[レポート]グループ全体を支えるデータの力：Snowflakeで実現、進化するマーケティング基盤 #SWTTokyo25

さがらです。

2025年9月11日～2025年9月12日に、「SNOWFLAKE WORLD TOUR 2025 - TOKYO」が開催されました。

https://www.snowflake.com/ja/world-tour/tokyo/

本記事はセッション「グループ全体を支えるデータの力：Snowflakeで実現、進化するマーケティング基盤」のレポートブログとなります。

登壇者

• 清水 甲太郎 氏
  • 株式会社西武ホールディングス
  • DX・マーケティング戦略部
• 山本 桂輔 氏
  • 株式会社西武ホールディングス
  • 情報システム部

会社紹介＆マーケティング基盤について

• 事業内容
  • 不動産、ホテル・レジャー、都市交通、グループ80社で世界に対して事業を展開
• 戦略
  • 色んなグループのデータを持ってきて、どういった方が横断してサービスを使っているか、この調査のために基盤を構築しようと考えた

• 今の基盤のアーキテクチャ
  • マーケットプレイスのデータ、各事業のデータ、これらを全てSnowflakeに持ってきている
  • アウトプットとしては、BIやMAツールへの連携など

会社間を超えた情報の取り扱いをどう乗り越えたか

• ダイナミックデータマスキング
  • この機能を用いてデータセキュリティの制御を行っている
• 扱うデータの種類
  • 個人情報、機密情報、各事業も別れており、多種多様
• ダイナミックデータマスキングの活用
  • 使うテーブルは1つだが、人によって権限を分けることで、データを見れるレコードを動的に制御している

外部データをどう取り入れたか

• 使用している外部データ
  • 人流データを購入して使っている
  • 無償のデータも利用している（祝日などの情報が入ったカレンダー情報など）
• Marketplaceのメリット
  • 利用者にストレージコストがかからない

• BIツールでの活用事例
  • 200億レコードの人流の動きのデータを使っている。この規模のデータがコピー不要で可能なのは、データ領域の経験がある人からすると有り難みを感じるのではないか

Streamlitを用いたデータカタログの展開

• データカタログを使い始めての評価
  • 正直に言うと、20%程度であまり使われていない（周知や教育が足りないかもしれない反省はある）
• 利用者にアンケートを行った
  • ポジティブな意見としては、「あったら便利」など
  • ネガティブな意見としては、Snowflakeと別に認証が必要、データが古い、などの意見がある

• Streamlitを用いたデータカタログの作成
  • 4日ほどで作成、「やってみよう」と考えてすぐに作ることができた
  • 複雑な設定や環境準備が不要で、構築できる。スモールスタートで始めることができる

• Cortex Analystの活用
  • 日本語で問い合わせをすることで、データ分析やSQL生成を行ってくれる
  • データカタログにCortex Analystを用いた分析機能を追加、まだ検証段階だがリリースして使ってもらって反応を見ることで改善をしていきたい

顧客の声の分析

• 技術者目線で使ってみたいなと思い、SENTIMENT関数を試してみた
  • データはもともとあるので、SQLでSENTIMENT関数を使うだけで感情分析できる
• AI_FILTER関数も試している
• 顧客の声分析の実践
  • 海外の口コミを翻訳、日本語化した口コミをSENTIMENT関数で感情分析、ということをSQLだけで簡単に実装できる

所感

私の中でもSnowflakeの推し機能をフルに使った事例登壇で、うんうんと頷きながらセッションを聴講していました！

データのアクセス制御も、AIを用いた翻訳や感情分析も、SQLベースで簡単に実装できるのがSnowflakeの良さですよね。

こちらの登壇で使われていた機能はSnowflakeの無料のトライアルアカウントでも利用することができますので、気になった方はぜひ触ってみてほしいです！