※本記事は、Snowflake Summit 2026のオープニング基調講演「The Agentic Enterprise」の内容を基に作成されています。本講演では、Snowflake CEOのSridhar Ramaswamy氏と、Anthropicの共同創業者兼社長であるDaniela Amodei氏が、AIエージェントがエンタープライズの働き方をどのように変革しているかについて対談を行いました。また、Accentureの会長兼CEOであるJulie Sweet氏、Accenture最高戦略責任者のManish Sharma氏、そしてSanofiの最高デジタル責任者であるEmmanuel Frenehard氏が登壇し、それぞれの組織が今日いかにして「AIを本物にする（Making AI Real）」かを語りました。さらに本セッションでは、Snowflake CoWorkやCortex Code（CoCo）といった新製品も紹介されています。動画の詳細情報は https://www.snowflake.com/summit/ でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
1. オープニングとAIがもたらす実際の成果
1.1 Summit 2026の規模と、顧客・パートナー・Snowflake社員への謝辞
Sridhar： 皆さん、こんにちは。そして、私たちの過去最大かつ最高のSnowflake Summitへようこそ。少し贔屓目に見ているかもしれませんが、私はここに世界で本当に最高のコミュニティが集まっていると思っています。今日この会場には2万人を超える皆さんが集まってくださり、500を超えるセッション、350の組織から集まったおよそ700人ものスピーカーが揃っています。これほどの規模になったのは、ひとえに皆さんのおかげです。この場にいる素晴らしい顧客、パートナー、そしてSnowflake社員という、私たちをより速く、より遠くへと突き動かしてくれる人々がいてくれるからこそ実現したのです。
まず、ここに集まってくださった何千人もの顧客の皆さんに感謝を申し上げます。皆さんはデータとAIの未来をかたちづくっている存在であり、私たちはそのパートナーであることを心から誇りに思っています。そして、今日この場には何百というパートナー企業の皆さんもいらっしゃいます。彼らはこのSummitを支えてくださる組織であり、顧客と手を取り合って、AIとデータで何が可能になるのかを実証してくれている存在です。
最後に、Snowflakeの社員の皆さんへ。この一週間が生命を吹き込まれるのは、皆さんがいるからです。あらゆるデモ、あらゆる発表、忘れがたいすべての瞬間は、皆さんが日々注ぎ込んでくれている素晴らしい仕事の反映にほかなりません。この一週間は、可能性の領域そのものを切り拓いていくものになるでしょう。実際、昨年の時点では、私たちが今まさに実現していることのいくつかは想像すらできませんでした。
1.2 CanvaとNestléの事例に見る、AIが「約束」から「実際の成果」へと変わった転換点
Sridhar： その変化を象徴する顧客を紹介させてください。まずはCanvaです。彼らは地球上で最大級のデザインプラットフォームの一つであり、毎月2億6,500万人もの人々が制作のために訪れるという、目を見張る規模を誇っています。昨年、彼らはまさにこのステージに立ち、Cortex Analystを使ってデータからより速く、より多くの価値を引き出していくのだと語ってくれました。それから一年が経った今、彼らはSnowflakeのAIを使って、自分たちが製品の意思決定を行う方法そのものを変革しています。これまでユーザー行動や機能のインパクトについてアナリストが何週間もかけて分析していた作業を、ほぼリアルタイムのインサイトへと変えてしまったのです。これによってCanvaのチームはより速く動き、確信を持って新たな領域に投資し、彼らが事業を展開している途方もない規模のなかで、素晴らしい体験を届けられるようになりました。
Sridhar： 次に紹介したいのはNestléです。彼らは185の国々にまたがり2,000を超えるブランドを抱えるグローバル企業です。この会場にもNestléのファンがいるはずですので、ぜひ拍手を送りましょう。Nestléは全社的なデジタルトランスフォーメーションの一環として、データとAIによって可能になるエンドツーエンドの再構想に乗り出しました。彼らはすでに5万人を超えるユーザーに展開され、150ものグローバルな機能を備えたエンタープライズ製品を構築しています。では、それは具体的に何をもたらしているのでしょうか。より高い相互運用性と、データのより高い再利用性を生み出しているのです。さらに彼らはAIを活用してサプライチェーンの混乱を予測し、グローバルなオペレーション全体にわたる供給・需要・生産の変動に対して、計画担当者が的確に対応できるだけのインサイトを提供しています。つまり、データが「ニュースを報告する」だけの存在ではなく、リアルタイムでプロアクティブな意思決定を駆動する存在となるようなオペレーションを、彼らはつくり上げているということです。
Sridhar： 私が皆さんにぜひお伝えしたいのは、この会場にいる多くの方も同じように感じておられるはずだということです。今は、私が個人的にこれまで目にしてきたなかでも、最も魔法のような技術変革の時代の一つです。AIはもはや単なる約束ではありません。それは現実の成果を、手に取れる現実の機会を生み出しているのです。そして、この一週間における私たちの目標は、皆さんのビジネスにとってAIを本物にすること、それに尽きます。
2. エージェンティック・エンタープライズというビジョン
2.1 働き方の変化と、エージェンティック・エンタープライズを支える4つの必須要素
Sridhar： 仕事というものの本質そのものが、いま変わりつつあります。日々の業務は、ますます知的なエージェントと協働し、彼らを導くことが中心になってきています。そして遠からず、これらのエージェントは皆さんのビジネス全体にわたって、継続的に、そして自律的に稼働するようになるでしょう。これはまさに、エージェンティック・エンタープライズの時代の到来を意味します。とはいえ、これはあくまでビジョンです。皆さんは、これを現実のものにしなければなりません。では、どうやってそれを成し遂げればよいのでしょうか。
Sridhar： エージェンティック・エンタープライズになるためには、4つの不可欠な要素があります。第一に、皆さんのエンタープライズデータとコンテキストが必要です。顧客、財務、製品データ、つまり皆さんのビジネスを皆さんのビジネスたらしめている、ありとあらゆるものです。第二に、AIモデルが必要です。Claude Opus、Llama、Gemini、GPTといった、皆さんのエンタープライズデータとコンテキストを解釈し、推論し、それに基づいて行動することで、意味のあるインサイトをもたらしてくれる素晴らしいモデル群です。さらにそれだけではありません。第三の要素として、私たちが日々使っているソフトウェアやアプリケーションがあります。Gmail、Outlook、SAP、Salesforce、Zoomといった、ビジネスを動かし続けるために使っているアプリケーションです。
Sridhar： しかし、これらすべてを一つに束ねる、第四の要素があります。エージェンティック・エンタープライズとして成功するためには、アジェンティック・コントロールプレーンが必要なのです。これはいわばミッション・コントロール・センターであり、皆さんのデータ、モデル、アプリケーションをまたいで連携を取り、あらゆる意思決定とアクションが統制され、信頼でき、そして皆さんのビジネスのコンテキストに根ざしたものであることを保証する司令塔です。
2.2 Snowflake Intelligence・Cortex Code（Coco）という「アジェンティック・コントロールプレーン」と、その未来像を描いたデモ映像
