Snowflake Cortexをビジネスインテリジェンスに活用する方法

ほとんどのビジネスチームはデータ不足ではありません。信頼できる答えが不足しているのです。しかも、それを素早く得る方法が。

したがって、多くのデータチームが実際の分析に着手する前に、データの準備とクリーニングに約70%の時間を費やしているのも当然のことです。

Snowflake Cortex Analystはこのサイクルを断ち切るために設計されています。ビジネス上の疑問をSQLチケットに変換する代わりに、チームは平易な英語で直接質問し、データウェアハウスから直接回答を得ることができます。

本記事では、Snowflake Cortexをビジネスインテリジェンスに活用する方法、その内部動作、真の価値を発揮する領域、そしてチームがしばしば直面するリミットについて解説します。

Snowflake Cortexアナリストとは

会話形式の質問を複雑なSQLクエリへ自動変換する翻訳ツールと捉えてください。セルフサービス分析に有用で、セキュリティやアクセス制御、データガバナンスを損なうことなく、誰もがデータインサイトにアクセスできます。

Cortex Analystは、大規模言語モデル（LLM）を扱うための範囲の機能を含むSnowflake Cortex AIスイートの一部です。

セルフサービス分析の主要機能

Cortex Analystは、ビジネスユーザーが自ら答えを見つけられるようにすることで、データチームの業務負担を軽減するよう設計されています。その主な特長は以下の通りです：

その秘密のソースとは？セマンティックモデルです。これは辞書のように機能し、チームがビジネスについて語る方法をデータベースが理解できる言語に翻訳します。

Cortex Analystの仕組み

手順は非常にシンプルです。

まず、チャットインターフェースに質問を入力します。Cortex Analystは、作成した設定ファイルであるセマンティックモデルを参照し、言葉のビジネス文脈を理解します。その文脈に基づき、基盤となるLLMがSQLクエリを生成します。

そのクエリはSnowflake内のテーブルで直接実行され、使用したSQLコードと共に結果がチャットで返されます。この透明性が信頼構築の鍵です。また、すべてがSnowflakeアカウント内で処理されるため、データはセキュリティの高い環境から決して外に出ません。✨

Cortexアナリストアプリケーションの構築方法

Cortexアナリストアプリの作成は理論上は難しくないが、実践では単純なケースは稀だ。この技術は、それを支える構造次第で真価を発揮する。

チームはAIの構築自体よりも、データクリーニング、ビジネス上の意味の定義、ユーザー体験の設計に遥かに多くの時間を費やしている可能性があります。

朗報です。Cortexアナリストアプリ構築は、3つの核心要素に集約されます：クリーンなデータ、明確に定義されたセマンティックモデル、そしてチャットインターフェース。Snowflakeがツールを提供する一方で、あなたの主な役割は、チームの複雑で現実的なビジネスロジックを、AIが理解できる構造化されたレイヤーに変換することです。

これを効果的にやるには、以下のことが必要です：

1. データセットを準備する

Cortex Analystは強力ですが、心を読むわけではありません。Snowflakeのテーブルやビューに格納された、クリーンで構造化されたデータと組み合わせてこそ真価を発揮します。データが乱雑であれば、得られる答えも同様に乱雑になります。これは典型的な「ゴミを入れたら、ゴミが出る」問題です。

成功への準備として、以下のデータ準備ステップに注力しましょう：

多くのチームは、最初のBIアプリケーションの基盤として、時系列データ（日次売上など）やトランザクション記録（顧客注文など）から始めます。

2. セマンティックモデルを作成する

セマンティックモデルはCortex Analystアプリケーションの頭脳です。これはYAML（Yet Another Markup Language）ファイルであり、AIに御社の固有の言語を教えるために作成します。AI向けの詳細な取扱説明書と考えてください。

ここで定義するのは以下の内容です：

3. チャットインターフェースを構築する

データとセマンティックモデルが整ったら、ユーザーが質問できる場が必要です。Snowflakeでは2つの選択肢を提供します：

どちらの道を選んでも、ユーザー体験がすべてです。AI自体が賢くても、使いにくく分かりにくいインターフェースでは、人々はツールを使うのをためらうでしょう。ほとんどの組織は、内部テスト用にシンプルなStreamlitアプリから始め、より広範な展開に向けてカスタムAPI統合を検討します。

ビジネスインテリジェンスチームのための実例ベースの活用事例

Cortex Analystの真価は、チームの足を引っ張る特定かつ繰り返し発生する質問に適用した時に発揮されます。日常的な回答を得る時間を削減することが全てです。

対話型分析ツールとしてCortex Analystが真価を発揮する具体的なシナリオ：

パターンに気づきましたか？ Cortex Analystは構造化された定量的な質問への回答に優れています。深い探索的データ分析を目的として設計されたものではありません。

ClickUpでビジネスインテリジェンスを実際の業務ワークフローに接続する

パイプラインレビュー中に誰かが「前四半期の地域別総収益は？」と質問したとします。Cortex Analystなら、この質問を平易な英語で投げかけ、その場で明確で構造化された回答を得られます。これだけでも大きな前進です。

