- Snowflake
Snowflake Summit 2026 参加レポート ~現地で感じた Sigmaの熱量~
2026/6/1〜4の4日間、アメリカにて「Snowflake Summit 2026」が開催され、アシストも現地に赴き、最新動向をキャッチアップしてきました。本レポートでは、Snowflakeとの親和性が高いソリューションである「Sigma」にまつわる現地の熱量を中心にお届けします。
|
|
2026年9月10日、11日、グランドプリンスホテル新高輪 国際館パミールにて開催された「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026」。
アシストは、Snowflake社との強固なパートナーシップの証である「Black Diamond」スポンサーとして出展いたしました。
|
画像1:イベントパートナーの一覧
本記事では、Snowflakeが発信したAI・データ活用の最新情報、会場の熱気、そしてアシストのSigmaブースと共同セッションの様子をお伝えします!
Index
「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO」は、Snowflakeの最新イノベーションや、企業におけるデータ・AI活用の実践事例に触れられる、国内最大級のイベントです。
今年もSnowflakeの最新情報やユーザー事例を求める多くのお客様で、大変なにぎわいを見せていました。
Keynoteには朝早くから多くの参加者が訪れ、Snowflakeのビジョンや最新情報に熱心に耳を傾けていました。
特に、お客様自身がSnowflakeの活用事例を発表されるセッションでは、メモを取りながら話を聞く方や、資料を写真に収める方の姿も多く見られました。
セッション会場の熱気に劣らず、展示エリアも多くの参加者でにぎわっていました。
Snowflakeを中心に、データ連携、データ活用、AI、アプリケーションなど、さまざまなパートナーがソリューションを紹介しており、データ活用の「今」と「これから」を体感できる空間となっていました。
セッションが終わると、多くのお客様が展示エリアへ足を運び、各社のデモや説明に熱心に耳を傾けていました。
|
画像2:賑わうブースの様子
|
画像3:参加者のコメントで彩られた黒板
今年は「Making AI Real for Business」をテーマに、AIを単なる実験で終わらせず、どのようにビジネスの成果へつなげていくのかについて、さまざまなセッションや展示を通じて紹介されました。
今回のイベントで繰り返し語られていたのは、AIを「試してみる」段階から、実際の業務で活用し、継続的な成果を生み出す段階へ移行するというメッセージでした。
AIモデルを導入するだけでは、ビジネスの成果にはつながりません。企業固有のデータや業務知識、データの意味、アクセス権限、セキュリティ、そして現場で使いやすいインターフェースまでを一体で整備することが重要です。
AI活用の「できること・できないこと」を議論する段階から、「どうすれば業務で成果を出せるのか」を考える段階へ。会場全体から、そんな変化を感じることができました。
会場では、Snowflake社が新設したパートナー技術者向けの認定制度「Snowflake Partner Champion Program」の表彰式が行われました。
この制度は、技術研鑽や情報発信、顧客向けの提案・検討・実装、社内への知見還元などを通じて、Snowflakeビジネスの成長と顧客の技術的成功に貢献するパートナー技術者を、Snowflake社が年度ごとに認定するものです。
今回、「2026 Snowflake Partner Champion」に、アシストの山口 奈織と山本 且秋が選出されました。会場では両名への表彰が行われ、Snowflake社とのパートナーシップと、日頃の技術活動への評価を改めて実感する機会となりました。
|
画像4:2026 Snowflake Partner Championの記念写真
Day 1 Keynoteでは、自律型AIエージェントが業務を支援する時代において、AIによる生産性向上と、セキュリティ・コスト・ガバナンスをどのように両立するのかが紹介されました。 という点について、各社の取り組みを通じて、AI活用のリアルな課題と向き合う内容でした。
特に印象的だったのは、AIエージェントに何を許可し、どこまで自律的に動かすのかを、あらかじめ設計しておく必要があるという点です。
AIに任せる範囲を広げるほど、人による確認・承認やアクセス制御、利用状況の把握が重要になります。AIを使うこと自体ではなく、安全に使い続けられる環境をつくることが、企業に求められているのだと感じました。
513_05.png
画像5:満員のKeynote会場の様子
Day 2 Keynoteでは、自律型AIエージェントを前提とした企業の形である「Agentic Enterprise」の実装に向けたSnowflakeの最新情報と、国内企業の先進事例が紹介されました。
