データをAIに渡さず活用する新潮流 ― AnthropicとSnowflakeの2億ドル提携が示すエンタープライズAIの新しい選択肢

エグゼクティブサマリー：この提携が意味すること

2025年12月、AIスタートアップのAnthropicとデータクラウド大手のSnowflakeが2億ドル規模の複数年契約を締結しました。

この提携の本質は、一言で表すと「データを外に出さずに、AI処理を社内環境で完結させる」というニーズへの対応です。

従来のAI導入では、企業は自社の機密データを外部のAIサービスに「送り出す」必要がありました。これは銀行の金庫から現金を持ち出して、別の場所で数えるようなものです。当然、セキュリティリスク、規制対応の複雑化、そして莫大な通信コストが発生します。

今回の統合は、この構造を根本から逆転させます。データは社内に置いたまま、AI処理を完結させるという新しいアプローチです。

観点	従来のAI導入	Snowflake × Anthropic統合
データの扱い	AIサービスにデータを送信	データは社内に留まり、AIが内部で稼働
ガバナンス	複数システム間での整合性確保が困難	単一プラットフォームで統合管理
コスト	データ転送費用＋外部API費用の二重負担	使った分だけの予測可能なコスト

なぜ「データを動かさない」ことが重要なのか

従来のAI導入が抱えていた3つの壁

これまで、大企業がAIを導入しようとすると、必ず3つの壁にぶつかりました。

壁1：セキュリティの懸念 顧客情報、財務データ、研究開発情報などの機密データを外部のAIサービスに送信することへの抵抗感。「このデータが漏洩したら？」という不安が常に付きまといます。

壁2：規制対応の複雑さ 金融業界のFISC安全対策基準、医療業界のHIPAA、EUのGDPR——業界や地域によって異なる規制に対応するため、「どのデータをどこに送っていいのか」の判断に膨大な工数がかかります。

壁3：見えにくいコスト データをクラウドの外に持ち出す際には「エグレス費用」（データ転送料金）が発生します。これはTBあたり数千円から数万円にもなり、大規模なデータ処理では無視できないコストです。

「データの引力」という考え方

ここで重要な概念が「データ重力（Data Gravity）」です。

物理学で物体が大きいほど周囲を引きつける引力が強くなるように、データも蓄積されるほど、そのデータを中心にアプリケーションやサービスが引き寄せられるという考え方です。

企業がSnowflakeのようなデータプラットフォームに長年かけて構築してきたデータ基盤には、強大な「引力」があります。

このデータを無理に外部へ動かすのではなく、AI処理をデータのある環境内で行う——これがAnthropicとSnowflakeの提携の核心です。

AnthropicのCEO、Dario Amodei氏はこう述べています：

「企業は何年にもわたって安全で信頼できるデータ環境を構築してきた。そして今、それらの環境内で妥協なく機能するAIを求めている」

Snowflakeの中で何ができるようになるのか

Cortex AI ― データ基盤に組み込まれたAI機能群

Snowflakeは「Cortex AI」という名称で、自社のデータ基盤にAI機能を組み込んでいます。今回の提携により、この機能群にAnthropicの高性能AIモデル「Claude」が加わりました。

「Cortex AI」で何ができるのか？

これは「Snowflakeに保存されているデータに対して、AIが直接アクセスして処理できる仕組み」と理解してください。

具体的には、以下のようなことが可能になります。

1. 自然言語でデータを分析（Snowflake Intelligence）

「第3四半期の売上トップ10製品は？」と日本語で質問するだけで、AIが適切なSQLクエリを生成し、回答を返します。Claudeモデルは複雑なデータベース質問に対して90%以上の精度を実現しています。

2. 既存のワークフローからAIを呼び出し（Cortex AI Functions）

データエンジニアは新しいプログラミング言語を学ぶ必要がありません。日常業務で使っているSQL、Python、REST APIから、そのままClaudeを呼び出せます。テキスト、画像、音声、表形式データを単一のクエリで横断分析することも可能です。

