データとAIの最新トレンドをSnowflake World Tourで体験
ーDATUM STUDIOが提案するSnowflake最新活用事例を紹介!ー
こんにちは、DATUM STUDIO マーケティング担当の清水です。
2024年9月11日(水)〜12日(木)にANAインターコンチネンタルホテル東京で開催された「Snowflake World Tour」(主催:Snowflake合同会社)に、DATUM STUDIOが今年もスポンサーランク最高位となるBLACK DIAMOND PARTNERSとして協賛・出展しました!
目次
Snowflake Word Tourとは
Snowflake World Tourは、Snowflake社によってAIデータクラウドを活用した最新プロダクトのアップデートや国内のカスタマー事例が多数紹介され、AIデータクラウドの最新イノベーションを学び・体験できる毎年大盛況を博しているイベントです。
昨年は1日限りの開催でしたが、今年は”DAY 0″が設けられ、MLや生成AI、機械学習に関するテクニカルセッションや、Snowflake初心者向けの「Snowflake Ascent特別講座」など、多彩なプログラムが実施されました。
翌日の”DAY1”では、データ活用に関するセッションやパートナー各社の出展ブースにおいて、Snowflakeと親和性が高いソリューションの紹介とデモが行われました。
DATUM STUDIOでは、中部テレコミュニケーション株式会社 コンシューマ営業本部 マーケティングDX部 部長の加藤氏と弊社 代表の武智がブレイクアウトセッションに共同登壇したほか、出展ブースではSnowflakeと最新ソリューションを掛け合わせたデモをご紹介しました。
中部テレコミュニケーション株式会社と共同登壇した、ブレイクアウトセッション
セッションでは「中部テレコミュニケーションが挑む、データドリブンマーケティング」をテーマに、当社が支援させていただいたデータ基盤構築についてのトピックスや、同社における今後のデータ分析・利活用の展望について加藤氏に話を伺いました。
中部テレコミュニケーション株式会社では、各種業務システムからSnowflakeにデータを集約・統合・分析したうえで、Salesforce(SFA)、Marketing Cloud(MA)、 Sitecore(CMS)に連携することで、オンライン・オフラインのいずれにも活用できるマーケティング基盤の構築を進められています。
本セッションでは、Snowflakeを用いた基盤構築においてプロジェクトの立案から円滑な遂行、およびその活用の現状と今後の構想について、実例をもとにトークセッション形式で解説いたしました。
本セッションはただいまオンデマンド配信中です。当日参加できなかった方、もう一度視聴されたい方、ぜひご視聴ください!
https://www.snowflake.com/events/snowflake-world-tour-tokyo/?utm_source=datm&utm_medium=spsr&utm_campaign=jp-jp-swt
Snowflakeと最新のソリューションを組み合わせた基盤構築をご紹介
当社の出展ブースでは、Snowflakeと最新のソリューションを組み合わせた2種類のデモを用意し、皆さまにご紹介しました。
その①:ML関数とRAGを組み合わせたMLOpsアプリケーション
MLOpsアプリケーションのデモでは、Streamlit in Snowflakeを使用して機械学習モデルを構築し、学習結果に対してRAG(※1)を活用することで、重要な特徴量を抽出し、その特徴量を新たに追加することで最適化を行っていくプロセスをご紹介しました。
Snowflakeを活用することで外部のAPIを経由することなく、全ての機械学習ワークロードをSnowflake内で実行することが可能です。つまり、データが外部サービスを経由しないのでよりセキュアな環境で分析することができます。
さらに機械学習における専門知識が少ない方でも、LLM(大規模言語モデル)を用いて分析結果を解釈できます。異常検知に関しても重要度を算出できるため、ユーザーにとって納得感のある分析が可能です。また、推論結果が直感と合致しない場合でも、簡単且つ自由に特徴量を追加して再学習させることが可能です。
※1 RAG(Retrieval-Augmented Generation)
RAGは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、検索拡張生成と訳されます。大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成に外部情報の検索を組み合わせることで回答精度を向上させる技術のことを指しています。
RAGに関する詳細はこちら
引用:Snowflake Cortexを使用した簡単かつ安全なRAGからLLMへの推論(Snowflake BLOGより)
その②:Snowpark Container Servicesを活用したフルマネージドクラウドデータ基盤の構築
SPCS(※2)の環境下にAirflowを構築し、その中でdbt™を動かしテーブル・ビューを作成します。そのテーブルをJupyter Notebookで参照し機械学習を行った結果(モデル情報)をmlflowで保存・参照できるデモをご紹介しました。
従来では、Snowflakeの外部にJupyter NootbookやRStudioなどの分析ツールの利用環境を構築し、Snowflakeに接続する必要がありました。そのため、Snowflake環境でセキュリティ対策を行ったとしても、外部ツールの利用環境にデータを持ち出せてしまうため、セキュリティリスクに懸念がありました。
SPCSを活用してSnowflake環境内に分析利用環境を構築することで、Snowflakeの外部にデータを移動させることによるリスクを低減できるため、セキュリティを担保した環境での分析を実現できます。
※2 SPCS(Snowpark Container Services)
SPCSは、Snowpark Container Servicesの略称で、Snowflakeで簡単にコンテナアプリケーションを運用するために設計されたフルマネージドなコンテナサービスです。
コンテナ内で動作するものであれば、任意の言語(例:C/C++、Node.js、Python、Rなど)で作成したアプリケーションをSnowflakeに持ち込むことができ、使い慣れたSQLやPython API、CLIでデプロイや実行などの操作が可能です。
Snowpark Container Servicesに関する詳細はこちら
引用:Snowpark Container Services(Snowflake DOCUMENTATIONより)
Snowflake World Tourに参加してみて
今年も多くの方に来場いただき、Snowflakeとデータ利活用に対する関心の高さがうかがえるイベントとなりました。
Snowflakeの発表によると、DAY0とDAY1あわせて約3,000名の方にご参加いただきました!
日本国内におけるSnowflakeの活用事例は今後さらに増えていくでしょう。Snowflakeの導入をご検討されている、データ利活用に関して課題をお持ちの企業さま、ぜひ下記のリンクよりお気軽に当社までお問い合わせください!
https://datumstudio.jp/snowflake/
DATUM STUDIOでは一緒に働く仲間を積極採用中です。
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