こんにちは、DX攻略部のkanoです。
「眠っているデータを新しい売上に変えたい」
このように考えている経営者様は多いのではないでしょうか？
自社のデータ資産を「売れる資産」に変える方法として紹介したいのが、データウェアハウスツールのSnowflakeです。
Snowflakeを使えば、データそのものの販売に加え、分析アプリや共同分析（クリーンルーム）といったデータサービスを安全に提供し、価格を設定し、利用状況を可視化してスケールさせるところまでを一気通貫で実現できます。
本記事では、Snowflakeでデータ資産を収益化する最新の方法を、実装観点・価格設計の順でわかりやすく整理します。
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！
Snowflakeでデータを収益化する
最初にSnowflakeのデータを収益化するための基本の考え方を確認します。
データ収益化は「何を売るか（プロダクト）」「どこでどう届けるか（チャネル）」「安全にどう運用するか（ガバナンス）」の三点を同時に設計することが重要です。
このことを軸にしながら、どのようにSnowflakeでデータを収益化につなげるかを考えていきましょう。
Snowflakeを収益化につなげる3つの考え方
Snowflakeの収益化対象は、大きく分けて以下の3つに分けることができます。
- データ製品（データセット/ライブフィード）
- アプリ（Snowflakeネイティブアプリ）
- データサービス（クリーンルームによる共同分析）
そして、販売経路として、以下の方法が挙げられます。
- 提供チャネルはSnowflake Marketplace（公開販売/プライベート販売）
- 社内向けのInternal Marketplace（組織リスト）
- 限定コミュニティ向けのData Exchange
Snowflakeの共有はデータのコピーを作らないため配布が軽く、コンシューマー（利用者）側のコンピュートでクエリが走ります。
これにより配信運用がシンプルになり、利用メトリクスの取得やアクセス取り消しも容易です。
Snowflakeはコピーしない共有を土台に、データ製品、ネイティブアプリ、クリーンルーム型サービスという三つの稼ぎ方と、MarketplaceやInternal Marketplaceなどの配布経路をひとつの基盤で一貫して扱えることを覚えておきましょう。
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代表的な収益化モデル
次にSnowflakeでデータを収益化する際のモデルをもう少し具体的に見ていきます。
自社のデータは「そのまま売る」「アプリにして価値を同梱して売る」「共同分析という体験を売る」という三つの切り口に整理できます。
誰に何を届け、どのような対価を得るのかをイメージしながら読み進めてください。
データ製品（データセット／ライブフィード）
データベースやテーブル、セキュアビューをコピーせずに共有し、利用者側のSnowflakeでクエリ実行してもらうモデルです。
配布は公開のMarketplace、個別契約のプライベートリスト、社内配布のInternal Marketplace（組織リスト）を使い分けます。
再配布の抑止、契約終了時の即時アクセス停止、更新の自動反映といった売るための運用が標準で揃うため、提供者は内容の磨き込みに集中できます。
向いているケースと収益設計の例
データ製品が向いているケースは、業界ベンチマーク、価格や在庫の時系列、トランザクションの集計、サードパーティデータとの突合用キーなど、利用者が自社分析に直接取り込みたいと考える情報の場合です。
収益設計の例として、無料サンプル（列数や期間を限定）→本番版のサブスク、速報性の高いライブフィードは更新頻度に応じて価格帯を分けるという形が考えられます。
契約・運用のコツとして、バージョニング（v1→v2の移行期間を明示）、停止条件（規約違反時の取り消し）とSLA（更新頻度・遅延許容）を商品ページで明記しておきましょう。
アプリケーション（Snowflakeネイティブアプリ）
SQLやJavaScript、Snowpark、Streamlitなどで実装したデータのある場所で動くアプリを配布・インストールしてもらうモデルです。
データを外へ持ち出さず、アプリの実装詳細（知的財産）を保護したまま価値を届けられます。
Marketplaceで広く販売しつつ、重要顧客にはプライベート提供でカスタマイズするなど柔軟な展開が可能です。
向いているケースと収益設計の例
アプリにして価値を同梱して売る場合は、需要予測ダッシュボード、異常検知ツール、スコアリング関数提供、生成AIを組み込んだ要約・分類・検索体験など、結果までをワンクリックで届ける形が向いています。
アプリケーションの場合は、基本的にサブスク形式がおすすめです。
ユーザー数やワークスペース数で階層化するのと、処理件数、推論回数、エクスポート件数などで従量課金を取り入れた、ハイブリット課金が適しています。
サポートはFAQとチュートリアルをアプリ内で完結と運用しやすいです。
データサービス（クリーンルームによる共同分析）
クリーンルームは参加者同士が生データを見せ合わず、事前に合意した集計や突合だけを安全に実行する仕組みです。