しかし、その後よく起こることはこうだ。EMEA地域の遅れに気づく。誰かが取引速度の分析を提案する。別の誰かが人員配置の問題を指摘する。ミーティングは終了する——そしてその洞察はチャットウィンドウに留まり、フォローアップの仕事は数十のツールに分散してしまう。

だからこそ、ClickUpダッシュボードと AIカードが 優れた代替手段となるのです。

AIカードは、作業場所その場で要約・洞察・レポートを生成するダッシュボード追加ツールです。 ClickUpにデータがあれば、AIブレインカードで同じ質問が可能です。回答が表示されると、チームのタスクやプランの横に常時可視性があります。

収益に関するインサイトを見逃す代わりに、パイプラインの健全性、地域別ターゲット、進行中の施策と並べて共有ダッシュボードにピンできます。

そこから、会話は即座に行動に移せます。EMEA地域の取引遅延を分析するタスクを作成し、所有者を割り当て、期日を設定し、インサイトが存在する同じ場所で進捗を追跡しましょう。

同じパターンが至る所で見られる：

ClickUpのネイティブで文脈認識型AIなら、答えを素早く得られるだけではありません。その答えが実際に次の行動を変えることを確実にします。

Cortex Analystにおけるセキュリティとアクセス制御

機密情報の漏洩、コンプライアンス違反、または偶発的なデータ漏洩を引き起こす恐れは、新しいBIツール導入の大きな障壁となっています。

Cortex Analystの差別化要因とは？

データへの新たな脆弱なバックドアを生成することはありません。代わりに、既に確立されたセキュリティポリシーをすべて継承します。Snowflakeのネイティブセキュリティモデルとの統合により、チームは安心感を得られます。

データ保護の仕組みはこちら：

異なるユーザーグループ向けに異なる意味論モデルを作成することも可能で、各グループが問い合わせ可能な内容をさらに制限できます。処理中はデータがSnowflakeアカウントのセキュリティ境界外に出ることはありません。

Cortexアナリストが陥りがちな落とし穴と回避策

賢いAIツールでも、慎重に導入しなければ失敗する可能性があります。チームが陥りがちな落とし穴と回避策をご紹介します：

Cortexアナリスト結果のテストと改善方法

アプリをリリースしたものの、実際に機能しているかどうかわからない？AIの回答を表面的に受け入れるだけでは不十分です。パフォーマンスを測定するためのフレームワークが必要です：

Snowflake Cortexのリミット

Cortex Analystはチームのあらゆる分析課題を解決するわけではありません。他のツールで補完する必要が生じ、結果として企業のツールの乱立を招く可能性があります。

本格導入前に、Cortex Analystができることとできないことを現実的に把握することが重要です。現在の制限事項は以下の通りです：

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組織がSnowflake Cortexの代替手段を探すとき

Cortexの制限により、データ処理が高速化されてもプロジェクトの進捗は遅いままです。チームは発見した知見を他のツールでタスクやプラン、会話に手動で変換する必要があります。

Teamsが代替手段を探し始めるのは、次のような状況に直面したときです：

毎日9つ以上のアプリを切り替えている状況で、新たな分析ツールはまさに不要なもの。むしろ、仕事管理環境に分析機能を直接組み込みたいと思いませんか？

Snowflake Cortexの代替としてClickUpを活用する

データ、プロジェクト、ドキュメント、コミュニケーションが共存する連携型ワークスペースが必要な場合、ClickUpが最適です。

ClickUpのダッシュボードと強力なAIカードが、サイロ化されたインサイトを解消する仕組みは既に確認済みです。

世界初の統合型AIワークスペースであるClickUpは、データからアクションまでのシームレスなワークフロー構築をさらに支援します：

ClickUp vs. Snowflake Cortex アナリスト：要約

ClickUpでインサイトからアクションへ素早く移行

対話型分析はチームのデータ活用方法を変革しています。しかし真の課題は、「知る」と「実行する」の間のインサイトからアクションへのギャップを埋めることに依然としてあります。

最も効果的なチームは、BIツールを次の3点で最適化しています：

データインサイトからプロジェクト実行への架け橋を築くことは、これまでになく簡単になりました。必要なのは、データ、プロジェクト、人材が一箇所に集まる統合ワークスペースだけです。

ClickUpならまさにそれが実現します。ご自身で試してみませんか？今すぐClickUpに登録しましょう——無料です！

よくある質問（FAQ）

Cortex Analystは、構造化データに対して平易な英語で質問を投げかけるための特定機能です。Snowflake Intelligenceはより広範な製品であり、Cortex Analystに加え、データ品質の監視などのタスクに対応する他のAIエージェントを含みます。

はい、ユーザーはSQLなしで会話形式で質問できます。ただし、AIが正確な回答を提供するための意味モデルを構築・維持するには、技術チームのメンバーが依然として必要です。

料金体系は従量課金制です。AIモデルの実行やクエリ実行に使用したSnowflakeのコンピューティングクレジットに対して課金されます。最新の料金については、Snowflakeの公式価格ドキュメントをご参照ください。