Snowflakeを用いたメールデータ活用基盤の構築　ー　開発者インタビュー

今回は、Snowflake を使用してシステム開発を進めたチームメンバー4名に、インタビューを行いました。

Snowflake を使ってみた感想や気づき、そして取り組みの背景までを詳しく聞いてみました。

Q1. なぜ Snowflake にしましたか。数ある選択肢の中で、今回 Snowflake を取り組むことにした理由/背景

回答者：S.K氏　資格取得：SnowPro Associate、SnowPro Core(4/M取得予定)

現在、DWH系のプロダクトとして最も将来性があるプロダクトとして、Snowflakeを選択しました。

また、選定理由としてCortexAIを始めとしたAI活用を後押しするエコシステムがあります。

これらを用いることで、プロダクトの開発工期を圧縮しつつ、ユーザ側からのリクエストに柔軟に応えられるシステムを構築できると考えたからです。

Snowflake はクラウドネイティブで、データを移動させずに AI や機械学習を実装できるため、セキュリティリスクを最小化しつつ高い開発効率を実現できます。

また、Snowpark や各種 AI 機能、さらに Power BI をはじめとした外部ツールとの柔軟な連携により、ユーザの要求に素早く対応できる拡張性のある DWH を構築できる点も魅力です。

これらの点から、Snowflake は短期的な開発効率だけでなく、長期的にも高い価値を生むプラットフォームであると判断しています。

Q2. 開発をしてみて気づいた Snowflake の面白いところ。開発秘話もあれば教えてください！

回答者：T.I氏　資格取得：SnowPro Associate、SnowPro Core、Data Engineer(3/M取得予定)

開発を進める中で感じたSnowflakeの面白さは、「データ処理とAI活用を同じ基盤上で完結できる点」です。

従来は、データの加工やAI処理をそれぞれ別のシステムで行うことが多く、構成が複雑になりがちでしたが、Snowflakeではデータの蓄積から解析、さらにAIによる構造化まで一貫して扱えるため、設計をシンプルに保てる点が非常に魅力的だと感じました。

特に印象的だったのは、メールのような非構造データを扱う際のアプローチです。

最初はすべてをAIに任せる設計も検討しましたが、実際に試してみるとコストや精度の面で課題がありました。そこで、AWS側で単価やスキルなどの基本情報をあらかじめ抽出し、SnowflakeではCortex AIを使って全体の構造化や補完を行うように役割分担を見直しました。

この構成にすることで、処理の安定性と精度のバランスを取りながら、コストも抑えられるようになりました。

「すべてをAIに任せる」のではなく、「どこまでを前処理でやり、どこからをAIに任せるか」を設計することが重要だと実感しています。

また、Snowflakeはスケーラビリティが高く、データ量や処理量が増えても構成を大きく変えずに対応できるため、今後の拡張を見据えた基盤としても非常に扱いやすいと感じています。

Q3. Snowflake の講習会を受講した感想と学び

回答者：A.K氏　資格取得：SnowPro Associate、SnowPro Core(3/M取得予定)

これまでに、下記の講座を受講しました。

　・Snowflake Ascent Platform Training

　・Snowflake Fundamentals 4-Day

　・DataEngneer

Snowflake Ascent Platform Training では、Snowflake の Web UI である Snowsight を初めて操作しました。

この講座で得た知識をもとに、SnowPro Associate: Platform を取得しました。

続いて受講した Snowflake Fundamentals 4-Day では、講義・デモ・ハンズオンを通して、Snowflake のアーキテクチャや基本構造、仮想ウェアハウスやストレージの仕組みなど、実務で活用される主要機能について体系的に学びました。

ハンズオンでは Snowflake Cortex の LLM 関数を用いて、非構造化テキストの分析や情報抽出を行いました。感情分析、翻訳、要約、テキスト補完、情報抽出といった処理を SQL から直接実行できることを確認し、データ処理の中に AI を組み込むイメージを具体的に掴むことができました。

また、講師の方に直接質問できたことや、他の参加者との質疑応答から得られた気づきも多く、非常に有意義な学習機会となりました。現在は、この学習内容を基盤として SnowPro Core の取得を目指しています。

Q4. SnowPro の各試験対策を、どのように進めていますか。

回答者：N.T氏　資格取得：SnowPro Associate、SnowPro Core、Data Engineer(3/M取得予定)

Snowflake主催のトレーニングに参加し、まずは各試験領域の全体像を体系的に理解することから始めました。その後、復習を重ねながら知識を整理し、理解の抜け漏れを防ぐことを意識しました。

更にはUdemyなどの模擬試験に取り組むことで実践的な問題対応力を養うとともに、実際のSnowflake環境でクエリ実行や各種機能の検証を行い、実務を想定した形で理解を深めました。

また、学習過程で生じた疑問点については、Snowsightから利用可能なSnowflake Intelligenceを活用しました。Snowflake Intelligenceは、SnowflakeのAI基盤であるCortex AIをベースにした、企業データを自然言語で分析・検索できるエージェント型AI機能です。これを活用することで、その場で疑問を解消しながら理解を深め、効率的に知識を補完しました。

現在はSnowPro Coreで培った基礎力を土台に、より専門性の高いSnowPro Data Engineer資格への挑戦を進めています。データ基盤設計やパイプライン構築、パフォーマンス最適化など、より実務に直結するスキルの習得を目指し、継続的に学習を重ねています。

単なる知識習得にとどまらず、AI機能も積極的に活用しながら検証とアウトプットを繰り返すことで、実務で価値を発揮できるエンジニアへと成長していきたいと考えています。

以上、開発者へのインタビューでした。

弊社では、今後もSnowflake基盤を活用したプロダクトを開発していく予定です。

また、各種講座受講や、資格取得も含めた技術者の育成も進めていきます。

プロダクト内容、インタビュー内容、Snowflakeの技術者に関して興味ある方は、
是非、Contactより弊社へご連絡ください。

なお、今回開発したプロダクトに関しては、以下の記事を御覧ください。
Snowflakeを用いたメールデータ活用基盤の構築