Snowflake Summit 2026 最速レポート Day3
– Horizon Catalogで実現するデータ＆AIガバナンス編 –

はじめに

こんにちは、ちゅらデータの菊地です。

本日もSnowflake Summit 2026の最速レポートをお届けします。

今日を含めてあと2日、Summit2026もいよいよ終盤に入りました。
ようやく時差ボケも乗り越え、頭がすっきりしてきたところです。本日は注目のセッションに、いくつか参加してきました。

Builders Keynoteは中止、オリンピックゾーンへ

本日は、Builders Keynoteからスタートする予定だったのですが、なんと直前で中止になりました。時間が空いたので、会場内の「オリンピックゾーン」でアトラクションを楽しんできました。

Snowflakeは、Milano Cortina 2026 / LA28 のOfficial Data Collaboration Providerということもあり、オリンピックにちなんだ体験コーナーが用意されていました。
ボブスレーのシミュレーターやTeam USAの公式ボブスレー機の展示、バスケットボールのシュート体験など、満喫しました。

CoCoでデータを救え！「Battle for the Dataverse」

オリンピックゾーンを楽しんだあとは、もう1つの体験コーナー「Battle for the Dataverse」にも挑戦しました。
これは、Snowflakeのデータ基盤がヴィラン（悪役）の「Silo」によって壊され、「Data heroes」と呼ばれるヒーローたちが閉じ込められてしまった、という設定のチャレンジゲームです。

3つのチャレンジをクリアしてピンを集め、さらにコミュニティブースのクイズで4つ目のピンを揃えると、限定Tシャツがもらえるという特典付きでした。

面白いのは、その解き方です。ターミナル上のAIコーディングエージェント「CoCo（旧称Cortex Code）」に自然言語で指示を出し、壊れたアクセス権限やパイプラインを復旧させていく、という内容でした。

たとえば「ロールにGRANTして権限を戻す」「ロールをSYSADMINにつなぐ」といった操作を、CoCoとやり取りしながら進めていきます。遊びながら、Snowflakeの権限まわりの考え方に触れられる、という凝った作りでした。

3つのチャレンジを無事クリアし、景品としてピンバッジをゲット。Data heroesを救出する達成感もあり、息抜きにちょうどよい体験でした。

WN210T：Govern Your Entire Data and AI Estate

本日参加したセッションの中から、Snowflakeのデータ / AIガバナンスの「いま」をまとめて知ることができる「WN210T：Govern Your Entire Data and AI Estate – Inside and Outside Snowflake」についてレポートします。
Snowflakeの内側だけでなく、その外側にあるデータやAI資産まで含めて、どうやって横断的に統治していくか。その答えの中心に置かれていたのが「Horizon Catalog」でした。

すべては「信頼できる答え」のために

セッションは、ある1つのビジネス上の問いから始まりました。「EMEAで、今四半期にもっとも解約リスクの高いエンタープライズ顧客はどこか？」

—CFOがAIエージェントにこう尋ねたとき、信頼できる答えがすぐに返ってくるべきだ、という問いかけです。

ところが現実には、これがなかなか難しい。その理由として、次の3つのギャップが挙げられました。

立ちはだかる「3つのギャップ」

• 1.接続性：
  エージェントはSnowflakeの中のデータしか見えず、答えに必要なデータ全体にアクセスできない
• 2.コンテキスト（意味）：
  列名が難解、テーブルの結合方法が文書化されていない、ビジネスルールがアナリストの頭の中にしかないなど、データの「意味」を理解できない
• 3.信頼性：
  データが古い、見るべきでない人に数字が見えてしまう、エージェントが何をしているか分からない

この3つを解決するのがHorizon Catalogだ、という流れでセッションは進みました。

中核を担う「Horizon Catalog」

Horizon Catalogは、Snowflakeの内外を問わず、すべてのエンタープライズデータとAI資産をガバナンス・活性化するための「ユニバーサルなエージェント型カタログ」と位置づけられています。
データ資産とAIエージェントの間に立つ接続層として、「1. 接続（相互運用性）」「2. コンテキスト」「3. ガバナンス / セキュリティ」の3本柱を担います。

