Snowflakeアップデート（5月25日週）

こんにちは。Ebisuです。

2026年5月25日週もSnowflakeから、運用面やAIに関する超重要アップデートが発表されました！

一見すると、エンジニア向けの地味な運用改善のニュースに見えるかもしれません。しかし、ビジネス視点で紐解くと「コスト削減」と「業務の実用化」に直結する嬉しい内容ばかりです。

今回は「このアップデートで、現場の何がどう楽になるのか？」という観点から、最重要ニュースを厳選して解説します！

1. 注文書や請求書の「全件目視チェック」が劇的に楽に ！

【アプデ内容】AI_EXTRACT 抽出スコア機能 ＆ Cortex AI Function Studio 

（ソース元：https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-05-22-ai-extract-scores-ga）

毎日大量の紙の注文書やPDFの請求書が届くバックオフィス業務において、AI（OCR）を使った自動データ化に踏み切れない企業は少なくありません。その最大の理由は、上層部からの「AIはたまに嘘をつく。100%正確じゃないなら、怖くて自動化なんてできない」という声。結局、人間が全件チェックしている…というのは、どの業界でもよくある話です。 

👀営業・ビジネス目線👀

『AIがスコアを出してくれるから、人間チェックが完全にゼロになります！』なんて綺麗事は言いません。結局、人間の最終的な目視は必要です。しかし、これまでのAIは『自信満々に間違えているのか、迷いながら答えているのか』の区別がつきませんでした。今回のアップデートで、AIがデータを抽出した際に『自分の回答にどれくらい自信があるか（0〜1の小数点スコア）』を一緒に返してくれるようになりました。これにより、人間側で『仕分け（フィルタリング）』ができるようになります。

ユースケース

実際の業務フローは、以下のように劇的に変わります。

1. 毎朝、システムに数千枚の請求書PDFが自動投入され、SnowflakeのAIが文字情報を抽出します。
2. この際、AIが「信頼度スコア：0.98」と判定した綺麗なPDF（全体の約8割）は、人間の目を通さずに会計システムへ自動で記帳・連携されます。
3. 文字がかすれていたり、特殊なレイアウトでAIが迷い、「信頼度スコア：0.65」などと判定した残りの2割の書類だけが、担当者の「要確認フォルダ」に自動で仕分けられます。

担当者は、出社後にその「怪しい2割」だけを画面で目視確認すれば業務が完了します。製造業の複雑な発注書や、小売業の膨大な納品書処理でも、現場のチェック工数を一挙に8割削減できる現実的な運用ラインが完成します。

2. 大規模データの加工ルール構築と、そのインフラ予算が楽に ！

【アプデ内容】Snowflake上のdbtプロジェクト 機能アップデート 

（ソース元：https://docs.snowflake.com/en/release-notes/2026/other/2026-05-19-dbt-projects-on-snowflake-updates）

📌dbtとは？ データパイプライン構築を行うツールです。 dbt (data build tool) は、データの前処理（ELT）におけるTransform（変換）を担当し、SQLを使ってデータを整理・変換し、分析しやすい形にします。 概要資料は以下のボタンよりダウンロードください！

👀営業・ビジネス目線👀

『Snowflake内でdbtが動くなら、もうdbt社との契約やdbt Cloudは要らないの？』と思われるかもしれませんが、結論から言うと違います。マルチクラウド戦略や高度なガバナンスを目指すなら、dbt Cloud（有料プラン）は今でも絶対王者です。今回のSnowflakeのアプデの真髄は、【すでにdbtを使っている既存ユーザー】と【これから使う新規ユーザー】の双方に全く異なる強力なメリットがある点です。

ユースケース

企業のデータ活用フェーズに合わせて、以下のような最適なアプローチが選択できるようになります。

• 【これからdbtを試したい企業】：「dbtが良いとは聞くが、稟議を通して外部ツールを新規契約するのはハードルが高い…」という場合、追加の契約作業をスキップし、今あるSnowflakeの画面内（追加費用ゼロ）で、ファンクラブデータやWebログなどの加工処理を即座に「お試し開発」し、効果を検証できます。
• 【すでにdbt Cloudを活用中の大企業】： これまでは複雑なデータ加工ルール（DAG）のコンパイルを外部と往復させていたため待ち時間が発生していましたが、すべての処理がSnowflakeの強力な新エンジン（Fusion）上で完結するため、開発エンジニアの「待ち時間」が激減し、分析サイクルが加速します。

3. 「データの二重課金」と「勝手に増えるストレージ代」の悩みが楽に 

【アプデ内容】Apache Iceberg™テーブル 外部エンジンからの書き込み ＆ ダイナミックテーブルへのストレージライフサイクルポリシー適用 

（ソース元：https://docs.snowflake.com/release-notes/2026/other/2026-05-26-tables-iceberg-query-using-external-query-engine-snowflake-horizon-writes-ga）

データ分析において、Snowflakeが管理する共通のデータ（Apache Icebergテーブル）に対し、Apache SparkなどSnowflake外部のツールからも直接「書き込み」ができるようになりました。さらに、自動更新テーブル（ダイナミックテーブル）の古いデータを自動でアーカイブ・削除するルールが設定可能に。 

👀営業・ビジネス目線👀

『Databricks（Spark）もSnowflakeも両方使うなんて、普通の会社じゃありえないでしょ？データレイクはS3だし…』と思いますよね。はい、普通の規模ならどちらか片方で十分です。ですが、よほどデータが巨大な小売・ECの大企業では、AIチーム（Databricks派）とビジネス分析チーム（Snowflake派）の『社内データ派閥争い』が頻発しています。これまでは、それぞれのツール用に同じデータをS3内に2つ保存せざるを得ず、データの二重課金（ストレージ代の無駄）が起きていました。今回のIcebergアプデは、この歪なコストを解消するダイエット機能です。

ユースケース

社内のシステムが乱立してしまっている企業でも、インフラ担当者は次のような「コストの最小化設定」が可能になります。

• データ実体（AWS S3など）はオープン形式である「Iceberg」の1つだけに統合。AIチームがDatabricks（外部エンジン）で機械学習用に加工・書き込んだ売上予測データを、Snowflake側へコピーすることなく、そのままの状態でマーケティングチームがSQLで即座に高速分析できるようになります。ストレージ費用は完全に1つ分に抑えられます。
• また、日々の在庫データやアクセスログを自動で最新状態に保ってくれる「ダイナミックテーブル」に対し、「保持期間：1年。それ以上の古いデータは自動で削除・アーカイブする」というライフサイクルポリシーを一度設定しておくだけで、システムが勝手に裏側でデータを整理。放置によるストレージ課金のチリツモ肥大化を完全自動で防ぎます。

まとめ：今回の機能は、企業の「お財布」と「現場」を守る即戦力！

今回ご紹介した機能は、派手な新AIサービスの発表というよりも、「いかに日々のAI運用コストや開発の手間を削り、ビジネスの現場に実用化するか」という、非常に顧客想いなアップデートでした。

• 「自社の注文書や請求書の処理、AIスコアを使えば本当に工数が減るのか試算してほしい」

• 「Snowflakeとdbt、あるいは外部ツールとの組み合わせで、自社の場合はどの構成が一番安くなるかフェアに提案してほしい」

という方は、まずは情報収集として、以下のボタンより弊社のSnowflake概要資料をダウンロードください。

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