3. 自律的に動くAIエージェントの構築（Cortex Agents）

「顧客からの問い合わせを分類し、適切な担当者にルーティングする」といった複雑なタスクを、AIエージェントとして構築・運用できます。

4. 社内文書を活用した回答生成（Cortex Search）

いわゆるRAG（検索拡張生成）アプリケーションを構築するための基盤です。社内のマニュアルやFAQをAIに参照させ、より正確な回答を生成させることができます。

5. AI回答の安全性チェック（Cortex Guard）

AIが生成した回答に不適切な内容が含まれていないかを自動的にフィルタリングする機能です。

利用可能なClaudeモデル

モデル	主な用途	特徴
Claude Sonnet 4.5	日常的なAI処理、データ分析	速度・コスト・性能のバランスが優れる
Claude Opus 4.5	複雑な推論、高度な分析	最高性能。難しいタスクに最適
Claude 3.5 Sonnet	汎用的なAI処理	実績のある安定したモデル

セキュリティと規制対応 ― 「データを動かさない」ことの実際の効果

なぜ規制対象業界で特に有効なのか

金融、医療、ライフサイエンスといった規制対象業界では、データの外部移動は単なるコスト問題ではありません。GDPR、HIPAA、各国の個人情報保護法への準拠を考えると、データを動かすこと自体がリスクとなります。

Snowflake上でAI処理を完結させることで、以下のリスクを構造的に排除できます。

リスク要因	従来のアプローチ	Snowflake内でのAI処理
データ漏洩	転送中・処理中に露出のリスク	データはセキュリティ境界内に留まる
監査対応	複数環境での監査が必要	単一プラットフォームで統合監査
データ追跡	複雑なリネージュ管理	Horizon Catalogで一元管理
処理速度	ネットワーク転送による遅延	ローカル処理で高速化

Snowflakeが備える多層セキュリティ

セキュリティ層	具体的な機能
ネットワーク	プライベート接続、暗号化通信
ID・アクセス管理	役割ベースのアクセス制御、多要素認証
データ暗号化	AES 256ビット暗号化、30日自動キーローテーション
ガバナンス	データカタログ、データリネージュ、監査ログ
AI安全性	Cortex Guard（不適切な応答の自動フィルタリング）

主要な規制認証

HIPAA準拠（医療）、GDPR準拠（EU個人情報保護）、SOC Type II、FedRAMP Moderate、PCI DSS など、エンタープライズが求める主要な認証を取得しています。

コスト面のメリット ― 「データ転送料金」からの解放

従来のAI導入で発生していた隠れコスト

従来のエンタープライズAI導入では、以下のコストが発生していました。

1. データ転送費用（エグレス費用）：クラウドからデータを持ち出す際の料金。TBあたり2,000円〜20,000円程度

2. 外部AI API費用：処理量に応じたトークン従量課金

3. 連携基盤の構築・運用費用：複数システム間をつなぐ仕組みの維持

4. 追加セキュリティ対策費用：データ転送時の保護対策

Snowflake統合によるコスト構造の変化

コスト項目	従来	統合後
データ転送費用	TBあたり数千〜数万円	不要（データ移動なし）
システム運用	複数システムの個別管理	Snowflake単一プラットフォーム
セキュリティ対策	追加投資が必要	Snowflake基盤に統合済み

特に2025年4月にリリースされた「Egress Cost Optimizer（ECO）」は、クロスリージョンでのデータ共有コストを最大96%削減できると発表されています。

実現可能になるユースケース

1. 規制対象業界でのAIエージェント運用

金融サービスの例： 資産運用会社が、クライアントの保有資産、リアルタイム市場データ、コンプライアンスルールを統合し、パーソナライズされたポートフォリオ推奨を生成するエージェントを展開。すべての処理がSnowflakeのセキュリティ境界内で完結するため、機密データの外部露出リスクがゼロ。

2. 自然言語によるビジネスインテリジェンス

ビジネスユーザーは「第3四半期のEMEA市場で最もパフォーマンスの良かった製品は？」といった自然言語で質問が可能。SQLを知らなくても、データに基づいた意思決定ができるようになります。