以降、この3つの柱に沿って、新機能が紹介されました。

1.あらゆるデータを「つなぐ」

まず接続性です。Icebergまわりとして、以下が紹介されました。

• ・Snowflake Storage for Apache Iceberg（GA・フルマネージド。Iceberg互換エンジンが初日からアクセス可能）
• ・Iceberg v3（GA）
• ・Catalog-linked database、AWSやUnity Catalogとの統合をHorizonでネイティブサポート
• ・Iceberg REST Catalog API（GA）
• ・スキャンAPIによる行アクセス・列マスキングのカタログレベル適用と、包括的な監査

さらにSaaS / データベース側の接続として、ERP・CRM・HRなどの記録システムを、パイプラインを組まずにニアリアルタイムでSnowflakeへ取り込む機能が紹介されました。
SAP・Salesforceに加え、Workday統合（PrPr）やIBMとのパートナーシップも発表。

昨年買収した、メタデータインテリジェンス企業の技術をHorizonにネイティブ統合し、すぐ使えるコネクタとして提供するとのことで、本日新たに5つのコネクタが発表されました。
横断検索の「Universal Search」では、Snowflakeと外部システムの資産をまとめて検索でき、lineageや利用シグナルでランク付けされると述べられました。

2.データに「意味」を与える ― Horizon Context

接続できても、データの意味が分からなければエージェントは正しく答えられません。そこでHorizon Contextが、Collect（収集）→ Enrich（強化）→ Activate（活性化）の3段階でコンテキストを整えます。

Collectでは、コネクタやopen lineage APIでDBスキーマ・BIのセマンティックモデル・パイプライン定義・lineage・利用ログなどを集め、Enrichでは列レベルのlineageや人気度、AI生成のドキュメント、タグ付けで強化し、ActivateでCoCo・CoWork・Cortex Agents・BIツールといった内外のエージェントへ供給する、という流れです。

あわせて、初期のセマンティックビューを自動生成する「Semantic View Autopilot」、自然言語で構築・キュレーションできるフルIDE「Semantic View Studio」も紹介されました。
さらに、その上位に立つランタイムが「Cortex Sense」です。

CoCoとCoWorkにリアルタイムで業務コンテキストを供給し、モデル化されていないロングテールのデータまで自動でインデックス・更新するもので、240万（2.4M）の概念をサポートすると述べられました。

3.「信頼」を担保する ― ガバナンス＆セキュリティ

最後は、信頼性です。

信頼できる答えには「データの鮮度」「出力の保護（権限のある人だけが見られること）」「エージェント挙動の制御」の3つが必要として、複数の機能が紹介されました。

Data Quality Monitoringでは、集中型のデータ品質ダッシュボードに加え、DMF（データ品質メトリクス）が発火した際に、CoCoがクロスプラットフォームのlineageをたどって根本原因を自動で追跡する機能、BIの出力からソースまで遡れる列レベル / クロスプラットフォームのlineageが挙げられました。

機密データ保護では、150以上の分類器でPII / PCIを列名に依存せず検出し、自動でタグ付けする「Automatic Sensitive Data Protection」（PrPr）が紹介されました。「1つのタグ、1つのポリシー」で数千のテーブルをカバーでき、同じタグがAIエージェントの出力にも適用される点が強調されていました。

加えて「Cortex AI Guardrails」として、すでにGAでありRAGやメール経由のハイジャックを検出するPrompt Injection Defense（数百の顧客が利用中と述べられました）や、モデルの回答がユーザーに届く前に機密データを検出・マスキングする機能（PrPr）が示されました。

