そのデータを価値に変える AI時代のデータ基盤をSnowflakeで。活用に強いインテージテクノスフィアが徹底伴走

Achievement AI時代のデータ活用を実現する
インテージテクノスフィアの
実績

国内1st ユーザーの1社
としての導入活用知見

DATA DRIVERS WINNER 2021

「Data Drivers Awards」にて、
2021年「DATA EXECUTIVE OF THE YEAR」受賞

国内少数のSnowflake公式
PREMIERパートナー

AI DATA CLOUD SERVICES PARTNER PREMIER

Snowflake Intelligence
ローンチパートナー

SNOWFLAKE INTELLIGENCE LAUNCH PARTNER

※現在の名称はSnowflake CoWork

Snowflake資格取得数
40+

SnowPro Certification Core
SnowPro Core:33
SnowPro Certification Advanced
SnowPro Advanced:8

※2026年7月現在

snowflake

Snowflake導入支援社数
20+

※2026年7月現在

AI活用支援実績

Cortex等の実績多数

コスト最適化支援実績
50%

コスト削減実績あり

処理時間短縮実績
大幅削減

チューニングにより処理時間短縮

Problem こんな課題はありませんか?

分散したデータを統合し、横断的に分析したい
AI活用に向けたデータ整備が追いついていない
データ基盤を導入したものの、活用が定着していない
AI活用を進めたいが、何から始めるべきかわからない
AI利用の拡大に伴うコスト増加が不安
パフォーマンスが課題となり、期待した効果を実感できない

インテージテクノスフィアの Snowflake
プロフェッショナルサポート
におまかせください

Snowflake
プロフェッショナルサポート
とは

企業ごとに異なる課題に寄り添い、Snowflake活用を成功へ導く伴走型サービスです。データ戦略立案から基盤構築、AI活用、運用改善まで一気通貫で支援します。

最適なデータ活用を実現する実績と専門性 × 日々の運用を支える実務支援
構想・構築/活用・促進

データ戦略・構想策定

データ活用の目的整理から、ロードマップ策定・推進方針の検討まで支援します。

データ基盤構築

セキュリティや拡張性を考慮し、散在するデータの集約から、その後の分析・AI活用へとスムーズにつなげるデータ基盤の構築を支援します。

BI可視化・分析

ダッシュボード整備や分析環境構築を通じて、意思決定につながるデータ活用を支援します。

AI/ML活用

AI活用を見据えたデータ整備から、SnowflakeのCortex等のAI機能を含む活用環境構築まで支援します。

保守運用・パフォーマンス改善

運用監視や改善提案を通じて、Snowflake環境のコスト最適化と性能改善を支援します。

活用促進・内製化支援

定着化支援から新たな活用提案まで、継続的なデータ活用の推進を支援します。

当社では、専門性と実務経験を
兼ね備えたデータ活用メンバー

プロジェクトを担当します。

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Case 導入・活用事例

AI活用やコスト最適化、データ基盤刷新など、さまざまなSnowflake導入・活用事例をご紹介します。

  • 旭化成ホームズ株式会社 様

    Snowflakeによるアンケート自由記述の深掘り分析

    Snowflake を用いたデータ整備・分析・検索エンジン・アプリ層の構成図

    課題

    • アンケートの満足度などの定量データは可視化できていたものの、数千件に及ぶ自由記述は非構造テキストのままで、十分に活用できていなかった。
    • 内容の確認は手作業に依存していたため、分析対象は一部の回答にとどまり、お客様の声に含まれる傾向や課題を網羅的に把握できていない状況だった。
    • 満足度の高い・低い理由が分からず、各部門が取るべき改善アクションの仮説を立てにくい状態だった。
    • アンケート単体の傾向把握にとどまり、他データとの掛け合わせによる横断的な分析や、意思決定につながる示唆出しができていなかった。

