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※本報道資料は米国Snowflakeが11月1日に発表（※1）した内容の抄訳です。
(※1)https://www.snowflake.com/news/snowflake-puts-industry-leading-large-language-and-ai-models-in-the-hands-of-all-users-with-snowflake-cortex/
[画像1: https://prtimes.jp/i/116784/14/resize/d116784-14-e043510b3d82498155ab-0.png ]

●Snowflakeは、新しいフルマネージドサービスであるSnowflake Cortexを発表。業界をリードする大規模言語モデル（LLM）、AIモデル、ベクトル検索機能へのアクセスを可能にする
●Snowflake Cortexは、新しいSnowflake Copilotおよび、ユニバーサル検索を始めとするSnowflakeのLLM活用エクスペリエンスの基盤となる
●スキルセットを問わず、すべてのユーザーがSnowflake Cortex内のサーバーレス関数セットを使用してアナリティクスを加速でき、コンテキスト化されたLLM活用アプリを数分で迅速に構築可能

2023年11月9日（日本時間） - データクラウドを提供するSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は、同社のSnowday 2023イベント(※2)において、すべてのユーザーがその技術的な専門知識を問わず、生成AIの力を安全に自組織のデータで活用できるようになる新たなイノベーションを発表しました。Snowflakeは、Snowflake Cortex（プライベートプレビュー中）を通じて、あらゆる組織がより簡単に生成AIから価値を安全に引き出せるようにします。Snowflake Cortexは、データクラウドでのAIアプリの発見、分析、構築を簡素化するSnowflakeの新しいフルマネージドサービスです。
(※2)https://www.snowflake.com/snowday/

Snowflake Cortexは、Meta AIのLlama 2(※3)などの業界をリードする大規模言語モデル（LLM）、タスク固有のモデル、高度なベクトル検索機能を含め、サーバーレス関数（随時追加）への即時アクセスを可能にします。これらの関数を使用することでアナリティクスを加速させ、コンテキスト化されたLLMを活用したアプリを数分で迅速に構築できます。さらに、Snowflakeはユーザーの生産性を改善するために、Snowflake Cortexを基盤とするLLMを活用した3つのエクスペリエンスとして、Document AI（プライベートプレビュー中）、Snowflake Copilot（プライベートプレビュー中）、ユニバーサル検索（プライベートプレビュー中）を構築しました。
(※3)https://ai.meta.com/llama/

SnowflakeのAI担当上級副社長であるSridhar Ramaswamyは、「Snowflakeは、企業が自社データの安全性とガバナンスを維持しながら強力なAI/MLアプリを作成するために必要としている、データ基盤と最先端のAIのビルディングブロックを提供することにより、AIイノベーションの次の波の先駆けとなれるよう支援します。Snowflake Cortexを使用すれば、企業はLLMモデルの力を数秒で利用でき、LLMを活用したカスタマイズアプリを数分以内に構築できます。データの柔軟性と制御も維持できます。そして何よりも大きな変化として、すべてのユーザーが生成AIを活用してビジネス価値を引き出せるようになるのです」と述べました。

Snowflake Cortexでサーバーレス関数を使用して、LLMを活用したアプリを簡単に開発
フルマネージドサービスであるSnowflake Cortexはすべてのユーザーに対し、AIに関する専門知識や複雑なGPUベースのインフラ管理を必要とせずLLMやAIを駆使できるよう、必要なビルディングブロックを提供します。このビルディングブロックには、SQL/Pythonコードの関数呼び出しで利用できるサーバーレス関数のセット（随時追加）が含まれます。スキルセットを問わず、すべてのユーザーがSnowflake Cortexのコスト最適化されたインフラでこれらの関数を実行して、データの分析やAIアプリの構築を迅速に行えます。これらの新しい関数には、以下が含まれます。

●専門関数（プライベートプレビュー中）：コスト効率に優れた言語モデルやAIモデルを使用する、タスク固有の関数セット。日々のアナリティクスを加速します。これらのモデルでは、入力されたテキストについて、センチメントの検出、回答の抽出、テキストの要約、選択された言語への翻訳を行えます。専門関数には、予測（近日中に一般提供）、異常検知（近日中に一般提供）、Contribution Explorer（パブリックプレビュー中）、分類（近日中にプライベートプレビュー）など、Snowflakeの既存の機械学習を活用した関数も含まれます。
●汎用関数（プライベートプレビュー中）：オープンソースのLlama 2モデルを始めとする業界をリードするオープンソースLLM（プライベートプレビュー中）やテキストからSQLへの変換モデルなどの高性能なSnowflake LLM（近日中にプライベートプレビュー）を使用する、会話関数のセット。ユーザーが自分のデータと簡単に「チャット」できるようにするためのもので、広範なユースケースをサポートします。これらの関数には、ベクトル エンベディングと検索機能（近日中にプライベートプレビュー）も含まれます。これらにより、ユーザーは自分のデータを使用してモデルの応答を簡単にコンテキスト化し、カスタマイズされたアプリを数分以内に作成できます。Snowflakeはまた、ベクトルをデータクラウド内のネイティブデータ型として追加しています。これにより、Snowflakeでこれらの関数をデータに対してより効率的に実行できるようになります。

