Snowflakeは企業向けAI機能に大規模なアップデートを行い、あらゆる規模の組織がAIアプリケーションを構築しやすくなるよう設計されています。Snowflake Summit 2024では、Snowflake Cortex AIの強化と、新たなAI＆ML Studio機能を発表し、企業のデータとのやり取りの方法を根本的に変えました。## 数ヶ月ではなく数分でデータと対話注目の機能は？エンタープライズデータに対してチャットボットを構築できる新しい会話型AI機能2つです。従来の運用上の煩わしさなしに。**Cortex Analyst** (近日公開のパブリックプレビュー)は、MetaのLlama 3とMistral Largeを活用し、チームが分析データ上に素早くアプリケーションを構築できるようにします。ダッシュボードや情報過多に悩まされることなく、自然言語で質問を投げかけると、構造化されたデータセットから即座に回答とビジュアライゼーションを得られます。**Cortex Search**は異なるアプローチを採用し、Neeva (2023年にSnowflakeが買収)の検索技術とSnowflake Arcticの埋め込み技術を組み合わせています。これにより、企業はハイブリッド検索を使ってドキュメントや非構造化テキストを検索できるようになります — ベクトル検索と従来のテキスト検索を一つのサービスに融合。ZoomやBayerはすでにこれらの機能を活用し、意思決定を加速させています。Zoomのチームは、事前学習済みの大規模言語モデルを使ったAIアプリを数日で構築。Bayerは時間のかかるダッシュボード開発をやめ、直接データクエリに切り替えることで開発サイクルを大幅に短縮しました。## 安全性第一：Cortex Guardの導入本番環境向けのAIを大規模に構築するには、厳格なセキュリティ対策が必要です。そこで**Cortex Guard** (近日公開)が登場します。MetaのLlama Guardを利用し、有害なコンテンツをフィルタリングし、組織のデータを保護します。暴力やヘイトスピーチ、自傷行為、犯罪行為などを検知し、AIモデルの信頼性とコンプライアンスを維持します。## 実用的なプリセットAIツールカスタムチャット体験を超えて、Snowflakeは事前構築済みツールも提供します。**Document AI** (近日一般公開)は、SnowflakeのマルチモーダルLLM Arctic-TILTを使い、請求書の金額や契約条件などの重要情報を抽出します。これは、DocVQAベンチマークでGPT-4を上回る性能を持ち、Northern Trustは大量のドキュメント処理に既に活用しています。**Snowflake Copilot** (近日一般公開)は、Mistral LargeとSnowflake独自のSQLモデルを組み合わせ、組織内のSQLユーザーの生産性を向上させます。## コーディング不要のAI開発が現実に新しい**Snowflake AI＆ML Studio** (プライベートプレビュー)は、技術的なハードルを完全に取り除きます。チームはGoogle、Meta、Mistral AI、Reka、Snowflake自身のArctic LLMのモデルを試し、比較でき、その中からコスト効率の良いものを選択可能です。モデルのカスタマイズをさらに進めたい場合は？**Cortex Fine-Tuning** (現在パブリックプレビュー)を使えば、MetaやMistralモデルをサーバーレス方式のSQL関数で微調整できます。微調整されたモデルは、Snowflakeのロールベースアクセス制御によって管理され続けます。## 大規模なAI管理：Snowflake MLの実践モデルを本番運用に載せた後の最大の課題は、進化するデータセット全体での管理です。そこで登場するのが**Snowflake ML**で、AI Data CloudにMLOpsをもたらします。**Model Registry** (現在一般公開)は、すべてのAIモデルのガバナンスを一元化し、安全なアクセスとコスト削減の自動化を実現します。新たな追加機能には、MLの特徴量を作成・提供する**Feature Store** (パブリックプレビュー)や、特徴量・データセット・モデルの流れを追跡する**ML Lineage** (プライベートプレビュー)があります。## まとめエンタープライズAIはより身近になりました。Snowflakeの統合プラットフォームは、データサイエンティスト、SQLユーザー、ビジネスチームを問わず、AIアプリの構築・展開・管理の障壁を取り除きます。複雑さを減らし、より多くのコントロールと信頼できるAIを大規模に実現します。
