こんにちは、DX攻略部のkanoです。
「Snowflakeを導入したけど、思ったよりコストがかかっていた」
「もう少しSnowflakeの料金を節約したい」
こういった悩みを持つ方も多いかもしれません。
Snowflakeは設定と運用の仕方次第で、同じ利用目的でもコストが大きく変わります。
そこで本記事では、「止める（使わない時間をなくす）」「縮める（必要最小限のサイズにする）」「見える化する（再発を防ぐ）」の順に、10個の基本を小さく試す手順をまとめました。
読み進める前に、まずKPI（重要業績評価指標：成果を測る指標）を3つだけ決めましょう。
「月次クレジット」「ピーク帯の待ち行列」「重要ダッシュボードの所要時間」です。
これがあるだけで、施策の当たり外れが短時間で判断できますので、その点も考えながら進めていきましょう。
そして、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。
記事の内容を確認して、Snowflakeを自社に活用してみたいと考えた方は、下記のボタンをクリックしてぜひDX攻略部にご相談ください！
- 1 半減した背景と前提
- 2 取り組みの全体像
- 3 小さく始めるコスト最適化10の基本
- 3.1 最適化1：Auto-Suspend/Resumeを徹底（使わない時は自動停止）
- 3.2 最適化2：ウェアハウスは最小サイズで開始（必要時のみ拡張）
- 3.3 最適化3：マルチクラスタは閾値制御で自動増減（同時実行の渋滞回避）
- 3.4 最適化4：クエリ結果キャッシュを活用（同じ結果は再利用）
- 3.5 最適化：5タスクとストリームの実行間隔を最適化（無駄な起動を抑制）
- 3.6 最適化6：タイムトラベル保持期間を適正化（保存日数を必要最小限に）
- 3.7 最適化7：マテリアライズドビューとクラスタリングの費用対効果を検証
- 3.8 最適化8：不要なステージとファイルを整理（ストレージ最適化）
- 3.9 最適化9：リソースモニターで上限とアラートを設定（使いすぎ防止）
- 3.10 最適化10：タグとコスト配賦で部門別に可視化（責任の所在を明確化）
- 4 半減までのタイムラインと効果
- 5 運用ルールとチェックリスト
- 6 よくある落とし穴と回避策
- 7 まとめ
半減した背景と前提
Snowflakeのコストは大きく「コンピュート（計算リソース：ウェアハウスの稼働）」と「ストレージ（保存領域）」で決まります。
前者はウェアハウスのサイズと稼働時間、後者はデータ量と保持期間の影響を受けます。
- 夜間や週末に、動いていないはずのウェアハウスが起動していないか
- 処理が遅いからといって、大きなサイズを常時運転していないか
- 「念のため」で履歴や一時データを長く残しすぎていないか
最初に「使っていないのに起動しっぱなし」「サイズが過大」「不要な履歴が長期保存」という三つのムダに注目し、順番に潰していきましょう。
Snowflakeの課金の仕組みを整理（コンピュートとストレージ）
Snowflakeの課金の前提理解を揃えましょう。
※本記事に掲載されているSnowflake画面は、サンプル用に用意したアカウントを使用し、Snowflakeサンプルデータを使用したものを掲載しています。
ウェアハウスは停止中は課金されません。
ただし、起動直後やサイズ変更直後は「最低課金（起動した分として必ず発生する最小単位の課金）」が乗るため、短時間の起動を何度も繰り返すと合計が膨らみやすい点に注意が必要です。
そのうえで、稼働中は秒単位で課金されるため、「止める運用」が効きます。
ストレージは表データだけでなく、Time Travel（過去時点に戻せる履歴保持）やFail-safe（障害時の保護領域）も含めた履歴領域がコストに影響します。
短命データは一時テーブルや遷移テーブルで扱うなど、履歴を増やさない設計方針を先に決めておきましょう。
初期診断で見つけるムダ（遊休時間・過大サイズ・不要スキャン）
最初の診断では、Snowsight（Snowflakeの管理画面）のコスト管理と、ACCOUNT_USAGEビュー（利用状況を確認できる参照ビュー群）を使います。
見る順番は「時間帯別の消費→ピーク帯の待ち行列→スキャン量」の順に固定すると、原因の切り分けが速くなります。
ここで夜間や週末の遊休稼働が見つかったら、まず自動停止で止血します。
次に待ち行列が目立つ場合はサイズやマルチクラスタを疑い、スキャン量が大きい場合は同じ結果を何度も計算していないか（キャッシュ活用余地）を確認しましょう。
コスト管理画面は、左メニューの「管理者」から「コスト管理」を選ぶと確認できます。
夜間や週末の遊休稼働、大型サイズの常時運転、同じ結果を繰り返し計算しているクエリが見つかったら、後述の基本アクションで対処します。
成果指標の設定（クレジット・実行時間・SLA）
KPI（重要業績評価指標：成果を測る指標）は、コスト最適化の「効いた／効かない」を短周期で判断するために先に決めます。