Sridhar： そして、まさにこのアジェンティック・コントロールプレーンこそ、Snowflakeが Snowflake Intelligence と Cortex Code を通じて提供しているものです。ナレッジワーカーにとって、Snowflake Intelligence はより賢く働くことを助けてくれる、一人ひとりのための業務エージェントです。Snowflake Intelligence があれば、必要なすべてのデータにアクセスできるだけでなく、日々使っているアプリケーションをまたいでアクションを起こすことができます。しかもそれを、すべて自然言語で行えるのです。
Sridhar： 一方、開発者の皆さんに向けては、私たちが親しみを込めて「Coco」と呼んでいる Cortex Code があります。これはAIを活用したコーディングエージェントで、ビルダーがあらゆる場所にあるあらゆるデータを引き出し、確信を持ってより速く構築することを助けてくれます。アイデアを、実際に動くパイプラインやアプリケーション、あるいはエージェントへと変えられるのです。これもまた、すべて自然言語を使ってです。これらは、いわば「意思決定のシステム」を構成する基本的な構成要素です。皆さんのアジェンティック・コントロールプレーンであり、すでに何千もの先進的な企業で目覚ましい変革を生み出しています。エージェンティック・エンタープライズの世界では、物事の見え方そのものが変わってきます。
Sridhar： ここで、私たちSnowflakeが実際に身をもって体験している、その未来の姿をご覧いただきましょう。データが、皆さんのビジネスの足を引っ張るようなことがあってはなりません。たとえば、「突然、顧客が離れ始めている。一体何が起きているんだ」という事態が起きたとします。従来であれば、「ダッシュボードを用意することはできますが、それには少し時間がかかります」といった具合でした。しかし、問いが答えよりも速く動くようになったとき、皆さんに必要なのは、サイロを打ち破り、コンテキストを付け加えてくれるAIです。映像のなかでは、最大の要因がオンボーディングの遅延であると突き止め、「それについて何ができるか」「では調べてみよう」と、答えを素早く得て意思決定し、アクションへとつなげていく様子が描かれています。そして、「次に自動化するのはこれです」として、早期の離反の兆候、トリガーによる介入、プロアクティブなアウトリーチへと展開していきます。映像のなかの担当者は「すでにCocoでスキルを作ったので、チーム全体でセルフサービスができます」と語ります。エージェンティック・エンタープライズにおいては、誰もがビジネスの次の一手をかたちづくる戦略的な力になる、ということです。
Sridhar： では、私たちが何を語り、皆さんに何を実現するお手伝いをしたいのか。それは、このビジョンを皆さんにとっての現実に変えることです。これからご自身の会社でこの変革を牽引していく、この会場にいるすべての方々のために、それを成し遂げたいのです。
3. ステップ1：エンタープライズデータとコンテキストの基盤構築
3.1 「データはぐちゃぐちゃ」という普遍的課題と、データが最大の防御的優位性であるという主張
Sridhar： きっと皆さんは、「言うは易く行うは難し、だろう」と思っておられることでしょう。しかし、私たちSnowflakeは、皆さんがそこへたどり着けるよう手助けするためにここにいます。私たちは先ほどの4つの構成要素すべてにまたがって取り組み、この連携したアクションを可能にします。では、この旅路を一つずつ紐解いていきましょう。エージェンティック・エンタープライズへの道は、当然ながら、すべて皆さんのエンタープライズデータとコンテキスト、つまりその土台から始まります。
Sridhar： 私たちは皆さんから、絶えずこう聞かされています。「うちのデータはぐちゃぐちゃだ」「データはかつてないほど増えている」「構造化データもあれば非構造化データもある」「ビジネスのために役立っていない」「まだAIに対応できる状態になっていない」と。これは、実に高くつくギャップです。なぜなら、皆さんのデータこそが、皆さんの最も守るべき防御的な優位性だからです。それは皆さんの会社を本当の意味で皆さんの会社たらしめているものであり、AIの出力を皆さんにとって的確で、差別化された、戦略的に価値あるものにするための、基盤となるコンテキストです。もしそれが断片化したまま使われずに眠っているのなら、皆さんの競争優位性もまた、同じように眠ったままだということです。
Sridhar： では、なぜ皆さんのデータはAIに対応できていないのでしょうか。データパイプラインを構築しようとした経験のある人なら誰もが、口を揃えて同じことを言うはずです。データは複数のアプリケーション、十数ものシステム、複数のクラウドプロバイダー、そしてレガシープラットフォームにまたがって散らばっていて、それぞれが独自のフォーマットを持ち、それぞれが断片化された独自の「真実」を抱えています。そして、それらすべてを一つにまとめあげることが、これまでずっと、苦痛に満ちた難題であり続けてきました。それは決して完全には終わらないエンジニアリングの問題なのです。
3.2 データ統合・エンタープライズ対応（ガバナンス／セキュリティ／コンプライアンス）と、Cocoによる基盤構築の自動化
Sridhar： Snowflakeは、皆さんがデータを統合し、そうしたサイロを打ち破るお手伝いをするためにあります。私たちはシームレスでAIを活用したマイグレーション、Postgresのサポート、そして継続的なデータ移動のための Openflow を通じて、データをSnowflakeに取り込むことを容易にします。さらに、データクリーンルームのようなソリューションを使って、チームをまたいで、あるいはパートナーとさえも、皆さんがデータを共有することを容易にします。そして、マイグレーションからレイクハウス、アナリティクス、AIを活用したBIに至るまで、皆さんのデータの旅路の全体を、たった一つのプラットフォームの上で支えます。
Sridhar： しかし、データを一つにまとめることは、この課題の一部にすぎません。皆さんはそのデータをエンタープライズで使える状態にする必要もあります。それはつまり、ガバナンスを備え、セキュリティを備え、監査可能性とコンプライアンスを、後から付け足すのではなく初日から組み込んでおく、ということです。私たちは創業のまさに最初からエンタープライズのために構築されてきたからこそ、組織は自分たちが頼りにしている回復力(レジリエンシー)と事業継続性のコントロールに、安心して依拠することができます。適切な人だけが適切なデータにアクセスできるという前提のもと、私たちは複数のクラウドプロバイダーやモデルプロバイダーをまたいで運用できる柔軟性を提供します。また、私たちはオープンかつ相互運用可能であるため、皆さんは自分たちが選んだシステム、ツール、テクノロジーと組み合わせて使うことができます。ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスが最初からプラットフォームに組み込まれていることで、皆さんのデータは単に統合されるだけでなく、信頼でき、AIに対応できる状態になるのです。そして、それこそが、皆さんのデータから途方もない規模でパフォーマンスを引き出すために必要なことです。
Sridhar： そして今、Cocoの登場によって、そこへたどり着くための作業は劇的に速くなりました。あの決して完全には終わらないエンジニアリングの問題が、Cocoによって自動化されたのです。マイグレーションは数日で完了させられるようになり、パイプラインは自律的に構築されます。これによって皆さんは、自分の時間を、より高次の戦略的な仕事に注げるようになります。強固なエンタープライズコンテキストの土台を築き、自律的なワークフローへと進んでいく。これがエージェンティック・エンタープライズになるための、ステップ1なのです。
