Snowflake

データの統合、分析を可能にする性能、柔軟性を持つ次世代クラウドデータプラットフォーム（マルチクラウド対応）です。スモールスタートから大規模データプラットフォームまで用途に合わせて構築できます。

従量課金制のため、初期費用を抑えてスモールスタートが可能です。PoCとして一部機能の効果検証から始め、全社展開を含んだロードマップの作成のサポートおよび大規模構築もできます。
構築時にはウォーターフォール型とアジャイル型の双方の実績があるため最適な方法を提案します。

• データシェアリング機能により企業間、グループ企業間でデータの共有が可能
  （データの連携機能を開発することなく、共有することが可能）

• CLOUD

  クラウド

  クラウド上のコンピューティングリソースをほぼ無制限にリアルタイムで拡張・縮小できます。

• COST

  最適なコスト管理

  利用に応じた自動停止・自動起動があり、サービスは秒単位の従量課金制のため、コストを最適化できます。

• MAINTENANCE

  メンテナンス

  クラウド製品のため運用・保守機能がサービスとして提供されており、バックアップや障害からの回復機能などを備えています。

• 必要なときに性能、容量を追加可能（ダウンタイムなし）
• スモールスタートで始めて大規模利用も容易
• リソースが過剰になった場合には 自動的にスケールアウト・ダウンが可能

• 秒単位での従量課金制
  （スケールアップした場合は処理時間も少なくなるためコストパフォーマンスに優れる）
• クエリ実行にあわせて自動停止・自動起動が可能
• 待機時間は自動停止するため不要なコストが発生しない

• バックアップ、リカバリーも容易に実現可能なため、運用管理工数を削減
• マルチクラウドサポートで、 AWS、Azure、Google Cloud のパブリッククラウドでご利用可能

Streamlit in Snowflake

アプリ開発が可能

Snowflakeにて機械学習やデータサイエンスのアプリ開発や実行が可能です。

Snowflake Marketplace

ビジネス価値の発見

サードパーティのデータを探して、購入したり、自社のデータを売り込んだりすることができます。

Generative AI

生成AIの利用

Snowflake内のデータを使用して、チャットボット、要約など高度な生成AIサービス用のカスタム大規模言語モデル（LLM）の構築が可能です。

• StreamlitのオープンソースPythonライブラリで、機械学習やデータサイエンスのためにカスタムウェブアプリを作成、構築し、迅速に展開することができます。
• データやアプリケーションコードを外部システムに移動することなく、Snowflake内のデータを処理して使用するアプリケーションを構築できます。

• 気象情報や交通状況、機械学習などのマーケットプレイスから入手できるデータを自社データと掛け合わせることで、より短期間でより深いインサイトを得ることが可能です。
• 自社のデータを販売することも可能なため、新たなビジネス価値を創造することも可能です。

• 生成AI向けの開発プラットフォームをSnowflake内のデータを使用して、データを移動することなくカスタム大規模言語モデル（LLM）の構築が可能です。
• Snowflake Intelligenceを活用することによって、Snowflake内に蓄積したデータや外部データ（Snowflake Marketplace）などをAIで自動分析し迅速かつ精度の高い意思決定を実現できます。

自然言語で質問しながらデータ分析やレポート生成を行えるAI機能です。SQLを書く必要はなく、質問に応じて即時にグラフや可視化を作成し、インサイトを提示します。さらに、AIによる予測や推論で意思決定を強化します。

＜活用例＞

• 経営指標の柔軟な確認
  例：「今週の売上と利益率を前年同週と比較してください」と質問するだけで、複雑な条件を即時取得。さらに「地域別に分けてください」など追加質問で深掘り可能。
• VOC分析による施策評価
  例：「昨年3月のキャンペーンの感情分析をしてください」と指示すると、商品レビューやアンケートなどの非構造化データから顧客満足の主要因を抽出できます。

1. プロンプトから自然言語で問い合わせ

   キーワードやSQLを使わず、自然言語で質問するだけでデータを検索・分析できます。
   複雑な条件指定や複数指標の確認も、会話形式で簡単に実行可能です。

   

2. AIがグラフとテキストで回答

   AIは質問に応じて、数値データをグラフで視覚化し、さらにテキストで要点をまとめて提示します。
   これにより、単なる数値一覧ではなく、視覚的な理解と簡潔な解説を同時に得られるため、現状把握や意思決定がスピーディーになります。

   

   売上結果サマリー
   半額セール（¥×××××××）が最も高い売上を記録しました。
   プロモーション別売上比較
   　・半額セール：¥×××××××（3,664取引、95商品）
   　・期間限定：¥×××××××（3,008取引、92商品）
   　・セール：¥×××××××（1,328取引、60商品）
   半額セールが最も効果的なプロモーション戦略として、総売上の約44%を占めています。
   期間限定オファーも高い売上を生み出しており、一般的なセールと比較して約3倍の売上実績を示しています。

3. 原因分析および改善提案

   AIは特定の成果やパフォーマンスに影響を与える要因を分析し、関連するデータに基づいて改善施策を提示します。
   これにより、単なる現状把握にとどまらず、目標達成や戦略の最適化に直結するアクションプランを迅速に導き出せます。
   以下の例では、「異なる条件下での成果の差異は何が推測されますか」という問いに対し、AIがデータをもとに多角的な視点から差異の要因を分析し、その結果に基づいた改善案を提示しています。

   主な差異と推測される要因
   1. 売上規模
   　・EC：半額セール ¥×××××××
   　・小売店：半額セール ¥××××××
   　・ ECは約15〜20倍の売上規模
   2. プロモーション効果
   　・ECはデジタル施策で広範囲にリーチし、24時間購入可能で機会損失が少ない。
   　・小売店は店頭体験や地域密着型マーケティングが強み（店頭プロモーション ¥××××××）。
   3. 取引パターン
   　・EC：大量取引（3,664取引）
   　・小売店：少量・高付加価値（214取引）
   4. 戦略的示唆
   　・ECは価格訴求型プロモーション（半額・期間限定）が効果的
   　・小売店は体験価値を生かした差別化が必要
   　・オムニチャネル戦略では両者の強みを組み合わせることが重要
   この分析により、ECは規模の経済を生かした価格競争力、小売店は体験価値を重視した戦略が効果的であることが示唆されます。

1. solution 01

   ETL、BIツールの導入までカバー

   ETL、BIといったデータウェアハウス周辺機能の構築のノウハウもあり、データの蓄積から可視化までシステム全体の構築が可能。

2. solution 02

   全フェーズをカバーする技術力

   業務課題解決やあるべき姿を実現するための要件整理からシステム構築後の運用保守までワンストップで提供可能。

3. solution 03

   PoCから大規模運用までサポート

   PoCとして一部機能の効果検証から始め、全社展開を含んだロードマップの作成のサポートおよび大規模構築も可能。

当社では、PoC、Snowflake環境の構築、既存システムからの必要なデータの抽出、データマートの構築、BIツールの導入まで一貫してサポートします。

• プラン検討

  ・課題整理、ロードマップの策定
  ・PoCによる効果検証の実施

• システムの導入

  システムの環境構築、ウォータフォール型とアジャイル型の双方の実績があるため最適な方法を提案

• 本番稼働、活用支援

  データ利用状況に合わせてサポート（性能、機能拡張など）を実施。
  （Snowflakeは柔軟性があり、本番稼働後にもスケールアップやスケールアウトが容易）

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