ここでは次の3つが最低限です。
- 減らす指標：月次クレジット
- 守る指標：ピーク帯の待ち行列、重要ダッシュボードの所要時間
- SLA（サービス品質合意：何秒以内に表示するなどの約束）
週次でレビューできるダッシュボードを先に用意してから施策に入りましょう。
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取り組みの全体像
Snowflakeのコストを削減する際は、設計、運用、可視化の三本柱で進めると迷いません。
設計でムダを生みにくくし、運用でムダを出しっぱなしにせず、可視化で早く気付ける仕組みを整えましょう。
Snowflakeならではのメリット（コスト最適化が効きやすい理由）
Snowflakeはコンピュート（計算）とストレージ（保存）が分かれているため、「使わない時間を止める」「必要なときだけ大きくする」といった調整がやりやすい設計です。
さらに、クエリ結果キャッシュ（同じ結果を再利用する仕組み）を活かすと、レポート系の再計算を減らしてクレジットを抑えられます。
加えて、リソースモニター（クレジット上限や通知を設定する仕組み）とタグ（部門やプロジェクトの目印）を組み合わせると、「使いすぎを止める」と「誰が使っているかを見える化する」を同時に進められます。
運用に落とした瞬間から効果が出やすい点が、最適化を継続しやすい理由です。
設計・運用・可視化の三本柱
設計ではサイズ、スケール、保持期間の基本方針を決めます。
運用では自動停止、スケジュール、アラートを整備し、可視化では消費推移、上限、部門別配賦を見られる画面を用意しましょう。
役割分担を明確にして並走させるのがコツです。
小さく始めるスコープ（対象ウェアハウスと時間帯の切り出し）
コストを削減する際、一気にすべてのことに取り組むのは時間がかかる原因となります。
まずは一つのウェアハウス、または一つの混雑時間帯に対象を絞りましょう。
例えば「夜間はほぼ使わないBI用ウェアハウス」や「バッチが集中する朝の時間帯」などです。
変更点は少数にし、効果を判定しやすくし、トラブルを避けることにつながります。
週次の改善サイクルで回す
週初に一つ施策を入れ、週末にKPIを確認し、次週の施策を決めるリズムを作りましょう。
予算や上限の逸脱はアラートで当日中に検知できるようにしておくと安全です。
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小さく始めるコスト最適化10の基本
Snowflakeのコストを最適化するための10の基本を紹介します。
1つずつ取り組みながら、その変化を確認していきましょう。
最適化1：Auto-Suspend/Resumeを徹底（使わない時は自動停止）
全ウェアハウスで自動一時停止と自動再開を設定しましょう。
左メニューの「コンピュート」から「ウェアハウス」を選択して、ウェアハウスを表示してください。
表示されたウェアハウスの中から設定したいデータベースを選び、その後に左上に表示された「・・・」のボタンを押して、「編集」を選択します。
ウェアハウスの編集画面が表示されますので、そこから「自動再開」や「自動一時停止」を設定できます。
自動一時停止の規定は「600秒（10分）」に設定されており、「0」または「NULL」に設定すると自動停止しません。
ただし、自動一時停止しない状態は推奨されていないため、再開直後の最低課金を考慮しつつ、自社の業務に合う停止時間を決めます。
起動しっぱなしをなくすだけで即効性があるため、最初にこの機能を確認することがおすすめです。
最適化2：ウェアハウスは最小サイズで開始（必要時のみ拡張）
新規や見直しはXSやSから始め、実行時間と待ち行列を見ながら段階的に調整しましょう。
目的が「速さ」なのか「スループット」なのかを明確にすると、サイズと同時実行の最適点を探しやすくなります。
最適化3：マルチクラスタは閾値制御で自動増減（同時実行の渋滞回避）
同時実行による待ち行列が主要因なら、最小1・最大2〜3のAuto-scaleを試し、スケーリングポリシーはStandardまたはEconomyから選択しましょう。
必要な時間帯だけ許可するとムダな拡張を避けられます。
最適化4：クエリ結果キャッシュを活用（同じ結果は再利用）
Snowflakeのレポート系はキャッシュ前提の実装に寄せましょう。
SQLの完全一致、対象テーブルの未更新など、キャッシュの成立条件を満たすように運用するだけでクレジットを節約できます。
最適化：5タスクとストリームの実行間隔を最適化（無駄な起動を抑制）
短時間ジョブを高頻度で動かすと、起動の最低課金が積み上がります。
ストリームにデータがある時だけ動かすという目的であれば、以下のように設定します。
-- 5分ごと、変更がある時だけ実行
CREATE OR REPLACE TASK ETL_APP.PUBLIC.LOAD_INCR