4. Accentureによる事例とインサイト
4.1 Julie会長兼CEOの講演 — 人間主導・リーダー主導の変革とP&Lへの直結という思想
Sridhar： このステップ1において、Accentureほど速く前進し、より多くの企業に同じことを成し遂げる手助けをしてきた存在はほとんどいません。彼らは自分たち自身のデータとAIの戦略を前進させてきただけでなく、何千もの顧客が同じことを実現するのを支えてきました。あらゆる業界、あらゆる市場、あらゆる種類の企業にわたってAIのインパクトが展開していく様子を見てきた人物から、お話を伺いましょう。Accentureの会長兼CEOであるJulieです。
Julie： ありがとう、Sridhar。そして皆さん、こんにちは。皆さんはたった今、Sridharがエージェンティック・エンタープライズこそが次の仕事の段階を定義していくと語るのを聞かれました。これは、私と私のリーダーシップチームにとって、日々交わしている会話そのものです。どの顧客も同じ問いを投げかけてきます。「どうすればAIへの野心を、実際のビジネス成果へと変えられるのか」と。そして、私たちが彼らに伝えていることはこうです。AIは強力なツールです。しかしそれが本当の価値を生むのは、人間が主導しているときなのです。それはつまり、リーダーが、AIがどのように使われ、どこで信頼でき、どの成果が最も重要なのかを理解しているということです。リーダーが自ら当事者としての責任を引き受けたとき、AIはまったく新しい成長の扉を開きます。
Julie： そして、その当事者としての責任は、リーダー自身が自らの働き方を変えることから始まります。もしリーダーであるあなたがAIを理解していなければ、それを説明することはできません。そして説明できなければ、チームとともに仕事のやり方を再発明することもできません。AIをスケールさせるには、リーダー自らが牽引する形での導入、すなわち、人々に情報を伝えるのと同じくらい人々を鼓舞するような、再発明への決断が必要なのです。そして、その再発明が長続きするのは、それがP&L、つまり損益に現れたときだけです。どんなパイロットも、スライドの上では有望に見えるものです。本当に問われるのは、AIが明確な説明責任とオーナーシップを伴って、企業が実際にどう動くのかという中に組み込まれているかどうかです。そのとき初めて、インパクトは現実のものとなり、持続するものになります。Sridharが言ったように、エージェンティック・エンタープライズは、強固で、信頼でき、ガバナンスの効いたデータの上に築かれます。だからこそ、私たちのパートナーシップが重要なのです。私たちは協力して、顧客がインサイトの先にある、スケールした成果へと進んでいけるよう、データの土台、コントロール、そしてガバナンスを整える手助けをしています。
4.2 Manish Sharma登壇 — 75万人の全職種再編、「カスタマーゼロ」の実践と「課題はデータとプロセスの負債」という気づき
Sridhar： では、ここからは私たちの再発明サービスを率いる人物に、これをどのように一緒にかたちにしているのかを聞いていきましょう。Accentureの最高戦略・サービス責任者であるManish Sharmaです。Manish、来てくれてありがとう。Accentureという巨大な組織をエージェンティック・エンタープライズへと変革していく最前線にいるあなたは、その目指すべきビジョンを、どうやって実際にやり遂げるべき現実へと変えているのでしょうか。
Manish： まず言わせてください。これは本当に素晴らしいイベントです。始まる前から、周りの人たちと会って、その熱気を感じるだけで圧倒されます。そして、Snowflake Intelligence と Cortex Code の力強い勢いについて、おめでとうと言わせてください。市場で、私たちの顧客とともに、そして私たち自身において目にしているものは、本当に驚くべきものです。私たちAccentureが何をしているかという点についてですが、2か月前、私たちは実質的に、700億ドル規模の企業で世界中に75万人の従業員を抱えるAccentureの、ありとあらゆる職務を一つ残らず作り変えました。75万人すべての職務を、CFO、CHRO、サプライチェーンと製造、そして顧客に関わる部分であるソングといった、7つの主要なCスイートのペルソナにまたがって整理し直したのです。しかしそのどれもが、強固なデータの土台を必要としていました。私たちは、デリバーしなければならないあらゆるプロセス、あらゆるビジネス成果を、皆さんと協力して築く強固なデータの土台の上で、自分たち自身を再発明できるようにするために、組織を再編したのです。
Sridhar： その通りです。実際、Manishと話したのを覚えています。あれは確か1月の初め頃で、私がSnowflake Intelligenceで何が可能になるかを彼に見せたところ、彼は逆に、彼らがすでにSnowflakeの上に築いたデータ基盤の上で作り上げていたものを、私に垣間見せてくれました。そして私たちは、そのデータをJulieやManish、そして他の皆のために生き生きと動かすべく取り組んだのです。そのことが、私たちに多くのことを教えてくれました。AIが日々の運営をどう変えたか、そしてそれをどう顧客への助言に活かしているのでしょうか。
Manish： いつもそうなのですが、Sridharとチームが何か素晴らしいものを持ってくるたびに、彼は決まってモバイルで何かを見せてくるんです。そして私たちが最初にやりたくなるのは、それをAccenture自身に適用してみることなのです。なぜなら、もし57か国、75万人、9,000もの顧客を抱える私たちAccentureの複雑さのなかでそれができるなら、それはどこでもできるということだからです。ですから、最初のターゲットは常に「カスタマーゼロ」、つまり私たち自身なのです。私たちの顧客にとって、AIそのものは課題ではありません。本当の課題は、人々が抱えているデータとプロセスの負債なのです。私たちの顧客の85%が、データの問題を抱えています。そこにこそ、私たちが入り込み、皆さんと組んでいくのです。私たち自身のケースでも、データの土台全体を皆さんのスタックの上に築きました。
Manish： これまで試してきたあらゆることについて、私たちはすべての顧客のところに足を運んできました。あるとき、非常に大規模なウェルス・アドバイザリーの金融サービス企業を訪ねたことを覚えています。そこは最も雑然とした、最もレガシーなシステムを抱えていて、彼らが持っている断片化したデータ構造を見たら、誰もが怖気づいてしまうようなものでした。私たちは皆さんと一緒にそこへ赴き、それを整理し、今では3年も4年も前には想像すらできなかったほど素早くインサイトを得られるようになっています。これもまた、私たちがSnowflakeと結んでいる強固なパートナーシップの賜物です。
4.3 ビジネス成果への徹底集中 — 数週間から2秒、コンピュート85%削減、単一の真実の源といった具体的成果
Sridhar： まさにそれがこの瞬間の魔法です。これから先、たとえば次の2四半期で、私たちが顧客のために一緒に解き放てるもののうち、あなたが最も心を躍らせているのは何でしょうか。
Manish： 私が挙げたいのは、ビジネス成果への執拗なまでの集中です。皆さんが取り組むすべてのプロジェクトを、P&Lの費目に結びつけることに、執拗なまでにこだわるということです。それが収益にインパクトを与えているのか、COGS(売上原価)にインパクトを与えているのか、あるいはSG&A(販売費および一般管理費)にインパクトを与えているのか。明確な結びつきを持ち、価値を生み出さなければなりません。二つ例を挙げましょう。一つは私のお気に入りで、あるユーティリティ企業です。これもまたヨーロッパのレガシーなユーティリティ企業でしたが、私たちは皆さんと一緒にそこへ赴きました。何十億というデータ要素があるなかで、どんな成果が得られたか。あるアナリストが行っていたクエリが、数週間かかっていたものが2秒になったのです。これはプロジェクトの正確な実績値です。プロジェクトのスコープ策定から実際の実行までが、数か月かかっていたものが12週間になり、コンピュート時間は85%削減されました。
