RelationalAI×Snowflake：最新ナレッジグラフ推論解説【2025】

【2025年9月30日最新】RelationalAIがSnowflake「Modern Marketing Data Stack 2026」でAI/ML分野のOne to Watchに認定。この記事を読むと、サイロ化と用語不一致をリレーショナル知識グラフ（RKGS：Relational Knowledge Graph System）で解消し、Snowflake上でデータ移動なしに推論・最適化まで一気通貫で回す方法と、90日導入ステップがわかります。

📖 読了 12分｜🎯対象：経営層・事業責任者・データ/IT部門長
🛠 難易度：★★★☆☆

この記事の結論：「意味を統一（RKGS）→差分で回す（IVM）→最善案を返す（処方的最適化）」をSnowflake境界内で実現するRelationalAIは、データを動かさずに“根拠ある自動化”を加速する。

要点1：部門ごとにバラつく用語・定義を、データのそばのセマンティクスで統一し、ダッシュボード不一致を解消。
要点2：返品・遡及修正へ差分再計算（IVM：Incremental View Maintenance）で準リアルタイム追随、速報性とコストを両立。
要点3：目的関数×制約で意思決定を数学化し、在庫・需給・審査・マーケに説明可能な最善案を提供。

Q1. RelationalAIはSnowflake専用ですか？

A. 専用ではありません。マルチクラウドに展開していますが、Snowpark Container Services上のネイティブ統合が強みです。

Q2. グラフDBと何が違う？

A. RKGSは関係（リレーション）を第一級で扱い、事実（ベース）と意味（導出）を同基盤で管理。再帰・制約・最適化まで一枚岩で回せます。

Q3. 導入は難しい？

A. 既存Snowflakeにデータ移動なしで導入。まずは1ドメイン×KPI固定の90日スコープが最適です。

この記事の著者・監修者

ケニー狩野（Kenny Kano）

株式会社アープ取締役。AI開発に10年以上従事、特にディープラーニングや、LLMとDBを利用したRAG等の先端技術を用いた企業のAI導入を支援。

公的役職：一般社団法人Society 5.0振興協会にて、AI社会実装推進委員長を務める。中小企業診断士、PMP。著書に『リアル・イノベーション・マインド』

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はじめに：企業が直面する「データ活用の壁」

要約：データは集まったのに定義がバラバラ──壁の正体は意味の断絶と偶発的な複雑性です。

検証ポイント：「顧客」定義のズレ／部門別ダッシュボード不一致／仕様変更のたびに増えるコードと会議時間

営業の「アクティブ顧客」と企画の「エンゲージドユーザー」は同じか──こうした意味の不統一こそ、AIやBIを全社で活用する最大障害です。さらに、ビジネス要求をアプリのコードへ翻訳する過程で意図が歪み、修正が雪だるま式に増える偶発的な複雑性も深刻。結果として手作業の調整やシステムのサイロ化が進み、コスト・エラー・意思決定の遅延が恒常化します。本記事はこの“壁”をSnowflake上で崩す新機軸、RelationalAIのアプローチを解説します。

RelationalAIとは：データを動かさず「意味と推論」を載せる

要約：RelationalAIはSnowflake上のナレッジグラフ・コプロセッサ。既存データを移動せず、関係・ルール・予測・最適化まで同アカウント境界内で実行。

検証ポイント：Marketplace導入／Snowpark Container Services（SPCS）上で稼働／Azure GA（2025年2月）とAWS GA（2024年10月）

RelationalAIは、Snowflakeの汎用処理の隣で、知識の表現と推論を担う「コプロセッサ」。重要なのはデータを動かさないこと。ETLや複製がもたらすセキュリティ・運用負荷を避け、Snowflakeアカウント境界内でグラフ・ルール・予測・最適化を一体運用します。導入はMarketplace経由、SPCSで動作し、権限・監査・課金もSnowflake準拠。
（参考：Azure上のネイティブアプリ一般提供（GA）は2025年2月に発表／AWSは2024年10月に発表）

「意味の断絶」を解く：RKGSで事実と定義を一箇所に

要約：RKGSは事実（ベース関係）と意味（導出関係）を同じ基盤で管理。ダッシュボード不一致を定義差として可視化します。

検証ポイント：アクティブ顧客／エンゲージドの統合語彙化／ATP（Available to Promise）＝在庫−予約の一元定義／定義変更のリードタイム

RKGSは、Snowflakeにある「購入・在庫・予約・支払い」などの事実と、「アクティブ顧客」「ATP」などの意味を同じ場所で管理します。例えば在庫表示。「在庫あり」なのに出荷できないのは、予約が見えていないから。RKGSではATP＝在庫−予約を導出関係として明示し、ECや営業の表示基準を統一。定義変更（期間窓や閾値）も導出の差し替えで即時反映できます。結果、部門間のダッシュボード整合率は上がり、会議は「数字合わせ」から「打ち手の議論」へ変わります。

