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Snowflake Night #2 - みんなの Data Superhero 特集 参加レポート

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Snowflake Night #2 - みんなの Data Superhero 特集 参加レポート

はじめに

昨日、Snowflake Night #2 - connpass 勉強会に参加してきました。

東京ミッドタウン八重洲 30 階の Snowflake Japan オフィスで開催されたオフラインイベントで、 Snowflake の Data Superhero と呼ばれる有識者たちの発表を直接聞ける貴重な機会でした。

参加のきっかけは最近データエンジニアリングに興味を持ち、その中でもDWHの中で注目されているSnowflakeに興味を持ったことでした。 実践的な知見を現場のデータエンジニアから直接聞ける機会はなかなかないと思い申し込みました。

イベント概要

項目内容
イベント名Snowflake Night #2 - みんなの Data Superhero 特集
開催日時2026年2月25日（水）18:00〜20:00
開催形式オフライン
会場Snowflake Japan オフィス（東京ミッドタウン八重洲 30F）
主催Snowflake Japan Developer Relations

タイムスケジュール

時間内容
18:00〜18:30開場
18:30〜18:40趣旨説明
18:40〜19:00松井太郎さん 登壇
19:00〜19:20近森淳平さん 登壇
19:30〜19:50みっつ（三ツ橋和宏）さん 登壇
19:50〜20:00藤田まどかさん LT
20:00〜20:40ネットワーキング

セッション紹介

セッション① Data Superhero 所信表明：去年の色んな記事を振り返る

登壇者: 松井太郎（Taro Matsui）さん / CCCMKホールディングス テクノロジー戦略本部 本部長

Data Superhero（DSH）として選出されてから約 2 年間の活動を振り返りつつ、「いくつになっても楽しく学び続ける」というスタンスを所信表明されたセッションでした。記事 18 本・35 万字という圧倒的なアウトプット量が印象的でした。

セッションのポイント

  • 「誰よりも知りたがっている人」を目指す: 知識量より好奇心を大切にするというスタンス。暗黙知をコミュニティに言語化して還元することに価値を置いている
  • 学習サイクルの進化: 前半（〜8月）はインプット→アウトプット中心、後半（9月〜）は製品やコミュニティとの対話から「製品思想」を考察する段階へとシフト
  • コミュニティの相互作用: 「ネットワーキングでの対話が、聴者のアウトプット・登壇者のインプットになる」というコミュニティの好循環について言及

学んだこと・感じたこと

松井さんの発表で最も印象的だったことは、

暗黙知、経験値、自分が知ってる当たり前を記事にすると役に立つ

と

外部から刺激をもらう、だからより学びたくなる

というお話です。 私を含めて、こんなことシニアエンジニアは知っているとか、こんなことを記事にすると恥ずかしいと思ったことがある人も多いと思います。 しかし、そういったことでもいざ記事にしてみると反響があり、FBをもらうことでより学びが加速するというお話でした。 私もこの話を聞いて、よりアウトプットしていこうと感じました。

セッション② AI 活用を目的にしたら、データの本質が見えてきた

登壇者: 近森淳平（pei0804）さん / 株式会社 CARTA ZERO VP of Data

「データ整備が先、AI はまだ早い」という一般論に真っ向から向き合い、実際に Snowflake Intelligence を試した経験から得た知見を共有してくださったセッションでした。

セッションのポイント

  • 整備待ちの罠: 完璧なデータ基盤が整うのを待っている間に世界は動いてしまう。試すコストが劇的に下がった今、雑でも動かして学ぶことが重要
  • 足りないのはモデル性能ではなくコンテキスト: AI が答えられない本当の理由はモデルの性能ではなく、「AI 側がユーザーの文脈を知らない」「ユーザー側が AI に何を知らせるべきか分かっていない」というコンテキストの欠如
  • 「何でも聞いてください」は機能しない: Alexa などの VUI と同じ課題。ユースケースを絞り込み、何を聞けば何が返ってくるかを設計することが不可欠
  • Semantic View でビジネスロジックを組み込む: ビジネスの定義や文脈を AI 側に渡す仕組みを作ることが、AI 活用の鍵

学んだこと・感じたこと

近森さんの登壇で印象的だったのは、

雑でもいいから試そうぜ、さっさと使う。

試すことにデメリットない。失敗成功両方から得られるものがある。

ということです。

今の時代、試すコストが劇的に下がり、秒でサーバーが建てられる時代です。 また、Snowflakeもアカウントを作って触れます。とにかく興味を持った技術やツールは、小さくても良いので触っていこうと改めて感じました！

