AIデータクラウド企業であるSnowflakeは、企業が最先端のAIアプリをより迅速かつ安全に開発し、展開できるようにするための新しい開発者ツールを発表しました。
これらのツールは、企業が直面するAI開発の課題を解決し、運用コストの削減、異なるシステム間の連携（相互運用性）の向上、開発者の生産性向上、そして長期的なコスト（総所有コスト：TCO）の低減に貢献します。EVgoやSTARSのような先進的な組織は、すでにSnowflakeの統合された開発環境を活用し、これらのメリットを実感しています。
Snowflakeのプロダクト担当上席副社長であるChristian Kleinerman氏は、「エンタープライズAIの成功は、最も信頼できるデータと、最も生産的な開発者によって決まります。私たちは、単一でインテリジェントかつ管理された環境を提供することで、開発者が企業向けの価値あるAIアプリを、より短期間でシンプルに構築できるよう支援しています。」と述べています。
AIを活用し、エージェント型AI開発を加速
自律的に動作するAIアプリ（エージェント型AI）は、すでに多くの組織で導入されており、今後もその傾向は加速すると予想されます。しかし、この急速な成長は、AIを支える膨大で多様なデータの管理を担うデータエンジニアリングチームに大きな負担をかけています。
Snowflakeは、このような課題に対応するため、AI初心者でもより迅速かつ安心してAIアプリを本番環境で運用できるようなAIネイティブ開発者ツールを提供します。
効率的なAIアプリ開発
新しい機能である「Cortex Code」（現在プライベートプレビュー中）は、Snowflakeのユーザーインターフェース内で自然な言葉を使って操作できるAIアシスタントです。これにより、自分のSnowflake環境全体を簡単に把握し、複雑なクエリの最適化やコスト削減につながる調整を容易に行うことができます。
安全でスケール可能な開発を加速
開発者は、Snowflake Cortex AISQLとSnowflake Dynamic Tables（一般提供開始）を活用することで、単一のSQLクエリで、規模を拡大できるAI推論パイプラインを構築できます。さらに、「AI Redact」（現在パブリックプレビュー中）を利用すれば、構造化されていないデータの中から機密情報を自動で検出し、マスキングすることで、セキュリティとプライバシーを保ちながら、多様な形式のデータ（マルチモーダルデータセット）をAI向けに準備できます。
Snowflake、オープンかつミッションクリティカルな開発基盤
Snowflakeは、優れた開発ツールと幅広いサードパーティー製品との連携（相互運用性）を組み合わせることで、開発者が使い慣れたツールを使って自由に開発できる柔軟性を提供します。この選択肢と柔軟性は、開発者の生産性を高め、AIアプリ開発における共同作業を促進し、開発スピードを大幅に向上させます。
シームレスなコラボレーションによる開発の加速
Snowflakeの統合開発環境であるWorkspaces（一般提供開始）は、バラバラになりがちなデータ作業を解消し、チーム間の共同作業を促進します。さまざまなファイル形式に対応したコードの作成、整理、管理ができる統合エディタです。また、バージョン管理システムであるGitとの直接連携機能（一般提供開始）により、バージョン管理がスムーズに行えるほか、統合開発環境（IDE）で作業し、チーム全体でコードを共有できるVS Code インテグレーション（一般提供開始）も提供します。
既存ツールのサポートによる運用負担の削減
dbt Projects on Snowflake（一般提供開始）により、Enlyte、InterWorks、NTTドコモ、STARSなどの企業は、Snowflake環境内で直接dbtプロジェクトを構築、検証、デプロイ、監視できます。これにより、エンジニアは多様なツールやインフラの管理に費やす時間を削減し、より価値のある分析結果の創出に集中できるようになります。
コード変更を最小限にし、生産性を向上
Snowflakeは、Snowpark Connect for Apache Spark（一般提供開始）を通じて、企業が既存のApache Spark™ コードをSnowflakeの安全なエンジン上で実行できるように支援しています。例えば、VideoAmpなどの企業はこの機能を使うことで、開発者の生産性をさらに向上させています。Snowpark実行エンジンを活用した企業の担当部門では、最大5.6倍の高速化と、41%のコスト削減を実現した事例もあります。
Snowflake、安心して開発できるデータ品質とコードセキュリティを強化
エージェント型AIアプリを大規模に展開する際には、データチームが利用するデータの品質とセキュリティの両方を最高水準に保つことが非常に重要です。
Snowflakeは、データの信頼性を監視・報告する複雑な作業を簡素化するため、「Data Quality User Experience（UI）」（パブリックプレビュー中）を強化しました。これにより、開発者はデータの正確性や信頼性を評価し、自動生成された要約からより深い洞察を得ることができます。さらに、「Code Security」（一般提供開始）のアップグレードにより、開発チームは新しいセキュリティ構造を活用して、開発者コードへの不正アクセスのリスクを排除し、データポイズニングの防止や、モデル改ざんの阻止といった高度な防御を実現します。
関連情報
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エージェント型AI開発の未来を推進するSnowflakeの開発者環境の強化については、こちらのブログ投稿をご覧ください：統合開発環境とAI
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SnowflakeでのPythonを使ったデータエンジニアリングのクイックスタートガイドはこちら：
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