Snowflake World Tour Tokyo 2026でAIエージェント時代の主戦場がAI-Readyデータへ移行することが示され、データ基盤と業務知識の統合が競争力の鍵として取り上げられました。イベントではデータの意味づけやガバナンス、アプリ連携の4柱が強調され、国内企業の実践事例も紹介されました。
生成AIの普及を背景に、企業はAIを“使うこと”から“成果へ結びつけること”を重視するようになり、Snowflake World Tour Tokyo 2026ではデータ基盤と文脈理解がAIエージェントの実務適用の前提になると整理されました。基調講演では、企業データの意味と定義を統一した上でAIエージェントを活用するための4つの柱が提示され、Horizon Catalog、Horizon Context、Cortex Sense、Trust Centerといった機能群が紹介されました。
第二の柱ではAIモデルの選択とガバナンスが議論され、Cortex AI Gatewayを使い用途に応じたモデル選択とコスト最適化を実現する方針が示されました。ソフトウェア・アプリケーション統合の柱ではZero-Copy SharingやSnowflake Marketplaceを活用してデータとアプリを同じプラットフォーム上で共有・利用できる点が強調されました。Agentic Control PlaneはAIエージェントの管理・実行を統括する基盤として位置づけられ、CoWorkとCoCoがそれを支える実装例として紹介されました。
日産自動車、富士フイルム、三井住友トラスト・アセットマネジメントの3社の実践事例では、データの民主化、Trustを前提としたデータ流通、業務知識をデータ資産化するLoop Engineeringの取り組みが紹介され、AI-Readyデータの実現に向けた現場の具体策が示されました。SCSKの講演では、AIが理解できるデータモデルの整備とSemantic Viewによる業務知識の定義を組み合わせるアプローチが解説されました。
最後にSCSKはSnowflake Partner Awardを初受賞したことが紹介され、イベント全体としてAIエージェント活用が現実のものになりつつあること、データ・コンテキスト・AIモデル・アプリケーションの統合によってAgentic Enterpriseが現実場面で進展している点が締めくくられました。