dotData x Snowflake SnowflakeのデータとAIの価値を最大化

dotDataがAI Ready Dataを生成し、
ビジネスインサイトの創出を加速

AI Ready Data:Snowflake上のあらゆる
データアプリケーションを強化

dotDataは、Snowflakeに蓄積された膨大な構造化データやテキストデータから、AIの判断に根拠を与える定量的コンテキスト、すなわち「AI Ready Data」を「特徴量」として抽出する発見エンジンとして機能します。SnowflakeのAIを中心としたエコシステムにおいて、dotDataが発見したインサイトは、BIダッシュボードでの可視化、機械学習(ML)による予測、さらに生成AIやエージェントAIへの定量的コンテキスト提供など、あらゆるデータアプリケーションの価値を底上げします。単なるデータの前処理ではなく、データの意味をコンテキストとして集約した「AI Ready Data」を供給することで、Snowflake上のデータ活用全体を強力にバックアップします。

snowflake ai

可視化のその先へ。dotDataのAIがデータから
「ビジネスの核心」を導き出す

SnowflakeはAI Data Cloudによってデータのサイロを解消し、Snowflake IntelligenceやCortex AIなどの新たなイノベーションにより、データへのアクセスや可視化の民主化を劇的に進めています。dotData on Snowflakeは、独自の特徴量自動設計によって「何を見るべきか」「なぜその事象が起きたか」という深い洞察をそこに与えます。Snowpark Container Services上でdotDataのAIを実行し、網羅的に特徴のパターンを探索し、膨大なデータと仮説候補からビジネス改善の核心となるインサイトを発見。Snowflakeが提供する優れた可視化ツールやAIエージェントに、語るべき質の高いコンテキストを供給し、真の意味でのデータドリブンな意思決定を実現します。

「Bring AI to Your Data」—— 堅牢なガバナンスと
データ活用の民主化を両立

dotData on Snowflakeは、データが存在する場所にAIを持ち込む「Bring AI to Your Data」の思想を体現しています。Horizon Catalogの厳格な管理下にあるデータは、Snowflakeのセキュリティ境界から一歩も外に出ることなく、AI Ready Dataの生成からインサイトの抽出まで完結します(Zero Copy)。これにより、IT部門はデータガバナンスを完全に維持したまま、業務部門に対して「dotDataによる自律的な分析環境」を即座に提供することが可能になります。煩雑なデータ申請や移動の手間を排除し、統制とスピードを高い次元で両立させることで、組織全体における真のデータ分析の民主化を実現します。

dotData x Snowflakeの特長

Horizon CatalogとSnowpark Container Servicesへのネイティブな統合により、Snowflakeの「ストレージ」「コンピュート」「ガバナンス」をフル活用。dotDataのAIがSnowflake上に蓄積されたデータの価値を最大化します。

Horizon Catalogとの統合

Horizon Catalogとの統合

Horizon Catalogのガバナンスを継承。データを複製することなく、Snowflake上で設定されたデータへのアクセス権限をそのままに、dotDataのAIを最大限に活用できます。

AI Ready Dataを自動生成

AI Ready Dataを自動生成

dotDataのAIが、目的変数に応じてSnowflake内の多種多様な業務データから膨大なパターンを探索。AIやビジネス分析の入力となるインサイトデータ (AI Ready Data) を自動生成します。

構造・非構造データから抽出

構造・非構造データから抽出

数値やカテゴリデータに加え、時系列、トランザクション、テキストデータも統合して分析。Snowflake上の多様なデータソースからマルチモーダルなパターンを発見し、新たなインサイトを提供します。

Snowflake Intelligenceとの連携

Snowflake Intelligence
との連携

生成されたAI Ready DataをSnowflake IntelligenceなどのAIエージェントへ供給。定量的で信頼性の高い「知識(コンテキスト)」として、AIとの対話や意思決定の質を劇的に向上させます。

業務部門主体の分析

業務部門主体の分析

dotData Insightは、直感的で使いやすいノーコードGUIを提供。業務部門が自らSnowflake上のデータからインサイトを導き出し、データドリブンな戦略立案や施策実行を自走化します。

ユーザー環境に直接展開

ユーザー環境に直接展開

顧客のSnowflake環境に直接デプロイ可能。データを自社環境から動かすことなく、セキュアな環境下でdotDataの最先端AIを利用できます。

様々な業界でのユースケース

dotDataの製品は、顧客のペルソナ分析やLTVの向上、商品の需要予測、解約防止、製造工程の効率化、製品の品質向上、サプライチェーンの最適化、リスク管理、従業員採用や定着率の向上、パフォーマンス評価など、さまざまな業務目的に対してビジネスインサイトをAIが抽出し、企業におけるAIとデータの活用を民主化します。