広告・小売・メディアでのオーディエンス重複測定、リーチ&フリークエンシー算出、販促の効果検証など、プライバシー要件が厳しい領域でも導入しやすいのが特長です。
向いているケースと収益設計の例
共同分析という体験を売る場合、取引先とのIDマッチングや共通顧客分析、メディアプランの効果測定が適しています。
また、サプライヤーとの在庫最適化など、相互のデータを見ずに価値を出したい協業にも向いているでしょう。
分析メニューごとの定額、実行回数や対象ボリュームによる従量、プロジェクト単位のパッケージ料金で収益設計します。
ローンチ前に検証用のサンドボックス環境を用意することをおすすめします。
成功するための要因
どのモデルでも共通する成功要因は以下の3つです。
- 商品定義のわかりやすさ（何が手に入るかを一文で言える）
- 価格と価値の整合（無料体験からの移行導線）
- 運用の自動化（品質チェック、更新、アクセス管理、監査）
まずは自社の強みが最も伝わりやすいモデルから小さく始め、利用データをもとに価格や提供範囲を素早く磨いていきましょう。
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価格設計の指針（従量課金/サブスク/ハイブリッド）
Snowflakeでデータを収益化するためには、価格設計が重要な要素となります。
データ製品やアプリケーションを提供する際、どのような価格体系を採用するかが収益の安定性や成長に大きな影響を与えます。
Snowflake Marketplaceでは、従量課金、サブスクリプション課金、そしてその組み合わせであるハイブリッド課金を柔軟に選択でき、ビジネスニーズに合わせた価格戦略を構築できます。
ここでは、各価格設計の特徴と、それぞれに最適な適用方法について詳しく見ていきます。
サブスクリプション（期間課金）と従量課金（利用に応じた請求）の使い分け
価格設計を考える際、最も重要なのは「お客様にとっての価値」と「運営側の収益の安定性」をどう両立させるかです。
Snowflake Marketplaceでは、サブスクリプション（期間課金）と従量課金（利用に応じた請求）を使い分けることが可能です。
- ユーザーが一定期間利用することを前提に、安定した収益を確保できる点が魅力で、特に定期的に使用するデータやアプリケーションに向いています。たとえば、月額や年額で契約するデータ製品やアプリは、利用のたびに課金される従量課金よりも確実に収益が見込めます。
- 利用者の使用量に応じた料金が発生するため、使用頻度が高いユーザーから多くの収益を得ることができます。また、利用が低いユーザーに対しては負担が少なくなるため、広く導入されやすいという利点があります。
どちらの課金方法が適しているか、事前に十分に検討しましょう。
ハイブリッド課金モデル（サブスクリプション＋従量課金）
多くの場合、データ製品やアプリケーションは「基本サブスク＋従量課金」のハイブリッド型にすることで、安定した収益基盤を確保しつつ、柔軟に需要に対応できます。
たとえば、データ製品においては、ベースとなるデータセットに対して定額の月額料金を設定し、追加で利用されたクエリやフィードに従量課金を適用する方法です。
- 初期費用を抑えつつ、利用が増えることで追加収益が得られるため、提供側にも顧客側にもメリットがあります。サブスクリプション部分は安定収益を見込め、従量課金部分は追加利用の収益を得ることができるため、両者のバランスが取れた価格設計が可能です。
データ製品のハイブリット例として、データセットを月額サブスクリプションで提供し、追加のデータクエリやデータフィードに対して従量課金を適用するケースが挙げれます。
ユーザーはまず固定費でベースのデータを利用し、追加で利用したい場合はその分だけ費用がかかるため、需要に応じた柔軟な対応が可能となります。
アプリケーションのハイブリット例として、基本的な機能をサブスクリプションで提供し、ユーザー数や処理回数、推論回数に応じた従量課金を設定することが多いです。
AIアプリケーションの利用では、月額基本料金に加えて、処理件数や推論回数に従って追加料金が発生する仕組みが一般的です。
プラン別の価格戦略（ライト/スタンダード/エンタープライズ）
さらに、プラン別の価格を階層化することで、異なるニーズを持つ顧客層に対応することができます。
Snowflake Marketplaceでは、「ライト」「スタンダード」「エンタープライズ」といった複数の価格プランを設けることができ、それぞれに異なるサービスレベルを提供できます。
この方法を使うことで、顧客の規模や利用目的に合わせた柔軟な料金設定が可能です。
-
ライトプラン
初期段階の導入ユーザーに向けて、低価格で提供するプランです。小規模なデータセットやシンプルなアプリケーションに適しており、価格の敷居を低くして導入を促進します。 -
スタンダードプラン
一般的な企業やチームが必要とする基本的な機能を提供するプランです。通常、もっとも多くのユーザーが選択する価格帯で、適度な機能を提供しつつも、利益を最大化する価格設定を行います。 -
エンタープライズプラン
大規模な企業や、より高度な機能やサービスを求めるユーザー向けのプランです。APIの利用制限、SLA（サービスレベルアグリーメント）、専用サポートなど、より手厚いサポートを提供し、企業向けに特化した高価格帯のプランとなります。
API制限・SLA・サポートを活用した差別化