グラフDBとの違い：関係を「線」ではなく第一級の市民に

要約：RKGSは、ノードと線にとどまらず、関係自体を属性付きで扱い、再帰・制約・最適化まで一枚岩で回します。

比較条件：プロパティグラフ（Cypher等） vs RKGS（REL言語）／着目：導出の透明性・再帰・制約・最適化への接続

従来のグラフDBはつながりの探索が得意です。一方RKGSは、「顧客Aが製品Bを購入」という関係それ自体に、いつ・どこで・いくらで・どのキャンペーンでといった属性を持たせ、さらに他の関係と結びます。これにより、なぜその結論かの説明や、再帰的ロジック、会計・法務の制約、さらには最適化までを同基盤で扱えます。ビジネスロジックをアプリコードに埋没させず、意味の側に持ち上げることで、変更に強く監査にも耐えるモデルが作れます。

偶発的な複雑性を減らす：REL言語と差分再計算（IVM）

要約：RELは「何をしたいか」を宣言、IVMは変化点だけを更新。仕様変更と遡及修正の痛みを大幅に軽減します。

検証ポイント：仕様変更後の再計算時間／返品・遡及の影響範囲／締め処理の短縮／コード量削減の実測

RELは関係代数に基づく宣言的言語で、ビジネスロジックを簡潔に記述します。実装手順はエンジンが最適化するため、仕様変更に強く、レガシーな分岐だらけのコードを大幅削減（80〜90%の報告あり）。さらにIVM（Incremental View Maintenance）は、依存関係（プロビナンス）を追跡し、変わったところだけ再計算。返品1件や閾値変更でも全再集計を避け、準リアルタイムで速報を更新。財務の月次締めや不正対策の初動が、早く・安く・正確になります。

GNF（Graph Normal Form：グラフ正規形）補足：GNFは第六正規形（6NF：Sixth Normal Form）に基づく完全正規化で、「各リレーションはキー列＋最大1つの値列」「NULLや空行なし」を満たします。スキーマ変更時のデータ移動を抑え、未知の将来ワークロードにも強い構造です。

4種の推論を同じ土台で：グラフ／ルール／予測／最適化

要約：関係を探るグラフ、規則で縛るルール、先を読む予測、打ち手を決める最適化──1つの知識基盤で往復できます。

比較条件：分断ツール群の連携コスト vs 単一基盤の一体運用／評価：検出率・偽陽性・意思決定リードタイム・運用負荷

グラフ推論：PageRank／Louvain／InfoMap等で影響力やコミュニティ、共購買ネットワークを抽出。
ルールベース推論：不正検知やコンプライアンスのif-thenを宣言的に運用、根拠の追跡が容易。
予測分析：グラフニューラルネットワーク（GNN）等と統合し、関係から将来を読む。ドメイン知識（RELのルール・制約）をモデルに注入し説明可能性を向上。
最適化分析：目的（コスト最小・利益最大）と制約（在庫・納期・契約）から最善案を返す。
従来なら別ツールを跨ぐ工程が、単一の知識基盤で循環。推奨には理由が添えられ、現場の納得と実行が進みます。

最新アップデート：Text-to-Reasonerとエコシステム

要約：自然文で「もし〜なら？」に答えるText-to-Reasoner（プレビュー）、SPCSのネイティブ強化、OSIによる共通語彙化が前進。

検証ポイント：【9/30】One to Watch認定／【6/3】Text-to-Reasoner発表（プレビュー）／Semantics Views連携／SQL呼び出し／Python開発体験／【9/23】OSI共同発表

【2025年9月30日】Snowflakeの「Modern Marketing Data Stack 2026」でRelationalAIがAI/ML Development & DeploymentカテゴリーのOne to Watchに認定。マーケ領域では、関係性を用いたハイパーパーソナライゼーションや予測セグメンテーションの実装文脈で評価が高まっています。

【2025年6月3日】Snowflake SummitでText-to-Reasoner（プレビュー）を発表。RAGやtext-to-SQLの一歩先として、RKGSに定義された意味・ルール・制約に基づく推論／シミュレーションを志向。AT&Tとの共同提出でSpider 2.0ベンチマークにて上位成績を発表。

【2025年9月23日】Snowflake・Salesforce・BlackRock・dbt Labs・RelationalAIなどがOSI（Open Semantic Interchange）を共同発表。メトリクス・ディメンション・関係の共通語彙をオープンに定義し、ベンダー間の意味互換性を高める“セマンティクスのロゼッタストーン”構想が動き出しました。

