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

【2025/9/30 最新】RelationalAIが Snowflake社主催の「Modern Marketing Data Stack 2026」で AI/ML 分野の “One to Watch” に選出。
本記事では、サイロ化と用語不一致をリレーショナル知識グラフ（RKGS）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を解説します。さらに、90日導入ステップと運用の勘所を、実務担当者向けに整理しました。

📖 読了 16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：

「意味統一（RKGS：Relational Knowledge Graph System）→差分追随（IVM：Incremental View Maintenance）→処方的最適化」をSnowflake内で実現するRelationalAIにより、データ移動なしで“根拠ある自動化”が加速する。

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・最適化まで単一ワークフローで実行できます。

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」は同じでしょうか？

意味の不統一こそ、AI/BIの全社活用を阻む最大の障害です。
さらに、要件→コードへの翻訳で意図が歪み、偶発的複雑性が雪だるま式に拡大します。
結果、手作業の調整とシステムのサイロ化が進み、コスト増・エラー増・意思決定の遅延が常態化します。
本記事では、この“壁”をSnowflakeの境界内で崩す新機軸――RelationalAI（RKGS＋IVM＋処方的最適化）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

RelationalAIは、Snowflakeに“隣接”して動くナレッジグラフ＋推論の補助実行エンジン（ソフトウェア）。
既存データを移動せず、同一アカウント境界のまま「関係（リレーション）・ルール・予測・最適化」を一体運用できます。
Snowflakeとのネイティブ統合が強みですが、製品自体はマルチクラウド展開です。

先に誤解を解く（2点）

Snowflake専用ではない：統合が強力なだけで、製品自体はマルチクラウド展開。
「コプロセッサ」はハードではない：本記事でのコプロセッサは比喩。Snowflakeの汎用処理の“隣で”知識と推論を担うソフトウェア層（補助実行エンジン）を指す。

何が違う？一般的なグラフDBとの違い

多くのグラフDBは「ノードと矢印」でつながりを表し、関係は“線”として扱います。
これに対してRKGS（RelationalAI）は、関係そのものを独立したデータ（レコード）として管理し、日時・価格・チャネルなどの属性や、ルール／制約／履歴を同じ土台で扱います。
その結果、定義の一元化・差分再計算（IVM）・制約下の最適化まで、データを動かさず同一基盤で完結します。

プロパティグラフ（例：Cypher）とRKGS（RelationalAI）の比較
観点	一般的なグラフDB	RKGS（RelationalAI）
関係の表現	ノード間の矢印（エッジ）が中心。関係は「線」として保持	関係を“データ行”として扱う（主語・述語・目的語＋属性・制約・履歴を一体管理）
事実と意味	事実グラフ中心。導出や定義はアプリ側に散在しがち	事実（ベース）と導出（定義・ルール）を同一基盤で一元管理
推論の範囲	経路探索・パターン照合が主用途	再帰・制約・最適化まで一枚岩。処方的に「最善案」を返せる
更新への強さ	全再計算になりやすく運用負荷が増大	差分再計算（IVM）で準リアルタイム追随。返品・遡及に強い
実行位置	専用基盤に別置き→データ移動が前提になりやすい	Snowflake境界内で“隣接実行”→データを動かさない

最短の理解：意味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。しかもSnowflakeの境界内で完結——それがRelationalAI。

「意味の断絶」を解く：RKGSで事実と定義を一箇所に

朝の合同会議は続く。

営業は「アクティブ顧客が2,300」、企画は「エンゲージドユーザーは1,850」。
数字が合わない理由は、“事実”は同じでも“数え方（定義）”が部門ごとに違うからです。RKGSは、この定義の違いを同じ土台で管理し、ダッシュボードの不一致を根本からなくします。

この章で確認できること：

アクティブ顧客やエンゲージドといった用語を、社内で同じ意味にそろえます。
「ATP（Available to Promise）＝在庫 − 予約数」のような計算式も、一か所で決めて共有します。定義を変えたときは、すべてのダッシュボードにすぐ反映されます。

RKGS（Relational Knowledge Graph System）は、Snowflake上の「購入・在庫・予約・支払い」といった事実データと、「アクティブ顧客」「ATP」などの数え方・ルール（定義）を同じ場所で管理します。
つまり、「何が起きたか（事実）」と「どう数えるか（定義）」をセットで持ち、常に同じ答えを返せるようにする仕組みです。

在庫表示の食い違い：
ECでは「在庫あり」なのに、出荷側は「出せない」。予約分が在庫から引かれていないのが原因。
RKGSの解き方：
ATP＝実在庫 − 予約数を公式として一か所に定義。すべての画面と部門が、同じ公式から同じ数値を取るようにする。
運用の軽さ：
期間や閾値を変えるときは、定義だけ更新すれば全体に即反映。個別システムの修正や全件再集計は不要。

