Snowflake、エンドツーエンド機能により開発者が倍増

6月 04, 2024

※本報道資料は米国スノーフレイク社が6月4日に発表した内容の抄訳です。

Snowflake、エンドツーエンド機能により開発者が倍増
エンタープライズグレードのパイプライン、モデル、AI搭載アプリを構築

Snowflake Notebooks、Snowflake Trail、DevOpsツールなどの新イノベーションにより、Snowflakeの統一プラットフォームで、開発者ののエンドツーエンドの開発を加速させます

AIデータクラウド企業であるSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は本日、年次ユーザーカンファレンス「Snowflake Summit 2024」で、開発者がデータを使ってエンタープライズグレードのパイプライン、モデル、アプリケーションを構築する方法を加速させる新しいツールとイノベーションを発表しました。Snowflakeは、新しい開発者向けツールとネイティブ統合機能によってお客様にとっての複雑さを解消し、開発をスピードアップするとともに、AIデータクラウドでより高度な製品を効率的に出荷できるようにするという使命をさらに推進しています。

Snowflakeのアプリケーション＆開発者プラットフォーム担当責任者のJeff Hollanは次のように述べています。

「すでに世界中の何千人もの開発者が、Snowflakeを頼れる開発プラットフォームとして利用しています。Snowflakeの最新のイノベーションは、開発者がAIデータクラウドで作成できるものの限界を押し広げ続け、身近でありながら強力なエクスペリエンスを既存の企業データにもたらします。開発者は、Snowflakeの優れたスケール、パフォーマンス、ガバナンスをフルに活用することで、価値を解き放つ大規模言語モデル（LLM）搭載アプリケーションを容易に提供し、最終的にAIをより多くのユーザーの手に届けることができます」

Snowflakeのスピードとシンプルさを活用してAI開発を推進
開発者は、プロトタイプからデプロイメントまでの時間を短縮する方法を常に探しており、Snowflakeは強力なデータ製品を作成するビルダーのプラットフォームとして急速に普及しています。Dynamic テーブルとSnowpipe Streamingの組み合わせを活用することで、ユーザーはAIと機械学習（ML）モデル開発を促進する低レイテンシーの変換パイプラインを、すべてAIデータクラウド内で解放することができます。現在、2,900社を超えるお客様が、本番レベルのデータパイプラインを構築・管理するために、すでに20万を超えるDynamic テーブルを実行しており1、その数は増え続けています。

Snowflakeは現在、Snowpark ML、Streamlit、Snowflake Cortex AIを含むSnowflakeプラットフォームの全機能とネイティブに統合されたSnowflake Notebooks（現在はパブリックプレビュー）により、AIデータクラウドのデータ上でAI開発を直接加速する方法を開発者に提供しています。Snowflake Notebooksは、Python、SQL、Markdownのための使いやすい単一の開発インターフェースを提供します。開発者はまた、Snowflake Notebooksを活用して、MLパイプラインの実験と反復、AIを活用した編集機能、データエンジニアリングワークフローの簡素化などを行い、生産性の向上と共同開発を実現することができます。

Weights & Biasesの共同創業者でありCEOのLukas Biewald氏は次のように述べています。「Snowflake Notebooksを使えば、Weights & Biasesと実験のトラッキングをNotebooksで直接簡単に統合することができます。Snowflakeのデータとコンピュートへの一元的でセキュアなアクセスにより、MLモデリングと並行してデータエンジニアリングと分析を、使い慣れた直感的で強力なノートブック形式のフォーマットで実行できます。当社は、お客様がどのようにSnowflakeを使用して実験を高速に実行されるかを楽しみにしています」

Snowflakeはまた、Snowpark pandas API（現在はパブリックプレビュー）を追加し、Python開発者が、Snowflakeのパフォーマンス、スケール、実行ガバナンスの恩恵を受けながら、より高度なAIおよびパイプライン開発のために、慣れ親しんだpandas 構文で作業できるようにします。

DevOpsとオブザーバビリティの新機能で宣言的開発を解き放つ
Snowflakeは、DevOpsへの真にデータ中心のアプローチにより、開発者にさらなる簡素化を提供し、開発、運用、データ管理を単一のプラットフォーム内でシームレスに統合します。複雑なワークフローを一行ずつスクリプト化するのではなく、Infrastructure-as-Code (IaC)の原則に基づいてデータパイプラインの望ましい状態を定義することで、Snowflakeは新しいデータベース変更管理（現在はパブリックプレビュー）で、宣言的開発アプローチを優先しています。さらに、データエンジニアと開発者は、Snowflakeの新しいGit統合（現在パブリックプレビュー）を使用して、チーム間の開発コラボレーションを強化し、異なる環境へのデプロイを合理化したり、SnowflakeのPython API（近日一般公開）を活用してリソースを効率的に管理したり、オープンソースのSnowflake CLI（近日一般公開）を単一のインターフェースとして使用してCI/CDパイプラインを管理したりすることができます。

Snowflakeはまた、データ品質、パイプライン、アプリケーションの可視性を強化し、開発者がワークフローを容易に監視、トラブルシューティング、最適化できるようにする、豊富なオブザーバビリティ機能セットであるSnowflake Trailも発表しています。Snowflakeは、SnowparkとSnowpark Container Servicesに組み込みのテレメトリーシグナルを提供し、メトリクス、ログ、分散トレースを使用して、手動でエージェントをセットアップしたりデータを転送したりすることなく、簡単にエラーを診断してデバッグできるようにします。さらに、Snowflake TrailはOpenTelemetry標準で構築されているため、開発者はSnowsightでネイティブに動作するだけでなく、Datadog, Grafana、Metaplane、PagerDuty、Slackなどの一般的なオブザーバビリティプラットフォームやアラートプラットフォームと統合することができます。Snowflakeはまた、Monte CarloやObserveなどのオブザーバビリティプラットフォームと提携し、お客様にエンドツーエンドのオブザーバビリティを提供しています。

