こんにちは、DX攻略部のmukkukoです。
Snowflakeの導入成功は「導入したかどうか」ではなく、「データサイロ（部門やツールごとにデータが分断される状態）をどう解消し、運用コストやムダな処理コストをどう抑えたか」で決まります。
特に意思決定者が悩みやすいのは、効果（売上増、コスト削減、リスク低減）が見えるまでの期間と、社内体制（誰が何を担うか）です。
本記事では、Snowflake成功事例を4つのパターンに整理し、それぞれを「課題→打ち手→効果」の流れで解説します。
あわせて、投資判断に必要な観点として「期間（30日／90日で何が形になるか）」「体制（発注側が持つべき役割）」「コスト上振れを防ぐ運用（自動停止や監視の考え方）」もセットでまとめます。
読み終えると、自社が最初に着手すべき領域と、次のアクション（社内検討、PoC、導入支援の依頼）が整理できます。
また、データサイロ問題については以下の記事でも詳しく解説しております。
自社のデータ基盤やSnowflake導入について個別に相談したい方は、記事末尾のフォームからお気軽にお問い合わせください。
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Snowflakeの導入メリットは？
Snowflakeは、クラウド上で動く データウェアハウス（DWH） です。
簡潔に言うと、企業が持つ大量のデータをまとめて保管し、必要なときにすぐ分析しデータ活用できるようにするためのサービスのことです。
そのSnowflakeを導入するメリットについて確認しておきましょう。
Snowflake導入で解決につながる課題
最初に自社が以下のような課題を抱えているかチェックしてみてください。
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経営:「会議のたびに数字が揃わない」「拠点や部門で数字がズレる」
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現場:「分析の順番待ちが発生する」「同じ集計を何度も作り直している」
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運用:「ピークに備えて常時コストが高い」「障害時の復旧が属人化している」
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チェック:「月末月初だけ極端に重い」「データ依頼が情シスに集中」「会議資料の作り直しが多い」
Snowflake導入のメリット
Snowflakeの導入メリットを簡単に説明すると、以下の通りです。
『Snowflakeの導入メリット』
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大量のデータを素早く処理でき、分析やAI活用がスムーズ
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利用が増えれば自動でスケールアウト可能で、繁忙期や急な需要増にも対応可能
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複数の場所でシステムを動かせるので、災害やトラブルがあってもサービスが止まりづらい
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サーバーの準備が不要で、専門知識が少なくても始められる。
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利用時間や処理量に応じて料金が発生するので、無駄な固定費を削減可能
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AIツールや可視化ツール（例：Streamlit、Tableau）と簡単に連携でき、データ活用の幅が広がる
Snowflakeを導入することで様々な問題が解決することが確認できたのではないでしょうか？
Snowflakeで短縮できる理由
Snowflakeで「時間が短くなる」と言うと、処理速度だけを想像しがちです。
しかし実際に短縮されるのは、クエリ(データを取り出す指示)の実行時間だけではありません。
集計待ち、ピーク対応の調整、権限申請の往復、データ配布の手間といった周辺の時間が減ることで、意思決定のリードタイム全体が圧縮されます。
なお、Snowflakeについては以下の記事でも詳しく解説しておりますのでぜひご一読ください。
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Snowflake × Streamlitでデータドリブンを実現した事例
某航空会社では、SnowflakeとStreamlitの導入によりデータドリブンを実現しています。
従来はオンプレミス型のデータウェアハウスを活用していましたが課題があり、Snowflakeの導入を検討し始めました。
データ基盤は整ってきたのに、現場が見たい形にするまでが長い企業に向く事例として参考にしてみてください。
Snowflake導入前の課題
Snowflake導入前の課題は以下の通りです。
『既存のオンプレミス型データウェアハウスでの課題』
- ダッシュボードが作れず意思決定が遅い
- 増大するデータ分析ニーズに対応しきれなくなっていた
- 更新期限が迫っており、継続利用には大規模な更新投資が必要だった
- BCP（※）の観点からも、災害や障害発生時に十分な信頼性を確保できない懸念があった
Snowflake導入の効果
課題を解決するために、Snowflake導入を決定しました。
導入効果は以下の通りです。
『Snowflakeの導入効果』