業界初！「Intent-Driven Governance」

このセッションの目玉の1つが「Intent-Driven Governance」です。自然言語で「守りたい意図」を書くだけで、Snowflakeがそれを実際の制御—マスキングポリシー、行アクセス、分類、タグ付け、ドリフト検出、アラート—に落とし込んでくれる、というものです。

CoCoのスキルとして提供され、たとえば「アカウントをPII保護で統治して」と頼むと、アカウントをスキャンしてCISOが読める形のスペックを生成し、承認ひとつで適用されると説明されました。すでにGAの3つのスキル（Data Governance・Data Quality・Lineage）の上に構築されているとのことです。

さらに「AI Governance」として、すべてのエージェント・スキル・MCPサーバーを一元的に可視化するダッシュボードと、「マスキングなしでPIIを読んでいるエージェントは？」といった問いに、自然言語で答えるスキルが紹介されました。

まとめ

セッションは、冒頭の「3つのギャップ」が「接続・意味・信頼」の観点でどう解決されるかを振り返り、締めくくられました。

今回の発表は、機能単体というより「Snowflakeの内外にあるデータとAIを、1つのカタログで統治する」という大きな絵を描くものでした。

特に、IcebergやUnity Catalogとの相互運用、外部ソース向けのコネクタが揃ってくると、すでに複数のデータ基盤を併用している現場ほど、恩恵は大きそうです。

PrPr段階の機能が多く、すぐ全部を導入、とはいきませんが、Semantic View Autopilotのように「まず試せる」入口も用意されているので、手元のアカウントで少しずつ触りながら本格展開を待つ、という付き合い方が現実的だと思われます。

WN212B：Build a multi-engine stack on a single governed data copy

続いては、「WN212B：Build a multi-engine stack on a single governed data copy」のレポートです。

同じデータのコピーを増やさずに、Snowflake・Spark・Trino・Databricksといった複数のエンジンから1つのデータを扱う—そんな「マルチエンジンスタック」をどう実現するか、というセッションでした。

中心となるのはやはり、Horizon CatalogとIcebergですが、Horizon Catalog自体の全体像は、本記事の前半（WN210T）で詳しく取り上げたので、ここではマルチエンジンの相互運用、Iceberg、そしてオープンなデータ共有にフォーカスしてお届けします。

目指すのは「単一のデータを、好きなエンジンで」

セッションは、オープンデータ形式を選んだことで生じる課題から始まりました。
データの相互運用性が不足して、パイプラインやストレージのコストが重複する、ガバナンスが複数の場所に分散する、セマンティックレイヤーから見て「唯一の信頼できる情報源」が定まらない—こうした課題に対し、「データは、自分の条件で好きな場所に置きつつ、単一のガバナンス層で統治し、あらゆるエンジンやエージェントから扱える」状態が理想だ、と整理されていました。

フルマネージドな「Snowflake Storage for Apache Iceberg」

まず取り上げられたのが、フルマネージドの「Snowflake Storage for Apache Iceberg」です。
自前のバケットでIcebergを運用すると、孤立ファイルの管理やストレージAPIのコスト、メンテナンス課金など運用負荷が高くなりがちですが、Snowflake管理のストレージにすると、それらが不要になり、総保有コスト（TCO）を抑えられると説明されました。

セットアップ不要で「テーブルのような体験」で使える点が強調されていました。

市場最広級の「Iceberg v3」サポート

Icebergは、これまで巨大な分析データセット向けには優れていた一方、すべてのユースケースに完璧ではなかった、という前置きから、Iceberg v3の話に入りました。

Snowflakeは、v3で市場でもっとも広範な機能をサポートすると主張し、例としてvariant型・spatial（空間）型・デフォルト値・deletion vectors（削除ベクトル）・ナノ秒タイムスタンプなどが挙げられました。

さらに、TrinoやSparkといった外部エンジンが、Horizon経由でSnowflakeのv3テーブルを読み書きでき、逆にSnowflakeも任意のIcebergカタログのテーブルを読み書きできる、完全な双方向の相互運用が示されました。

