Snowflake：AIがデータ移行期間を数年から数四半期へと劇的に短縮、「スキル」の束としてのアプリケーション再定義をCEOが語る
ゴールドマン・サックス コミュニカピア＋テクノロジー・カンファレンス、2026年9月8日
SnowflakeのCEOであるシュリダール・ラマスワミ（Sridhar Ramaswamy）氏とCFOのブライアン・ロビンズ（Brian Robins）氏は、ゴールドマン・サックス主催の「ミュニカピア＋テクノロジー・カンファレンス（Communacopia + Technology Conference）」に登壇し、生成AIがいかに従来のデータ移行スケジュールを圧縮し、企業向けアプリケーションのあり方自体を再構築しているかについて、より踏み込んだ見解を示した。セッションにおける最も具体的なデータポイントとして、ある大手製造業の顧客がTeradataからの移行完了を3四半期未満の目標に据えていることが挙げられた。ラマスワミ氏によれば、こうしたスケジュールは2024年時点では「考えられなかった」という。「移行という言葉は、ほぼすべてのCIOやCDOにとって恐怖の的です」と同氏は述べたが、AIコーディングエージェントの台頭により、システムインテグレーター（SIer）は、何十年もの間サービス業界を定義してきた従来のタイム＆マテリアル（実費精算）モデルではなく、固定価格での成果保証型契約を結ぶことが可能になっているという。
変動費から固定費へとシフトする移行プロセス
ラマスワミ氏は、これをAIが牽引するソフトウェアの産業化の一環であると位置づけ、こうした動向がSnowflake自身を含め、あらゆるテクノロジー企業やソフトウェア企業にとって「深刻な脅威」をもたらすと語った。Snowflakeのビジネスに対する実質的な影響として、システムインテグレーターは、コーディングエージェントによって中核的な移行作業が加速され、プロジェクトのスケジュールを狂わせていた予測不可能なエッジケースの解決が劇的に容易になったため、移行案件を定額かつ成果保証型の契約として値付けすることに前向きになっている。ロビンズ氏は、顧客の利用立ち上がりカーブが目に見えて急勾配になっていることを認めた。「顧客が消費ランレートに達するまでに要する時間を社内で追跡していますが、その成長カーブはますます急角度になっています」
データ基盤上の「スキル」として再定義されるアプリケーション
議論の中で概念的に最も重要だった部分は、Snowflakeがアプリケーション層の進化をどのように捉えているかに集中した。ラマスワミ氏は、ソフトウェアの構築が十分に容易になった結果、従来のアプリを出荷する際のより困難で時間のかかる部分、すなわちアプリストアの扱いやパッケージングが、構築そのものよりもボトルネックになっていると主張した。同氏が提示する代替案は、「データ基盤上で稼働する、自己進化型スキルの集合体」と呼ぶものである。社内の調査ツールを例に挙げ、ユーザーがリンクをクリックした際にReactベースのインターフェースが「オンデマンドで生成される」ように、UI、データベーステーブル、通知ロジック、アクセスコントロールのすべてを、個別のSaaS製品として調達するのではなく、Snowflake上でオンデマンドに構築できると説明した。重要なのは、これらのスキルが静的なものではないという点だ。ラマスワミ氏は、Snowflake社内のサポートシステム自体が、どのタスクを自動化できるかが利用パターンから判明するにつれて、手動によるワークフローからエージェント駆動型オートメーションへと進化を遂げたと述べた。この発想の転換が顧客に受け入れられれば、Snowflakeはサードパーティ製アプリケーションベンダーに流れていたはずの価値を獲得できるポジションに立つことになるが、ラマスワミ氏は、これがパッケージソフトウェアの全面的ない置き換えを意図したものではないと慎重に付け加えた。
新規の営業手法と職務を通じて深化するCoCo
Snowflakeのエージェント製品「CoCo」について、両幹部は、そのストーリーが導入の「広さ」から利用の「深さ」へと移行していることを強調した。ラマスワミ氏は、観察された反復的な行動に基づいて顧客に特定の「スキル」を推奨するために社内利用データを使用していることや、顧客との間で深くエンゲージメントを高めることに極めて高い効果を発揮している2〜3時間のハンズオンラボや技術チュートリアルについて説明した。特筆すべき点として、Snowflakeは新しい顧客企業のプラットフォーム稼働を迅速化することを特命とする「アクティベーション・エンジニア」という全く新しいロール（役割）を創設した。ロビンズ氏は、CoCoが顧客企業のバイヤー層との対話をいかに広げたかについて補足した。「1年前にSnowflakeに入社した当時は、顧客と話す機会はほとんどありませんでした。現在では、毎週3〜5人のCFOと面会しています」成果ベースの価格設定こそが、この変化を可能にした信頼のメカニズムであると同氏は述べ、明確な成果に対して固定価格を保証された顧客は、従来のタイム＆マテリアル契約の下では見られなかったほど「全面的に傾倒している」と語った。
