こんにちは、DX攻略部のラムネです。
ついにData360（旧：Data Cloud）がSnowflakeのサポートを開始しました！！
正直こちら個人的にとても嬉しいニュースでして、Data360（旧：Data Cloud）（DC）の最大の欠点は外部からのデータ取り込みの手段が少なく扱いづらいことでしたが、今回のアプデでその問題が解消されました。
2024/04/04から新たに「Snowflake」と「BigQuery」という強力な２つのサービスが対応しましたので、今まで以上にDCへのデータ取り込みが楽になります。
実際、今までDCに外部のデータを取り込もうとすると、Amazon S3やMarketing Cloudなど経由してデータ取得する必要があり、データを繋ぎこむまでの過程が少々複雑でしたので、本当に嬉しい限りです。
今回、私ラムネが早速Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeの連携周りの検証を行ってみたので、その手順や躓きポイントを解説していければと思います。
DX攻略部では、『Salesforce支援サービス』というサービスも提供しておりますので、こちら興味を持った方は、ぜひご相談ください。
Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeを連携するメリットとは？
Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeを連携するメリットは主に２点あるかと思います。
Snowflakeと連携するメリット
- Snowflakeを経由することで外部データを取り込みやすくなる
- Snowflake側でデータ整形や加工を行った状態でData360（旧：Data Cloud）へ取り込める
Snowflake連携の最大のメリットは、やはり外部データの取り込みがやりやすくなることです。
Data360（旧：Data Cloud）をCDPとして定義するには今までインプット周りがあまりに弱すぎでしたが、Snowflakeとの連携によりこの点が改善されたと言えます。
またSnowflakeはDWHとしての役割を持っているため、SQLやPython等で予め加工したデータをData360（旧：Data Cloud）に取り込める点もメリットとして大きいかと思います。
Data360（旧：Data Cloud）はデータストリームで取り込んだデータ同士をマッピングで紐づけを行いますが、それを行うためもDC取り込みの前段階でデータを一定整えておく必要があります。
Salesforce Data360（旧：Data Cloud）とは？
SalesforceのData360（旧：Data Cloud）とは、Salesforce CRMとの親和性が高いCDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）のことです。
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CDPといえばTresuare DataやB→dashなども有名ですが、Data360（旧：Data Cloud）は通常のCDPとは少し概念が異なります。
具体的には「SalesforceのCRMを最大限活かすためのCDP」というのがData360（旧：Data Cloud）のコンセプトになっています。
ユースケースとしては、SalesforceのCRM上の「顧客データ」と、Salesforceの外に存在する販売履歴データやWEB上のアクセスデータ等の「外部データ」をData360（旧：Data Cloud）上で統合・分析・加工し、施策に活かすことができるツールとなっています。
2025年後半のWinter ’26アップデートにより、「Data Cloud」から「Data 360」へと名称が変更されましたが、その進化の本質は、SalesforceのメタデータフレームワークとAIエージェント（Agentforce）との完全な融合にあります。
単にデータを溜める箱ではなく、集めたデータを即座にSalesforceの画面やAIのアクションへと変換できる唯一無二のデータソリューションです。
Snowflakeとは？
Snowflakeとは、クラウド上で動作するSaaS方のDWH（データ・ウェア・ハウス）です。
DWHと言えばRedshiftやBigQueryなども有名ですが、Snowflakeは独自のアーキテクチャにより高速にデータを処理することができることで昨今注目されているサービスです。
その他にも大量のデータを活用する上で便利な機能も豊富に揃っているため、Snowflakeにデータをおいて管理しておけば、その後の活用がしやすくなるという理由で採用されたりもします。
連携によって得られる劇的な変化
Data 360とSnowflakeを連携させる最大のメリットは、双方のデータを「移動も複製もさせずに、あたかも1つのシステム内にあるかのように扱える」という点にあります。
これにより、Snowflake内にある膨大な購買履歴をData 360側から直接参照して、AIエージェントが次の提案をパーソナライズしたり、逆にSalesforce内の最新の商談進捗データをSnowflake側のBI分析に即座に反映させたりすることが可能になります。
データ転送にかかるコスト（エグレス料金）や、システム間のタイムラグ、同期エラーの恐怖から完全に解放されるのです。
Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeを連携する上で用意すべきものとは？
Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeの連携作業をスムーズに進めるために、あらかじめ手元に用意しておくべき前提条件と情報の一覧です。
事前に用意するもの一覧