- クラウド基盤に移行したことで、大量かつ多様なデータを一元的に管理できるようになった
- 高速な処理性能を備えており、データ量が増加しても分析速度が落ちにくくタイムリーなデータ活用が可能になった
- 自動バックアップ機能や、クラウドでの分散管理ができるようになりBCPの観点でもリスクが軽減できた
さらに、某航空会社ではSnowflakeと連携してPython用可視化ライブラリ「Streamlit」を導入しました。
データ分析結果を簡単にグラフ化・アプリ化する環境を整備でき、専門的なBIツールを使わずとも、現場担当者が直感的に確認し、データ活用できるようになりました。
実際に、各種KPIの可視化、機内サービスデータの分析、ラウンジ利用人数に基づく飲食物の需要予測といったアプリが短期間で開発され、業務に直結する成果を挙げてます。
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業務改善に必要なデータ入手への時間を大幅短縮した事例
某IT企業では、クラウド型データ基盤システムも展開している大手企業です。
データ収集から経営判断までのタイムラグを解消するために、Snowflakeを導入しました。
Snowflake導入前の課題
某IT企業のSnowflake導入前の課題は以下の通りです。
『スピード感が足りていない課題』
- 会議直前まで数字が出ない
- 部門ごとに数字が違う
- 追加検証で結論が先送り
- 情報システム部門のデータ収集・分析→経営判断までのタイムラグが発生する
- 意思決定時に追加検証が必要になると再度情報システムへの再依頼となり時間が掛かる
Snowflake導入の効果
課題を解決するために、Snowflake導入を決定しました。
導入効果は以下の通りです。
『Snowflake導入の効果』
- フルマネージド型（※）で運用負荷が減った
- スモールスタートから始められる価格体系のため、試しながら使える
- 強力なアクセス制御（RBAC）により全社員利用とガバナンスを両立できるようになった
導入後にも、必要なデータを探す手間や時間を減らすために、生成AIを駆使して活用の壁を低くし、スピーディーかつ柔軟なデータドリブン経営を実現しています。
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スムーズなスケールアウトで処理時間を大幅削減した事例
某通信会社では、スマートフォンアプリから収集した位置情報を匿名化し、観光・都市整備・店舗開発などに役立つ流動人口データとして提供し、企業や自治体のDXを支援する企業です。
月間アクティブユーザー数が数千万規模のデータを扱うため、処理遅延やエンジニアの負担超過が起きていました。
Snowflake導入前の課題
某通信会社がSnowflake導入前に抱えていた課題は以下の通りです。
『データ処理で抱えていた課題』
- ピーク対応のための固定費
- データ量の増減に対応できず、リソース調整に1日以上かかり処理遅延が起きる
- リザーブドインスタンス（※）で低コストではあるがリソースを60％も無駄にしていた
- 高頻度でのバージョンアップ対応によるエンジニアやデータサイエンティストへの負担
- 一つのトラブルがビジネスへの影響に直結するようため、エンジニアへの心理的負担も大きい
わかりやすく言うと、電車の定期券に例えられることもあります。
Snowflake導入の効果
課題を解決するために、経営陣とエンジニア双方がSnowflakeに注目し、検証の結果導入を決定しました。
導入効果は以下の通りです。
『Snowflake導入の効果』
- 数秒でスケールアウト（※）が可能に
- 従来では200日掛かると試算された高解像度のデータ処理が29日で実現
- 28％のコスト削減に成功
- ストレージは40％削減に成功
- ニアゼロメンテナンスによりメンテナンス時間に作業ができないジレンマや負担が軽減
現在では、全社の7割近くがSnowflakeにアクセスし、部門横断でプロジェクトが立ち上がっています。
今後はSnowflakeマーケットプレイスを通じて、天候やPOSデータなどと連携した活用が進む見込みです。
この取り組みで、止め忘れによるムダな稼働を減らし、処理の上振れを監視できる状態になりました。結果として、月次費用が「予測できるコスト」に寄り、予算超過の不安を小さくできます。
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投資オプションの分析速度を高めつつ50%のコスト削減に成功した事例
某保険会社では、日本とアメリカの保険子会社が保有する投資資産を運用しており、投資の判断を迅速かつ的確に行うために、膨大なデータを効率よく扱える仕組みの構築が課題でした。
課題を解決するために、Snowflake データクラウドを導入しました。
Snowflake導入前の課題
当初は独自のデータリポジトリ（データ保管システム）を使っていたものの、以下のような課題がありました。
『独自のデータリポジトリを使用していた当時の課題』
- 重い計算の特徴(繰り返し計算、過去データ参照、ピーク集中)
- 3億件以上のデータポイントを扱う必要があり、計算処理に 1〜7時間かかってしまう
- 保存できるシナリオ数が10回分に限られてしまう
- タイムリーな投資判断を行うためのスピード感が不足している
特に、投資運用を行うためにタイムリーな判断が必要にもかかわらず、データ処理に時間が掛かりすぎているのが課題であることがわかります。
Snowflake導入の効果
某保険会社では課題を解決するために、SnowflakeのAWSデータクラウドを導入しました。
具体的には以下の効果が現れました。
- データ計算処理が7～8時間からわずか12分で完了
- 最大8,000のプロセスを平行して処理可能になった
- 分析結果を無制限で保存できるようになった
