スノーフレイク The Six Five Summit: AI Unleashed 2026

ようこそ。ありがとうございます、Pat。ここに来られてとても興奮しています。

ええ、参加してくれて本当にありがとうございます、Sridhar。初日のスタートを手伝っていただき、本当にありがとうございます。これほど著名な方をお迎えできるとは、何ということでしょう。あなたは4人のうちの1人です。Marc Benioff氏も本日ここで講演しました。エンタープライズアプリケーション、データ、そして半導体業界全体を担うCEO、初日の幕開けを務めるMatt Murphy氏がいます。さらに、Applied MaterialsのGary Dickerson氏を迎え、ウェハー製造装置の分野からも登壇いただきます。さまざまな視点を持つCEOの方々に、私たちの一日を開幕していただけることを大変うれしく思っています。より広い視点での見解を伺いたいと思います。非常に多くのことが起きていて、皆さんは市場の異なる分野にいらっしゃいますが、あなたの見解を聞かせていただきたいと思います。あなたは、このデータとその構築の真っただ中にいます。プロヴェナンス、ガバナンス、主権について多く語っておられますし、実に多くのことが起きています。

エンタープライズ層で何が起きていると見ていますか。また、現在AIで起きていることについて、市場がまだ過小評価していると思う点は何でしょうか。

市場の一部は実際に理解していると思います、Daniel。それは、ソフトウェアの作成がますます容易になっているということです。かつては貴重なものだったものが、今ではより工業化され、よりコモディティ化しています。

つまり、優れたデータがあれば、Snowflakeはこれまでも常に、お客様が優れた信頼できるデータを適切な方法でガバナンスできるようにすることに注力してきましたが、そこから得られる価値は非常に大きいということです。私や多くのお客様が、昨日どれだけの収益を上げたのかを把握するだけではありません。今ではCEOでさえ、データをさまざまな角度から切り分けて確認できます。なぜこのようなことが起きたのでしょうか。なぜこれが増加したのでしょうか。こうしたデータへのアクセスに、MCPのようなテクノロジーのおかげで、私たち全員が使うあらゆる情報やツールへのアクセスが組み合わさることで、まさに革命が始まっています。

最後に申し上げたいのは、データをSnowflakeに取り込む作業を大幅に高速化するツールを作っているため、より多くのことを実行できるようになり、それによってSnowflakeにデータを取り込め、その結果データからより多くの価値を得られ、さらに自分たちが行うことを適応させ始められるという、加速し続ける好循環が生まれているということです。私たちは自社の営業チームや財務チームなどとともに、こうした変化を経験してきましたが、ますます多くのお客様も同じ変化を経験しています。それこそが、この瞬間の本当に、本当にユニークな点だと思います。ソフトウェアでプログラムを書き、物事を実行できるだけでなく、それによって日々どのように物事を進めるかという点で価値を得られる能力です。企業やビジネスを動かすすべての要素です。

皮肉なことに、それはモデルそのものです。それが私の最初の論点でした。つまり、モデルはコードを書く能力が非常に高くなったということです。

ええ。人々はそのことを十分に実感できていないと思います。

コードを書くことは、常に本当に、本当に難しいものでした。自分のスマートフォンを見てください。スマートフォンに入っているアプリをすべて見てください。最低でもおそらく3～5人は必要です。もちろん、大規模なアプリであれば、数千人です。そのようなものを実現するために、彼らは信じられないほど懸命に働かなければなりませんでした。今では、文字どおり1時間のうちに、スマートフォンに入っているアプリ、例えばシンプルなメトロノームアプリのようなものを取り上げて、私たち独自のCortexを含むコーディングエージェントの一つに、そのようなことができる新しいアプリを書かせることができます。ソフトウェアが大幅に安価になったと言うとき、私が意味しているのはそのことです。

安価になっていないのは、あなたのビジネスにとって重要なものです。あなたのビジネスにとって重要なのはデータです。なぜなら、昨日どれだけの収益を上げたかだけでなく、商談が実際に顧客へと転換するパイプラインの中でどのように進展しているかが重要だからです。誰が最も効果的でしょうか。誰がそうではないのでしょうか。誰か、より良い営業トークを持っているでしょうか。こうした分析は、今でははるかに迅速に行えるようになりました。ガバナンスやプロヴェナンスなどが重要になるのは、データが悪ければ、どれだけソフトウェアがあっても助けにはならないからです。私自身の状況でも、データセットを正しく解釈できていないと気づいたら、すぐにすべての作業を止めます。世界で最も賢いモデルであっても、本当に悪いデータを意味のあるものとして解釈することはできないからです。その認識が、この変化を促しているのだと思います。

しかし、私たちは二次的な変化も起きているのを目にしていると思います。以前、営業担当者に営業エージェントを提供すると、彼らは「すばらしい、未解決のユースケースを調べる時間を減らして、何をすべきか考えられる」と言っていました。そこから、「では、この顧客に対して次にすべき最善の3つのことは何かをAIに判断してもらおう」となりました。あるいは、新しい会話がある場合には、営業トークの一部として、この顧客に関する最新ニュースを必ず考慮しよう、となったのです。