AIデータクラウドを提供するSnowflake合同会社は、2026年1月22日に報道機関向け技術説明会を開催しました。この説明会では、米国で昨年開催された開発者向けユーザーカンファレンス「BUILD」で発表された最新機能が紹介されました。
Snowflakeのマーケティング本部 Lead Developer Advocateである田中翔氏が登壇し、「モダンな開発者ワークフロー」「全てのユーザーへのAI実現」「制限のないデータ」という3つの主要なテーマに沿って解説を行いました。田中氏は、AIをビジネスで活用する上でデータがいかに重要であるかを説明し、バラバラに管理されたデータ（サイロ化されたデータ）やセキュリティの課題を解決するSnowflakeの統合プラットフォームとしての役割を強調しました。
開発者の生産性を高める「モダンな開発者ワークフロー」
開発者の仕事をもっと効率的にするための機能として、新しい統合開発環境「Snowflake Workspaces」と、その中心となる機能「Cortex Code」が紹介されました。Cortex Codeは、私たちが普段使う言葉（自然言語）で指示するだけで、AIがデータ分析に使われるSQLやPythonのコードを自動で生成したり、データの調査を助けたり、説明資料を作ったりする機能です。デモンストレーションでは、気象データを例に、AIが自動的にデータを検索・分析する命令（クエリ）を作り、実行する様子が実演されました。田中氏は、この機能が「指示するだけでコーディングが完了する『バイブコーディング（Vibecoding）』に近い体験を提供する」と説明し、開発者だけでなく、ビジネスに携わる人々がデータを活用する上でも強力な助けになると述べました。
全てのユーザーにAIを届ける「全てのユーザーへのAI実現」
ビジネスの意思決定を速くするための機能として、「Snowflake Intelligence」が紹介されました。これは、自然な言葉で質問するだけで、AIデータエージェントが必要なデータを見つけ出し、答えを教えてくれる機能です。デモンストレーションでは、売上の数字データ（構造化データ）とお客様からの問い合わせ履歴（非構造化データ）を組み合わせて、売上が減った原因を多角的に分析する様子が示されました。
また、AIエージェントの標準的なルールである「MCP（Model Context Protocol）」に対応した「SnowflakeマネージドMCPサーバー」についても説明がありました。田中氏は、MCPを使う上でのセキュリティのリスクに触れ、「Snowflakeの環境内で、企業が持つセキュリティを守りながらMCPサーバーを構築できるため、企業レベルでも安心してAIエージェントを活用できる」と、その安全性を強調しました。
データの壁をなくす「制限のないデータとAI対応」
データがバラバラに存在する状況（サイロ化）を解消するための機能として、データのやり取り（トランザクション処理）と分析を一つの場所でまとめて行える「Snowflake Postgres」と、オープンソースの拡張機能「pg_lake」が紹介されました。これにより、PostgreSQLというデータベースの作業をSnowflake上でスムーズに行えるようになりました。
さらに、AIを活用する際のセキュリティ機能として「AI_REDACT」が紹介されました。AI_REDACTは、入力されたテキストの中から、氏名や年齢、住所といった個人情報（PII）をAIが自動で見つけ出し、それを隠す（マスキング）処理を行う機能です。田中氏はこれを「非常に魅力的なツール」と評価し、機密情報を扱う企業にとって大変役立つ機能であると述べました。
加えて、1月に発表された「Gemini 3」のSnowflake Cortex AIへの導入を含む、様々な大規模言語モデル（LLM）に対応することで、企業が自分たちに最適なモデルを選べる環境が整った点も強調され、プラットフォームとしての進化が印象付けられました。
Snowflakeについて
Snowflakeは、AI時代のプラットフォームとして、企業がより早く新しいものを生み出し、データからより多くの価値を引き出すのを支援しています。世界中の12,600社以上のお客様が、SnowflakeのAIデータクラウドを利用して、データやアプリケーション、AIの構築・活用・共有を行っています。Snowflakeによって、データとAIは全ての人にとって大きな変化をもたらす力となります。
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