1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 オンプレミス環境からAmazon Web Services（AWS） PrivateLink経由でSnowflakeへ接続するための、推奨されるDNS構成。 オンプレミスDNS、Route 53 Resolver、Snowflake VPCエンドポイントをどのように連携させるかの具体設定。 複数Snowflakeアカウントを利用する場合の設計パターン。 1.2本記事を書こうと思った背景 SnowflakeをAWS Pr

はじめに こんにちは。全社データ技術局データビジュアライゼーションチームの與田龍人です。 モダンデー ...

はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 近年、BIやアナリティクスに加えて、AIを活用したデータ分析体験への関心が高まっています。 こうした環境では、データそのものだけでなく、指標や用語の意味を一貫して管理するセマンティックレイヤーの重要性も増しています。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0912/ 一方で、BI・AI・アナリティクスの各ツールは、それぞれ独自のセマンティックモデルを持つことが多く、ツール

前提条件 Snowflakeをデータソースとして接続 データセットの作成 チャットエージェントからダッシュボードについて聞いてみた ダッシュボードの作成 チャットエージェントを使った分析 質問例①：「2025年5月の売り上げについて教えてください。」 質問例②：「売上が前月比で大きく下がっている月はある？その原因として考えられることは？」 トピックを設定してデータについて質問してみた トピック（自然言語質問）による分析 質問例①：「売上top10の商品を教えてください。」 質問例②：「2025年のブランド

SnowflakeとEntraIDのプロビジョニング連携の設計・運用ポイント SnowflakeとMicrosoft Entra ID（旧Azure AD）をSCIMプロビジョニングで連携することで、ユーザ・ロール管理を自動化できます。 しかし実際に設計・運用を始めると、 SG（Security Group）設計をどうすべきか？ ロールとのマッピングはどう考える？ ユーザ削除時はどう動く？ 複数SG所属時は？ といった設計の重要ポイントがいくつか存在します。 本記事では、Snowflake × Entra

2026/4/20 – 4/24 に世界最大規模の産業向け展示会ハノーバーメッセが開催されました。AWS は今年も “Built for Industrial AI” というテーマを掲げ、フィジカル AI を筆頭に、AI とクラウドを活用し製造業の業務を変革するアイディアを提供しました。AWS の製造のリーダーである Ozgur Tohumcu から、”産業 AI は大規模展開してこそ意味がある”というメッセージを基調講演で語りました。イベント全体での AWS の活動は、別途 月刊 AWS 製造ブログ で

はじめに こんにちは！芝浦工業大学理工学研究科 修士1年の只野陽生と申します。2026年2月の3週間 ...

はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Fivetran Japan、Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの大久保です。 昨今、Apache Iceberg を利用したレイクハウスアーキテクチャが AWS の Analytics ワークロードの中心となりつつあります。Iceberg テーブルを分析基盤の核に据える構成が広がる一方で、「データベースからどのように Iceberg テーブルにデータを連携するか

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 さて、みなさんはゴールデンウィークのご予定はお決まりでしょうか。今年は長期休暇にされる方も多いようですね。私はというと、6月24日・25日に幕張メッセで開催される AWS Summit の準備があり、飛び石連休をつなげての長期休暇は取れそうにありません。その代わり、趣味のパデルの大会にいくつかエントリーしているので、そこでリフレッシュしようと思っています。 AWS Summit では、パデルのフォームを VR

G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッション「 Secure what's next: AI-driven defense for the enterprise 」について、速報レポートをお届けします。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp はじめに A

こんにちは。SCSKの磯野です。 Google Cloud Next ’26 in Las Vegas Day1の基調講演が終わったので、内容をざっと整理してみました。 普段はMicrosoft（Fabric / Foundry）とGoogle Cloudの両方を触っている立場なので、「これってMicrosoftだとどういう位置づけ？」という観点で見た内容をまとめています。 1日目の基調講演「Opening keynote: The agentic cloud」 の速報的なまとめですが、Goo

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/24付の記事です 。 こんにちは、ひるたんぬです。 最近料理にハマっており、仕事終わりは可能な限り自分で料理を作ろうと心がけています。 そんな私はWebサイトに数多あるレシピのお世話になっているのですが、材料欄によく「少々」「ひとつまみ」といった記載を見かけます。これら二つを使い分けているレシピもあり、分量に差はあるのか気になったので調べました。 【少々のはかり方】親指と人差し指の2本で軽くつまむ。 【ひとつまみのはかり方】親指、人差し指、中指の3本の指で

はじめに Airflow などのオーケストレーションツールから dbt Core で Snowflake 上のオブジェクトを更新するワークロードを運用していると、次のような悩みが出てきます。 オーケストレーションツールを動かす実行ホストの運用負荷が高い スケジュール、監視、デプロイ、障害対応が分散していて運用しづらい Snowflake 内に閉じて開発できず、運用や変更時の導線が分かれやすい こうした状況で検討しやすいのが、dbt Projects on Snowflake への移行です。 Snowfla

AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/22付の記事です 。 こんにちは！SCSKサイトーです🐧 Snowflake を触り始めると、避けて通れない資格の1つが  SnowPro Core です。 今回は、その SnowPro Coreに合格したので、概要・難易度・勉強方法等についてまとめてみます。 これから受ける方の参考になれば幸いです！ SnowPro Core 試験の概要 SnowPro Core は、Snowflake が公式に提供している認定資格の1つです。 Snowflak