生成AI時代を牽引する「AI Data Cloud」、Snowflakeの最新動向と成長戦略を徹底解説

2025年6月29日

はじめに
Snowflakeとは何か ── Data Cloudの基盤技術と強み
FY2026第1四半期決算から読み解く成長エンジン
AI戦略の進化：Cortex・Arctic・NVIDIA提携
PostgreSQL強化へ ── Crunchy Data買収の真意
競合環境：Databricksとの「AIデータベース戦争」
今後の課題と展望
用語解説

1. はじめに

生成AIブームは、データ基盤の在り方そのものを再定義しつつあります。その中心で存在感を増しているのが Snowflake。クラウドネイティブなデータプラットフォーム「AI Data Cloud」を掲げ、データの格納・共有から分析、AIアプリ開発までを単一基盤で完結させる構想を加速させています。
本稿では、最新決算とAI関連ニュースを踏まえ、Snowflakeの成長ドライバーと今後の戦略を多角的に解説します。

2. Snowflakeとは何か ── Data Cloudの基盤技術と強み

Snowflakeは複数のクラウドをまたいで利用可能なマルチクラウド（AWS・Azure・GCP）対応の “共有ディスク＆分離コンピュート” アーキテクチャを採用し、スケールアウトと従量課金を両立します。大きな特徴は次の4点です。

強み	解説
クラウドネイティブ設計	ストレージとコンピュートを分離、リソースを弾力的に最適化
リアルタイムデータ共有	企業間でセキュアにデータをやり取りできる「データシェアリング」機能
マルチクラウド／クロスクラウド	異なるクラウド間でも単一クエリで統合分析が可能
AI連携の拡張性	生成AIモデルの学習用データレイクから推論ワークロードまで一気通貫(Cortex)

Snowflakeは金融、製造、小売、ヘルスケア、テック企業などフォーチュン500企業を含む幅広い顧客基盤を持ち、年間1億ドル超を支払う大口顧客は約600社へ拡大しています。

3. FY2026第1四半期決算から読み解く成長エンジン

2026年度Q1（2025年2–4月）のハイライトは以下のとおりです。

売上高：10億ドル（前年同期比+26%）
プロダクト収入：9.97億ドル（+26%）
ネットリテンションレート：124%
1億ドル以上の顧客数：606社（+27%）

株式報酬費を含むGAAPでは営業赤字4.47億ドルですが、株式報酬を除くNon-GAAPでは9,170万ドルの営業黒字を確保。営業キャッシュフローも黒字を維持しています。
売上成長率が20%台に緩やかに着地した一方で、**RPO（残存パフォーマンス義務）**が67億ドル（+34%）と継続的な受注残を示し、“消費型ビジネスモデル” の粘着力が改めて浮き彫りになりました。

4. AI戦略の進化：Cortex・Arctic・NVIDIA提携

4-1. Cortex AI：SQLで呼び出せる生成AI

Snowflakeは2025年5月に 「Cortex AISQL」 を発表し、SQLクエリから直接LLMを呼び出せるようにしました。非エンジニアも自然言語で洞察を得る “誰でも分析可能 “が狙いです。

4-2. Arctic：オープンソースLLM

自社開発の大規模言語モデル 「Arctic」 をオープンソースで公開し、推論高速化エンジン Shift Parallelism も無償提供。企業は自社データをSnowflake内に残したまま、低遅延・高スループットの生成AIアプリを構築できます。

4-3. NVIDIAとの「AIファクトリー」構想

2024年3月にはNVIDIAとの協業を拡大し、Snowflake Cortex上で利用できるAIプラットフォーム”を提供。データの安全性を担保しつつ、GPUアクセラレーションで高性能推論を実現します。

ポイント：自社LLM「Arctic」と外部LLM（OpenAI・Anthropic・Meta・Mistral等）の“ハブ” となることで、Snowflakeは**「ベンダーニュートラルなAIデータ基盤」**を目指しています。

5. PostgreSQL強化へ ── Crunchy Data買収の真意

2025年6月、SnowflakeはPostgreSQLベンダー「Crunchy Data」を約2.5億ドルで買収すると発表しました。買収完了後は「Snowflake Postgres」としてサービス化し、データベースのPostgresをSnowflakeのサービス上でコードを書き換えることなく利用できるようになります。

Crunchy Dataは政府・金融向け高いセキュリティ要件を満たす点が評価されており、SnowflakeはエンタープライズAIエージェント時代に向けて、“トランザクションDB＋データクラウド＋LLM推論” をシームレスに組み合わせる戦略を鮮明にしました。

6. 競合環境：Databricksとの「AIデータベース戦争」

同じ週、DatabricksはサーバレスPostgresの Neon を10億ドルで買収。Snowflake vs. Databricks の戦いは「データウェアハウス」から「AIエージェント基盤」へと舞台を移しつつあります。

Snowflake派：製品やサービスのガバナンス強みを活かし、Postgresを一体化して“データとAIを一元管理”
Databricks派：提供するソフトウェア上に高速・弾力的なサーバレスDBを組み込み、“AIネイティブ開発” を前面に押し出す

急拡大する生成AI市場では、「推論コスト」「データ主権」「マルチワークロード統合」が勝敗を分ける鍵となるでしょう。

7. 今後の課題と展望

成長ペースの鈍化：売上成長率が20％台前半に落ち着きつつある。AI関連の新サービスで再加速できるか。
費用構造：従業員への株式報酬が多く、利益を圧迫している。どこまで抑えられるか。
エコシステム競争：Databricks、GoogleやMicrosoftなど大手も似たサービスを強化しており、差別化が必要。
規制対応：欧州を中心にデータの国外持ち出し制限が強まる中、地域ごとの対応策が求められる。

とはいえ、Snowflakeは受注残高が大きく、開発資金には余裕があります。取引データの保存から分析、AI活用までを一つにまとめる構想がうまく進めば、企業にとって「データを扱う標準的な場所」になる可能性があります。

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8. 用語解説

用語	簡易定義
AI Data Cloud	Snowflakeが提唱する、データ保管・共有・分析・AIモデル実行を単一基盤で実現するクラウドサービス群。
Cortex AI / AISQL	Snowflake上でSQLから直接LLMを呼び出し、要約・翻訳・ベクトル検索などを行う機能。
Arctic	Snowflake自社開発のオープンソースLLM。効率的学習と推論が特徴。
Crunchy Data	セキュリティ規格対応に強いエンタープライズ向けPostgreSQLサプライヤー。2025年6月Snowflakeが買収合意。
エージェントAI	自律的にタスクを実行するAI。複数LLMとツールを組合せ、DBを自動作成・更新するワークロードが想定される。

まとめ

Snowflakeは、これまで「クラウドで動くデータの倉庫」として知られてきましたが、いまや「AIの作業場」としても存在感を増しています。「Crunchy Data」の買収で日常業務のデータも取り込み、CortexやArcticでAIの使い勝手を高める──こうした一連の動きは、企業がデータとAIをワンストップで利用できる未来を示しています。高度な用語にとらわれず、まずは「大量の情報を安全に預け、必要なときにすぐ引き出し、AIで活かす」仕組みとしてSnowflakeを眺めてみると、その価値がいっそうわかりやすくなるでしょう。