Snowflake向けAIデータ分析ツール3選 2026年版

SQLだけではない時代へ

Snowflakeは、クラウドデータウェアハウスの枠を大きく超えて成長しました。現在、Snowflakeは自らをSnowflake AI Data Cloudと位置づけています。この変化は、チームのデータ活用方法を大きく変えました。

以前は、データから答えを得るにはSQLを書くしかありませんでした。構文を理解している人が必要でした。スキーマを把握している人も必要でした。このボトルネックが、データドリブンな意思決定を遅らせていました。

ビジネスユーザーはアナリストを待ちました。アナリストはデータエンジニアを待ちました。誰もが誰かを待っていたのです。

データは存在していました。しかし、アクセスに時間がかかりすぎました。答えが遅すぎて、チームは適切な判断ができませんでした。

今、AIを活用したBIがその壁を取り払います。誰でも自然言語で質問できます。複雑なツールを学ばなくても、チームはより速く意思決定できます。

しかし注意点があります。すべてのAIツールが同じように動くわけではありません。重要な違いは「誰がプロセスをコントロールするか」です。

このSnowflake AIツール比較記事では、Snowflakeデータに接続できる3つのAI BIツールを取り上げます。

• Squadbase - Vibe Coding（バイブコーディング）スタイル
• Snowflake Intelligence - AIチャットスタイル
• Sigma Computing - コパイロットスタイル

この3つのパラダイムは、すでに他の分野でAIの使い方を形作っています。Vibe CodingはReplitやLovableのようなツールから生まれました。ChatGPTがAIチャットを普及させました。GitHub Copilotがコパイロットパターンを定義しました。

これらのパターンがビジネスインテリジェンスにも広がっています。それぞれのAI BIツールの特徴を見ていきましょう。

AI BIの3つのパラダイム

各ツールの詳細に入る前に、3つのパラダイムを理解しましょう。他のAIツールでこれらのパターンを知っている方も多いでしょう。同じ考え方がビジネスインテリジェンスにも適用されます。

Vibe Coding BI：「説明した通りにダッシュボードを作って」

Andrej Karpathyが2025年初頭にこの用語を生み出しました。ReplitやLovableのようなツールがこれを実現しました。

欲しいものを自然言語で説明します。AIが完全なソリューションを構築します。会話を通じて改善していきます。

AIダッシュボードでは、欲しいものを説明するとAIが作成します。「地域別売上と月次トレンドを表示して」と言えば完了です。作ったダッシュボードはそのままリンクで共有できます。

では、トレードオフはなんでしょうか？UIの全てをチャット経由でコントロールする必要があります。そのため、細部まで完全にコントロールしようとすると少し煩雑になります。

AIチャット：「今すぐ答えが欲しい」

ChatGPTでおなじみのパターンです。質問を入力します。答えが返ってきます。シンプルで直接的です。

AIチャットによるデータ分析では、「先月の売上は？」と聞けば数字が返ってきます。設定不要、構築も不要です。すぐに答えだけが得られます。

トレードオフは、透明性が低いことです。AIが答えを導く過程で使用した集計ロジックを毎回確認することはできません。AIが質問を正しく解釈していると信じる必要があります。

コパイロット：「ツール操作の手助けをして」

GitHub Copilotがこのパターンを有名にしました。AIが一緒に働きます。AIが提案し、決定するだけです。分析プロセスの全てをコントロールをすることができるのです。

レポート作成では、AIが数式やグラフの作成を手伝います。しかし、すべてのステップが見えます。AIが作ったものを編集、調整、または却下できます。

トレードオフは、より多くの労力が必要です。結果を消費するだけでなく、プロセスに関与する必要があります。つまりツールの使い方を熟知していなければ使いこなすことはできません。

BIツール比較表

Squadbase - ダッシュボードのためのVibe Coding

概要

Squadbaseは、Vibe Coding BIのアプローチをダッシュボードに持ち込みます。コードを書いたり、ウィジェットをドラッグしたりする必要はありません。

代わりに、欲しいものを説明します。AIが構築します。会話を通じて改善していきます。

目標は、質問から共有可能なAIダッシュボードまで、数日ではなく数分で到達することです。

仕組み

Squadbaseは、データ統合を通じてSnowflakeとシームレスに統合されています。データを接続し、会話を始めます。必要なダッシュボードを説明します：「月次トレンド、トップ製品、地域別内訳を含む売上ダッシュボードを表示して」

