Snowflakeの代表的な活用方法の一つは、さまざまなシステムからデータを集約し、ダッシュボードやデータ分析に利用することです。
売上、顧客、在庫、マーケティングなどのデータを一つの基盤に集めることで、部門をまたいだ分析や意思決定に活用できます。
こうした活用に加えて、現在はデータを”使う”ことに注目が集まっています。
Snowflake上のデータを利用してWebアプリを構築・公開するSnowflake App Runtimeを使うことで、データの検索やグラフ表示だけでなく、
入力フォーム、データ更新、複数画面をまたぐ操作などが可能なWebアプリの構築が可能になりました。
さらに、Snowflake内で利用できるAIコーディングエージェントのSnowflake CoCoと組み合わせることで、専門的なWeb開発経験がない業務担当者でも、
「こんな画面が欲しい」「この操作を追加したい」と自然言語で伝えながらアプリを試作できます。
本記事では、Snowflake App Runtimeの活用例、データ分析基盤から業務アプリへ活用を広げる方法を紹介します。
Snowflake App Runtimeは、Snowflake上でWebアプリケーションを開発・公開できる実行環境です。ReactやNext.jsなどの技術を活用し、Snowflakeのデータに直接アクセスする本格的なWebアプリを構築できます。
従来のStreamlit in Snowflakeは、Pythonだけで手軽にダッシュボードや分析ツールを作成できる点が強みですが、UIの自由度には制約があります。
一方、Snowflake App Runtimeでは画面デザインや操作フローを柔軟に設計でき、複雑な業務アプリにも対応できます。
つまり、手軽なデータ可視化にはStreamlit、自由度の高い業務アプリ開発にはSnowflake App Runtimeという使い分けが適しています。
Snowflake App Runtimeを利用すると、分析のために整備したデータ基盤を、業務アプリにも活用できます。
分かりやすい例が、経費や備品購入などの申請・承認アプリです。
例えば、従業員が申請内容を入力し、上司が「承認」または「却下」を選択する仕組みを作れば、『申請 → 承認待ち → 承認・却下』という業務フローをアプリ上で進められます。
申請内容や承認結果、誰がいつ申請・承認したかといった履歴も、アプリの設計に応じてデータとして保存するようにできます。
こうした仕組みは経費だけに限りません。
備品購入、アカウント発行、各種利用申請、社内稟議など、「誰かが申請し、別の人が確認・承認する」業務にも応用できます。
さらに、蓄積した申請データをSnowflake上で分析し、部署ごとの申請件数、経費推移、平均承認時間などをダッシュボードで確認することもできます。
このようにSnowflake App Runtimeでは、「ダッシュボードや分析でデータを見る」ことに加えて、「アプリからデータを入力・更新し、実際の業務を進める」という使い方が可能になります。
Snowflake App Runtimeによって、Snowflakeに蓄積したデータを複数の用途で活用しやすくなります。
例えば社員情報や組織情報がSnowflakeに整備されていれば、人員分析に使うだけでなく、申請アプリで所属部署や承認者を判定するためにも利用できます。
売上データであれば、BIで売上推移を見るだけでなく、営業担当者向けの業務アプリの一部として利用することも考えられます。
一度整備したデータを分析、AI、業務アプリなど複数の用途へ展開できれば、データ分析基盤そのものの価値も高められます。
Snowflake App Runtimeとあわせて注目したいのがSnowflake CoCoです。
Snowflake CoCoを使えば、業務担当者が自然言語で必要な機能を伝えながらアプリを試作できます。
例えば申請・承認アプリなら、「自分が申請した内容を一覧表示したい」「承認者には承認待ちの申請だけを表示したい」「承認と却下のボタンを追加したい」といった要望を伝え、実際の画面を確認しながら修正できます。
従来は、業務担当者が要件を整理し、開発担当者へ伝え、完成したものを確認するという流れが一般的でした。
Snowflake CoCoを利用することで、業務を理解している担当者自身が、まず動くものを作って試せるようになります。
データ分析基盤が「必要なデータへアクセスできる環境」だとすれば、Snowflake App RuntimeとSnowflake CoCoによって、「そのデータを使ったアプリまで作れる環境」へ活用範囲を広げられます。
Snowflake App Runtimeを利用する場合、最初から大規模な業務システムを作る必要はありません。
例えば、「現在メールとExcelで管理している備品購入申請をアプリ化する」といった小さな業務から始められます。
申請者、承認者、入力項目、承認後の処理などを整理したうえで、Snowflake CoCoに、「社員が備品購入を申請し、上司が承認または却下できるアプリを作りたい」と伝えて試作します。
その後、利用者ごとの権限、入力値のチェック、誤操作時の扱いなどを確認し、問題がなければ利用範囲を広げていきます。
Snowflake App RuntimeやSnowflake CoCoによってアプリ作成のハードルを下げられても、本番運用を行うには、従来通り綿密な設計とテスト工程は省けません。
AIによって作成されたアプリは、一見正しくとも、細部ではユーザーが指摘できないままの問題が残っていることもございます。
データ分析においては、それらしい数字を出しているように見えても、実際にユーザーが想定している計算ロジックと合致しておらず意図しない結果が表示されてしまうことや、
Snowflakeのような従量課金制のサービスでは、AIが組み上げたロジックに計算上の無駄が多く、必要以上にコストがかかってしまうといった場合もございます。
このような事象は表面的には問題がないため、気付かずに使い続けてしまうことが多いです。
こういったリスクを避けるために、Snowflakeやシステム構築に詳しい専門家と協力しながら進めることも重要になります。
業務担当者がSnowflake CoCoを使って素早く試作し、専門家が本番運用に耐えられる設計やテストをすることで、安全かつ効率的なアプリになるのです。
Snowflake App Runtimeによって、Snowflakeに蓄積したデータを業務アプリにも活用できます。
申請・承認アプリであれば、入力、承認・却下、結果の記録までを一つの業務フローとして設計でき、蓄積したデータを再び分析に利用することもできます。
Snowflake CoCoを組み合わせれば、自然言語からアプリを試作し、画面を見ながら改善できます。
Snowflakeを、データを集めて分析する基盤としてだけでなく、整備したデータを業務で利用する基盤として活用する選択肢が広がっています。
まずは、現在メールやExcelなどで管理している小さな業務から検討してみてはいかがでしょうか。
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