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Snowflake SUMMIT 2023 最速レポ（最終日）

こんにちは、DATUM STUDIOの向井です。
昨日に引き続き、Snowflake SUMMIT の4日目レポートをお送りします！

Predictions on Generative AI and LLMs in the Enterprise

このセッションは、パネルディスカッション形式で行われました。登壇者は、次の4名です。

  • ・Christian Kleinerman: SVP, Product, Snowflake
  • ・Jonathan Cohen: VP of Applied Research, NVIDIA
  • ・Ali Dalloul: VP Azure Platform, Microsoft
  • ・Andrew Ng: Founder & CEO, Landing AI

セッションの概略は以下のとおりです。

Christian: 生成AIは単なる流行か？
Andrew: 一時的なものではなく、これからできることがどんどん増えてくる。
Ali: まだメインストリームではないが、生成AIの登場がパラダイムシフトであると考える。
Jonathan: 誰にでも豊富なコンピュートリソースが使えるようになった、これは大きな変化。

Christian: エンタープライズ企業において、生成AIを使うために何から始めればよいか。
Jonathan: 企業のデータ、特に非構造化データを用いて意思決定の支援を行うべき。
Andrew: （Tinderを例に挙げて）写真やメッセージを使うのがよさそう。
Ali: 担当者の生産性を上げるために、カスタマーサービスや製造業に用いるのがよい。ビジネスを元にどこに適用できるかはよく検討すべき。反復作業には特に効果的。

Christian: 大勢の人が使うにあたって、正確性やセキュリティに関するリスクはあるか。
Jonathan: 各自で学習させたいデータが異なるので、沢山のカスタムモデルが発生する。何を学習させるかを管理すべき。
Andrew: テストとデプロイのサイクルが短くなったので、トライアンドエラーすればよい。
Ali: 企業ごとでどのデータを使うか、どの作業に適用するかを従業員に説明する義務がある。クライアントともオープンに議論する必要がある。

Christian: 生成AIを実際にどのように使っているか。
Ali: バイアスが除去されているか常に監査を行いつつ使用している。
Jonathan: aiが持ってほしい価値観を考え、意図と異なるものがないかモニタリングする。
Andrew: 非構造化データの活用に特に取り組んでいる。

Christian: 巨大な汎用モデルか、小さな専門のモデルのどちらを使用するべきか。
Jonathan: いくつかの巨大なモデルをもとに調整を行う。
Ali: 巨大なモデルと小さな特化モデルの両方をサポートする。
Andrew: OpenAIなどのモデルと、各自で調整したモデルの2つがある。

Christian: 生成AIをこれからどのように使うべきか。
Andrew: まず使い方をcouseraなどで教育すべき、次に実験を行うこと。
Ali: 基礎に戻ってコンピュータサイエンスの学習を続けていくことが必須。変化を受け入れること。
Jonathan: 小さなところから始めればよい。

Christian: 1年後、生成AIはどうなっていると思うか。
Jonathan: マルチモーダルが加速する、自然言語がより発達する。
Andrew: vision transfomerが熱狂的になっているのと同様に、text transformerがトレンドになる。非構造化データに対しても同様。
Ali: より説明性が上がり、サービス業にも使えるようになるのではないか。

パネルディスカッションの後は、次回のSUMMITについてアナウンスがありました。SUMMIT 2024は、サンフランシスコでの開催となります！

A Deep Dive into What’s New: Data Clean Rooms

こちらはBreakout Sessionになります。新機能としてのData Clean Roomsが紹介されました！Data Clean Roomの各要素として以下の機能群が紹介されました。Data Clean Roomの基本については昨日のブログを参照ください。

・User Interfase
　・Data Clean Roomを簡単に作成できるUI
・Projection Constraints
　・Consumer側に見られたくない列を見せない
・Aggregation Constraints
　・Consuimer側での集計の仕方を制限する ・Multi Provider Support
　・複数Providerのサポート

各機能の説明の後は、UI上での操作についてデモと説明がありました。

Projection Constraintsを設定すると、プレビュー時に見せたくない列が含まれていた場合は、以下のようにエラーとなります。

また、関連するサービスとして以下二つの製品が紹介されました。

UI上での分析やUID2連携など、機能が盛りだくさんで圧巻でした！

会場レポート

ここからは会場の様子についてレポートします！
会場では各パートナーがブースを構えており、それぞれのソリューションについてデモを見ることができました。

各機能のブースもあり、新機能についてはSnowflakeのエンジニアに直接質問することができました！

SnowProの資格保有者限定のラウンジもあり、行けばノベルティもゲットできます！

会場外には、Snowflakeのグッズを扱うショップもあり、日本でお留守番しているメンバーの皆へのお土産も購入できます。Tシャツ1枚$15なので、良心的な価格です！

Japan振り返りセッション

最後は、日本向けの振り返りセッションでSUMMIT 2023が締めくくられました。
SnowflakeのKT氏、および日本人セールスエンジニアによる各セッションの振り返り解説や、Snowflake創業者であるBenoit Dageville氏への質問コーナー、Data Superheroたちによるパネルディスカッションなど、盛りだくさんの内容でした！

おわりに

今回のSUMMITでは期待の新機能の発表に加えて、各パートナーのデモやセッションなど、現地でしか味わえない体験が目白押しで本当に行ってよかったと思えた4日間でした。 来年は、日本からももっとたくさんの方に参加していただければ幸いです！

Snowflake SUMMIT 2023最速レポ1日目の記事はこちら
Snowflake SUMMIT 2023最速レポ2日目その①の記事はこちら
Snowflake SUMMIT 2023最速レポ2日目その②の記事はこちら
Snowflake SUMMIT 2023最速レポ3日目の記事はこちら

SUMMIT 2023は6月30日が最終日となりますが、7月12日（水）にはSnowflake KT氏とDATUM STUDIO 執行役員でData Superheroの菱沼がSUMMITについて語りつくすトークセッションイベントを開催します！
まだまだSUMMITの余韻を楽しみたい方、Snowflakeのアップデートをおさらいしたい方、全員必見の本イベントはオンライン配信にて皆さまにお会いできることを楽しみにしておりますので、是非ご応募ください！

お申し込みはこちらから
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