Manish： もう一つは、私自身が個人的に関わっている、米国の製造業の顧客です。私はこれは決して進まないだろうと思っていました。どの会議でも、最初の30分間はまず、データが正しいのか正しくないのか、誰のデータが正しいのか、という議論から始まるのです。膨大な数の断片化したシステムとデータレコードのなかで、単一の真実の源(シングル・ソース・オブ・トゥルース)を作り出すことが、まさに課題でした。それが今では、たった一つの単一の真実の源を手にし、より速く、より迅速に意思決定できるようになっています。もし私がこの会場の皆さんに何か一つ伝えるとすれば、私たちが目を向けるべきはまさにこれだ、ということです。P&Lの費目に結びついた、ビジネス成果への執拗な集中です。ビジネス成果に結びつけないのなら、そのプロジェクトはやらないことです。
Sridhar： これらすべてには、ある種のシンプルさと美しさがあります。つまり、私たちは顧客がより多く稼ぐか、より少なく支出するかのいずれかを手助けできたときに成功する、ということです。COGSであれSG&Aであれ、結局のところそれ以上のものはありません。それは実に明快な、働き方そのものの明晰さでもあります。Manish、そしてJulie、このパートナーシップに改めて感謝します。私たちのチームは並外れてうまく協働していますし、私たち自身も変革を遂げているところです。
Manish： 私たちはこれからも毎日、顧客のためにますます多くの価値を生み出していきます。本当にありがとう。
Sridhar： Accentureが私たちに示してくれているのは、AIで勝利を収めている組織は、AIを自分たちが実際に知っていること、つまり顧客、オペレーション、データに結びつけることでそれを成し遂げているということ、そして同時に、価値創造とは何を意味するのかについての、明快で冷静な視点を持っているということなのです。
5. ステップ2：AIモデルによるインサイト創出
5.1 「モデルは独自の優位性ではない」という指摘と、自社データとの組み合わせ・モデル選択の自由
Sridhar： さて、これがこの旅路における最初の大きなステップでした。皆さんは強固なエンタープライズコンテキストの土台を手にしました。では次に、どうやって皆さんのビジネスにとって意味のあるインサイトを生み出すのか。ここで会話のなかに登場してくるのが、AIモデルです。AIモデルにおけるイノベーションのペースは、まさに目を見張るものがあります。しかし、そこには一つの「但し」があります。それは、モデルそのものは皆さんの独自の優位性ではない、ということです。なぜでしょうか。なぜなら、皆さんの競合もまた、同じそのモデルを手にしているからです。
Sridhar： 物事が輝き始めるのは、そのモデルを、皆さんだけのもの、つまり皆さんのデータと組み合わせたときです。それこそが皆さんの優位性なのです。皆さんの顧客データ、オペレーションやパフォーマンスのデータ、パートナーのデータ、アプリケーションのデータ、つまり皆さんだけが持つすべての固有のコンテキストです。それこそが、AIを皆さんのビジネスにとって有用なものにします。そうなると、課題は、皆さんのエンタープライズの完全なコンテキストの上でモデルが推論できるようにすることへと移っていきます。
Sridhar： Snowflakeは常に「選択肢」を重んじてきました。そしてそれは、モデルにも、プロバイダーにも当てはまります。あるワークロードは、幅広い推論と探索のために構築されたフロンティアモデルから恩恵を受けるかもしれませんし、別のワークロードは、速度やカスタマイズ性、コスト効率のために最適化されたオープンソースモデルのほうが適しているかもしれません。AnthropicやOpenAIといった素晴らしいモデルプロバイダーとのネイティブなパートナーシップを通じて、Snowflakeは皆さんに、それぞれのユースケースに適したモデルを選ぶ柔軟性を提供します。データをモデルのところへ移動させるのではなく、AIを皆さんのデータのところへ直接持ってくるのです。しかも、ニーズの変化に応じてモデルを切り替えたり、組み合わせたり、進化させたりする自由とともに、です。
5.2 アプリケーション連携、MCP（Anthropic発のオープン標準）、NATO買収によるガバナンス境界の拡張
Sridhar： そして私たちは、その知性(インテリジェンス)を、皆さんのビジネスが実際に動いているアプリケーションやシステムへとつなぎます。Snowflakeは常に、皆さんが使っているSAP、Salesforce、ServiceNow、Workday、IBM、Avivaをはじめとする数多くのアプリケーションやシステムとの、ゼロコピー統合を重んじてきました。これによって皆さんは、データを移動させたりコピーしたりすることなく、自分たちのすべてのデータを活用できます。従来、アプリケーション同士をつなぐ統合は、複雑で壊れやすいものを必要としてきました。
Sridhar： ここで状況を変えるのがMCPです。MCPはAnthropicが先駆けて生み出したプロトコルであり、オープンな標準です。これはAIシステムが、皆さんが日々使っているアプリケーションやプラットフォームと、よりシンプルな形でつながるための方法を提供します。しかし、エンタープライズにおいては、つながっているというだけでは十分ではありません。それは当然ながら、セキュアでなければなりませんし、信頼でき、ガバナンスの効いたものでなければなりません。だからこそ私たちは、NATOを買収する意向を発表しました。NATOによって、SnowflakeはこのMCPを活用した接続性を、AIデータクラウドへとネイティブに取り込みます。Google Drive、Gmail、Zoom、Jira、Slack、GitHub、Microsoft 365といった、皆さんが使っているすべてのアプリケーションが、これでAIモデルから見えるようになり、しかもこれらのアプリケーションとのあらゆるやり取りが、Snowflakeのセキュリティとアクセス制御によって統制されることになります。これによって組織は、可視性、監督、そして人間が介在して承認するヒューマン・イン・ザ・ループのようなセーフガードを手にするのです。
Sridhar： これは、Snowflakeのガバナンスの及ぶ範囲を、データからAIのアクション、そしてエンタープライズ全体にわたるワークフローへと拡張するものです。なぜなら、AIの未来とは、単に答えを得ることではないからです。それは、断片化したシステムを、実際に行動に移せるインサイトへと変えることにあります。とはいえ、ここで皆さんが次に抱く問いはこうでしょう。「では、そうしたインサイトを、自分たちが実際に起こせるアクションへとどうやって変えるのか」「どうやって複雑なエージェンティックなワークフローの実行を始めればよいのか」「どうやってAIの速度で動けばよいのか」と。そして、まさにここで、アジェンティック・コントロールプレーンと呼ばれる新しいカテゴリーが、不可欠なものになってくるのです。
6. ステップ3：エージェンティック・コントロールプレーンと実行
6.1 コントロールプレーンの必要性と、Snowflake Intelligence・スキルによるアクションの実現
Sridhar： 皆さんはビジネス全体にわたっていくつものエージェントを立ち上げることができます。しかし、コントロールプレーンがなければ、それらのエージェントは孤立した状態でしか機能せず、互いの存在を本当の意味で認識することができません。たとえば、財務部門のエージェントが、サプライチェーンのエージェントがたった今下した判断と矛盾する前提を置いてしまうかもしれません。あるいは、マーケティングのエージェントが、サポートのエージェントがほんの数分前にその顧客について学んだことを知らないまま、コンテンツを生成してしまうかもしれません。皆さんには、自分たちのコンテキスト、モデル、アプリケーションをまたいで連携を取り、意思決定とアクションがビジネス全体でシームレスに行われるようにする方法が必要なのです。そしてSnowflakeは、まさにそれを何千もの企業が実現できるよう手助けしています。