    ご支援内容

    • LLMを活用し、Snowflake Intelligence(※現Snowflake CoWork)を用いた分析アプリケーション構築のPoCを実施した。
    • 自由記述を「営業」「設計」などの要因別に分類し、ポジティブ・ネガティブを判定・スコア化して構造化した。
    • 顧客・契約データと連携した深掘り分析や検索機能を実装し、仮説探索から分析まで一気通貫で実行できるUIを提供した。

    ご支援後の効果

    • 感情・要因分類により、これまで埋もれていた顧客の声を実務で使える資産に変えることができた。
    • 分析に要する時間が約9.5時間から約2.5時間に短縮され、初動探索や仮説立案が高速化した。
    • お客様からは「データを行き来する時間が減り、本来の分析に集中できる」「今後、データ拡張により更なる価値向上に期待がもてる」と高く評価いただいた。
  • セイコーエプソン株式会社 様

    PoCおよび移行プロジェクトの支援により、内製化とコスト削減を実現

    Google Cloud / AWS から Snowflake への構成図

    課題

    • BigQuery による巨大データ基盤でコスト課題が発生。Snowflake移管で課題解決できるかPoC後、プロジェクトを実施したい。
    • Snowflakeの知見と移行経験があり、かつ新機能活用・内製化支援・予期せぬ技術課題への対応ができるベンダーに依頼したい。

    ご支援内容

    • 構成:[GCP:GCS+Snowflake / AWS+Snowflake]。
    • 設計におけるコスト削減ベストプラクティスのご提供。
    • BigQuery →Snowflake 移行時のクエリーの最適化。
    • 新機能(Streamlit/Native Apps/Unistore)の検証支援 ほか。

    お客様の声

    • Snowflakeに関して豊富なノウハウと支援実績を持っていたため相談した。
    • 同サービスに関してのノウハウはもちろんのこと、新機能の紹介やパフォーマンス向上に向けた丁寧なサポートにより安心して移行作業を任せることができた。
  • 塩野義製薬株式会社 様

    オンプレからクラウドへの大規模移行をデータ保証したうえで、
    スケジュール通りに完了

    AWS から Snowflake への大規模移行構成図

    課題

    • 拡張性や柔軟性を持った環境に変革したい。
    • 社外データやストリームデータ等、現行環境では活用しきれていなかったデータを活用したい。
    • 社内でSnowflakeの環境整備・拡張や運用できるようにしたい。

    ご支援内容

    • 構成:[AWS + Snowflake]。
    • 顧客主導で実施する基盤構築前のPoC支援・問い合わせ対応。
    • データ管理部門と連携し基盤設計・構築を実現。
    • 現行DWHからのデータ移行、データガバナンスの策定 ほか。

    お客様の声

    • データ保証を請け負ってくれたのはインテージテクノスフィアだけであり、安心感・信頼感があった。
    • 半構造化・非構造化データの活用等も見据え、将来的な拡張性・柔軟性を備えた解析環境を構築できた。
  • 日本食研ホールディングス株式会社 様

    Snowflake マイグレーションサービスを活用しデータ基盤移行を効率化

    課題

    • 既存社内データ基盤にパフォーマンスとコストの課題が発生。
    • リプレースのタイミングで将来性の高いデータ統合基盤を構築し、内製化も進めたい。

    ご支援内容

    • 構成:[AWS + Snowflake]。
    • 課題の特定から改善提案までをトータルサポート。
    • マイグレーションサービスを活用し、既存社内データ基盤の一部をSnowflake に移行。従来の移行コストを約15%削減。
    • Snowflakeのスキルトランスファーを実施しながら、残りの基盤移行内製化をご支援。プロジェクトを通じて必要なスキル・ノウハウを伝えていく。
  • 株式会社ドコモ・インサイトマーケティング 様