営業の商談成功要因分析

営業の商談成功要因分析

株式会社大塚商会

大塚商会は、dotDataを活用したAI(人工知能)を導入して、営業活動の効率化を推進しています。20年以上にわたる販売やサポートなどのビッグデータを基に、商談につながる特徴を自動的に抽出。市場や顧客のニーズを的確につかみ取り、営業担当者のスケジュールに落とし込んで商談先を提案する「AI行き先案内」で活用しています。営業担当者に最適な商談先を提案できることからAIの活用により、半年で7万件以上の商談を提案。商談数が3倍増と生産性も上がりました。

消費者のペルソナ分析とターゲティング

消費者のペルソナ分析とターゲティング

株式会社ローソン

約1万5000店舗のコンビニエンスストアを展開するローソンは、購買者に合わせた商品の販促システムを構築するためにdotDataを導入。Cookieレス時代に向け、ID-POS(購買者IDに紐づくPoint-of-Sales)データおよび購買者の価値観分類から特徴量を抽出。広告デザインを購買者の価値観に合わせて最適化することで、購入率が12倍も向上しました。dotDataにより抽出された特徴量は、購買会員のLTV向上による店舗の売上改善などの自社利用に加えて、取引先メーカー向けのマーケティング活動や商品開発などにも活用されており、ローソンだけにとどまらないメリットを生み出しています。

製造プロセス分析・品質改善

製造プロセス分析・品質改善

横浜ゴム株式会社

世界有数のタイヤメーカーである横浜ゴムは、半世紀以上にわたり革新してきたものづくりの技術をさらに飛躍させるためにdotDataを導入しました。dotDataの特徴量自動設計技術を活用することで、試作評価データから設計因子やプロセス因子を抽出。従来は経験や勘に頼っていたゴム混合工程やスタッドレスタイヤの氷上性能に影響する要因を特定することができました。その結果、物性値や性能の安定性が大幅に向上し、試作前から設計因子を見通せるようになり開発効率も改善。今後は領域を広げ、さまざまな課題解決を目指してdotDataの活用を推進されています。

金融 x リテールデータの融合

金融 x リテールデータの融合

株式会社セブン銀行

全国に約27,000台以上ものATMを展開するセブン銀行は、金融行動と購買行動を組み合わせた新たな分析を実施するためにdotDataを導入。セブン&アイグループが保有する購買データを活用し、dotDataの特徴量自動設計技術によって、カードローンのマーケティングや与信審査を高度化しました。高度なデータ分析スキルがなくても、誰でも高精度なデータ分析が行えるdotDataを用いることで、ビジネス部門も分析の背景を直感的に理解でき、施策立案のスピードが向上。その結果、顧客獲得単価(CPA)は従来の2分の1に削減されました。さらにこの分析を推進し、新たな金融ビジネスの創出を目指しています。

dotData Insight

dotData Insight は、業務部門が主役のデータ分析のツールであり、データサイエンティストのような高度な AI の知識やスキルがなくても、業務データからビジネスの目的に応じたインサイトや仮説を導き出すことができます。dotData の AI と生成 AI の融合によって、ビジネスの現場主導のデータドリブンな意思決定を実現しましょう。

よくある質問

Snowflakeは、Cortex AIやSnowflake Intelligenceといった最新のAI機能を提供しており、自然言語でのデータ操作を可能にしています。dotDataをSnowflakeのこれらの機能と併用することで、企業が持つ膨大な構造化データや非構造化データから、ビジネスの核心を突くインサイトを抽出できます。これにより、ビジネスユーザーが、AIを使って自律的にデータ活用を推進し、迅速な意思決定を実現できるようになります。

はい、可能です。Snowflake AIデータクラウドは、構造化データだけでなく、テキストなどの非構造化データも一元的に管理できるデータプラットフォームです。dotDataの特徴量自動設計技術を活用し、数値データとテキストデータを組み合わせ、従来の手法では見落とされていた複雑なパターンを発見できます。Snowflakeが提供する堅牢なデータウェアハウス基盤の上で、あらゆるデータをAIの学習に最適化された「AI Ready Data」へと変換します。

dotDataの生成する特徴量をSnowflake MLに連携することで、機械学習モデルの構築から展開までのスピードが飛躍的に向上します。データを移動させないフルマネージドな環境下で企業のガバナンスを維持しつつ、より高精度な分析結果や予測機能を備えたアプリケーションを迅速にビジネスへ実装できます。

生成AIやAIエージェントの回答精度は、入力される情報の質(コンテキスト)に応じて大きく変わります。dotDataは、Snowflakeの中の複雑なデータから、AIの判断根拠となる定量的コンテキスト(AI Ready Data)を自動生成する役割を担います。この高品質なデータとAIを組み合わせることで、Snowflake Intelligenceなどのエージェントはより信頼性の高いインサイトを提示できるようになります。Snowflake Summit 2025等で示されたような、データとAIが密接に融合する「AI Data Cloud」の価値を最大限に引き出すことが可能です。