの構築と維持についてのベストプラクティスを習得できます。
Streamlit
インタラクティブなデータアプリを構築できます。オープンソース分野のリーダーたちから、LLMや生成AIと対話するための段階的なガイダンスを受けられます。
DevOps
新しいDevOps機能を使用することで、Snowflakeでの構築時の開発者エクスペリエンスがシンプルになり、リリースサイクルが短縮します。
アジェンダ
時間
セッション
12:00 - 13:00
オープニングキーノートでデータクラウドの最新情報を一挙紹介！
Snowflake の Data Cloud の可能性を広げ続ける最新のイノベーションを一挙にご紹介します。AI や LLM に関連するSnowflakeの新しい機能によってもたらされる、データ分析やアプリケーション開発の新たな変化について、デモンストレーションを交えながら紹介します。
本セッションはこのような方にオススメ：
- DXの取り組みを加速させるためのヒントを探している
- 生成AI/LLM分野でのイノベーションや、Snowflakeの最新情報をキャッチアップしたい
13:00 - 13:40
自社データを最大限&安全に活用して生成AI/LLMを加速する
SnowdayのアップデートでSnowflakeのGenAI/LLMに対する多くの取り組みが発表されました。本セッションではその全体像を深掘りし、お客様がSnowflakeを使ってGenAI/LLMをどのように活用できるのかをイメージできるようになることを目指します。
本セッションはこのような方にオススメ：
- 生成AI/LLMを企業/自社データで安全に活用したい
- AI活用を加速したい
13:45 - 14:25
OSS LLMやパートナーLLMを活用した多様な生成AI/LLMアプローチ
Snowflakeは、ネイティブに統合されたGenAI/LLMのみならず、お客様毎に異なるビジネス要件や制約にも応えるため、パートナーLLMやサードパーティLLMの活用など様々な選択肢を提供します。本セッションでは、Snowflake上でのコンテナ環境のホストを実現するSnowpark Container Service（SPCS）やインターネット上のエンドポイントへのアクセスを可能とするExternal Network Accessを活用した多様なGenAI/LLMのアプローチ手法についてデモを交えながら紹介します。
本セッションはこのような方にオススメ：
- 任意の言語、GPUインスタンス、主要なサードパーティの安全な実行を考えている
- Snowflakeで実行できるワークロードの幅を拡大したい
14:30 - 15:10
Snowflakeで完結!! モデル開発からビジネス活用まで真のエンドツーエンド機械学習
Snowpark MLは、迅速かつ安全にSnowflakeでモデルを構築・デプロイし、Streamlitを使用して結果をアプリで提示するためのAPIをデータサイエンティストに提供します。
本セッションでは, 新たに登場するSnowflake Notebookを使って、MLモデルの開発とデプロイをデモでご紹介いたします。
本セッションはこのような方にオススメ：
- Snowflakeがデータサイエンス分野で出来ることを知りたい
- ノートブック機能やSnowpark機能の進化を知りたい
15:15 - 15:55
アプリケーション共有を実現するNative App Frameworkとトランザクションワークロードに対応するHybrid Tablesのご紹介
Snowflake上でデータだけでなく、アプリケーションも共有可能になります。アプリケーションをネイティブに構築し、セキュアに配布／展開、収益化できるNative App Frameworkの仕組みをデモを交えてご紹介します。
また、少量データを低レイテンシで処理するトランザクションワークロードに対応したHybrid Tablesが登場し、Snowflakeという単一プラットフォームでトランザクションデータと分析データの両方に対応できるようになります。ユースケースやデモを交えてご紹介します。
本セッションはこのような方にオススメ：
- データクラウドでアプリをネイティブに構築、配布、展開、運用、収益化したい
- データクリーンルームでプライバシーを確保しながらデータ活用したい
- Snowflake上で稼働しているアプリケーションの作成、管理、更新、表示などのシンプル化したい
16:00 - 16:40
データパイプラインにおけるDynamic TablesおよびSnowflake MLベースの予測機能と異常検知機能の利用
Dynamic TablesをSCD（Slowly Changing Dimension）のユースケースに使用することで、時間的な変化を容易に追跡し、履歴データを正確で洞察に満ちたものに保つ方法を紹介します。
また、MLベースの新しいSnowflake 予測機能と異常検知機能により、データ量の正確な増加予測を作成し、調査すべき異常値を見つけることができます。MLの専門知識は必要ありません。
このセッションで、Dynamic Tablesを使用したデータパイプラインのセットアップ方法、単一の時系列または複数の時系列について、どのように予測を生成し、異常を検出するか、実際のデモをご覧ください。
本セッションはこのような方にオススメ：
- データロード遅延を短縮したい、データロードのコストを削減したい
- データパイプラインを大幅に効率化したい
16:45 - 17:25
新たにリリースを予定しているデータセキュリティ新機能とセキュリティスタック
-Snowflake Horizon-の紹介
-Snowflake Horizon-の紹介
AIやMLの利活用が進む中、個人情報を保護しながらデータ活用を行う必要性がさらに高まってきています。
Snowflakeはこれまでにも重要情報を保護するデータガバナンス機能などを提供してきましたが、さらに強化されたセキュリティ機能の開発が現在も進んでいます
これらの機能を具体的な画面を見がなら、如何にプライバシーを保護しつつデータ活用を進めることができるのかのイメージを掴んでいただくことができます
またオープンソースデータテーブル形式 Apache Icebergへの対応も解説します
本セッションはこのような方にオススメ：
- Snowflake Horizonでカバーするセキュリティ・ガバナンスの内容を知りたい
- Snowflakeのコスト管理(可視化、制御、最適化)を効率化したい
- オープン標準のApache Icebergを活用し、データサイロを解消し、管理性とパフォーマンスを両立したい
17:25 - 17:30
BUILD JAPAN全体の振り返り＆注目ポイント
本日の発表内容を分かりやすくダイジェストでお伝えします。