    セキュアな顧客データ分析を可能にする
    「ドコモ データクリーンルーム」構築支援

    ドコモ データクリーンルームの分析フロー

    課題

    • 3rd Party Cookie規制の強化等を背景に、自社データだけでは難しい高度な顧客分析や効果検証への対応が求められていた。
    • 個人情報保護やガバナンスの観点から、従来型のデータ受け渡しでは提供先が限られていた。
    • クライアント企業が自社データを外部提供せずに、安全に分析できるデータクリーンルーム基盤の早期立ち上げが必要だった。

    ご支援内容

    • 環境構築:双方の生データを開示することなく、安全なデータ突合・分析ができるSnowflake基盤を新規構築。
    • データ連携:企業間で生データの中身を相互に確認できない仕組みを前提に、データ移動やコピーを伴わない企業間データ連携を実現。
    • 分析制御・活用設計:分析結果を統計情報に限定する前提で、プライバシーに配慮した分析制御設計と、マーケティング活用につながる分析機能の提供を支援。

    ご支援後の効果

    • ガバナンスなどの理由でデータを外部提供できない顧客企業様にも、掛け合わせ分析環境の提供が可能に。
    • ドコモとインテージのデータ融合により、高解像度な顧客理解とターゲット分析を可能にする新サービスを実現。
    • 利用企業は得られた深いインサイトをもとに、適切なマーケティング施策をシームレスに企画・実施可能に。
  • 株式会社インテージ 様

    検証をくりかえした知見で高い性能要件と低コストを同時に実現

    課題

    • ピークボトムに合わせたインフラ最適化とコストの低減。
    • 今後収集されるデータ量や、一斉アクセスに耐え得る性能要件を満たす環境の整備。

    ご支援内容

    • 構成:[AWS + Snowflake]。
    • 主な事業であるリサーチデータのDWH をSnowflake へ移管。
    • 大量データや高頻度の更新、同時大量アクセス等の高い性能要件をクリアするために検証を繰り返し、インフラを最適化。
  • 株式会社インテージ(Global Future Lab)様

    Snowflake×AIによる訪日外国人レシート分析基盤の構築

    Snowflake×AIによるレシート分析基盤の構成図

    課題

    • 訪日外国人の購買実態を国別・商品別に把握するニーズが急増する中、既存データではSKU単位の詳細分析が困難であった。
    • 解決策としてレシート画像(非構造データ)の直接活用が求められたが、従来のOCR精度や手作業への依存、運用コストが課題となっていた。

    ご支援内容

    • 収集したレシート画像を、別基盤を用いずにSnowflake上で直接処理・活用する分析基盤を構築した。
    • Cortex AISQLで自動抽出し、AIが文字欠損などを補完してSKU単位で統合する仕組みを実装した。
    • Streamlit in Snowflakeによる即時可視化UIを提供した。

    ご支援後の効果

    • ばらつきのあるレシート画像からでも、実務に耐えうる精度で主要項目の抽出とデータ化に成功した。
    • AIの推論により人手でのOCR修正が不要となる運用が見え、非構造データ活用のハードルが大きく低減した。
    • 処理から分析までをSnowflake上で完結させ、シンプルで拡張性の高い構成を実証した。

About Snowflakeとは

Snowflakeは、米国Snowflake Inc. が開発・提供するクラウドデータプラットフォームです。
「AIデータクラウド」をコンセプトに、企業で蓄積された多種多様・大量データのマネジメントや、社内外とのセキュアなデータ共有をワンプラットフォームで実現します。SaaS型・従量課金型のため、従来のアーキテクチャで課題となっていた初期導入のコストやデータ・ユーザーの増加に伴う管理・運用負荷も軽減できます。

Snowflake のプラットフォーム構成図

Reason Snowflakeが選ばれる
3つの理由

POINT 01

独自のアーキテクチャにより
超高速処理を実現

Snowflakeの最大の特徴は、データを保管するストレージ層と処理を実行するコンピュート層(仮想ウェアハウス)がそれぞれ分離独立している点です。これにより、データは集約して一箇所で保管しつつ、複数の処理を同時に実行可能となります。当社実績では、6時間かかる夜間バッチ処理が10分で完了した実績がございます。