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Salesforce Data 360の管理者権限：Data 360設定画面にアクセスし、外部データソース（コネクタ）を作成するための権限が必要です。
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Snowflakeのアカウント名とリージョン情報：URLの一部に含まれるアカウント識別子（例：xy12345.ap-northeast-1.aws）を確認しておきます。
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Snowflakeの管理者権限（SECURITYADMINまたはACCOUNTADMIN）：接続用のユーザーを作成し、暗号鍵を登録するための権限が必要です。
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ターミナルまたはコマンドプロンプト環境：認証に必要なキーペア（秘密鍵・公開鍵）を生成するために、OpenSSLが動作する環境を用意してください。
Data360（旧：Data Cloud）は有償版でも無償版でも構いません。
無償版の場合は「Customer Data360（旧：Data Cloud） – Segmentation & Activation」のオプションは別途契約するのがおすすめします。
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Snowflakeについては「Enterprise Edition」以上のアカウントであれば問題ありません。
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Data360（旧：Data Cloud）とSnowflakeの連携手順とは？
ここからは本題のData360（旧：Data Cloud）とSnowflakeの連携手順を解説していきたいと思います。
キーペア認証がポイント
まず大前提として、Data360（旧：Data Cloud）とSnowflake連携はSnowflake側の「キーペア認証」という方法で行われます。
そのため全体の流れとしては、秘密鍵と公開鍵を作ってSnowflake側に公開鍵を登録し、Data360（旧：Data Cloud）側が秘密鍵を開けるという形になります。
STEP1: 秘密鍵を生成する
まずはペアキー認証で使用する秘密鍵を生成しましょう。
下記のopensslコマンドを使うことで秘密鍵を生成できます。
openssl genrsa 2048 | openssl pkcs8 -topk8 -inform PEM -out rsa_snowflake_sfdc_key.p8 -nocrypt-outオプションで指定しているrsa_snowflake_sfdc_key.p8はファイル名ですのでわかりやすい名称を設定ください。
上記で設定したファイル名はSTEP2の公開鍵を生成するときも使用しますので注意しましょう。（公開鍵は秘密鍵ベースに生成します）
またData360（旧：Data Cloud）で使用できるのは非暗号化キーのみのようですので-nocryptオプションを付けるようにしましょう。※地味にハマりました。
生成されたファイルの中身が下記のようになっていれば成功です。
-----BEGIN PRIVATE KEY-----
MIIE......NIUe==
-----END PRIVATE KEY-----STEP2: 公開鍵を生成する
次に、Snowflake側に登録する公開鍵を生成します。
今回も下記のopensslコマンドを使うことで公開鍵を生成できます。
openssl rsa -in rsa_snowflake_sfdc_key.p8 -pubout -out rsa_snowflake_sfdc_key.pub
-inオプションで指定しているrsa_snowflake_sfdc_key.p8は、STEP1で生成したファイル名を指定するようにしてください。
-outオプションで指定しているrsa_snowflake_sfdc_key.pubは、公開鍵を出力する際のファイル名ですので任意の文字列を設定いただければと思います。
上記コマンドを実行で生成されたファイルの中身が下記のようになっていれば成功です。
-----BEGIN PUBLIC KEY-----
MII......IENI
-----END PUBLIC KEY-----STEP3: Snowflake側の設定＋公開鍵の登録
続いてSnowflake側の設定に入ります。
Snowflakeの自分のアカウントへログインし、今回Data360（旧：Data Cloud）がSnowflakeへアクセスするための専用ユーザーを作りましょう（AWSで言うところのIAMユーザーです）。
ユーザーに公開鍵を設定しよう！
ユーザー作成に成功したら適当なWorksheetsを作成してください。
下記コマンドでユーザーがキーペアでログインできるように設定しましょう。
ALTER USER ユーザー名 SET RSA_PUBLIC_KEY='公開鍵を入力してください';RSA_PUBLIC_KEYに公開鍵をセットし実行することで、ユーザーに公開鍵を持たせることができます。
もし公開鍵を設定できたか不安な場合は下記コマンドで確認するようにしましょう！（確認大事！）
DESC USER "ユーザー名を入力してください";
SELECT TRIM((SELECT "value" FROM TABLE(RESULT_SCAN(LAST_QUERY_ID()))
WHERE "property" = 'RSA_PUBLIC_KEY_FP'), 'SHA256:');上記のコマンドで指定したユーザー名に公開鍵が設定されているかを確認することができます。正常にセットされている場合は暗号化された文字列が返ってくるはずです。
SnowflakeユーザーにWarehouseへの権限付与を行おう！
続いてSnowflakeユーザーにWarehouseへの権限を付与しましょう。