Sridhar： Snowflake Intelligence によって、皆さんのビジネスのすべてのユーザーが、今やパーソナライズされた業務エージェントを、つまりデータにアクセスしてアクションを起こすための単一の場所を手にします。Slackを送ること、会議を要約すること、メールのスレッドを横断して検索すること、つまり皆さんが日々行っていることが、すべて自動化され、すべて統制されるのです。そして今や、それらのエージェントには、皆さんのチームが実際にどう働いているかに即して作られた専門的なスキルを備えさせ、そうしたワークフローのなかでアクションを起こさせることさえできます。
Sridhar： 人事の専門家は、採用の手助けを汎用的なAIアシスタントに頼まなければならないようではいけません。彼らに必要なのは、自分たちの候補者パイプラインを把握し、そのアプリケーションと対話し、他のツールやプロセスとも対話したうえで、それに基づいて実際に行動できるスキルなのです。同じように、四半期の計画を立てている営業リーダーには、チャットボット以上のものが必要です。彼らに必要なのは、自分たちのフォーキャストを引き出し、潜在的なリスクを浮かび上がらせ、二度頼まれるまでもなく会議用の準備ドキュメントを下書きしてくれるスキルです。そして、メールキャンペーンをパーソナライズしているマーケターは、ツールの間でコピー＆ペーストを繰り返すようなことをすべきではありません。彼らのスキルが、すでにそれをやってくれているべきなのです。しかもそのスキルは、Slack、Salesforce、Google Workspace、Microsoft Teamsなど、その会社が使っているあらゆる製品へと、これらの作業を束ねて持ち込むべきものです。これこそが、単に答えを返してくれるAIと、その答えやインサイトを、皆さんが日々使っているアプリケーションのなかでのアクションへと変えられるAIとの違いなのです。
6.2 Cortex Code（Coco）が builders にもたらす、アイデアから本番システムまでの高速化
Sridhar： そして、この会場にいるすべてのビルダーの皆さん、つまり開発者、データエンジニア、組織のなかのアナリストの皆さんに向けては、私たちが親しみを込めてCocoと呼んでいる Cortex Code を提供します。Cocoがあれば、皆さんは何でも構築できます。シンプルな自然言語を使って、アイデアから実際に動くシステムへと進むことができるのです。Cocoによって、これまで6か月かかっていたマイグレーションが、今や6日になります。Cocoはワークロードを評価し、コードを変換し、それを検証し、デプロイするまでを、すべて一つの会話のなかでやってのけます。皆さんは複雑なパイプライン、ダイナミックテーブル、品質チェック、ガバナンス、そしてコストのモニタリングを、たった一つの午後のうちに構築できます。ライブのデータにつながった本番アプリケーションを、昼食前に立ち上げることさえできるのです。
Sridhar： しかもCocoは、ただコードを書くだけではありません。それは皆さんのSnowflake環境、つまり皆さんのテーブル、ロール、そしてセキュリティの境界を理解しています。Cocoは構築し、テストし、デプロイし、そして最適化します。さらに、継続的に学習していきます。これまでチームのなかの専門家を必要としていた作業が、今やアイデアさえあればよくなるのです。
7. Sanofi（Santa Fe）の事例とライブデモ
7.1 プレGPT時代からのデータ基盤構築の振り返りと、Deployed Engineers・Elementumとの協働によるパラダイム転換
Sridhar： Snowflake Intelligence とCocoが、いかに素早くエンタープライズの働き方を変えているかを見るのは、本当に驚くべきことです。Sanofiは、このエージェンティックな変革の最前線に立ち、強固なデータの土台を築き、AI時代に向けて会社全体の働き方を再構想してきました。彼らは先見の明のある人々でした。何年も前からこれに着手していたのです。今日この場に来て、その物語を共有してくれることを、私は本当に嬉しく思います。Sanofiの執行副社長兼最高デジタル責任者であるEmmanuel Frenehardです。
Emmanuel： ありがとう、お招きいただいて。なんと親密な会場でしょう。
Sridhar： まずは皆さんに、あなた方がどれほどの規模で事業を展開しているのか、その全体像をお伝えするところから始めましょう。あなた方はR&D、製造、コマーシャルにまたがって事業を行っていて、そのすべてがデータによって動いています。一歩引いて、AIネイティブな企業になるために踏み出した初期のステップを聞かせてください。
Emmanuel： 時間を5年前まで巻き戻す必要があります。Snowflakeと関わる前、私たちはいくつものデータレイクを持っていました。
Sridhar： これはGPT以前の話ですね。
Emmanuel： GPT以前です。正直に言えば、それらはデータレイクというより、データの寄せ集めの「ダンプ」でした。私たちはSnowflakeに全面的に踏み込みました。なぜなら、患者のために創薬や創薬研究を行う業界において、データの連続性、つまりデータの結合や連続体をもたらすことが、私たちにとって必要不可欠だと見て取ったからです。そしてSnowflakeについて私たちが本当に気に入ったのは、コンピュートとストレージの間に設けられている分離でした。それは私たちにとって強力なものでした。しかし正直に申し上げると、Sridhar、私たちはSnowflake上で膨大な断片化を統合したものの、実際にそこから得られたものは、何千ものPowerBIのダッシュボードでした。つまり、データの持つ力は、まだ手つかずのまま眠っていたのです。
Sridhar： その点については後ほど触れましょう。しかし、そんな初期の旅路においても、あなた方はパートナーとして私たちを選んでくれました。本当に感謝しています。データに関して行ったすべての仕事から、実際にどう価値を引き出すか、というAIの旅に乗り出すにあたって、なぜ私たちと組もうと決めたのか、少し話してもらえますか。
Emmanuel： それには、あなた自身も一役買っていましたよ。現実には、あなたが交わしてくれたコミットメントと、私たちが一緒に築いた共同のパートナーシップがあったのです。そして私たちは、あなた方の「隠れた強み」の一つを活用させてもらいました。それは、あなた方のデプロイド・エンジニアたちです。彼らは私たちのチームに組み込まれ、私たちの課題のなかで生き、それを肌で感じてくれていて、本当に、私たちがこれまで一緒に働いてきたなかでも最高の才能を持つ人たちです。この小さなステージを借りて、Vivek、Love、Mac、Tyler、Ashkin、Wayをはじめ、あなた方のチームに感謝を伝えさせてください。本当に素晴らしい人たちです。きっと何人か漏れてしまっているとは思いますが。
Sridhar： ありがとう。トロントにいたとき、あなた方のチームと話したのを覚えています。あるデータチームの皆さんと会ったのですが、それは実に刺激的な会話でした。彼らはもっと学びたい、もっと多くのことをやりたいと、本当に意欲にあふれていました。多くの人がエージェンティック・エンタープライズへの変革を口にしますが、あなた方はSanofiのなかで複数の部門にまたがって、実際にその変革をやり遂げた数少ない存在の一つです。いくつか例を挙げてもらえますか。
