Snowflake、AIがデータ移行を加速

データクラウド企業のSnowflake（SNOW）は、人工知能（AI）がデータ移行のペースを変え、同社の潜在顧客基盤を拡大し、コーディングエージェント「CoCo」を含む新しいAI製品の採用を加速させていると発表しました。

ゴールドマン・サックスのコミュナコピア会議で、Sridhar Ramaswamy最高経営責任者（CEO）は、顧客がAIを単なる技術プロジェクトの完了ではなく、データ環境の迅速な近代化やビジネス成果の追求手段としてますます捉えるようになっていると述べました。

Ramaswamy氏はデータ移行について、「AIはそれらをどれだけ速く完了できるかに非常に大きな影響を与えている」と語りました。

同氏は、Teradataからの移行を進めている大手製造業の顧客が、わずか3四半期未満で作業を完了する見込みである例を挙げました。これは数年前では異例の期間だと指摘しました。

Ramaswamy氏によると、顧客との議論は、請求書処理の自動化、サプライチェーンの最適化、カスタム顧客データプラットフォームの迅速な構築といったアプリケーションへとシフトしています。

一例として、同氏は大手エネルギーメーカーが、年間約100億ドル（約1兆5000億円）の支払いにおける効率性でわずか1%の改善を達成できれば、それが大きな機会になると試算したことを紹介しました。

Ramaswamy氏は、コーディングエージェントは、移行に伴う時間と不確実性を削減することで、サービス業界を再構築する可能性があると述べました。

従来のタイムアンドマテリアル（実費精算）モデルではなく、システムインテグレーター（SIer）は、より固定価格で成果に基づいた契約を提供できるようになるかもしれないと同氏は示唆しました。

「先進的なSIerは、『成果を保証できる』と言い始めている」とRamaswamy氏は語りました。

同氏は、サービスが消滅する可能性は低いものの、より小規模になり、顧客の成果とより密接に結びつくようになると付け加えました。

Brian Robins最高財務責任者（CFO）は、Snowflakeのコアプラットフォームと移行に関するガイダンスは、長年の履歴データに裏付けられた、観測された顧客行動に基づいていると説明しました。

しかし、新しい製品については、採用履歴が少ないため、より保守的なアプローチを取っているとのことです。

Robins氏は、CoCoについては2四半期のデータがあり、顧客の利用状況から推測できることについて自信を深めていると述べました。

また、顧客はSnowflake、パートナー、AIエージェントを活用してプラットフォームの導入を迅速化しており、過去よりも速いペースで利用率（consumption run rate）に達しているとも語りました。

導入の迅速化を支援するため、Ramaswamy氏は、新規顧客がより早く稼働できるよう支援することに特化したアクティベーションエンジニアやアクティベーションソリューションエンジニアといった役割を新設したと述べました。