セッション③ Snowflake データ基盤で挑む AI 活用：4 年間の DataOps の積み重ねをもとに

登壇者: みっつ（三ツ橋和宏）さん / 株式会社 kubell（旧 Chatwork）Staff Data Engineer

97.3 万社が導入する Chatwork のデータ基盤を Snowflake で支えてきた 4 年間の DataOps の積み重ねと、そこから AI 活用に至るまでの道筋を語ってくださったセッションでした。

3 ステージ戦略

ステージテーマ内容
Stage 1新世代データ基盤の立ち上げIaC 整備・開発環境コンテナ化で属人性排除。初期の運用設計がスケーラビリティを左右
Stage 2スケーラブルな開発体制構築AWS Lambda・Digdag・dbt で自動化。「運用でカバー」ではなく「仕組み化」を徹底
Stage 3AI 導入による利活用加速CortexCode 導入でSnowflake ユーザーが倍増。現場のニーズからユースケースを開拓中

セッションのポイント

  • 属人化排除が AI 時代の資産になった: ドキュメンテーション文化として積み上げてきた知識が、AI（CortexCode）へのコンテキスト提供として機能している
  • CortexCode vs Snowflake Intelligence の使い分け: CortexCode は「全社員向け・text-to-SQL」、Snowflake Intelligence は「専門家向け・セマンティック定義が必要」と役割を明確に分けて運用
  • 小さく価値を出し続ける: 2 年連続で 2 倍以上の機能追加を実現した背景には、人がボトルネックにならない仕組み化の積み重ねがある

学んだこと・感じたこと

ミッツさんの発表ではわかりみが深すぎました。

というのも現職環境も同じような環境で、属人化で、ST等だとサーバー落ちて、テストが思うように進められない。ドキュメントを確認しないと開発がスムーズに進まない。環境構築を1からしないとDBが壊れて、開発できないなど、現職と同じような経験をされており、そこから正社員2人で整備してきたというお話でした。

また、DevOpsならぬ、DataOpsというワードも初めて知りました。DevOpsはアプリケーションの開発と運用を意味しますが、DataOpsは、DevOpsから派生した言葉で、DevOpsの考え方や文化をデータ領域に応用した手法です。部門間の壁を取り払い、データの収集・分析から活用までの組織全体のデータフローを自動化し、高速回転させることで、最大限の価値創出を目指す考え方だそうです。

この話から、もともとDevOpsに興味があったのですが、DataOpsは企業の経営判断や指針となるデータの分析や利活用を行うための基盤作りを行う文化にとても興味を持ちました。

LT: 孤独な勉強を「仲間の学び」に変えた Snowflake Rookies Camp

登壇者: 藤田まどかさん

📎 登壇資料はこちら

印象に残ったポイント

Snowflakeを初心者が学べる場がないと思い、コミュニティを作り、運営されていることがすごい！という印象につきます。 自分では行動力がある方かなと思っていましたが、藤田さんの話を聞いて、刺激をいただけました！ また、見切り発車の精神もすごいと感じました。私の場合、情報収集に時間を使ってしまうことが多く、行動に移すまでに時間がかかってしまうことも多々あります。 しかし、とりあえず、やってみようの精神がすごい！と感じました。 本当に学びになる方達だらけだなという印象でした！

全体を通しての気づき

3 つのセッションに共通したテーマ

今回の 3 セッションを通じて感じたのは、「AI 活用の前提はコンテキスト設計にある」 という共通認識でした。

登壇者キーメッセージ
松井さん暗黙知を言語化してコミュニティに還元し続けることに価値がある
近森さんAI が答えられないのはモデルのせいではなく、コンテキストの欠如が原因
みっつさん属人化排除・ドキュメント文化の積み重ねが AI 活用の土台になった

ネットワーキング

ネットワーキングでは、ミッツさんを初め、いろいろな参加者のデータエンジニアの方とデータエンジニアのやりがいや楽しさについてお話を聞かせていただいたり、Webエンジニアとデータエンジニアで各々の経験ややりがいについてもお聞きさせていただき、今後の自分のキャリアの方針の指標になり、とても有意義な時間をシェアさせていただけたことに感謝です！！

また、その後の2次会にも参加させていただき、イベントには参加されていなかったSuperhero の方も参加されており、またそこでも参考になるお話をいただき、データエンジニアについて解像度を高めることができる有意義すぎるお時間でした😆 Snowflakeコミュニティの方中心で初参加でしたが、みなさんとてもフレンドリーで優しい方ばかりで、エンジニアとしても成長したいけど、人としてもこんな風にソフトになっていきたいなと率直に思いました。

まとめ

最初は「Snowflakeってなんぞや？？、あ、connpassでイベントあるから行ってみよ」くらいのテンションとノリでしたが、行ってみるととても楽しく、データエンジニアやSnowflake、データ業界、データの価値について学ぶことができました！ 正直絶対、家で1人で本を読んだり、記事を読んでるだけでは得られない時間と経験でした！

参考リンク