本記事の内容は、Snowflake Summit 2026に参加した筆者個人の感想および分析をまとめたものであり、所属する組織の公式な意見や見解を代表するものではありません。
また、紹介する機能の多くはプレビュー段階のものであり、将来の提供が確約されたものではない点にご留意ください。
- 概要：データとAIが統合された「エージェント時代」の到来
- 参加の背景：「AI導入審査」を突破するために
- 気になった新機能：AI導入の「摩擦」を解消し、即時実行を可能にする技術
- これからの金融機関での活用：最新機能で「AI導入審査」の壁を「推進力」に変える
- 所感、まとめ：意思決定の「足止め」をなくすガバナンスへ
- 参考文献
概要：データとAIが統合された「エージェント時代」の到来
マーケティングユニット AI･データチャプターの田村です。
6/1から6/4にサンフランシスコで開催された「Snowflake Summit 2026」に参加してきました。今回のテーマは「Rethink What Is Possible（可能性を再定義せよ）」です。私が現地で強く感じたのは、Snowflake が単なる「データの貯蔵庫」から、データとAIが完全に一体となった「エージェント駆動型企業 （Agentic Enterprise）のための基盤」へと明確に舵を切ったということです。かつての「AIの実験フェーズ」は終わり、現在は本番環境での実運用とビジネス成果をいかに引き出すかという、より実践的なフェーズへ移行したことを肌で感じることができました。
参加の背景：「AI導入審査」を突破するために
現在、私のチームでは新たなSnowflake環境の導入を進めており、今後のデータ取り込みやAI活用の本格的な検討を開始したところです。特に金融機関においてAI活用を検討する際、避けて通れないのが厳格な「AI導入審査」です。「AIが社内データをどう学習に使うのか？」「機密情報が外部へ流出するリスクはないか？」といった懸念に対し、納得感のある材料を揃えることを個人的なテーマとして掲げていました。
気になった新機能：AI導入の「摩擦」を解消し、即時実行を可能にする技術
会場での発表において一貫していたのは、ガバナンスを「導入を遅らせる制約」としてではなく、本番運用への「摩擦を解消 （Friction elimination）」するための要素として定義する姿勢です。
AI変革を「実験」で終わらせないために、「安全がシステムレベルで担保されている」という確固たる信頼を築き、立ち止まる時間をなくして即座に「さあ、やろう！（Shall we?）」という実行フェーズへ移行するための、主要な機能をご紹介します。実際に現地での発表を聞き、Snowflake Summit 2026 — Day 2 Platform Keynote サマリーを参考にまとめました。
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Snowflake CoCo （旧 Cortex Code） & CoCo Desktop
自然言語でデータ処理プログラムを書いたり、エラーを自動で「診断・修復」したりしてくれるAIコーディングエージェントです。新発表の「CoCo Desktop」では、「なぜパイプラインが失敗したのか？」と尋ねるだけで原因を特定し、修正案まで提示してくれます。
Snowflake CoWork（旧 Snowflake Intelligence）
組織の全員が自分専用のAIアシスタントを持てる仕組みです。ユーザーの好みや業務パターンを学習する「User Memory」を備えており、Samsungでは既に1,000名のエグゼクティブが活用し、数時間かかる分析を数秒で完結させているとのことでした。
Multi-party Approvals（多者承認）
MFA（多要素認証）の無効化といった高リスクな操作に対して、単独の管理者ではなく、必ず2名以上の管理者の同意を必須とする機能です。特権管理者による内部不正や誤操作をシステムレベルで防ぐ、非常に強力な統制手段だと感じました。
Intent-driven Governance（意図駆動型ガバナンス）
「すべての個人情報（PII）を保護せよ」と自然言語で指示するだけで、AIが自動でポリシーを作成・適用してくれる次世代のガバナンス機能です。
これからの金融機関での活用：最新機能で「AI導入審査」の壁を「推進力」に変える
セクション3で挙げた機能が、金融機関の厳しいAI導入の審査基準や運用要件をどのようにクリアし、ビジネスを加速させるのか。私なりに活用のイメージを整理しました。
「外に出ないAI エージェント」で 「AI導入審査」を突破する
「AI導入審査」の最大の懸念は「AIを使うことでデータが外部に漏れる」ことですが、CoCoやCoWorkといったエージェントは、Snowflakeの強固なセキュリティ境界の中で完結して動作します。開発者がCoCoを使ってコードを書いても、一般社員がCoWorkでデータに問いかけても、機密データやメタデータがSnowflakeの外に出ることは一切ありません。この「境界から一歩も出ない」という設計こそが、安全に「AI導入審査」をパスするための強力なロジックになると考えられます。
CoCo による「自動トラブルシューティング」と安全性の両立
金融システムでは障害復旧の迅速さと正確性が求められます。CoCoを活用すれば、パイプラインの失敗原因を数秒で特定できます。さらに、破壊的なコマンドの実行には必ず人間の承認を求める「Human-in-the-Loop」設計により、AI の暴走を防ぎつつ運用を極限まで効率化できます。
「多者承認」による内部統制のデジタル化
これまで規程やマニュアルでカバーしていた「ダブルチェック」のプロセスを、システム的な強制力（Multi-party Approvals）として実装できます。これにより、内部不正のリスクを抑えつつ、監査に対する説明責任をより確実、かつ容易に果たせるようになると推測しています。
「意図」による即時のガバナンス適用
「AI導入審査」で求められる新しい規制やポリシーへの対応も、Intent-driven Governanceを使えば、自然言語の指示一つで組織全体に漏れなく適用できます。さらに、Data Movement Policyを組み合わせることで、AIエージェントが機密データを外部へ持ち出そうとする動きをシステムレベルで自動的にブロックすることも可能です。
これらの機能によって、導入を阻む摩擦をシステムレベルで解消し、「AI導入審査」の厳しい組織でも迷いなく「さあ、やろう！（Shall we?）」と踏み出せるようになります。
所感、まとめ：意思決定の「足止め」をなくすガバナンスへ
今回のサミットで感じたのは、ガバナンスは導入を遅らせる「制約」ではなく、変革を早める「推進力」であるということです。
現地では他の金融機関の方々と意見交換する機会があり、「AI導入に向けた社内審査に多大な時間がかかる」という共通の懸念も耳にしました。しかし、サミットで提示されたビジョンは、そうした課題に一つの光を当ててくれました。
例えば、100万人以上が日常業務で利用する法務相談AIなど、誤りが許されないプロフェッショナル向けフラッグシップAIを提供するThomson ReutersのCaitlin Hugerty氏は、以下のように述べています。。
「ガバナンスは制約ではなく、推進力です。AIトランスフォーメーションに伴うリスクを軽減し、変革を加速させます。」
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「Snowflakeを基盤とすることで、チームはより迅速にAIをビジネス全体に拡張できる、信頼性の高い基盤を構築しています。」
ガバナンスを安全対策のための「後付けの制約」として捉えるのではなく、Snowflakeが提供する「CoCo」や「CoWork」といったセキュアなエージェント基盤を初期から活用する。それによって、むしろ審査の厳しい金融機関こそが、最も信頼性の高いAI活用を最速で進められる――。そんな未来がすぐそこまで来ていると実感しました。
弊社においても、今回得た知見をもとに、まずはCoCoやCoWorkを活用した安全なデータ・AI基盤の構築を社内へ積極的に提案し、変革を推進してまいります。