Emmanuel： 私たちはそれを独力で成し遂げたわけではありません。あなた方、そしてElementumという会社とともに成し遂げました。1年ほど前、私たちはあるパラダイムを変えたいと思っていました。少し話を戻させてください。覚えておられるかもしれませんが、システム・オブ・レコードを持っていた頃、私たちはデータをシステム・オブ・レコードへと動かし、そしてそこからデータレイクへと動かすために、膨大なデータパイプラインを構築しなければなりませんでした。一体どれほどのデータエンジニアが、その作業に人生を費やしてきたことでしょう。そして、大手のSaaSプレイヤーを活用している私たちのような立場の者にとっては、データにアクセスすること自体が、ますます複雑になり、ますます高くつくようになっていることに気づきました。本来そうあるべきではありません。なぜなら、結局のところ、それは私たちのデータなのですから。
Emmanuel： SnowflakeとElementumとのパートナーシップで興味深かったのは、私たちがAIのワークフローをデータレイクの上で直接構築できると判断したことです。システム・オブ・レコードとの摩擦は一切なく、ただデータレイクの上で動く、決定論的(deterministic)かつエージェンティックなワークフローであり、それが私たちのエンドツーエンドのプロセスを支えています。誤解しないでいただきたいのですが、私たちはエンタープライズアプリケーションをデータレイク上に複製しているわけではありません。私たちは、自分たちの会社、自分たちの業界に固有の、新しいワークフローを仕立てて設計しているのです。たとえば調達のようなものです。私たちは調達に年間およそ180億ユーロを費やしています。エージェンティックなアプローチを使えば、確実にもっとうまくやれるはずです。ITサポートのためにも、人事や従業員のサポートのためにも、そして営業のためにもです。私は、そうした組み合わさった変化が起きるところにこそ、価値が生まれるのだと考えています。
7.2 「毎週金曜のデモデー」の文化と、AIコンシェルジュ「Concierge」による本番システムを使ったライブデモ
Sridhar： Emmanuelと話していていつも刺激を受けるのは、彼がどれほど明晰な第一原理(ファーストプリンシプル)の思考者であるか、ということです。人々が「アプリケーション」だと思っているものを分解していくという動きを、私たちはSnowflakeでもSanofiでも、そしてますます多くの場所で目にしています。そして、自分たちにとって重要な領域では、特定のワークフローを自ら構築しているのです。なぜなら、これほどの規模で事業を運営していると、たとえば180億ユーロの調達予算からの3%の節約でも、それは莫大な額になるからです。ただ、AIについて私には一つだけルールがあります。私のすべてのチームに対して必ず言っていることですが、私たちは「示す」必要があり、ただ「語る」だけではいけない、ということです。私は多くのチームと毎週金曜日に「デモデー」をやっていて、彼らはその週に成し遂げたことを披露してくれます。ですから、ここは一つ勇敢なことをやってみましょう。ライブのデータの上で、ライブのデモをお見せしましょう。Emmanuel、お願いします。何を用意してくれたのか、それが何をしているのか、そしてあなたが何をしようとしているのかを教えてください。
Emmanuel： これからの数分間のために、少し文脈をお伝えしておきます。私はこれから営業担当者になります。私たちは製薬会社で、私は製薬の営業担当者を演じます。これから私たちは、本番システムに対して実際にアクセスしにいきます。
Sridhar： そしてあなたは今まさに、ある医師に会いにいこうとしているところですね。
Emmanuel： そうです、まさに医師に会いにいこうとしているところです。そこで私は、私たちのAIコンシェルジュである「Concierge」を呼び出します。ちょうどホテルにコンシェルジュがいるのと同じようにです。とてもパーソナルに感じられるようにしたかったので、私たちはこれをConciergeと名付けました。では始めましょう。Concierge、現場用です。やあConcierge、これからDr. Hannah Clevengerに会いにいくところなんだ。事前訪問の計画を引き出してもらえるかな。
Concierge： 少々お待ちください。Dr. Hannah Clevengerの事前訪問計画をご用意しました。彼女は消化器内科領域における Dupixent にとって戦略的に重要な医師で、好酸球性食道炎に注力しています。最大の機会は、いまだに高用量のステロイドを使用している患者、特に注意が必要だとフラグが立っている一人の患者について話し合うことにあります。彼女が～と感じた場合には、反論を受けるかもしれません。
Emmanuel： 彼女が今日時点でDupixentを使っている患者が何人いるか教えてくれ。
Concierge： 現在、Dr. Clevengerは2026年1月にDupixentを1名の患者に開始しています。
Emmanuel： おお、それはごく最近のことだね。
Concierge： はい。これは最近の動きがあったこと、そして治療を前進させることへの潜在的な前向きさを示しています。患者の属性についてもっと知りたいですか。
Emmanuel： 助けが必要なんだ。これから初めて、彼女と直接顔を合わせて会うところなんだ。良いアイスブレイクは何だろう。
Concierge： 良いアイスブレイクとしては、Dr. Clevengerに、最近患者に対してどのように好酸球性食道炎の治療にアプローチしているかを尋ねてみるのはいかがでしょうか。それは彼女の経験への関心を示すことになり、自然に会話の口火を切ることができます。もっとヒントが必要ですか。
Emmanuel： いや、必要な自信を与えてくれたよ。それをメールで送ってもらえるかな。
Concierge： ただ今ご用意しています。登録されているあなたのメールアドレス宛てにお送りします。計画をメールでお送りしました。
Emmanuel： ありがとう。うまくいくよう祈っていてくれ。
Concierge： 幸運を。でも、その100万ドルの笑顔があれば、運なんて必要ありませんよ。さあ、行ってらっしゃい、タイガー。
Emmanuel： というわけで、製薬の営業担当者になるのは簡単ではない、と皆さんお分かりになったと思います。Conciergeのほうが、私よりも多くの専門用語を知っていましたから。
Sridhar： これは本当に、本当に素晴らしいことです。あなた方がSanofiで築いているものを見るのは、実にわくわくします。この素晴らしいパートナーシップに感謝します。これから一緒にもっと多くのことを成し遂げられるのを楽しみにしています。
Emmanuel： ありがとう。ご覧いただいたように、これはもしかすると、いくつかのSaaSプラットフォームに別れを告げる機会になるかもしれませんね。
Sridhar： ありがとう、Emmanuel。Sanofiは、エージェンティックなAIの力を実践に移している数多くの組織の、ほんの一例にすぎません。Snowflake Intelligence とCortex Codeは、皆さんの組織全体がAIの力を活用できるようにし、しかもそれを信頼とともに実現できるようにします。皆さんのデータが統制されているという信頼、あらゆるインサイトが皆さんのビジネスの完全なコンテキストに根ざしているという信頼、そして皆さんのエージェントが起こすあらゆるアクションが、皆さん自身が定めたガードレールのなかで動いているという信頼です。それこそがSnowflakeが提供するものであり、皆さんが実験から本番運用へ、そして変革へと進んでいく道筋なのです。
8. Daniela Amodei（Anthropic共同創業者兼社長）との対談
8.1 1年前との比較、スケーリング則と指数関数的進歩、「今日できることだけでなく最大版を考えよ」という助言
