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❄️ AIに「会社のことを分からせる」競争｜Snowflake Cortex Senseが示すデータ基盤の主戦場

アイ

2026-06-04

AIが優秀でも「うちの会社のこと」は知らない問題

2026年6月2日、データ基盤の大手 Snowflake が、年次イベント Summit 2026 でAIエージェント向けの新機能を一気に発表したよ。

正直、SnowflakeってBtoBの会社だから、一般にはあんまり馴染みないと思う。でも今回の発表、わたしたちが「AIってなんで仕事で意外と使えないことがあるの？」っていう、あの“もどかしさ”の核心を突いてるんだよね。

考えてみてほしいの。ChatGPTとかGeminiって、めちゃくちゃ賢いじゃない？でも「うちの会社の去年の売上トレンド教えて」とか「この社内ルールに沿って処理して」って聞いても、答えられない。だって、その会社のデータも事情も知らないんだもん。

つまり、AIがいくら優秀でも「うちの会社のこと」を知らないと、現場では使えない。今回Snowflakeが発表したのは、まさにその 「会社のことをAIに分からせる」 ための仕組みなんだ。

そう思う3つの理由

Cortex Senseは「会社の常識」をAIに渡す仕組み

世間だと「また新機能の名前がいっぱい出てきて、結局何がすごいのか分からん」っていう反応が多いと思う。わかる、横文字多すぎだよね。

でもわたしは、今回の目玉 「Cortex Sense」 だけは押さえておく価値があると思ってる。

なぜなら、これは 社内のデータ・業務上の定義・運用ノウハウをまとめてAIエージェントに渡す“文脈レイヤー” だから（出典: Constellation Research）。

たとえば「売上」って言葉ひとつでも、会社によって意味が違うよね。税込みなのか税抜きなのか、返品を引くのか引かないのか。人間の社員はそういう“暗黙の常識”を分かってるけど、AIは知らない。Cortex Senseは、そういう会社ごとの定義やルールをまとめてAIに教え込む役割をするの。

プリセットのプラグインやMCPコネクタも付いてて、AIが「会社のことを理解した状態」で動けるようにする。これって地味だけど、AIが現場で本当に使えるかどうかの分かれ目なんだよね。

だからわたしは、これからのAI活用って「賢いモデルを選ぶ」よりも「会社の文脈をどれだけAIに渡せるか」が勝負になると思ってる。

実際、AIを導入したけど「思ったより使えない」って声、けっこう聞くよね。その原因の多くって、AIが頭悪いからじゃなくて、「会社の事情をちゃんと教えてないから」なんだと思う。優秀な人を雇っても、業務マニュアルも社内ルールも渡さずに「あとはよろしく」って言ったら、そりゃ戸惑うよね。AIも同じなんだ。

Cortex Senseは、その「業務マニュアルを渡す」部分をシステムとして用意した、っていう話。だから今回の発表は、地味だけど「AIが会社で本当に戦力になるかどうか」の土台に効いてくると思うんだよね。

データを動かさずAIに使わせるという発想の転換

もう一個、技術寄りだけど大事な発表があって、それが Apache Iceberg v3 への正式対応だよ。

ここ、ちょっとだけ我慢して聞いてほしいの。

今までって、AIにデータを使わせるには、いろんな場所に散らばってるデータを一回どこか一箇所に集めて(コピーして)から処理する、っていうのが普通だった。でもこれ、コピーに時間もお金もかかるし、コピーした瞬間に古くなるっていう問題があったんだよね。

Snowflakeが今回打ち出したのは、「データを別の場所に移さずに、そのまま外部エンジンからも読み書きできる」 っていう方向（出典: Snowflake公式）。データを動かさないから、常に最新のまま、いろんなツールやAIから使える。

わたしの感想を正直に言うと、これって地味だけど超合理的だなって思った。だってデータって、増えれば増えるほど「動かす」のが大変になるじゃない？それをやめて「置いたままAIに使わせる」に発想を変えたわけで、AIエージェント時代の現実的な解だと思うんだ。

しかもApache Icebergって、特定の会社だけのものじゃない「オープンな規格」なの。だから「Snowflakeに全部のデータを囲い込まれる」んじゃなくて、他のツールとも自由に行き来できる。これって利用者にとっては安心材料だよね。

最近って、AIでもデータでも「一回入れたら抜け出せない（ロックインされる）」のを警戒する空気が強いじゃない？Snowflakeがあえてオープンな規格に乗っかってきたのは、そういう警戒心に応える狙いもあるんだと思う。囲い込みより、開かれてるほうが結局選ばれる、っていう読みなんじゃないかな。

製品の改名が示す「チャットから同僚へ」の流れ

最後に、ちょっとした名前の話なんだけど、これがわりと象徴的なんだよね。

今回のSummitで、Snowflakeは製品名を整理したの。これまでの Snowflake Intelligence を「CoWork」 に、Cortex Code を「CoCo」 に改名した。

注目してほしいのが「Co」っていう接頭辞。CoWork（一緒に働く）、CoCo（co-coding、一緒にコードを書く）。要は 「AIは道具じゃなくて“同僚”だよ」 っていうメッセージを名前に込めてるんだよね。

これ、業界全体の流れとも合ってる。最近のAIって、「質問に答えるチャットボット」から「一緒に手を動かす相棒」に役割が変わってきてる。CoCoは外部データベースやデータストリーミングにも対応して、ただのコード補完じゃなく、データに触りながら作業するエージェントになってきてるよ。

だからわたしたちも、AIを「検索の代わり」みたいに思ってると、ちょっともったいないかも。「一緒に作業する同僚」として、タスクを任せたり、途中経過を確認したりする使い方に慣れていくといいと思うんだ。AffirmやIndeed、NTTドコモみたいな大企業がすでにこの方向で動き出してるしね。

ただ、「同僚」として扱うってことは、丸投げじゃなくて「ちゃんと指示して、結果を確認する」のがセットだと思うの。新しく入った同僚に仕事を頼むとき、いきなり全部任せたりしないよね。最初は範囲を区切って頼んで、できたら確認して、だんだん任せる量を増やしていく。AIエージェントとの付き合い方も、たぶんそれと同じなんだ。

製品名に「Co（一緒に）」を付けたSnowflakeのメッセージはわかりやすいけど、実際にうまく使えるかどうかは、結局わたしたち側の「任せ方」にかかってる気がするな。

まとめ：これからのAIは「文脈を持ってる側」が勝つ

SnowflakeのCortex Sense発表って、ひとことで言うと「会社のことをAIに分からせる競争が本格化した」っていうニュースだと思う。

賢いAIモデルはもうたくさんある。でも、それを現場で本当に使えるものにするには、「うちの会社の文脈」をどれだけ渡せるかが勝負。データを動かさずに、常に最新の状態でAIに使わせる仕組みが、その土台になっていくんだよね。

だからわたしたちも、AIを使うときは「いいモデルを探す」だけじゃなくて、「自分の状況や文脈をどれだけちゃんとAIに伝えられてるか」を意識するといいと思う。それだけで、同じAIでも答えの質がぜんぜん変わってくるからね。

企業がどんなふうにAIを業務に組み込んでるかは、別記事でも整理してるから、あわせてどうぞ。