3. 顧客データのパターン発見

コンポーザブルCDPプロバイダーのSimon Dataは、Snowflake上でClaudeを活用し、従来は発見できなかった顧客データ内のパターンや関係性を、厳格なガバナンス基準を維持しながら特定しています。

4. カスタマーサポートの高度化

Intercomは、Cortex AIを通じてClaudeを活用し、AI Agentの自動化率を向上。最も要求の厳しいエンタープライズ顧客とのエンゲージメントが「全体的に効率的かつ効果的になった」と報告しています。

どのような企業に適しているか？

メリットを最大化できる条件

• 既にSnowflakeにデータ資産が集積されている

• 規制対象業界でデータの外部移動に制約がある

• 大規模なAI処理を予定している

導入前に検討すべきポイント

• 消費ベース課金のため、処理量の見積もりが重要

• クロスリージョン推論はレイテンシに影響する可能性

• モデル選択（Opus vs Sonnet）によるトークンコストの変動

エンタープライズAI導入の全体像における位置づけ

homulaが提唱する「Best-of-Breed」アプローチ

株式会社homulaは、日本のエンタープライズ企業向けにAIエージェントアーキテクチャを設計・実装するAIソリューション・アーキテクトとして、単一技術への依存ではなく、顧客のガバナンス要件と事業フェーズに最適な技術の組み合わせを提案しています。

レイヤー	技術選択肢	適用シナリオ
Low-Code / Agility	n8n, Dify	MVP開発、社内ツールの高速実装
Pro-Code / Complexity	LangGraph, LangChain	複雑な推論、自律型エージェント
Connectivity	MCP, Agens（独自基盤）	基幹システムとのセキュア接続
Data Infrastructure	Snowflake, Pinecone, Vector DB	RAG基盤、大規模データ分析

Snowflake × Anthropic統合の位置づけ

この統合は、特にData Infrastructureレイヤーにおいて、AIとデータの距離をゼロにするという点で画期的です。

適用が効果的なケース：

• Snowflakeを中心としたデータ基盤が既に確立されている

• 規制対象業界でデータガバナンスが最優先事項

• 大規模な構造化・非構造化データの統合分析が必要

補完的な技術検討が必要なケース：

• 複雑なマルチステップ推論やHuman-in-the-loopが必要 → LangGraph

• 迅速なプロトタイピングや社内ツール開発 → n8n, Dify

• 複数SaaSとの双方向連携 → MCP（Model Context Protocol）

まとめ：CDO/CTOが今取るべきアクション

1. データ集積地点の棚卸し

自社のデータがどこに集積しているかを確認し、「データを外に出さずAI処理を完結させる」アプローチが適用可能かを評価してください。Snowflakeを中心としたデータ基盤を持つ組織にとって、この統合はPoC段階から本番移行への障壁を大幅に下げる可能性があります。

2. ガバナンス要件の明確化

規制対象業界では、AIの説明可能性と監査可能性が導入の前提条件です。Cortex GuardとHorizon Catalogの組み合わせが、自社のコンプライアンス要件を満たすかを検証してください。

3. 全体アーキテクチャの設計

Snowflake × Anthropic統合は強力ですが、エンタープライズAIの全体像においては一つのピースです。n8nやMCPを活用した外部システム連携、LangGraphによる複雑な推論ワークフローなど、複数技術の最適な組み合わせを検討することが重要です。

homulaのAIエージェント導入支援

株式会社homulaは、日本のエンタープライズ企業向けに、n8nやMCPを活用して最適なAIエージェントアーキテクチャを設計・実装するAIソリューション・アーキテクトです。

Snowflake × Anthropic統合を含むデータ基盤戦略から、LangGraphによる高度なエージェント開発、n8nを活用した迅速なMVP構築まで、技術の組み合わせによる全体最適をご提案します。

エンタープライズAI導入に関するご相談は、ぜひhomulaまでお問い合わせください。