AI駆動型パイプライン構築と非構造化データ活用
本記事では Snowflake Openflow を中心に、
- 非構造化データ / 構造化データの取り込み
- グローバルなデータ連携
- Cortex AI を活用した AI 駆動型パイプライン
をどのように構築できるのかを整理します。
1. 概要
- AI駆動型パイプライン構築
- 非構造化データ × Snowflake Openflow Deep Dive
2. Snowflake Openflow とは
2.1 Openflow の定義
Snowflake Openflow は、
グローバル規模のデータ移動を管理するマネージドサービス
- Snowflake 内外を横断してデータ連携が可能
- 構造化・非構造化・ストリーミングデータに対応
- Apache NiFi ベースのローコード / ノーコード設計
2.2 アーキテクチャ概要
Openflow は大きく以下で構成されます。
コントロールプレーン（Snowflake 管理）
- フロー管理
- コネクタ配布
- ガバナンス / 可観測性
データプレーン（実行環境）
2 つのデプロイメント方式を提供：
| デプロイメント | 特徴 | ステータス |
|---|---|---|
| BYOC | 顧客クラウド内で実行 | AWS GA |
| Snowflake Deployment | Snowflake 内で完結 | AWS / Azure GA |
3. Openflow の主な特徴
3.1 ローコード GUI
- Apache NiFi 由来の GUI
- 非エンジニアでも ETL / データ連携が可能
3.2 豊富なコネクタと相互運用性
- Box / SharePoint / 各種 DB / SaaS
- Snowflake ↔ 非 Snowflake 間の双方向連携
- ストリーミング対応（Snowpipe Streaming）
3.3 Snowflake ネイティブ統合
- RBAC によるガバナンス
- タスク / アラート連携
- ログ / トレースによる可観測性
4. Openflow の強み（要点）
- 制約のない相互運用性
- AI 活用を前提とした設計
- Apache NiFi + Snowflake の信頼性
5. 主なユースケース
- データベース差分取り込み
- 高頻度ストリーミング連携
- 非構造化データ × AI（マルチモーダル分析）
6. デモシナリオ概要
6.1 デモ構成
- Openflow デプロイメント作成
- ランタイム作成
- コネクタ導入
- データフロー構築
- Cortex AI / Agent 連携
6.2 データ取り込み例
| データ種別 | ソース | 内容 |
|---|---|---|
| 非構造化 | SharePoint | PDF / 画像 / ドキュメント |
| 構造化 | Excel | 製品性能データ |
| 構造化 | SQL Server | 売上データ |
7. 非構造化データ処理のポイント
- OCR（PDF / 画像）
- チャンク化
- ベクトル化
- Cortex Search 自動生成
- ACL（アクセス制御）継承
→ 即 AI 検索・分析可能な状態に変換
8. AI 活用：Cortex Agent & Snowflake Intelligence
- 自然言語で分析指示
- 売上トレンド分析
- 製品特性 × 売上要因分析
- 構造化 + 非構造化データの統合分析
9. Snowflake Deployment が「簡単」な理由
9.1 構築が簡単
- Snowflake UI 操作のみ
- 待ち時間：15〜20分
- AWS リソース管理不要
9.2 コスト最適化
- BYOC：AWS リソース費用が発生
- Snowflake Deployment：SPCS のみ
→ 低コスト・予測可能
9.3 運用負荷軽減
- インフラ監視不要
- マネージド前提設計
10. まとめ
Snowflake Openflow により、
- あらゆるデータソースを
- シームレスに取り込み
- AI で即座に価値化
が可能になります。
Snowflake Openflow は、Snowflake の可能性を大きく拡張する中核サービスです。