これはSnowflakeユーザーに権限を付与しない状態でData360（旧：Data Cloud）で接続を試みるとエラーが発生するので要注意です！
適当なWarehouseを１つ作成し、先ほど作成したユーザーにアクセス権限を付与します。
STEP5: Data360（旧：Data Cloud）からSnowflakeへの接続する
ここまで完了したらData360（旧：Data Cloud）上でSnowflakeへ接続するための初期設定を施しましょう。
まずはSalesforceへログインし、右上の歯車マークから「Data360（旧：Data Cloud）設定」をクリックしてください。
Data360（旧：Data Cloud）の設定画面から「定義＞Snowflake」へ移動し、新規作成ボタンを押しましょう。
すると下記項目を入力するモーダルが表示されますので必要箇所を入力してください。
| 項目名 | 入力内容 | 入力例 |
| 接続名 | あとから自分でわかる任意の名前を入力してください。 | SnowflakeProdAccount |
| 接続のAPI参照名 | APIで接続する際に使用するAPI名を記入してください。接続名と同じでも問題ありません。 | SnowflakeProdAccount |
| アカウントURL | SnowflakeのアカウントURLを入力してください。（「Admin＞Accounts」から確認可能） | https://***-***.snowflakecomputing.com |
| ユーザー名 | Snowflakeで先程作成したユーザー名を入力してください。もし表示名とログイン名が異なる場合はLogin Nameの文字列を入力するようにしましょう。 | DATACLOUD |
| 非公開鍵 | 先ほどSTEP1で作成した秘密鍵から「—–BEGIN PRIVATE KEY—–」と「—–END PRIVATE KEY—–」を削除した値を入力しましょう。 | MII*******************BEr== |
非公開鍵だけは本当に注意してください。
私も１時間ほど時間を無駄にしたのですが、秘密鍵生成時に含まれる「—–BEGIN PRIVATE KEY—–」と「—–END PRIVATE KEY—–」が含まれているとエラーが出て認証してくれません。
正直サーバー側の自動的に排除するか、エラーを出すにしても何を修正すべきなのか具体的な内容を出力して欲しいですね。。。
上記の５項目を適切に入力した状態で「次へ」を押すと認証が成功し、接続状況が「有効」になれば初期設定は完了です。
STEP6: データストリームを新規作成してみる
最後にデータストリームを新規作成して、Snowflakeから何かデータを取得してみましょう。
まずは「データストリーム」画面へ移動し「新規」ボタンを押すとデータ取り込みで使用する選択肢が表示され、その中に「Snowflake」という選択肢が表示されます。
あとは案内に従ってデータベースやスキーマーを選択していくと、データの取り込みができるようになります。
2026年現在のData 360は、前述の通り「ゼロコピー」をベースにしているため、ストリームを作成したからといって、Snowflake内のテラバイト級のデータが即座にSalesforce側にコピーされて容量を圧迫することはありません。
メタデータ（定義情報）だけを同期させ、必要な時に必要な分だけ高速にファイルフェデレーション（File Federation）経由でデータを参照する、スマートな運用が始まります。
こんにちは、DX攻略部のshoです。 今回は、Salesforce Sales Programで売上を最大化する方法について解説していきます。 営業活動で、営業メンバーの営業力を向上するのにどのようなプログラムを取り入ればいいの[…]
まとめ
今回この記事ではData360（旧：Data Cloud）とSnowflakeの連携手順について解説してみました。
2024/04/04にリリースされて間もないということもあり、ネット上に情報がなく、接続まで少し苦労しましたが、無事にGA4のデータを取得することができました。
実際に使ってみた肌感として、「便利になったな…。」というのが率直な感想でした。
DX攻略部でも企業様へData360（旧：Data Cloud）の支援を行っておりますが、実際に支援する際のニーズとしてGA4とData360（旧：Data Cloud）を繋ぐニーズは結構あります。
その際に今までは「GA4→BigQuery→S3/GCS(CSV)→Data360（旧：Data Cloud）」という少々手間が掛かっていましたが、今回Snowflakeを使ってみて、Data360（旧：Data Cloud）のインプット周りの課題が大幅に解消されたと思います。
実際Snowflakeが使えることでデータ整形した状態でData360（旧：Data Cloud）へ取り込むことができたり、Snowflake上のAIモデルなどを使って分析した結果をData360（旧：Data Cloud）へ連携することができたりと、Snowflakeから直接Data360（旧：Data Cloud）へ取り込めるというのは何かと恩恵が大きいのです。
今このData360（旧：Data Cloud）という製品は月単位でアップデートが行われているため、今後どんどん便利になっていくことは間違いなく、次回のアップデートも非常に楽しみです。
次回はData360（旧：Data Cloud）とBigQueryの連携についての記事を公開予定です。最後までお読みいただきありがとうございました。
なお、DX攻略部のSalesforce支援サービスでは、初期導入から開発・カスタマイズ、運用、教育まで一気通貫で対応しています。
フロービルダーを含むノーコード開発はもちろん、Apex言語やAPIを活用したプログラム開発も対応可能です。
「まずは相談だけ」でも歓迎していますので、Salesforceの活用に課題を感じている方はぜひ詳細をご確認ください。