SquadbaseのAIダッシュボードビルダーが完全なダッシュボードを生成します。グラフ、フィルター、レイアウト、すべてがあなたの説明から作成されます。Squadbase AIがデータクエリからビジュアルデザインまですべてを処理します。

気に入らない部分があれば、そう伝えるだけです。「トレンドグラフを大きくして」「製品カテゴリのフィルターを追加して」

ダッシュボードが構築できたら公開をします。招待された人だけがアクセスできます。

強み

• 常に最新のデータ：ダッシュボードURLを開けば、最新の数値が表示されます。再構築は不要です
• 一貫したロジック：クエリが保存されます。チーム全員が同じ計算を見ます
• 最速の共有：アイデアから共有ダッシュボードまで数分で到達
• コーディング不要：純粋に会話主導で構築
• 反復的な改善：チャットで微調整を続けられる
• 低い障壁：ビジネスユーザーが技術スキルなしで作成可能

制限事項

• 組織ルールの整備が必要：分析をどんどん作れる反面、チームとしてのガバナンスが求められる
• 全てをAIを通して修正する： テキスト変更など小さな変更でもAIとの会話を通じて修正をする必要がある

Squadbaseは、スピードと共有を優先するチームに適しています。インサイトを素早く人々の前に届ける必要があるときに最適です。データから意思決定までの最速の道と考えてください。

Snowflake Intelligence - データのためのAIチャット

概要

Snowflake Intelligenceは、Snowflake AIのネイティブ機能でAIデータ分析を実現します。SnowflakeはSummit 2025で発表しました。2025年11月に一般提供が開始されました。チーム向けのChatGPTのようなAIエージェントを構築するプラットフォームと考えてください。

Snowflakeの説明によると、Snowflake Intelligenceは「すべてのユーザーの指先にインサイトを届けるエンタープライズインテリジェンスエージェント」です。

仕組み

Snowflake Intelligenceは、2つのコアなSnowflake Cortex技術によって動作します：Snowflake Cortex AgentとSnowflake Cortex Searchです。

Cortex Agentは構造化データクエリを処理します。「月次収益トレンドを見せて」と聞けば、エージェントがSQLクエリを生成します。

ただし注意点があります。Cortex Analystは、Snowflake セマンティックビュー（semantic view）が定義されているテーブルでのみ動作します。これがないと、エージェントはデータをクエリできません。

Cortex Searchは非構造化データを処理します。Snowflake Intelligenceはさまざまなタイプのデータを扱います：PDF、ドキュメント、テキストファイルを検索する必要がある場合は、Cortex Search Serviceを作成します。

セットアップ要件

ここが他のツールとの違いです。チームが質問を始める前に、誰かがセマンティックレイヤーを構築する必要があります。

1. セマンティックビュー - SQLライクな構文でデータモデルとビジネスロジックを定義します。これにより、AIが「アクティブユーザー」や「月次収益」などの用語をどう解釈すべきかを伝えます。SnowflakeはAutopilotで出発点を生成できますが、レビューは必要です。
2. Cortex Search Service - ドキュメント検索のために、検索サービスを作成・設定します。
3. エージェント設定 - セマンティックビューと検索サービスをエージェントのツールとして登録します。

組織がすでに適切に定義されたSnowflake資産を持っている場合、セットアップは速くなります。データエンジニアなしでゼロから始める場合、かなりの事前作業が必要です。

強み

• 一度構築すれば広く共有：チーム全体が使えるチャットエージェントを作成
• 構造化・非構造化データの両方に対応：Cortex AgentによるSQLテーブル、Cortex Searchによるドキュメント
• 組み込みのセキュリティ：既存のSnowflake権限を使用
• コンテキストスイッチなし：ユーザーは慣れ親しんだSnowflakeプラットフォームにとどまる
• Autopilotの支援：AIがセマンティックモデルのドラフト生成を支援

制限事項

• セットアップにデータエンジニアが必要：セマンティックビューの構築が前提となる
• 毎回の質問が必要：レポートが保存されず、同じ質問でもAIの解釈が異なる可能性がある
• Snowflake内のみの共有：結果はSnowflakeエコシステム内にとどまる

Snowflake Intelligenceは、セマンティックビューをセットアップできるデータエンジニアがいる場合に輝きます。設定が完了すれば、ビジネスユーザーは強力なチャットインターフェースを得られます。ただし、セットアップコストは現実的な負担です。

Snowflakeの公式ブログはこう述べています：Snowflake Intelligenceは、ユーザーが「なぜ」と問い、静的なダッシュボードなしでデータから信頼できる答えを得るのを助けます。