Sridhar： さて、ここまでお話ししてきたことは、いずれもAIにおける目を見張る進歩なしには実現できなかったものです。そしてAnthropicは、この進歩の最前線に立ち、AIで可能なことを押し広げると同時に、こうしたシステムをいかに責任を持って構築し、展開できるかを定義する手助けをしてきました。このテクノロジーがどこへ向かっているのか、そしてそれがあらゆる場所のビジネスにとって何を意味するのかを語っていただくために、その未来をかたちづくっている一人をお迎えします。エンタープライズでの利用に向けて、強力で、責任があり、信頼できるAIを構築することにおけるリーダーです。Anthropicの社長兼共同創業者、Daniela Amodeiです。
Daniela： ありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。皆さんにお会いできて本当に嬉しいです。まずは、今日の素晴らしいニュースについて、おめでとうと言わせてください。あなたはそれについて話せないことは承知していますが。
Sridhar： ご存じない方は、ニュースの見出しをチェックされるとよいかもしれませんね。私は何のことを言っているのか、まったく分かりませんが。さて、Anthropicの共同創業者として、あなたはおそらく毎週のようにエンタープライズのリーダーたちと話をされていますね。昨年、その会話は実験について、つまり何が可能かを見極めることについてのものでした。この1年で何が変わり、今日これらの人々ができることについて、あなたが心を躍らせているのはどんなことでしょうか。
Daniela： 1年前を振り返ってみると、AIの世界では時間というのは本当にとんでもない概念だと思うのです。1年前が、まるで10年前のように感じられます。5年前には、生成AIやLLMを日々のワークフローやビジネスのなかで使っている人など誰もいませんでした。それが今では、あらゆる大企業、あらゆる主要な会社が、これは自分たちの人材戦略の基盤的な一部であり、コーディング戦略の基盤的な一部だと口にしています。金融サービス、法務、ヘルスケア、世界中のあらゆる業界が、人工知能を使っているのです。そして私は、それが実現した大きな理由の一つは、この1年でモデルがどれほど良くなったかにあると本当に考えています。そして、私たちAnthropicにとってさえ最も驚かされるのは、では1年後、物事はどのような姿になっているのだろうか、ということなのです。
Sridhar： それは自然と次の問いにつながります。私たちは皆、新しい言葉を学んでいる最中です。「バイブコーディング」という言葉が現れ、そして正直に言えば、昨年のうちに去っていきました。しかし今、私たちはスケーリング則のようなことや、指数関数的な進歩について話しています。それはまさにあなたが言ったように、人間にとっては本当に理解しがたいものです。たとえば、毎月30%ずつ良くなっていくようなもの。それが2年後にはどうなっているのか。これほど進歩が絶え間なく続くように見える環境のなかで、人々は一体どのように計画を立て、自分たちが何をすべきか、そして未来をどう考えればよいのでしょうか。
Daniela： スケーリング則というこの概念について尋ねてくださって、私は本当に嬉しいです。これは、モデルにより多くの計算資源(コンピュート)とより多くのデータを与えれば、モデルはより賢くなり、より良くなるという、ある種の予測可能なあり方が存在する、という考え方です。そして、私たちAnthropicのように、これらのモデルとともに生き、それを呼吸し、すべての時間をそれに費やし、グラフの上にプロットして数年後にどこにいるかを考えているような者にとってさえ、これらのモデルが毎年、半年ごと、3か月ごとに身につけていく能力の水準を、内面化して実感するのは、いまだに本当に難しいのです。
Daniela： ですから、私たちが顧客にお伝えしている助言はこうです。もちろん、今日モデルにできることを前提に物事を組み立てなければなりませんし、それは私たち自身もそうです。しかし、大きく考えてほしいのです。夢を見て、自分の製品や会社、あるいは自分の最終顧客のために本当に作りたいものの、最高のバージョンとは何かを考えてほしいのです。なぜなら、これらのモデルは本当にそれほど急速なペースで進歩しているからです。もしかしたら、それはいつか変わる日が来るかもしれません。しかし、私たちがこれまで見てきたすべてが、この進歩のペースは今後も続いていくことを示しています。ですから、AIで本当に何をしたいかを考えるときには、今日のことだけを考えるのではなく、自分が作りたいものの最大のバージョンとは何かを、そしてそこに向かってどう作り始めるかを、あわせて考えてほしいのです。
8.2 「信頼は加速装置である」という安全性の思想と、Anthropic×Snowflakeパートナーシップ（Cortex Analyst、Block事例）
Sridhar： それは自然と、次の問いへとつながっていきます。あなた方が生み出している素晴らしいモデルのおかげで非常に多くのことが可能になったことで、誰もが今すぐ行動しなければ、結果を示さなければ、という切迫感を抱いています。しかし、スピードと安全性のバランスはどう取ればよいのでしょうか。人々が心に留めておくべき、潜在的にうまくいかなくなりうることには、どんなものがあるのでしょうか。
Daniela： Anthropicは常に、AIの欠点や課題が何であるかについて、非常にオープンであろうと努めてきました。私たちは、「イノベーションと安全性のバランスをどう取るのか」という形の問いを時折尋ねられます。そして、私たちが主にビジネスのために、エンタープライズのなかで構築し、Snowflakeと組むことを選んできた理由の一部は、まさに「信頼は加速装置である」という考え方にあります。信頼とは、より速く進むことを助けてくれるものなのです。私はこれまで一度も、顧客との会議で、CEOが私に「Claudeがもっとハルシネーションを起こしてくれたらいいのに」と言うのを聞いたことがありません。あなたはあるかもしれませんが、まずないでしょう。「Claudeがもっと予測不能で、もっと悪い出力を生み出すのが得意だったらいいのに」などと言われたことは、誰にもないのです。ですから、信頼を築き、安全性に関わる仕事をきちんと行うことが、結果としてより速く進むことを可能にする、つまり加速装置になりうる、という考え方は、SnowflakeとAnthropicの両方が築かれている土台の、まさに多くの部分を占めているのだと思います。私は、それが未来の構成要素そのものになる、大きな可能性を感じています。
Daniela： さて、私もいくつか質問をすることになっていると聞いているのですが。一つ気になっているのは、AnthropicとSnowflakeについてです。私たちはもうしばらくの間、一緒に仕事をしてきましたね。そして私個人としては、これは本当に特別なパートナーシップだと思っています。この関係をこれほどユニークなものにしているのは、何だとお考えですか。
Sridhar： 実は、私のチームと私は、Snowflakeに加わるよりも前から、Anthropicと一緒に仕事をしてきました。私たちはNEAという小さな検索のスタートアップにいたのですが、その頃から、つまりまだその当時から、あなた方と一緒に仕事をしていたのです。しかし、あなたがすでに示唆してくれたように、私たちはどちらも、顧客にとって正しいことを、そしてそれを責任ある形で行うことに、深くコミットしている組織です。たとえば、私たちのAI戦略の基盤的な要素の一つに、テキストからSQLを生成する Cortex Analyst という初期の製品がありました。私たちはそこで、非常にオープンに、そして意図的に、こう打ち出しました。すなわち、答えを正しく得ること、つまり精度(precision)は、どれだけ多くの問いに答えるか、つまり再現率(recall)と少なくとも同じくらい重要である、と。そして私たちは、再現率を犠牲にしても構わない、ということを非常にオープンに示しました。答えるべきでない問いには答えなくてよい、しかし答える問いに対しては、きちんと正しくあれ、ということです。それこそが信頼を複利で積み上げていくものなのです。それこそが、人々に「これはオープンなパートナーだ、何がうまくいっているかについてオープンで、何がうまくいっていないかを自分たちで判断し、適切な意思決定を下すために必要なツールを与えてくれるパートナーだ」と思わせるものなのです。