SnowflakeのGoogle Cloud東京リージョン対応に関する発表をはじめ、Snowpark Connector、Cortex AI Gateway、Cortex Senseなど、AIとデータの活用を支える機能が取り上げられました。
また、各社の事例からは、AIを一部の担当者だけが使うのではなく、組織全体へ浸透させていくための工夫も紹介されました。
AI活用は、もはや「できるかどうか」ではなく、「どの業務から始め、どのように組織へ広げるか」を考えるフェーズに入っている、というメッセージが強く押し出されていたように感じました。
カバー株式会社様をお迎えし、「Snowflakeのデータ、現場に届いていますか? カバー株式会社が本音で語るBI選択とSigmaのリアル」と題した共同セッションを実施しました。
事前のお申し込みから多くの反響をいただき、当日も会場は大きな盛り上がりを見せました。Snowflakeのデータを現場で活用したいという皆様の関心の高さを、私たちも直接感じることができました。ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました。
513_06.png
画像6:アシストセッションの様子
アシストのブースでは、AIを活用したデータ分析・業務アプリ構築ツールの「Sigma」のデモンストレーションを交えながら、Snowflakeのデータ活用についてご紹介しました。
セッションを聴講された方や、Sigmaに注目されていた方など、多くのお客様にお立ち寄りいただき、「Snowflakeに集約したデータを現場で活用したい」「使いやすさとガバナンスを両立したい」といったご相談を多数いただきました。
|
画像7:アシストブースの様子
ブース、セッションともに、Sigmaの詳しい内容やお客様の声を含めたレポートは別途記事を公開 UPしますので、ぜひあわせてご覧ください。公開後はこちらにリンクを掲載します。
「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026」は、大盛況のうちに幕を閉じました。
AIを実験で終わらせず、ビジネスの現場で成果につなげる。そのためには、AIモデルだけでなく、信頼できるデータ、業務コンテキスト、使いやすいインターフェース、そして安全に利用するためのガバナンスが必要です。
会場の熱気や、参加された皆様の真剣な表情からも、データとAI活用への期待の高さを改めて感じることができました。
今回参加できなかった方も、次回はぜひ会場へ足を運び、Snowflakeとデータ活用の最新情報をキャッチしに来てみてください。
そして、今回ご来場いただいた皆様、誠にありがとうございました。アシストは次回もさらにパワーアップして皆様をお迎えしますので、どうぞご期待ください!
アシストはこれからも、Snowflakeのパートナーとして、そしてSigmaをはじめとするデータ活用ソリューションの提供を通じて、皆様のデータ活用を強力に支援してまいります。
Snowflakeに集約したデータを現場で活用したい、AIとBIの役割を整理したいといった課題があれば、SnowflakeやSigmaの活用についてアシストにご相談ください。
|
画像8:アシスト社員の集合写真
2024年に新卒で入社。BIツール「Qlik」の技術部門にてプリセールスおよびポストセールス業務に従事したのち、現部署へ異動。現在はSnowflakeを中心としたデータ活用基盤の提案から構築支援まで行う。...show more
■本記事の内容について
本記事に記載されている製品およびサービス、定義及び条件は、特段の記載のない限り本記事執筆時点のものであり、予告なく変更になる可能性があります。あらかじめご了承ください。
■商標に関して
・Oracle®、Java及びMySQLは、Oracle、その子会社及び関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
・Amazon Web Services、AWS、Powered by AWS ロゴ、[およびかかる資料で使用されるその他の AWS 商標] は、Amazon.com, Inc. またはその関連会社の商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。
2026/6/1〜4の4日間、アメリカにて「Snowflake Summit 2026」が開催され、アシストも現地に赴き、最新動向をキャッチアップしてきました。本レポートでは、Snowflakeとの親和性が高いソリューションである「Sigma」にまつわる現地の熱量を中心にお届けします。
2026年7月24日開催のセミナー「AI活用の前に整えるべきデータ活用基盤とは」では、SoR(守り)とSoI(攻め)を分離し、既存の基幹系を生かしてAI Readyな基盤を構築する方法を解説。OracleとSnowflakeの役割分担や製品選定のヒントを知りたいデータベース技術者・アーキテクト必見です。
【初心者向けの解説記事】AIとBIの違いと使い分けを解説。AIが得意な分析・予測と、BIが担う検証・意思決定支援の役割を整理し、SnowflakeとSigmaで実現できるデータ活用の進め方を紹介します。