Sigma Computing - アナリティクスのためのコパイロット

概要

Sigma Computingは、Snowflakeに接続するAIアナリティクスツールです。ビジネスインテリジェンスAIのためのGitHub Copilotと考えてください。AIが提案・支援しますが、コントロールはユーザーの手の中にあります。

2025年秋の製品発表で、SigmaのAI機能に大きなアップグレードが加わりました。

Sigmaはスプレッドシートのようなインターフェースを使用します。ビジネスユーザーにとって馴染みやすいです。AIレイヤーが自然言語クエリと自動インサイトを追加し、Snowflakeデータ分析を実現します。AI Builderでは、AIがCopilotとしてSigmaを使ったダッシュボード構築を支援します。

参照:

仕組み

SigmaをSnowflakeアカウントに接続します。そしてワークブックを開きます。

Ask Sigmaでは、AIとチャットしてビジュアライゼーションAIを使ったグラフ作成、数式の記述、データパターンの説明ができます。AI Builder機能は、アイデアを「ガバナンスの効いた、エンタープライズ対応のワークブック」に数分で変換します。

これがコパイロットパターンの実践です。AIはブラックボックスではなく、ヘルパーとして機能します。　全てがSigmaのインターフェースで行われるため、分析フローのコントロールが容易です。

強み

• 常に最新のデータ：ワークブックを開けば、最新の数値が表示されます。再度質問する必要はありません
• 一貫したロジック：Sigmaは数式を保存します。誰もが毎回同じ計算を見ます
• 透明性：AIが何をしたか、なぜしたかが正確にわかる
• 編集可能な出力：AI生成の数式やグラフを修正できる
• 馴染みやすいインターフェース：スプレッドシートのようなデザインで、学習コストが低い

制限事項

• 学習コストがある：Sigmaのスプレッドシートの使い方を理解していないと使いこなせない
• 分析ロジックの自由度に制約：柔軟なカスタマイズには限界がある

Sigmaは、作業を理解し検証する必要があるチームに適しています。プラットフォームの学習に時間を投資するユーザーは大きな恩恵を受けることができます。

チームに適したツールの選び方

適切なツールを選ぶのは、機能の問題ではありません。チームのリソースと、好みの働き方の問題です。

質問1：データエンジニアはいますか？

これが最も重要な質問です。答えによって、どのツールが適しているかが決まります。

• 専任のデータチームがない → Squadbaseが最速の道です。データベースを接続して、会話で構築を始めることができます。
• はい、Snowflakeの専門知識あり → Snowflake Intelligenceのようなツールが選択肢になります。エンジニアがセマンティックビューを構築し、チーム全体のためにエージェントを設定できます。
• 一部の技術ユーザーがいる → Sigma Computingがうまく機能します。接続設定は簡単で、その後はアナリストが引き継げます。

質問2：最も必要なものは？

• 共有可能なダッシュボードを素早く → Squadbase
• チーム全体のチャットエージェント → Snowflake Intelligence
• 完全なコントロールでの深い探索 → Sigma Computing

質問3：誰が使いますか？

• ステークホルダー向け更新を作成するビジネスチーム → Squadbase
• 即座に事実を知りたいエグゼクティブ → Snowflake Intelligence
• 詳細なレポートを作成するアナリスト → Sigma Computing

質問4：共有はどれくらい重要ですか？

• 幅広いオーディエンス、簡単なアクセス → Squadbase
• Snowflake内部ユーザーのみ → Snowflake Intelligence
• レポートでのチームコラボレーション → Sigma Computing

質問5：チームに一貫した指標が必要ですか？

複数の人が同じ方法で計算された同じ数値を見る必要がある場合、Snowflake Intelligenceにはギャップがあります。各チャットクエリが「月次売上」や「アクティブユーザー」を微妙に異なる解釈をする可能性があります。

SquadbaseとSigmaはこれを解決します。ダッシュボードやレポートを一度構築すれば、ロジックが固定されます。誰が開いても同じ計算を見ます。これは単一の信頼できる情報源を必要とするチームにとって重要です。

多くのチームが複数のツールを使用します。Squadbaseやその他のSnowflakeサードパーティツールは、インサイトを素早くステークホルダーに届けます。Snowflake Intelligenceはチーム全体のチャットを提供します。Sigmaは慎重なデータの深掘りを手助けします。

最も緊急なニーズに合ったツールから始めることを検討してください。今日チームがより良いビジネス判断を下すのに役立つものを選びましょう。要件が増えれば、後から他のツールを追加できます。