Streamlit in Snowflake（パブリックプレビュー中）（※4）は、LLMを活用したカスタムアプリの作成をさらに加速させます。ユーザーは、データ、AIモデル、分析関数、アプリケーション関数を、Pythonで記述されたインタラクティブなアプリに迅速に変換できます。現在（2023年9月時点）、Streamlit in Snowflakeでは、10,000個以上のアプリが開発されています。Priority Health（Corewell Healthの健康保険）、AppFolio、Braze 、TransUnionなど、多くの組織がリリース可能なアプリを作成しています。
(※4)https://www.snowflake.com/en/data-cloud/overview/streamlit-in-snowflake/

Snowflake CortexのもたらずネイティブLLMエクスペリエンスにより、データクラウドでの生産性を改善
Snowflakeはさらに、Snowflake Cortexを基盤サービスとして構築された、LLMを活用した新たなエクスペリエンスも発表しました。このすべてがそろったエクスペリエンスには、Snowflake Cortexが全面的にホストおよび管理するユーザーインタフェースと高性能なLLMが含まれているため、複数の組織にまたがって、さまざまなビジネスチームとアナリストが活用できます。以下に挙げるSnowflakeの新たなLLMエクスペリエンスにより、データクラウド全体にわたって生産性がさらに向上します。

●Snowflake Copilot（プライベートプレビュー中）：Snowflake Copilotは、SnowflakeのLLMを活用した新たなアシスタントです。Snowflakeの日々のコーディングタスクに、自然言語を処理する生成AIを導入します。ユーザーはデータについて、プレーンテキストでの質問、関連データセットに対するSQLクエリの記述、クエリの改良、インサイトのフィルタリングなどが可能になります。
●ユニバーサル検索（プライベートプレビュー中）： Snowflakeはユニバーサル検索により、LLMを活用した新たな検索機能を実現しました。ユーザーは、ユースケースに最も関連したデータやアプリを迅速に見つけ出して、価値を引き出せるようになります。データベース、ビュー、Icebergテーブル（近日中にパブリックプレビュー）を含むユーザーのSnowflakeアカウント全体と、Snowflakeマーケットプレイス（※5）で入手可能なデータやSnowflakeネイティブアプリ(※6)の両方にまたがった検索が可能です。
(※5)https://www.snowflake.com/en/data-cloud/marketplace/
(※6)https://www.snowflake.com/en/data-cloud/workloads/applications/native-apps/
●Document AI（プライベートプレビュー中）：Document AIは、Snowflakeの最初のLLMエクスペリエンスとして提供されます。Document AIを使用する企業は、LLMを使用して請求額や契約条件といったコンテンツを文書から容易に抽出し、ビジュアルインターフェイスや自然言語を使用して結果をファインチューニングできます。Document AIは、社内チームが業務に対する理解を深め、安全でスケーラブルな方法で効率を高めるために使用されています。

Snowflakeにより、ユーザーはLLMアプリの実質的に無制限の完全カスタマイズが可能に
LLMアプリを完全にカスタマイズしたいと考えている高度なユーザーのために、SnowflakeはSnowparkコンテナサービス（近日中に一部のAWSリージョンでのパブリックプレビュー開始）(※7)を提供します。Snowparkコンテナサービスは、Snowflakeでのコンテナ化されたワークロードの展開と管理を安全かつ簡単に行えるようにします。開発者は、Snowparkコンテナサービスを利用することで、洗練されたサードパーティアプリ（商用のLLMやベクトルデータベースのアプリを含む）を自身のSnowflakeアカウントから離れることなく実行できる柔軟性を得られます。組織はデータクラウド内で、任意のオープンソースLLMを簡単に展開、ファインチューニング、管理できます。
(※7)https://www.snowflake.com/snowpark-container-services/