WAREHOUSE = ETL_WH
SCHEDULE = '5 MINUTES'
WHEN SYSTEM$STREAM_HAS_DATA('INCR_STREAM')
AS
CALL ETL_APP.PUBLIC.SP_LOAD_INCR();
ALTER TASK ETL_APP.PUBLIC.LOAD_INCR RESUME;SYSTEM$STREAM_HAS_DATAはデータが無ければタスクをスキップするので、無駄な起動を抑えられます。
最小トリガー間隔で「連打」をまとめる場合であれば、以下のように設定しましょう。
頻繁な変更を間引くパラメータ（既定30秒、10〜604800秒で調整可能です。
-- 変更通知が頻繁でも、最短300秒間隔でまとめて処理
ALTER ACCOUNT SET USER_TASK_MINIMUM_TRIGGER_INTERVAL_IN_SECONDS = 300;秒単位で最小実行間隔を定義。長くし過ぎても12時間ごとに実行されます。
実行の重なりを防ぐ場合は、以下のように設定してください。
-- 重複起動を避ける（既定はFALSE。明示しておくと安全）
ALTER TASK ETL_APP.PUBLIC.LOAD_INCR SET ALLOW_OVERLAPPING_EXECUTION = FALSE;実行中に次の回が来ても重ねて走らせない形になります。
ジョブの粒度を見直し、必要に応じてサーバーレスタスクを使って実行時間に比例する課金に近づけましょう。
最適化6：タイムトラベル保持期間を適正化（保存日数を必要最小限に）
既定値で十分なテーブルはそのまま、一部だけ長期保持を許容しましょう。
短命データは一時または遷移テーブルで扱い、履歴領域のコストを抑えます。
最適化7：マテリアライズドビューとクラスタリングの費用対効果を検証
マテライズドビューは速い反面、更新と保存でコストがかかります。
まずは必要最小数から始め、利用状況を計測して継続可否を判断しましょう。
クラスタリングは見積もりを取り、維持コスト込みで採否を決めます。
最適化8：不要なステージとファイルを整理（ストレージ最適化）
内部ステージの放置ファイルや不要履歴は定期的に削除しましょう。
保持期間の設計と合わせて運用ルール化し、ストレージの微増を放置しないことが大切です。
最適化9：リソースモニターで上限とアラートを設定（使いすぎ防止）
月次や週次でクレジット上限を設定し、閾値に達したら通知や自動停止を行う仕組みを入れましょう。
SQLでの設定は、以下のような形で行います。
USE ROLE ACCOUNTADMIN;
-- 月次で1000クレジット。80%通知、90%一時停止、100%即時停止
CREATE OR REPLACE RESOURCE MONITOR RM_MONTHLY_MAIN
WITH CREDIT_QUOTA = 1000
FREQUENCY = MONTHLY
START_TIMESTAMP = IMMEDIATELY
TRIGGERS
ON 80 PERCENT DO NOTIFY
ON 90 PERCENT DO SUSPEND
ON 100 PERCENT DO SUSPEND_IMMEDIATE;
-- アカウントレベルに割り当て
ALTER ACCOUNT SET RESOURCE_MONITOR = RM_MONTHLY_MAIN;CREATE RESOURCE MONITORでクォータ・頻度・トリガーを定義し、ALTER ACCOUNTでアカウント全体に適用する形です。
USE ROLE ACCOUNTADMIN;
-- 週次で200クレジット。75%通知、100%一時停止
CREATE OR REPLACE RESOURCE MONITOR RM_WEEKLY_BI
WITH CREDIT_QUOTA = 200
FREQUENCY = WEEKLY
START_TIMESTAMP = IMMEDIATELY
TRIGGERS
ON 75 PERCENT DO NOTIFY
ON 100 PERCENT DO SUSPEND;
-- 対象ウェアハウスへ割り当て
ALTER WAREHOUSE BI_WH SET RESOURCE_MONITOR = RM_WEEKLY_BI;ウェアハウス単位の監視はALTER WAREHOUSE … SET RESOURCE_MONITORで紐づけたい場合に設定してください。
突発的な増加に対する最終防衛線として機能します。
最適化10：タグとコスト配賦で部門別に可視化（責任の所在を明確化）
ウェアハウス、データベース、スキーマ、クエリにタグを付け、部門やプロジェクト単位での集計を可能にしましょう。
見える化は節約行動を自然発生させる強力な仕組みになります。
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半減までのタイムラインと効果
4週間を一つの目安に、段階的に取り組みましょう。