POINT 02

フルマネージドサービスで
運用負荷を軽減

Snowflakeでは、リソース監視やサイジング、バックアップ、リストアなど運用管理における様々な作業を管理画面上の操作で完結するため、お客様の負荷を低減することが可能です。

POINT 03

データシェアリング機能で
社内外とのセキュアなデータ共有を実現

Snowflakeでは、マーケットプレイスで提供されているデータと自社のデータを組み合わせることができます。また、他組織で使用しているSnowflakeとの間でデータシェアリングすることも可能です。

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FAQ よくあるご質問

  • A

    はい。インテージテクノスフィアでは、Snowflake基盤構築だけでなく、BI活用・AI活用・内製化支援まで含めた継続的なデータ活用を支援しています。

  • A

    可能です。AI活用では、AIモデルそのものだけでなく、データ整備やデータ品質管理が重要になります。インテージテクノスフィアでは、AI活用を見据えたデータ整理・統合・基盤設計から支援しています。

  • A

    インテージテクノスフィアでは、Snowflake Cortexを活用した生成AI・自然言語分析・AI活用環境構築にも対応しています。お客さまのデータ活用方針に合わせて、要件整理から環境設計・実装まで支援可能です。

  • A

    クエリ実行状況や利用状況を分析し、Warehouse設計や運用改善を通じて、Snowflake利用コストの最適化を支援しています。最適化によって生まれた余力を、新たなデータ活用やAI活用へつなげられるよう支援します。

  • A

    はい。クエリチューニングやテーブル設計見直しなどを通じて、Snowflake環境のパフォーマンス改善を支援しています。BI利用時の応答速度改善などにも対応可能です。

  • A

    インテージテクノスフィアでは、新規導入だけでなく、既存環境のコスト最適化・性能改善・AI活用支援など、導入後の課題に対する支援も行っています。

  • A

    Snowflakeは、クラウド上でデータ統合・分析・AI活用を実現できるデータプラットフォームです。高速なデータ処理に加え、データ共有やセキュリティ、生成AI活用まで1つの基盤上で実現できる点が特長です。

  • A

    データ統合・高速分析に加え、AI活用につながるデータ整備を進めやすい点が特長です。また、柔軟なスケーリングによって、用途に応じたコスト最適化や性能改善を行いやすいメリットがあります。

  • A

    SnowflakeはSOC 2など各種認証に対応しており、高いセキュリティ水準を備えています。データ暗号化や細かなアクセス制御に加え、データ共有やAI活用を見据えたガバナンス強化にも対応可能です。

  • A

    オンプレミス環境・各種クラウドDWHの双方から移行可能です。インテージテクノスフィアでは、要件整理から移行設計・実行・移行後の活用支援まで一気通貫でサポートしています。

  • A

    社内ドキュメントや業務データを活用したRAG構成や、生成AI向けデータ活用環境の構築支援も行っています。Snowflakeを中心としたデータ活用基盤との連携も可能です。

  • A

    可能です。ナレッジ共有や運用引き継ぎ、活用定着支援を通じて、お客さま自身で継続的にデータ活用を推進できる体制づくりを支援しています。

  • A

    導入後も、利用状況や新たな活用ニーズに応じて、コスト最適化・性能改善・AI活用提案など継続的な改善支援を行っています。

  • A

    はい。Snowflakeでは、データ基盤としての活用だけでなく、可視化・分析機能も利用可能です。用途に応じてSnowflake標準機能を活用した構成や、各種BIツールと連携した構成など、お客さまに合わせた環境をご提案しています。

  • A

    各種BIツールやクラウドサービス、データ連携ツールとの接続にも対応しています。既存環境を活かしながらSnowflake活用を進めることが可能です。

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