ライブデモ：Snowflake × CoCo × Spark

ここで、ライブデモが行われました。
Snowflake上でセットアップなしにIcebergテーブルを作成し、行を挿入・読み取り。

続いて、前日にGAが発表されたCoCoのデスクトップ版アプリに自然言語で指示すると、データをテーブルへ流し込むストリーミングのスクリプトが生成され、その場で実行されました。

さらに、Spark 4.0のノートブックからHorizonのエンドポイント経由で同じテーブルを読み書きし、エンジンをまたいで「同じ1つのテーブル」を扱える様子がわかりました。

ガバナンスはエンジンを越えて効く

ユニバーサルガバナンスも、WN210Tで概念としては触れられていましたが、本セッションでは実演付きでした。
Horizon側で行フィルタリングや列マスキングを設定すると、外部エンジンであるSparkから同じテーブルを引いても、そのマスキングがそのまま適用されます。

設定はテーブル単位・列単位で、特定のSnowflakeユーザーだけでなく、外部のユーザーやエージェントにも効きます。Catalog-linked databaseを使えば、Apache HiveやUnity Catalogなど、外部カタログのテーブルもSnowflakeにマッピングして、Snowflakeのガバナンスを拡張でき、デモではDatabricksの実テーブルが連携されていました。

すべての操作を記録する「監査・可観測性」

Horizon経由の操作は、Snowflake発でも外部エンジン発でも、すべてアクセス履歴に記録されます。
任意のIcebergテーブルについて、Health・Auditing・Schemaを見られる「Iceberg Insights（プレビュー）」も紹介され、外部エンジンによるCreateTable / LoadTable / UpdateTableといった操作が時系列で可視化されていました。

オープンなデータ共有（Open Data Sharing）の拡張

セッション後半のテーマは、Snowflakeのデータ共有（Open Data Sharing）の拡張でした。Snowflakeのデータ共有はコピーを作らず、1つのSQLでテーブル・アプリ・AI資産などを共有できます。

ここで「マルチクラウドでの共有」「大量の外部カタログテーブルの共有」「Spark / Trino / DBなど異なるエンジンへの提供」「非Snowflake利用者への提供」という4つの問いが示されました。

Open Data Sharingという枠組みのもとで、それぞれに対応する4つの機能が発表されました。

• 1.Open Table Format Data Sharing（GA）：
  Iceberg / Delta Lakeをリージョン・クラウドをまたいで共有
  
  
• 2.Share Catalog Linked Databases（GA Soon）：
  Polaris / Unity / Glueなど、任意のカタログにリンクしたデータベースを共有
  
  
• 3.Cross-Engine Access via IRC（GA Soon）：
  共有データへの読み取りをSpark / Trinoなどに拡張
  
  
• 4.Open Sharing（PuPr）：
  非Snowflake利用者にも、IRCクライアント経由で直接共有できる（完全な相互運用）

これらは「Zero-ETL Sharing」として、データをIcebergやDelta Lakeのまま、リージョン・クラウドをまたいで配布できる仕組みにまとめられていました。
商用クラウドだけでなく、FedRAMP HighやDoD IL4などに対応した政府向けクラウドの利用者にも共有でき、非Snowflake利用者にはSnowflakeのコンピュートを使わずにアクセスできる「Horizon IRC」（プレビュー）が用意されるとのことでした。

まとめ

WN212Bは、WN210Tが描いた「1つのカタログで統治する」という世界を、Iceberg・マルチエンジン・データ共有という切り口から具体的に見せてくれるセッションでした。
特に、Snowflakeのストレージに置いたデータをSparkやDatabricksから、そのまま読み書きでき、しかもガバナンスがエンジンを越えて効く、という点は、すでに複数のエンジンを併用している現場にとって、現実的なメリットが大きそうです。

GA済みの機能とプレビュー段階の機能が混在しているので、まずはGAのOpen Table Format Sharingや、Snowflake Storage for Apache Icebergあたりから試していくのがよさそうだと思います。