AIデータクラウドで、AIを活用したアプリを製品化し、ビジネスを加速
最近のIDCの調査2によると、AIアプリケーションは現在AIソフトウェアの最大のカテゴリーであり、2023年の市場全体の収益のおよそ2分の1を占めています。このような高度なアプリケーションの構築と提供をさらに支援するため、SnowflakeはSnowflake Native App FrameworkとSnowpark Container Services（現在AWSでパブリックプレビュー中）の統合を発表します。この統合により、組織は設定可能なGPUおよびCPUインスタンスを使用して、AI データクラウドで構築するアプリケーションの幅と種類を拡大し、コンピュータビジョンの自動化、地理空間データ分析、企業向けMLアプリケーションなど、さまざまなユースケースに対応できるようになります。

アプリケーション開発者は、AIを搭載したSnowflake Native Appsを一度構築すれば、Snowflake Marketplaceを通じて、クラウドやリージョンを越えて、何千ものSnowflakeのお客様にデプロイして配布することができ、現在すでに160以上のSnowflake Native Apps3が利用可能です。Snowflake Marketplaceは、まったく新しい収益源を確保し、Snowflake Native Appsを配布し、それらのアプリの収益化と調達を加速するための配布プラットフォームとして、世界最大規模の組織の多くが利用しています。さらに、何百ものスタートアップ企業がSnowflake上でビジネス全体を構築することを選択しており、Maxa、My Data Outlet、RelationalAIを含む一部のプロバイダーは、Snowflake Marketplaceでアプリを配布することで数百万ドルを稼いでいます。

RelationalAIの創業者でCEOのMolham Aref氏は次のように述べています。

「Snowpark Container Servicesで構築したSnowflake Native Appをリリースして以来、お客様からの関心が5倍に増加し、販売プロセスが大幅に合理化されました。以前はアーキテクチャ、セキュリティ、調達のレビューに数ヶ月かかっていたものが、今ではわずか数日で済むようになりました。また、Marketplace Capacity Drawdownプログラムを通じてSnowflakeのプラットフォーム上でSnowflake Native Appを収益化できるようになったことで、カスタマーエンゲージメントがさらに加速するでしょう。Snowflakeとのパートナーシップは、素晴らしいカスタマーバリューを提供し、Cash Appのような組織が以前は不可能だった方法でデータから重要なインサイトを得られるようになっています」

Snowflake Summit 2024で続くイノベーション

Snowflakeはまた、Snowflake Summit 2024において、エンタープライズAIの次の波をお客様にもたらすSnowflake Cortex AIとSnowflake MLへの新たな進化、数千もの組織にデータ全体の柔軟性と相互運用性の向上を提供する単一の統合プラットフォームへの新たな革新、 顧客とパートナーがSnowflakeでカスタマイズされたAIデータ・アプリケーションを構築するために利用できるNVIDIAとの新たな協力関係、Apache Icebergのためのベンダーニュートラルで完全にオープンなカタログ実装であるPolaris Catalogなどを発表しました。

詳細情報

  • 開発者がどのようにデータパイプライン、アプリケーション、MLモデルを構築しているかについては、こちらのブログ記事で紹介しています。
  • SnowflakeがAI Data Cloudで構築、デプロイ、配布できるアプリケーションの種類をどのように拡大しているかについては、このブログ記事で紹介しています。
  • LinkedInとX（旧Twitter）でSnowflakeの最新情報やお知らせを発信しています。


12024年4月30日現在の7日間平均。
2IDC レポート「Worldwide Artificial Intelligence Software Forecast, 2023–2027（IDC #US50027023）」。
32024年4月30日現在。

このプレスリリースには、明示または黙示を問わず、（i）Snowflakeの事業戦略、（ii）開発中または一般に提供されていないSnowflakeの製品、サービス、テクノロジー、（iii）市場の拡大、トレンド、競争状況に関する考察、（iv）Snowflake製品とサードパーティプラットフォームの統合およびサードパーティプラットフォーム上でのSnowflake製品の相互運用性と可用性についての言及など、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの将来の見通しに関する記述は、さまざまなリスク、不確実性、前提に左右されます。これには、Snowflakeが証券取引委員会に提出するForm 10-Q（四半期レポート）やForm 10-K（年次レポート）内の「リスク要因」などのセグメントに記載されているリスク、不確実性、前提が含まれます。これらのリスク、不確実性、前提を考慮すると、将来の見通しに関する記述において予想または暗示されている結果と比較して、実際には大きく異なる結果や反対の結果に至る可能性があります。  これらの記述は、初回記述日の時点に限った記述であり、かかる記述の時点で入手可能な情報に、および/または経営陣がかかる時点で抱いていた誠実な信念に、基づいています。法律で義務付けられている場合を除き、Snowflakeには、本プレスリリース内の記述を更新する義務または意図は、一切ありません。そのため、将来の見通しに関するいかなる記述も、未来の出来事についての予測として利用してはなりません。 

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Snowflakeについて

Snowflakeは、シンプルかつ効率的で信頼性の高いエンタープライズAIを実現します。Snowflakeのデータクラウドは、世界最大規模の数百の企業を含む世界中の数多くのお客様に利用されており、データ共有、AI/機械学習アプリケーションの構築、ビジネスの強化に貢献しています。これからは、エンタープライズAIの時代です。詳しくは、snowflake.com/ja/（ニューヨーク証券取引所：SNOW）をご覧ください。

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Snowflake合同会社
PR担当 山中
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