価格プランを階層化する際、APIの利用制限、SLA（サービスレベルアグリーメント）、サポート内容を差別化することが有効です。
これにより、各プランごとに提供されるサービスの範囲を明確にし、顧客が自身のニーズに合ったプランを選択しやすくなります。
例えば、API制限において、ライトプランではAPIの利用回数やデータの取得頻度を制限し、エンタープライズプランでは無制限に近い設定を行う形です。
このように、利用制限を設けることで、適切な価格設定と価値の提供が可能となります。
SLAとサポートにおいて、スタンダードプランやエンタープライズプランでは、対応時間の短縮や専用サポート担当者を設定することで、顧客の信頼を得やすくなります。
また、SLAを定めることで、サービス品質の保障を行い、ビジネスリスクを最小化できる点を覚えておきましょう。
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アーキテクチャのリファレンス（設計のお手本）
データ資産の収益化を実現するためには、強固でスケーラブルなアーキテクチャが不可欠です。
特に、Snowflakeのようなクラウドネイティブなデータプラットフォームを活用する場合、システムの設計段階で収益化のための基盤を整備することが重要です。
このセクションでは、Snowflakeを活用した収益化のアーキテクチャ設計における基本的なリファレンス構成を紹介します。
最小構成（PoC用）
まずは小さく速く検証するための箱をつくります。
ここでは「最短で価値を確認する」「あとから本番へ滑らかに広げられる」ことを重視します。
PoCの目的（何をもって成功とするか）と期間、測定指標だけ先に決めてから着手しましょう。
-
既存DWHやアプリから取り込み（外部テーブル/コネクタ/CDC）。
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データ辞書とタグを整備し、DMFで品質KPI（NULL率、重複率、鮮度など）を設定。
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プロバイダー用スキーマを切り出し、セキュアビューで提供範囲を限定。
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Marketplaceのプライベートリストで1社に試験提供し、利用状況/問い合わせを収集。
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ポリシー設定（行/列/集計/投影）を見直し、公開リストやData Exchangeへ拡大。
安全性と使い勝手が確認できたら、公開リスト（誰でも申し込める状態）やData Exchange（社内外の特定コミュニティ向け流通）へ段階的に拡大します。
外部テーブル（外部に置いたファイルを参照する仕組み）は、ETLなしでS3等のCSVやParquetを直接読むだけなので、初期費用を抑えられるのでおすすめです。
コネクタ（各SaaSやDBからの取り込み用アダプタ）は、Salesforce等のSaaSやRDBの標準コネクタで、定期取り込みをノーコードに近い形で回せます。
CDC（Change Data Capture／変更分のみ取り込み）は、取引データのように更新が多い領域は、変更差分だけを低遅延で取り込むと検証が安定することを覚えておきましょう。
PoCでは1〜2テーブルに絞り、遅延・コスト・整合性を観察します。
迷ったら「最初は外部テーブル→必要に応じてコネクタ→遅延要件が厳しければCDC」の順で段階的に進めてみましょう。
スケール構成（本番）
社内はInternal Marketplace（組織リスト）で配布し、横断部門の標準データ製品として定着させます。
社外は公開リストで認知を広げつつ、重要顧客はプライベートリストやData Exchangeで高付加価値な複合提供（データ＋アプリ＋クリーンルーム）を展開しましょう。
監査とメトリクスはProvider Studioの分析画面、Account Usage/Organization Usageビュー、Horizonのインサイトで継続モニタリングします。
AI活用（価値の体験を同梱）
Cortex AISQL（LLM関数）、Cortex Analyst（データに基づくQ&Aアプリ）、Cortex Search（RAG検索）を組み込むと、ユーザーがすぐに価値を体感できるデータ製品・アプリに仕上がります。
ネイティブアプリとして同梱し、導入初日から意思決定や業務の自動化に直結する体験を提供しましょう。
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よくある落とし穴と回避策
最後にSnowflakeのデータ資産で収益化を目指す際のよくある落とし穴と回避策について紹介します。
価格と価値の不一致
製品をリリースする際に価格に対して、ユーザーに納得してもらえないことがあります。
- 価格が高すぎるタイプ
提示額に対して、成果や安心感が伝わっておらず「その金額を払う理由」が見えない状態。PoCは好評でも本契約で止まる、値引き要望が強い等が典型です。 - 価格が安すぎるタイプ