Snowflake AIが大規模アップグレードを実施：エンタープライズチームが知るべきこと
Snowflakeは企業向けAI機能に大規模なアップデートを行い、あらゆる規模の組織がAIアプリケーションを構築しやすくなるよう設計されています。Snowflake Summit 2024では、Snowflake Cortex AIの強化と、新たなAI＆ML Studio機能を発表し、企業のデータとのやり取りの方法を根本的に変えました。
数ヶ月ではなく数分でデータと対話
注目の機能は？エンタープライズデータに対してチャットボットを構築できる新しい会話型AI機能2つです。従来の運用上の煩わしさなしに。
Cortex Analyst (近日公開のパブリックプレビュー)は、MetaのLlama 3とMistral Largeを活用し、チームが分析データ上に素早くアプリケーションを構築できるようにします。ダッシュボードや情報過多に悩まされることなく、自然言語で質問を投げかけると、構造化されたデータセットから即座に回答とビジュアライゼーションを得られます。
Cortex Searchは異なるアプローチを採用し、Neeva (2023年にSnowflakeが買収)の検索技術とSnowflake Arcticの埋め込み技術を組み合わせています。これにより、企業はハイブリッド検索を使ってドキュメントや非構造化テキストを検索できるようになります — ベクトル検索と従来のテキスト検索を一つのサービスに融合。
ZoomやBayerはすでにこれらの機能を活用し、意思決定を加速させています。Zoomのチームは、事前学習済みの大規模言語モデルを使ったAIアプリを数日で構築。Bayerは時間のかかるダッシュボード開発をやめ、直接データクエリに切り替えることで開発サイクルを大幅に短縮しました。
安全性第一：Cortex Guardの導入
本番環境向けのAIを大規模に構築するには、厳格なセキュリティ対策が必要です。そこでCortex Guard (近日公開)が登場します。MetaのLlama Guardを利用し、有害なコンテンツをフィルタリングし、組織のデータを保護します。暴力やヘイトスピーチ、自傷行為、犯罪行為などを検知し、AIモデルの信頼性とコンプライアンスを維持します。
実用的なプリセットAIツール
カスタムチャット体験を超えて、Snowflakeは事前構築済みツールも提供します。
Document AI (近日一般公開)は、SnowflakeのマルチモーダルLLM Arctic-TILTを使い、請求書の金額や契約条件などの重要情報を抽出します。これは、DocVQAベンチマークでGPT-4を上回る性能を持ち、Northern Trustは大量のドキュメント処理に既に活用しています。
Snowflake Copilot (近日一般公開)は、Mistral LargeとSnowflake独自のSQLモデルを組み合わせ、組織内のSQLユーザーの生産性を向上させます。
コーディング不要のAI開発が現実に
新しいSnowflake AI＆ML Studio (プライベートプレビュー)は、技術的なハードルを完全に取り除きます。チームはGoogle、Meta、Mistral AI、Reka、Snowflake自身のArctic LLMのモデルを試し、比較でき、その中からコスト効率の良いものを選択可能です。
モデルのカスタマイズをさらに進めたい場合は？Cortex Fine-Tuning (現在パブリックプレビュー)を使えば、MetaやMistralモデルをサーバーレス方式のSQL関数で微調整できます。微調整されたモデルは、Snowflakeのロールベースアクセス制御によって管理され続けます。
大規模なAI管理：Snowflake MLの実践
モデルを本番運用に載せた後の最大の課題は、進化するデータセット全体での管理です。そこで登場するのがSnowflake MLで、AI Data CloudにMLOpsをもたらします。
Model Registry (現在一般公開)は、すべてのAIモデルのガバナンスを一元化し、安全なアクセスとコスト削減の自動化を実現します。
新たな追加機能には、MLの特徴量を作成・提供するFeature Store (パブリックプレビュー)や、特徴量・データセット・モデルの流れを追跡するML Lineage (プライベートプレビュー)があります。
まとめ
エンタープライズAIはより身近になりました。Snowflakeの統合プラットフォームは、データサイエンティスト、SQLユーザー、ビジネスチームを問わず、AIアプリの構築・展開・管理の障壁を取り除きます。複雑さを減らし、より多くのコントロールと信頼できるAIを大規模に実現します。