皆さんこんにちは！SCSKの石川です。
Snowflake World Tour Tokyo 2026（通称：SWTT）が9月10日(木)-11日(金)の2日間にわたり開催されました！！
本記事では私が参加した2日目のレポートを皆さんにお届けします。
また、イベントを通じて感じた「新人ならではの疑問」についても触れながら、Snowflakeにまだ馴染みのない方でも楽しめる内容にしました。この記事を通じて、一緒にSnowflakeへの理解を深めていければと思います。
まずはじめに：Snowflakeとは？
ここで、Snowflakeを知らない方向けに超簡単にご説明します！
Snowflakeは一言でいうとDWH(データウェアハウス)です。企業のデータを蓄積・分析するための基盤として利用されており、近年はAI活用の観点からも注目を集めています。
そんなSnowflakeの最新動向を知ることができるのが、今回参加した「Snowflake World Tour Tokyo 2026」です。それでは、イベントの様子をお届けします！
SWTTの様子
会場に到着
当日はあいにくの大雨でした。。。しかし会場が駅から近かったためあまり濡れずに済みました。
建物の中に入るとまずめちゃくちゃ広い！少し迷いながらイベント会場に向かうと、受付エリア一面がSnowflakeのイメージカラーである水色で彩られており、一気にイベントへの期待が高まりました。
受付ではストラップとパンフレットを受け取り、朝一番のセッションへ向かいます！
午前中のセッション
午前中は「はじめてのSnowflake」というセッションに参加しました！
内容としては、データをどうAIに食わせることで今の時代に求められるデータ活用ができるか、というようなお話でした。
基礎的な内容が中心でしたが、Snowflakeの強みを改めて認識するいい機会となりました。
KEYNOTE
セッションが終わった後は大ホールで行われるKEYNOTEに参加しました。
会場前にはData Superheroesのみなさんが！！
会場内へ！
KEYNOTE会場に入ると同時通訳用のレシーバーが配布されました。会場内はスモークがかかっていたり照明がギラギラしていてライブ会場さながらです！すかさずテンションが上がってしまいました。
セッション後にいただいたSnowflakeオリジナルのペットボトルともパシャリ。
しばらくわくわくした気持ちで待っていると、Snowflakeのマスコットキャラクターであるクマ太郎が登場！！会場を練り歩きます。「もっと近くに来て！！」と思いながら眺めていると、大容量の音楽とともにイベント映像がスクリーンに映し出され、いよいよKEYNOTEがスタートしました。
オープニングトークが始まり、その後はSnowflakeの経営層やSnowflake導入企業の方々による講演が続きました。
英語での講演もありましたが、同時通訳のおかげで内容を理解することができました。同時通訳の経験は初めてで、英語が聞こえながらイヤホンでは日本語を聞くというのが不思議な感覚でした。
KEYNOTEを聞いて
KEYNOTE中は
・AI Ready
というキーワードが繰り返し登場していました。
また、AI関連の話題が中心となる中で、
AIを使うことが目的なのではなく、AIを使っていかに業務を効率化するかが目的である。AIは手段として使うべきだ。
という言葉が特に印象的でした。
AIの活用が急速に進む中で、「とりあえずAIを導入する」のではなく、まずはAIを使って”何をしたいのか”を明確にすることが重要であると感じました。
また、そのためにはAIが活用しやすい状態のデータを整備しておくこと、すなわち「AI Readyなデータ基盤」を構築することが欠かせません。
今回のKEYNOTEを通じて、AIそのものだけではなく、その裏側を支えるデータの重要性を改めて認識しました。AIが価値を発揮するためには、正しく整備・管理されたデータが必要であり、Snowflakeはその基盤を支える存在なのだと感じました。
EXPO
KEYNOTE終了後はEXPOへ向かいました。
EXPOでは数多くの企業がSnowflakeの活用事例、AI活用や業務効率化につながるソリューションなどを出展しています。
SCSKブース
もちろんSCSKもブースを出展しています！会場内を回りながら探してみると、、、無事に発見できました。
ユニフォームもかわいかったです。私も欲しい！
Snowflakeブース
もちろんSnowflakeのブースもあります。
ブースでは、実際にSnowflakeの機能を体験できるハンズオンが用意されており、多くの参加者で賑わっていました。
私は先輩に案内していただきながら、Snowflakeの方に普段疑問に思っていた、Snowflakeの基本的な仕組みや特徴について質問することができました。丁寧に教えていただけて、理解が深まりました。
パネルセッション
EXPO会場内にはパネルセッションエリアも設けられており、多くの企業がパネルセッションを行っていました。
もちろんSCSKもパネルセッションを行いました！
今回のセッションでは、テーマの一つに「セマンティックビュー」がありました。
セマンティックビューとは、後ほど説明するSnowflake CoWorkやSnowflake Cortex Analystを利用する際に必要となる、データの意味や関係性を定義する仕組みです。これを活用することで、AIがデータの構造や業務上の意味を理解しやすくなり、より精度の高い分析やデータ活用が可能になります。
今回改めてセッションを聞くことで、「なぜセマンティックビューが注目されているのか」を理解することができ、大変勉強になりました。
SNOWPRO LOUNGE
EXPO内には、SnowPro資格保持者のみが入ることのできるラウンジが用意されていました。
私はまだ資格を持っていないため入ることはできませんでした；；うらやましい！！私も次回は入りたいです。
フードやドリンクも充実
イベントでは軽食やスナックも用意されていました。
技術的な学びだけではなく、こうしたイベントならではの楽しみも参加する醍醐味だと感じました。
Snowflakeは何がすごい？
ここまで読んで
Aさん
Snowflakeが注目されているのはわかったけど、ほかのDWHと何が違うの？
と思った方もいるかもしれません。
実は、Snowflakeの最大の特徴は、ストレージとコンピュート（計算処理）が分かれていることです。
一般的なDWHでは、
- データ分析
- データ連携処理
- BIツールからの参照
Aさん
なぜ今Snowflakeが注目されているの？
どれだけ高性能なAIを導入しても、
- データが散らばっている
- データの意味が整理されていない
- 必要なデータを見つけられない
という状態では、期待した成果を得ることはできません。
そこで重要になるのが「AI Readyなデータ基盤」です。
SnowflakeにはSnowflake CoWorkという機能があります。これは自然言語で質問をすると、AIがデータの意味や関係性を理解しながら必要なデータを参照し、分析や可視化を支援してくれる機能です。
例えば、
「今月の商品カテゴリ別売上をグラフで見せて」
といった質問に対して、AIが適切なデータを参照しながら回答を作成できます。
ただし、このような機能を正しく活用するためには、前述したセマンティックビューなどを用いて、AIがデータの意味を理解できる状態にしておく必要があります。
つまり、AIを活用するためにはAIそのものだけでなく、AIが利用しやすいデータ基盤の整備が重要なのです。