1週目は自動停止とサイズ縮小、2〜3週目は同時実行の最適化とジョブ間隔の見直し、4週目は保持期間とマテビューの棚卸しという流れが再現しやすい進め方です。
Snowflakeのコストを半減させるまでのタイムラインと効果について解説します。
初週に着手したい即効施策
全ウェアハウスへ自動停止と自動再開を設定し、夜間と週末の停止を徹底しましょう。
サイズは最小から開始し、日次で消費推移と待ち行列を確認します。
1〜4週で積み上げる継続施策
混雑時間帯のみマルチクラスタを許可し、必要ならサーバーレスタスクを活用します。
Time Travel保持は用途別に再設計し、使われていないマテビューは停止または削除を検討しましょう。
定量結果の確認方法（クレジット・実行時間・失敗率）
月次クレジットの推移、ピーク帯の待ち行列、主要ダッシュボードの所要時間をダッシュボード化し、週次で確認しましょう。
※メトリクスとは、活動や状態を管理しやすくするために、定量的に測定・加工した「測定基準」や「数値」のことです。
改善が鈍化したら、対象範囲を一段広げて次のサイクルへ進みます。
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運用ルールとチェックリスト
この章は「いつ、誰が、何を確認するか」を決めるための運用テンプレートです。
チェック項目を次の3ブロックに分けると、使う場面がはっきりします。
- リリース前後（新しいダッシュボードやETL投入時）
- 夜間・週末（原則停止の運転モード）
- BIやETL連携時（同時接続やリトライで負荷が跳ねる場面）
前後手順と時間帯ルール、連携システム側の負荷制御まで一枚にまとめるのがおすすめです。
ETL（データを取り出し・加工し・取り込む処理）やBI（可視化ツール）は増え方が急なので、ここを押さえるだけでもコストの再増加を防ぎやすくなります。
リリース前後の確認項目
新しいダッシュボードやETLを投入する際は、対象ウェアハウスのサイズ、自動停止、キャッシュ成立条件、予算アラートの設定を事前に確認しましょう。
投入直後24時間は消費と待ち行列を観察します。
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夜間・週末の運転モード
原則停止を基本とし、必要なジョブのみ時間指定で実行しましょう。
実行後は自動停止で締める運転リズムを定着させます。
BIやETL連携時の負荷制御
同時実行の増加で詰まる場合は、最小限のマルチクラスタで渋滞を緩和しましょう。
単純にクエリが遅いだけならサイズ調整やSQL改善の方が効果的です。
外部ツールの同時接続やリトライ設定も見直します。
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よくある落とし穴と回避策
コスト削減を目標とした際に、現場で起きやすい失敗を先回りで回避しましょう。
Snowflakeのコスト最適化を目指す際のよくある落とし穴や回避策についてまとめました。
常時起動の大型ウェアハウス運用
「いつでも速く」を狙って大型を常時起動すると、使っていない時間のコストが膨らみます。
まずは最小サイズと自動停止を徹底しましょう。
不要なヒント指定やキャッシュ無効化
キャッシュを無効化したり、SQLを毎回少しずつ書き換えてキャッシュ不成立を招くと、同じ集計でも毎回計算が走り、クレジットが増えやすくなります。
まずは「更新頻度が低い参照系」をキャッシュ前提の実装に寄せ、共通SQLをテンプレート化してブレを抑えましょう。
また、マテビュー（マテリアライズドビュー）が増えすぎると、速さの代わりに更新コストが積み上がる場合があります。
「どのダッシュボードに効いているか」を定期点検し、用途が薄いものは停止や削除も含めて整理する判断が必要です。
マテビュー乱立と更新地獄
用途が薄いマテビューは維持費だけが残ります。
候補を絞り、利用状況をモニタリングして継続可否を判断しましょう。
保持期間の過剰設定
「念のため」の長期保持はコストを押し上げます。
監査などの明確な理由がある箇所だけ延長し、その他は最小限に抑えましょう。
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まとめ
Snowflakeのコスト最適化は、止める、縮める、見える化するという基本の徹底で大きく進みます。
具体的には自動停止の徹底、最小サイズ起点、必要範囲だけのマルチクラスタ、サーバーレスタスクの活用、保持期間の最小化、そしてタグとダッシュボードによる可視化です。
まずは対象を小さく切り出し、一つずつ適用して週次で効果を確認しましょう。
積み重ねるほど、無理なく継続的なコスト削減が実現できます。
本記事で紹介した10の取り組みを参考に、Snowflakeのコスト最適化に取り組んでみましょう。
そして、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！