Snowday 2023では、Snowflakeはさらに、開発者がデータクラウドでMLモデルやフルスタックアプリをより簡単に構築できるようにするための機能向上(※8)、データサイロの解消を推進してSnowflakeの業界をリードするコンプライアンスとガバナンスを強化するSnowflake Horizonの機能拡張(※9)なども発表しています。
(※8)https://www.snowflake.com/news/snowflake-accelerates-how-users-build-next-generation-apps-and-machine-learning-models-in-the-data-cloud/
(※9)https://www.snowflake.com/news/snowflake-advances-its-trusted-data-foundation-to-unite-all-data-and-extend-its-powerful-governance-capabilities/

関連情報：
●Snowflake Cortexを使用してLLMを活用したアプリを迅速、簡単かつセキュアに開発する方法については、こちらのブログ記事(※10)で詳しく説明しています。
(※10)https://www.snowflake.com/blog/fast-easy-secure-llm-app-development-snowflake-cortex/
●AIに関する専門知識がなくても、すぐに新しいエクスペリエンスと関数の使用を開始できます。こちらのブログ記事(※11)をご覧ください。
(※11)https://www.snowflake.com/blog/use-ai-snowflake-cortex/
●LinkedIn(https://www.linkedin.com/company/3653845/)やTwitter(https://twitter.com/SnowflakeDB)で、Snowflakeの最新のニュースや発表をチェックできます。

将来の見通しに関する記述について
このプレスリリースには、明示または黙示を問わず、（i）Snowflakeの事業戦略、（ii）開発中または一般に提供されていないSnowflakeの製品、サービス、テクノロジー、（iii）市場の拡大、トレンド、競争状況に関する考察、（iv）Snowflake製品とサードパーティプラットフォームの統合およびサードパーティプラットフォーム上でのSnowflake製品の相互運用性と可用性についての言及など、将来の見通しに関する記述が含まれています。これらの将来の見通しに関する記述は、さまざまなリスク、不確実性、前提に左右されます。これには、Snowflakeが証券取引委員会に提出するForm 10-Q（四半期レポート）やForm 10-K（年次レポート）内の「リスク要因」などのセグメントに記載されているリスク、不確実性、前提が含まれます。これらのリスク、不確実性、前提を考慮すると、将来の見通しに関する記述において予想または暗示されている結果と比較して、実際には大きく異なる結果や反対の結果に至る可能性があります。 これらの記述は、初回記述日の時点に限った記述であり、かかる記述の時点で入手可能な情報に、および/または経営陣がかかる時点で抱いていた誠実な信念に、基づいています。法律で義務付けられている場合を除き、Snowflakeには、このプレスリリースの記述を更新する義務または意図は、一切ありません。そのため、将来の見通しに関するいかなる記述も、未来の出来事についての予測として利用してはなりません。

このプレスリリースの将来の製品情報は、一般的な製品の方向性を概説することを目的としています。この情報は、Snowflakeがいかなる製品、特性、機能性を将来提供する決意表明、確約、法的義務にもならないと同時に、いかなる契約に組み入れられるとも、意図されておらず、見なされてはならないものとします。最終的に利用可能になる製品、特性、または機能性の実際のタイミングは、このプレスリリースに提示のタイミングとは異なる場合があります。

(C) 2023 Snowflake Inc. All rights reserved. Snowflake、Snowflakeのロゴ、および本書に記載されているその他すべてのSnowflakeの製品、機能、サービス名は、米国およびその他の国におけるSnowflake Inc.の登録商標または商標です。 本書で言及または使用されているその他すべてのブランド名またはロゴは、識別目的でのみ使用されており、各所有者の商標である可能性があります。 Snowflakeが、必ずしもかかる商標所有者と関係を持ち、または出資や支援を受けているわけではありません。

Snowflakeについて
[画像2: https://prtimes.jp/i/116784/14/resize/d116784-14-187790779b8591e8df33-1.png ]

Snowflakeは、Snowflakeのデータクラウドを用い、あらゆる組織が自らのデータを活用できるようにします。多くのユーザー企業がデータクラウドを利用して、サイロ化したデータの統合、データの発見と安全な共有、データアプリケーションの推進、さらには多様なAI/MLや分析ワークロードの実行を進めています。データやユーザーがどこに存在するかに関係なく、Snowflakeは複数のクラウドと地域にまたがり単一のデータ体験を提供します。多くの業界の何千社もの企業（2023年7月31日時点で、2023年Forbes Global 2000社（G2K）のうち639社を含む）が、Snowflakeデータクラウドを全社で幅広いビジネスに活用しています詳しくは、snowflake.comをご覧ください。

出典：Snowflake Inc.