Sridhar： その姿勢は、いつも見事に一致してきたと思います。それに加えて、私たちはあなた方からモデルのプレビューを受け取り、何がうまく機能しているか、そして何が改善されうるかについてフィードバックを返すという、緊密な協働のパートナーシップもあります。エンジニアリングチームのレベルでの緊密なパートナーシップ、緊密な関係であると同時に、顧客と話をしにいくときにも、「私たちの役割はあなた方が成功するのを助けることだ」という、同じ精神を共有しています。同じ謙虚さの姿勢を持っていることが、私たちが一緒に成功するうえで、大きな意味を持っていると思います。この緊密な関係を、私は心から本当にありがたく思っています。
Daniela： 私たちもまったく同じように感じています。
Sridhar： 今日これほど多くの人が来てくれていることに、私は本当に驚いています。舞台裏でも話していたのですが、2万人ほどがこの会場にいるのですよね。
Daniela： 2万人です。
Sridhar： 2万人を超える人々です。そしてそれを見ると、SnowflakeとAnthropicが、大きく構想し考えることから、実際に一緒に実行する段階へと、どれほど素早く移ってきたかを思わずにはいられません。顧客にとって最も大きなインパクトが生まれているのは、どこだとお考えですか。
Daniela： たくさんの例があります。私のお気に入りの一つを挙げると、決済企業のBlockとの取り組みです。私たちは非常にうまく協働しています。Blockは決済企業として常に大きな規模で事業を行ってきたので、これまでも常に膨大なデータを扱ってきました。彼らはまた、並外れて強力なエンジニアリングチームでもあります。そして私たちは協力し合い、Snowflakeが彼らのデータプラットフォームの多くを支え、AnthropicがClaude Codeのような素晴らしい製品でそのエンジニアリングチームを支えることで、リアルタイムの不正検知であれ決済処理であれ、彼らがこれまでアクセスできなかったあらゆる種類の新しいインサイトを得る手助けをしています。そしてこれは、ほんの一例にすぎません。同じようなことが何度も繰り返される例が、ほかにもたくさんあります。これは正直なところ、本当に素晴らしいパートナーシップの、そして膨大な数の顧客のために価値を生み出していくことの、始まりにすぎないと思っています。
8.3 Anthropicの急成長経験 — 15人から3,500人へ、価値観・文化を拠り所にした経験と顧客への共感
Sridhar： 最後に一つだけ質問があります。Anthropicは小さなスタートアップから、それほど小さくはないスタートアップへ、そして想像もつかないほどの規模で事業を行う会社へと成長してきました。その経験は、どのようなものでしたか。
Daniela： とても穏やかなものでしたよ。出だしから、本当にリラックスしていて、たっぷり睡眠も取れて。冗談はさておき、実際のところ、これはより広い人工知能の世界で起きていることの縮図にすぎないと思います。物事は本当に急速に進んでいて、Anthropicでも、私たちは絶えずそのペースに追いつくという挑戦を感じています。私たちが本当に懸命に取り組んできたことの一つは、この瞬間に応え、顧客をできる限り最善の形で支えるために必要なペースで、どう成長していくか、ということです。そしてそれは本当に難しいことです。なぜなら、5年前、Anthropicはおよそ15人でしたが、今日ではおよそ3,500人になっているからです。その成長を単純に計算してみれば、スケールさせているのはモデルそのものや製品、エンジニアリング、市場開拓だけでなく、会社そのものをスケールさせている、ということが分かります。
Daniela： 私たちがこれほどのペースで成長することを可能にしてきたのは、自分たちの価値観と文化への、本当に根源的で基盤的な重視だと思います。常に、なぜ自分たちがやっていることをやっているのか、というこの拠り所に立ち返るのです。私たちは、人工知能を責任を持って、安全に、そして信頼を中心に据えて開発することを大切にしています。なぜならそれが、私たちのミッション、顧客、そして価値観にとって、それほどまでに重要だからです。それが、この変化と成長という荒れ狂う船を、なんとか乗りこなすことを可能にしてくれたのだと思います。とはいえ、それは難しいことです。同時にそれは、人工知能による途方もない変化を同じように経験している顧客に対して、多くの共感を抱く助けにもなっています。ちなみに、私たち自身もそうなのです。私たちもまた、Claudeを自分たちのツールやシステムに統合するという、同じプロセスを経ているところですから。これは本当に、この業界で物事がどれほど急速に変わっているかを浮き彫りにしていると思います。
Sridhar： ある意味で、それを聞けて安心しました。私たち皆が、ビジネスがどれほど進化しなければならないか、そして自分たちの会社がどれほど進化しなければならないかという、とんでもない変化に対処しなければならないのですから。新しい職務定義が生まれ、古い職務定義が不要になっていく。本当に多くの変化があります。そして、こうしたすべてに共感を持って向き合うというあなたの言葉が、私はとても好きです。私たち皆にとって、これ以上のメッセージはありません。Daniela、来てくださって本当にありがとう。私たちがこのAIの世界をどう進んでいくかについての、あなたの知恵に感謝します。私たちが結んでいるこのパートナーシップを、心から本当にありがたく思っています。
Daniela： ありがとうございました。
9. クロージング
Sridhar： 皆さんにお伝えしたいのですが、これほど多くの変化を推進する最前線にいる人物が、これほどまでに地に足がつき、思慮深く、そしてこれがすべての私たちにとって何を意味するのかについて、これほど共感に満ちているのを目にするのは、本当に心を打たれる経験です。そして、私たちが一緒に顧客のためにどう価値を生み出していくかについての、Danielaの揺るぎない集中力もまた、見ていて実に刺激を受けるものでした。
Sridhar： さて、この会場にいるすべての組織の前に広がっている機会は、途方もなく大きなものです。それは漸進的(インクリメンタル)なものではありません。変革的(トランスフォーメーショナル)なものなのです。ここにいる皆さん全員が、自分たちのエンタープライズデータとコンテキスト、AIモデル、そしてアプリケーションを一つに束ね、ビジネス全体にわたって連携したエージェンティックなアクションを推進する力を持っています。これまでお話ししてきたように、これは強固で、信頼でき、ガバナンスの効いたデータという土台の上に築かれ、4つの構成要素をアジェンティック・コントロールプレーンによって束ねることで、はじめて現実のものになります。
Sridhar： そしてSnowflakeこそ、皆さんが、ガバナンスやコンプライアンス、セキュリティについて誰一人として夜も眠れぬほど思い悩むことなく、自分たちのエンタープライズデータの上で自由にAIを使える場所です。あらゆるAIモデル、あらゆるAIエージェントが、すでに統制され、すでに皆さん自身のものとなっている。本日お見せしてきた数々の事例、CanvaやNestléの成果、Accentureが示してくれた成果への徹底した集中、そしてSanofiのライブデモが実証していたのは、まさにそうした世界が、もはや構想ではなく実践の段階に入っているということでした。エージェンティック・エンタープライズへ、ようこそ。ありがとうございました。そして、素晴らしい一週間をお過ごしください。