AI×BIの使い分けと最適解 - なぜ今、Snowflakeユーザーに「Sigma」が選ばれるのか？ -

SnowflakeをはじめとするクラウドDWHでは、AIを活用した分析や予測が身近なものになってきました。

一方で、実際の業務ではAIの結果だけで業務判断を完結させるのは現実的ではありません。現場の状況や業務影響も踏まえながら数値を確認し、意思決定する役割は引き続きBIが担います。

本記事では、AI時代におけるBIの役割を整理した上で、Snowflake × Sigma の組み合わせがなぜ注目されているのかについてご紹介します。

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日常の業務でもAIが当たり前に使われるようになり、「AIが自動で予測や分析をしてくれるなら、わざわざBIで分析する必要はなくなるのではないか？ 」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。しかし、果たして本当にそうでしょうか？

確かにAIによってデータを見るハードル自体は大きく下がりましたが、同時にAIの回答だけをもとに業務判断を行う難しさも見え始めています。

例えばある小売業のお客様では、Snowflake上でのAI需要予測の導入が進む一方で、実際の現場では

・不定期で行われる地域イベント

・急な欠品リスク

・天候による来客数の変動

といった「手持ちのデータだけでは判断しきれない状況」も日々発生していました。AIが提示する予測値はあくまで出発点であり、最終的な業務判断には現場の知見を組み合わせる必要があったのです。

だからこそ重要になるのが、「AIの分析結果を人間が検証し、現場の知見を加えながら意思決定に繋げる」というプロセスです。

AIが提示した結果だけで業務判断を行うのではなく、

現場の担当者が状況に合わせて数値を修正し、その影響を本部側で確認しながら必要に応じてシミュレーションを行う。こうした「人間が介在するサイクル（Human in the Loop）」が重要になります。

特に予算策定や需要予測のような業務では、AIが出した数値が現場の感覚とズレていないか、実際の運用に無理がないか、他部門への影響はないか、といった点も含めて判断する必要があります。

AI時代に重要なのは、「AIの分析結果を人間が検証しながら意思決定へ繋げていくこと」です。

画像1：データ活用のサイクル（Human in the Loop）

大切なのはAIかBIか、という二択で考えるのではなく、それぞれの役割を整理したうえで「データ活用のサイクル」として回していくことです。

AIは、大量データの中から異常値や相関関係、将来予測などを高速に導き出すことに優れています。

一方で、その結果が本当に妥当なのか、実際の業務に適用できるのかを判断するには、人間による確認や検証が必要になります。

例えば現場業務では、「本当にその予測値で運用できるのか」「現場感覚とズレていないか」「他業務への影響はないか」といった、数字だけでは判断できない観点も多く存在します。

だからこそ重要になるのが、AIとBIの役割分担です。

AIが「気づきを見つける役割」を担い、BIが「その結果を検証したうえで業務へ繋げる役割」を担う。こうした役割分担が、AI時代のデータ活用ではより重要になっていきます。

画像2：データ活用のサイクル（Human in the Loop）

AIのスピードを活かしつつ、人間が意思決定に繋げるためには、これまで以上にBI側にも重要な役割が求められます。

特に重要になるのが、下記3点です。

例えば実際の現場では、当日の状況や店舗独自の事情など、現場しか持っていない情報を反映しながらシミュレーションを行う必要があるケースもあります。

また、AIが売上予測を提示したとしても、その根拠となるデータを確認できなければ、現場は安心して業務判断を行えません。

さらにAIが見ているデータとBI側のデータにタイムラグがあれば、判断そのものの信頼性も下がってしまいます。

つまりAI時代のBIには、「可視化する」だけではなく、人間が検証・判断・調整を行える仕組みが求められているのです。

この3つの条件を満たし、Snowflakeの価値を最大化させるBIが「Sigma」です。

特にSigmaの大きな特徴が、Input TableによるWrite-Back機能です。

多くのBIツールは「分析結果を見る」ことには優れていますが、現場側で数値を修正したり、シミュレーションへ反映したりできる仕組みは限られています。

前段でも記載した小売業のお客様の事例では、各店舗からExcelで集めた売上見込みや予算データを、本部側で集計・分析する運用が行われていました。
しかし、店舗数が増えるにつれて、ファイル回収や最新版管理の負荷が大きくなり、集計作業にも時間がかかるようになっていました。

Sigmaでは、こうした入力業務をBI上でそのまま行うことができます。

例えば、AIによる需要予測をベースにしながら、店舗側が「地域イベントによる来客増加」や「欠品予定」といった現場情報を踏まえて数値を調整し、その結果を本部側でリアルタイムに確認するといった運用も可能です。

これまでExcelやメールを中心に行っていた業務を、Snowflake上のデータとリアルタイムで連携した状態で実施できるという点は、Sigmaの大きな特徴の一つです。

画像3：Input TableによるWrite-Back機能

Snowflakeで定義したSnowflake Semantic Viewをそのまま活用できる点も、Sigmaとの相性が良い理由の一つです。

▼Snowflake の セマンティックモデルについて概要や活用方法について知りたい方はこちらもご覧ください。

Agentic AIがデータドリブンを進化させる ― Snowflakeと描く「業務を理解するAI」の構築戦略（前編） 2026年1月20日に開催したセミナー「Agentic AIと実現するデータドリブン」のセッションレポート前編です。AIに自社のビジネスを正しく理解させる鍵となる「データモデル」と「セマンティックモデル」の戦略的価値を解説します。

AI側とBI側で参照しているデータの定義や計算ロジックがズレていると、意思決定そのものへの信頼性も下がってしまいます。

SigmaはSnowflakeへ直接クエリを発行するため、Snowflake Cortex AIが参照するデータと同一のソースを見ながら分析・検証できます。AIとBIで数値の定義がズレることなく、根拠を確認しやすい環境が整います。

画像4：Snowflake Semantic Viewの共有

SigmaはSnowflakeへ直接クエリを発行するLive Query型のBIです。

そのため、AIが分析に利用しているデータと、BIで確認するデータにズレが発生しません。

このアーキテクチャによりSigma側にデータをコピーすることなくデータを参照できるため、鮮度やガバナンスを維持したまま分析を行うことができます。

画像5：Live Query型のBI

これからの時代に求められるデータ活用は、AIかBIかという二者択一ではありません。

重要なのは、それぞれの得意領域を踏まえて使い分けることです。

では、AIとBIは実際にどのように役割分担するとよいのでしょうか。

AIが大量のデータから相関や傾向を見つけ、人間がBIを通してその内容を確認しながら業務判断へ繋げていく。

さらに、現場の状況や実際の運用も踏まえながら必要に応じてシミュレーションを行う。

こうした流れを現実的に回していくことが、これからのAI活用では重要になっていくのではないでしょうか。

そして、AIの示唆を検証し、現場の判断を意思決定につなげるこの一連の流れをSnowflake上で実現できるからこそ、いまSigmaが選ばれているのです。

▼Sigmaの基本機能や特徴を知りたい方はこちらもご覧ください。

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• ・Snowflake - Snowflake×AI
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