実力より安く売っているために安かろう悪かろうに見えたり、サポートや運用で赤字化するパターン。評判は良いのに利益が出ない、上位プランへのアップグレードが起きないなどが兆候です。 - 価格の単位がズレているタイプ
たとえば価値は「意思決定のスピード」なのに、価格は「保存容量」で請求している、など。お客さまが増やしたいもの（成果の単位）と請求のカウントが一致しないと、不公平感やコスト不安が生まれます。
この価格と価値の不一致を防ぐためには、以下の方法がおすすめです。
「価格と価値の不一致」は、値付けそのものの問題だけでなく、「誰のどんな結果を増やすのか」と「その結果に対してどう請求するか」の設計の問題です。
まずは価値の単位を揃え、プランを整理し、数値で伝える。これだけで商談の納得感は大きく改善します。
データ品質のばらつき
データ品質のばらつきに対してはDMFが有効です。
DMF（Data Metric Function）は、テーブルやビューに対して「欠損の割合」「重複件数」「データの鮮度」などを自動で測るSnowflakeの機能です。
DMFは値を返すだけなので、「どこまでなら合格か」は期待値として基準を設定します。
例えば「email列のNULL率は1％未満」「主キーの重複は0件」「最終更新は5分以内」など、ビジネスに合わせて閾値を決めておくと、DMFの結果と比較されて自動で合否判定されます。
-- 1) 実行スケジュール（毎時）をセット
ALTER TABLE SALES.CUSTOMERS
SET DATA_METRIC_SCHEDULE = 'USING CRON 0 * * * * UTC';
-- 2) NULL率: emailは1%未満
ALTER TABLE SALES.CUSTOMERS
ADD DATA METRIC FUNCTION SNOWFLAKE.CORE.NULL_PERCENT ON (email)
EXPECTATION email_null_under_1 (VALUE < 1);
-- 3) 重複: customer_idの重複は0件
ALTER TABLE SALES.CUSTOMERS
ADD DATA METRIC FUNCTION SNOWFLAKE.CORE.DUPLICATE_COUNT ON (customer_id)
EXPECTATION id_no_dup (VALUE = 0);
-- 4) 鮮度: updated_atが5分以内に更新されている
ALTER TABLE SALES.CUSTOMERS
ADD DATA METRIC FUNCTION SNOWFLAKE.CORE.FRESHNESS ON (updated_at)
EXPECTATION fresh_5min (VALUE < 300);上のように「スケジュール→DMF割り当て→期待値」の順に設定すると、以後は自動でチェックが回ります。
NULL率・重複・鮮度などのDMFは最初から用意されています。
このようにDMFで合格基準を数値化し、公開前チェックを自動化し、異常時は系統（リネージ）から原因追跡すると問題を改善できるでしょう。
共有時の情報漏えい懸念
行/列/集計/投影ポリシーで「見せる範囲」を先に設計します。
行ポリシーは部門や契約ごとに見える行を分ける仕組み、列ポリシーは個人情報をマスクしたり列自体を隠す仕組みです。
集計ポリシーでは小さすぎる母集団の結果を返さないしきい値を決め、投影ポリシーでは提供列を最小限に固定して逆引き復元を防ぎます。
さらにクリーンルームを使えば、相手側のデータと自社データを持ち出さずに合流・分析でき、明細を共有せずに効果測定や重複除外などを実施できます。
すべての操作はログに残し、権限変更と合わせて監査可能な状態にしておくのが安全運用の基本です。
配布運用コスト
配布運用のコストについても、事前にルール決めを行っておきましょう。
コピーしない共有を原則にすると、元データは1箇所で管理し、相手は参照だけするため配布やバージョン管理の手間が激減します。
Marketplace流通にすれば配布先の管理、同意文面、更新通知まで一元化でき、停止や取り消しも即時に反映されます。
地域やアカウントをまたぐ自動複製が必要な場合は、対象と頻度を最小限にしつつ、スキャン量やストレージ増分をダッシュボードで常時可視化します。
上限値とアラートを設定し、使われていないテーブルは定期的に棚卸しすることで、配信運用とコストをともに抑えられます。
こんにちは、DX攻略部のkanoです。 新しいツールを導入する際に気になるのが、セキュリティ面の不安です。 Snowflakeはクラウド上でデータを一元管理し、分析・AI活用までワンストップで提供するデータクラウド基盤ですが、セ[…]
まとめ
Snowflakeを使った、自社のデータ資産を収益化するための方法を紹介しました。
Snowflakeなら「売るもの（データ/アプリ/サービス）」「売る場所（Marketplace/Internal/Exchange）」「守る仕組み（Horizon/各種ポリシー/クリーンルーム）」が標準装備です。
まずはプライベートリストで小さく始め、利用データを根拠に体験と価格を磨いて公開リストでスケールする、という流れでスタートしてみましょう。
この段階的アプローチが、データを「売れる資産」に変える最短経路になります。
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！