推論戦略：リセラーとしてのプレイではなく、価値の階層
インストールベースへのパススルー推論の販売におけるマージンのトレードオフについて直接問われたラマスワミ氏は、どこに一線を画すかについて歯に衣着せぬ物言いをした。「もしそれが大手サプライヤーからの差別化されていないキャパシティを単に再販するだけであるならば、何ら価値は生み出していない。そのようなビジネスを行っている人々が事業を展開しているかのように見せかけるのはフェイクニュースです」と同氏は述べた。Snowflakeが好む関与の順序は、まず「CoCo」や「CoWork」を直接販売することである。顧客が自社のハーネスを動かすために生モデルのキャパシティを強く要求する場合、Snowflakeはそれを提供する。また、顧客がデータプラットフォームをクラウドプロバイダーのバックエンドとしてのみ機能させたいと望む場合も、「やや不本意ながら」それに応じる方針だ。同氏は、社内で稼働するオープンウェイトモデルの利用拡大とともに、総額60億ドルにのぼるAWSとの契約を含むスケールの経済が、時間とともに推論マージンを改善するためのメカニズムであると指摘した。
CoCoに関する売上総利益率のガードレール
ロビンズ氏は、CoCoの成功に伴う売上総利益率（グロースマージン）へのプレッシャーが生じた場合、市場に突然のサプライズを与えるのではなく、事前にプロアクティブにコミュニケーションを取ると明言した。「すでに確認されている以上の大規模なCoCoの採用が見られるような状況であれば、それを四半期あるいはその次の四半期のうちに市場にお伝えし、コントロールする能力があります」と同氏は述べ、Snowflakeの従量課金モデルの本質として、立ち上がりは緩慢であるものの、観察された利用実績が蓄積されるにつれて予測可能性が高まると説明した。同社は新製品のマージンプロファイルにもかかわらず、通期での営業レバレッジを維持するガイダンスを示している。
エージェントのレイテンシに関する率直な認知的アプローチ
ラマスワミ氏は、高ボリュームかつ低レイテンシのエージェントクエリではなく、人間による分析を当初の目的として構築されたSnowflakeのアーキテクチャが、その目的に適しているのかという鋭い質問から逃げなかった。「超低レイテンシデータへの対応が不十分であるという全体的な批判は、非常に正当なものです」と同氏は述べ、Snowflakeのストリーミングソリューションによってデータの鮮度は2〜3秒にまで短縮されたものの、一部のリアルタイムエージェントユースケースで必要とされる500ミリ秒未満の領域に到達することは、現在進行中の未完の課題であると付け加えた。CEOが批判を言い換えてごまかすのではなく、特定の技術的ギャップをステージ上で認めるのは異例のことであり、投資家は新興のエージェントネイティブなデータインフラ企業からの競争リスクの指標として、今後の四半期における具体的なレイテンシのベンチマークに注目すべきであることを示唆している。
諸刃の剣となるスイッチングコスト
ラマスワミ氏はまた、移行の高速化が持つ両面性についても言及した。Snowflakeへの移行をAIが加速させられるのであれば、Snowflakeからの移行も同様に容易に加速させ得るという。「Snowflakeへの移行がはるかに迅速に行えるようになるということは、Snowflakeからの移行もはるかに迅速に行えるようになるということです。それが私たちの生きる世界なのです」と同氏は語った。これに対する同氏の対応策は、オープンなフォーマットに抗うのではなく、むしろそれに身を委ねることであり、顧客がSnowflakeにデータを保存しながら他のエンジンからもクエリを実行できるようにするSnowflake管理下の「Icebergテーブル」をその証左として挙げた。同氏の枠組みにおいて、Snowflakeの防御力は、プロプライエタリな囲い込みではなく、オープンデータの上に構築されたガバナンス、ディザスタリカバリ、エージェント向けツール群から生まれなければならない。これは同社の従来の姿勢からの顕著な哲学的転換である。「かつての変化を絶対に受け入れない不可侵な聖域のようなものを固守していたかつてのSnowflakeは、もはや別の企業へと変化しました」と彼は述べた。
デフレ圧力下における価格設定の哲学
Gen 2インスタンスのような新世代コンピュートの価格設定メカニズムについて、ロビンズ氏は、Snowflakeが新ハードウェア世代がもたらす自然な価格性能デフレに対して、ボリュームの拡大と新規ワークロードの獲得によって相殺し、パフォーマンスの向上を顧客に還元しつつも収益の落ち込みを回避していると説明した。ラマスワミ氏は、かつての上司の言葉を引用して価格設定に関する議論を締めくくった。「売上は既知のすべての問題を解決する」。この言葉は、マージン最適化を主要な制約ではなく下流の結果として扱い、まずは利用と採用の促進に傾注するという経営陣の全体的な方針を浮き彫りにしている。