- 説明責任が果たしやすい(再現性)
組織全体が同じデータに基づいて判断できるため、情報の食い違いがなくなり、精度の高い意思決定が可能になりました。
Snowflake導入により、データを活用した意思決定をスピーディーに行えるようになり、市場の変化や複雑な新しい要件にも柔軟に対応できる体制が整備されました。
したがって、投資分析の効率化と迅速化により将来の成長と競争力強化に直結する重要な基盤が完成しました。
4つの例を比較
4つの事例を比較すると以下のようになります。
| 成功パターン | よくある課題（サイロの形） | 打ち手の中心 | 主な効果（例） | 30日で形にするもの（例） | 90日で到達する状態（例） | 体制の要点（例） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| パターン1：全社KPIの可視化が先 | 部門ごとに数字がズレる、会議が進まない（定義のサイロ） | 指標定義の統一と可視化 | 意思決定スピード向上、レポート工数削減 | KPI定義と最小ダッシュボード | 更新と監視が回る運用 | 事業責任者の合意、定義を決める担当 |
| パターン2：顧客データ統合が先 | 顧客IDが分断され施策が当たらない（IDのサイロ） | ID統合とセグメント基盤 | 解約率改善、LTV向上、施策の再現性向上 | 最小の顧客統合テーブル | 施策と効果測定のループ | CS／マーケの要件整理担当 |
| パターン3：コスト最適化が先 | 費用が読めず上振れが怖い（運用のサイロ） | 監視とガードレール設計 | ムダな稼働削減、予算超過リスク低減 | 費用可視化と通知ルール | 上振れ時に止められる状態 | 運用責任者、通知先と権限の決定 |
| パターン4：権限と共有が先 | 個人情報が怖く活用が止まる（権限のサイロ） | RBACとマスキング方針 | 統制と活用の両立、全社展開が進む | 権限設計と例外運用 | 安全に利用範囲を広げる状態 | セキュリティ要件の合意、棚卸し担当 |
Snowflakeを導入する際の参考にしてみてください。
こんにちは、DX攻略部のkanoです。 「データドリブン経営を進めたいが、具体的に何から始めればいいか分からない」 「Snowflakeという名前は聞くが、自社の経営にどう効くのかイメージできない」 こういった悩みをよく耳[…]
Snowflakeを選ぶ理由（データサイロ解消とコスト削減につながる特長）
最後に、成功事例を「自社で再現する」ために、なぜSnowflakeが効くのかを整理します。
導入効果はツール名だけで決まるものではありませんが、データサイロ解消とコスト削減の両方を狙う場合は、設計と運用の自由度が高い基盤を選ぶほど成功パターンを当てはめやすくなります。
ここで押さえる3つの特長は、先ほどの4事例に共通して効きやすいポイントです。
データ統合を標準化しやすい（定義を揃え、分析と現場活用で同じデータを使える）
データサイロの正体は「データが分かれていること」だけではなく、「同じ言葉でも定義が違うこと」にあります。
例えば、アクティブ、解約、継続、売上などの定義が部門やツールでズレると、会議では施策の議論より数字の整合確認に時間が取られます。
Snowflakeを中心にデータを集約し、共通の定義で整形したテーブルを作ると、分析と現場（配信や営業活動）で同じ前提のデータを使いやすくなります。
結果として、成功事例で見られる「課題→打ち手→効果」の流れを、社内でも説明しやすくなります。
スケールとコストをコントロールしやすい（用途分割と自動停止、監視で上振れを抑えやすい）
成功を継続させるうえでの落とし穴は「使う人が増えた瞬間に、費用が読めなくなる」ことです。
Snowflakeでは用途別にウェアハウス（計算処理の実行環境）を分けやすく、どこでコストが増えたかを切り分けやすい設計に寄せられます。
さらに自動停止（AUTO_SUSPEND）や監視（アラート）を前提にすると、止め忘れや一時的な負荷増による上振れを抑えやすくなります。
意思決定者にとっては「効果は出そうだが、コストが怖い」という不安を、運用ルールとして説明できることが大きな価値になります。
権限と共有を両立しやすい（RBAC、マスキング、安全な共有で止まらずに広げやすい）
データ活用が止まる理由として多いのが、個人情報や機微情報の扱いが不安で、利用範囲を広げられないことです。
SnowflakeはRBAC（ロールベースアクセス制御：役割に権限を付与する仕組み）を前提に、役割ごとに見せる範囲を設計しやすく、マスキング（機微情報を伏せる）などで統制を強めることもできます。
さらに、外部パートナーやグループ会社にデータを渡したい場合も、コピーして配布する運用に頼らず、安全に共有する考え方に寄せやすい点が特長です。
統制を保ちながら使う人を増やせると、成功事例の取り組みを一部門で終わらせず、全社に横展開しやすくなります。
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まとめ
本記事では、Snowflakeの導入成功事例をご紹介しながら、Snowflake導入のメリットについてご紹介してきました。
企業のDX推進には、部門ごとの「データサイロ化」解消が不可欠であり、Snowflakeはその解決策として注目されています。
クラウド型DWHであるSnowflakeは、大量データの高速処理、自動スケールアウト、災害時の信頼性、従量課金によるコスト削減などに特長があります。
さらに可視化ツールStreamlitと組み合わせることで現場でも直感的なデータ活用が進み、迅速かつ柔軟な意思決定を可能にしています。
DX攻略部では、Snowflake×Streamlitを活用した統合BI基盤構築支援サービスを行っていますので、Snowflake導入を検討している企業様はぜひDX攻略部にご相談ください！
