【レポート】Snowflake Summit 26　AIエージェントが自律的に動き、人と協業して業務を変革する「エージェンティック エンタープライズ」の時代へ

2026年6月9日（日本時間）：AIデータクラウド企業であるSnowflake（ニューヨーク証券取引所：SNOW）は、年次ユーザーカンファレンス「Snowflake Summit 26」を、6月1日～4日にかけて米国サンフランシスコで開催しました。過去最大規模となる今年は、2万人以上が参加し、500以上のセッション、200を超えるパートナーを通して、データとAIの未来を形作る数多くのイノベーションが発表されました。

今回のSnowflake Summit 26では、「AIはもはや実験段階ではなく、企業全体で運用される時代に入った」という認識のもと、Snowflakeが従来のAI データクラウドから、企業のAIエージェントを統制・運用するための「エージェンティック エンタープライズ プラットフォーム (Agentic Enterprise Platform)」へと進化するビジョンが示されました。

初日のオープニングキーノートでは、Snowflake CEOのSridhar Ramaswamy（スリダール・ラマスワミ）が登壇し、AIはもはや単なる「約束」ではなく、実際の成果を生み出すものになっていると強調しました。そして、これからの時代は、自律的に機能するAIエージェントと協働する「エージェンティック エンタープライズ」の時代になると宣言しました。このビジョンを実現するための4つの不可欠な要素として、①企業データとコンテキスト、②AIモデル、③アプリケーション、そしてこれらを連携させる④「エージェンティック コントロールプレーン (agentic control plane)」が必要であると述べました。

Snowflakeは、AIモデルそのものを提供するのではなく、企業データ、AIモデル、業務アプリケーションを横断的に統制する「エージェンティック コントロールプレーン」という新たなカテゴリを提唱しました。これは、今後企業内で増加するAIエージェントを、安全かつガバナンスの効いた形で運用するための“司令塔”として位置付けられています。

キーノートには業界をリードする顧客やパートナー企業も登壇しました。アクセンチュア Chair & CEOのJulie Sweet氏とChief Strategy and Services OfficerのManish Sharma氏は、AIを実際のビジネス成果に結びつけるための強力なデータ基盤の重要性を語りました。さらにSnowflake は、Anthropicとの戦略的パートナーシップの大幅な進展について発表。Anthropic 共同創業者兼プレジデントのDaniela Amodei氏とAIモデルの急速な進化について議論を交わし、イノベーションと安全性のバランスにおいて「信頼は加速剤」であるという共通の認識を示しました。

2日目のプラットフォームキーノートでは、Snowflake 共同創業者兼製品担当プレジデントBenoit Dageville（ベノア・デイジビル）と、プロダクト担当EVPのChristian Kleinerman（クリスチャン・クライナマン）らが登壇し、エンタープライズAIを加速させるプラットフォームの革新について語りました。

Benoitは、創業時からの使命である「データのサイロ化の解消」と「すべてのデータ、すべてのコンピューティング、すべてのユーザー」という原則を振り返りました。そして、エージェント型エンタープライズの時代においても、孤立したAIスタックの構築は新たなサイロやコスト増大を生むと警鐘を鳴らし、AIとデータを単一の統合プラットフォーム上で稼働させることが重要だと強調しました。

続いて登壇したChristianは、「十分に高度な技術は魔法と区別がつかない」という言葉を引き合いに出し、複雑なデータ技術をAIによって誰もが簡単に使えるようにするというビジョンを語りました。「使いやすさ」「信頼とガバナンス」「相互運用性」というテーマに沿って数多くの新機能を発表し、Snowflakeが強固なセキュリティ境界内でAIを安全に実行し、組織全体の生産性を高める基盤となることを約束しました。

Principal Developer AdvocateのDash Desaiによるライブデモも披露されました。Dashは、開発者向けエージェントの「Snowflake CoCo」（旧称 Cortex Code）が自然言語による指示だけでデータパイプラインの異常を診断し、ユーザーの許可を得て安全に自動修復する様子を実演しました。パーソナルワークエージェントの「Snowflake CoWork」（旧称 Snowflake Intelligence）を用いたデモでは、厳格なデータ移動制限のもとでAIが業務を補助する様子が示されました。