実世界の片鱗：説明可能な推奨と大企業導入例

要約：推奨に理由が付く。通信・フィンテック・SCMの事例は、関係性中心の課題に効く証左です。

検証ポイント：在庫補充の根拠提示／不正パターンの説明／AT&T・Cash App・Blue Yonderの公表内容

「この製品を補充すべき」だけでなく、「安全在庫を下回り、リードタイムと予約を加味すると今発注が必要」という根拠まで提示。説明可能なAIは現場の納得を生み、実行までの時間を縮めます。

AT&T：Snowflake公式が、RelationalAIを用いた詐欺検知・依存関係可視化の活用を紹介。
Cash App（Block）：コミュニティ検出や中心性分析などのグラフ手法の適用文脈が公開資料で紹介。
Blue Yonder：サプライチェーンのナレッジグラフでレガシーコード90%削減と処理時間の大幅短縮をRelationalAI側一次情報が言及。
技術の成熟と適用範囲の広がりは、導入の安心材料です。

どのビジネスに向くか：在庫・需給・不正・売上認識・マーケ

要約：定義衝突とタイムクリティカルな判断がある領域ほど、RKGS＋IVM＋最適化の相性が良い。

比較条件：人手運用／Excel試行錯誤 vs 数理最適化／差分更新／説明可能性／評価：欠品率・納期遵守・偽陽性・締め処理時間・LTV向上

在庫と予約の混同、不正の偽陽性多発、売上認識の遡及修正、そしてマーケの顧客行動の関係性分析──いずれも「定義が分散」「更新が遅延」「打ち手が決まらない」ことが根因です。RKGSで定義を一箇所に置き、IVMで差分を即時反映、最適化で目的×制約から最善案を返す。結果として欠品率や偽陽性は減り、納期遵守・締め処理・LTVが改善。KPIの“ブレない運用”が回り始めます。

90日スモールスタート：導入手順と運用のコツ

要約：1ドメイン×KPI固定で始め、定義統一→差分更新→最適化の順に段階導入。SLAとA/Bで定着。

検証ポイント：Day0–14：スコープ・KPI合意／Day15–30：語彙・定義（RKGS・GNF）／Day31–60：IVM／Day61–90：最適化・SLA・A/B

Day 0–14：対象を一つ（在庫・需給／不正／売上認識／マーケ）に絞り、用語の衝突表を作成。「アクティブ顧客／エンゲージド」「在庫／ATP」などを明文化し、意思決定の締切を決める。
Day 15–30：事実をGNFで最小粒度に整備。RKGSに定義（メトリクス・ディメンション・関係・制約）を集約し、変更ログと承認フローで説明可能性を担保。
Day 31–60：IVMで差分更新を実装。返品・遡及・閾値変更の影響を準リアルタイム吸収。初期の処方的最適化（配分・審査ライン）を適用し、結果はSnowflakeビューで既存BI/業務OSへ公開。
Day 61–90：SLA（再計算レイテンシ・復旧手順）を定義し、A/BテストでKPI改善を検証。共通語彙はOSI準拠で整え、次ドメインへ横展開。

概念比較（全再計算 vs 差分再計算）

（表タイトル）※比較条件：全再計算（従来DWH） vs 差分再計算（IVM）／データ源：公開情報＋社内検証メトリクスの整合
評価軸	候補A（全再計算）	候補B（差分再計算）
Latency	バッチ依存で遅い	変化点のみ更新（準リアルタイム）
Cost	小変更でも高コスト	影響範囲限定で逓減
判定根拠	依存関係追跡＋差分更新で速報性とコストを両立

Key Takeaways（持ち帰りポイント）

RKGSで定義を一箇所に集約し、部門差を定義差として解消。
IVMで差分更新に切替え、返品・遡及・閾値変更に準リアルタイム対応。
処方的最適化で目的×制約から最善案を自動提示、説明責任を確保。

まとめ：データを動かさず「意味と推論」を前線へ

RelationalAIは、Snowflakeのアカウント境界内で意味（セマンティクス）をデータのそばに置き、差分で回し、制約の中で最善案を返す“根拠ある自動化”の基盤です。サイロ化・用語不一致・全再計算の遅延といった長年の悩みを、RKGS＋IVM＋最適化で具体的に解きほぐします。まずは1ドメイン×KPI固定の90日。以降はOSIの共通語彙やSPCSによるネイティブ実行を活かして横展開し、欠品率・納期遵守・偽陽性・締め処理時間・LTVなど“経営に効くKPI”で定着させてください。