Snowflake 

Snowflake Summit 2025最速レポート2日目③
-Power BreakfastとDocument AIセッション編-

はじめに

DATUM STUDIOの山口です。
サンフランシスコで開催中のSnowflake Summit 2025のDay2のレポートです。
本日もSnowflake  Summit 2025への参加を通して、貴重な経験ができたので皆さんに共有させていただきたいと思います。

Power Breakfast at Snowflake Summit

早朝からFivetranの朝食イベントに参加してきました。
イベント期間中は、会場の近くで朝食や夜食をいただけるパーティが多く開催されているため、事前にチェックをしておくとSnowflake Summitをより楽しく過ごすことができます。
朝食イベントではバイキング形式で食事が提供され、海外からの参加者も多かったです。Snowflake Summitに参加するために英語の勉強を続けてきたこともあり、英会話にチャレンジする良い機会となりました。

朝食中にはライトトークが行われ、Fivetranの導入事例を交えて、複数のシステムからのデータ統合がどのように進められているかについて紹介がありました。

ある製造業の企業では買収などを通じて複数の異なるシステムを運用しており、製造計画の策定に非常に時間がかかっていたそうです。それぞれのERPが異なる定義を持っていたため、全社的な在庫状況の把握が困難になっていたそうです。

このような課題に対して、Fivetranとパートナー企業が支援し、複数のシステムからデータを統合し、業務に必要な情報を一元的に可視化する環境を整備したという話をされていました。

また、Fivetran Connector SDKに触れられ、カスタムコネクタを自分で構築・デプロイし、外部データをFivetran経由で同期できる仕組みの紹介などもありました。

Driving Toyota’s Digital Transformation with Snowflake Cortex AI and Document AI

日中は、トヨタモーターヨーロッパのDocument AI活用事例のセッションに参加しました。このセッションでは主に、デンマークでのDocument AIの導入事例について紹介されていました。
この事例では、保守契約やクレーム処理に関するPDFドキュメントから必要な情報を自動抽出し、構造化データとして処理する仕組みが採用されていました。従来は約1か月かかっていた請求処理が、Document AI の導入によってわずか5日間に短縮されたとのことで、作業効率の向上に加えヒューマンエラーの削減にも貢献しているそうです。

現在、Document AIはまだ日本語未対応のため、私たちが日本国内でこのような仕組みを導入するにはいくつかのハードルがあります。今後、日本語対応が進めば、こうした仕組みを日本国内でも本格的に展開する可能性が高いです。Document AIを活用して非構造化データを処理するデータ基盤構築をする日も近いのかなと感じました。

Document AIの今後の展開としては外部ステージを活用し、ドキュメントのアップロードプロセスの自動化する予定とのことでした。今回の仕組みを他の市場へ展開する計画があるほか、同様のユースケースを持つ社内の他部門への導入も視野に入れているようでした。

まとめ

朝食イベントでは海外のエンジニアの方々との交流があり、またDocument AIを活用した事例のセッションを通して多くの学びを得ることができました。
本文では触れていませんが、前日にセッションで登壇されていた「Streamlit for Data Science: Create interactive data apps in Python」の著者・Tyler Richards氏や、Streamlit Creators(※)の皆さんと直接お話しする機会にも恵まれました。
前日のレポートについてはこちらの記事をご覧ください。

Snowflake Summit 2025最速レポート1日目⑤-Streamlitのベストプラクティス編-

多くの刺激をいただいてモチベーションが高まり、改めてSnowflake Summit 2025に参加できて本当に良かったと感じた一日でした。

※Streamlit Creators: https://streamlit.io/creators

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