その結果、部門間のダッシュボードは一致し、会議は「数字合わせ」から“どの施策を打つか”の議論に進みます。

グラフDBとの違い：関係を「線」ではなく“入れ物”に

一般的なグラフDBは関係を「線（エッジ）」で表しますが、RKGSは関係そのものを情報を入れる“入れ物（テーブル行）”として扱います。
だから、なぜその結論になったかの説明や、社内ルールの適用、在庫配分などの最適化まで同じ場所で回せます。

営業と企画の合同会議：

会議で「昨日の売上、どの施策が効いた？」と部長。営業は「Aキャンペーンです」と答える一方、企画は「地域プロモの影響も大」と主張。

一般的なグラフDBだと「顧客A → 製品B（購入）」という“線”は引けますが、その線にいつ・どこで・いくらで・どのキャンペーンでといった詳しい事情を書き込みにくい。

RKGSなら、この関係そのものが正式な入れ物なので、日時・店舗・価格・キャンペーンIDなどを一緒に持てます。すると、「なぜAキャンペーンと言えるのか」を根拠つきで示せるわけです。

違いの核心（ポイントだけ）

関係＝入れ物：ノード間の“線”ではなく、関係自体が属性を持つ正式レコード。
理由が残る：関係に紐づく属性（日時・場所・施策・契約など）から、結論の根拠をたどれる。
ルールと制約を直結：会計・法務の条件や社内ポリシーを、定義として同じ基盤に置ける。
最適化まで一体：在庫・需給・審査ラインなどを目的関数×制約で解き、現場に“最善案”を返せる。
差分更新（IVM）で速い：返品や遡及修正が来ても、変わったところだけ再計算。速報性とコストの両立。

まとめると、RKGSは「矢印の集まり」ではなく“関係そのものを第一級で扱う”知識の土台です。定義の統一から理由説明、そして最適化による打ち手の提示までを、Snowflakeの境界内で一気通貫に運用できます。

偶発的な複雑性を減らす：REL言語と差分再計算（IVM）

昨日の合同会議。部長が「昨日の売上、どの施策が効いた？」と尋ねると、営業は「Aキャンペーンです」と即答し、企画は「地域プロモの寄与が大きい」と反論した。両者が見ているダッシュボードの数字が微妙に違うせいで、議論は空回りする。原因は単純で、定義と集計のルールが部門ごとにばらけているからだ。

RelationalAI は、この“意味のずれ”を最初から潰しにかかる。
やり方は二つの柱で説明できる。

一つ目の柱は「REL（関係のための宣言言語）」

やりたいことを短く書く。
例えば「アクティブ顧客＝過去14日以内に購入した人、または連続ログイン中の人」「昨日の売上＝日付が昨日の確定取引の合計」といった定義を、手順ではなく定義そのもので表す。定義は共有の置き場にあり、営業も企画も同じ文を参照する。期間窓や閾値を変えても、定義の差し替えだけで全員に同時反映される。

二つ目の柱は「IVM（差分再計算）」。

数字が変わったところだけを更新する仕組みだ。
返品が1件あった、キャンペーン対象を数％広げた――そんな変更が起きても、全件やり直さずに影響範囲だけが再計算される。だから、朝の売上速報は止まらないし、会議中に定義を微修正しても数分で更新が届く。

この二つがそろうと、同じ出来事を同じ言葉で数え、変更は即座に全員に届く。
営業の画面も企画の画面も、元になっている定義は一つだけ。
部長が「では、Aキャンペーンと地域プロモの寄与を分解して見せて」と言えば、REL に書かれたルールに沿って、IVM が差分を保ったまま寄与分解を再計算する。議論は「数字合わせ」から「打ち手の検討」に戻る。

要するに、RelationalAI はデータそのものを動かさず、定義（意味）をデータのそばに置いて共有し、変化点だけを素早く更新する。これだけで、部門間の食い違いは日常から例外に変わる。今後の会議では、誰がどの画面を見ていても同じ答えになる――その状態が“標準”になる。

4つの推論を同じ土台で回す：グラフ／ルール／予測／最適化

ひとつの知識基盤の上で「見つける → 確かめる → 見通す → 決める」を往復できます。
ツールを行き来せず、同じデータ・同じ定義のまま結論まで到達するため、話が早く、根拠も残ります。

営業と企画のつづき：寄与は何が効いた？

部長「昨日の売上、Aキャンペーンと地域プロモのどっちが効いた？」。
チームはRKGSの上で、次の4ステップを同じ土台のまま回します。

1）グラフ（関係を見つける）

何が何に影響したかのつながりを抽出します。たとえば
「キャンペーン閲覧 → カート投入 → 決済」の経路や、
共購買ネットワーク、地域コミュニティの塊（クラスター）を見つけます。

入力：クリック・購買履歴・位置情報
出力：影響経路・中心ノード・コミュニティ

2）ルール（根拠で確かめる）

「直前24時間に接触した施策のみを寄与対象」や
「社内購入は除外」など、寄与の判断基準をルールで明示。
その場の思いつきではなく、誰が読んでも同じ判定になります。

入力：寄与ルール・除外条件・コンプラ規定
出力：施策ごとの寄与フラグと根拠ログ

3）予測（先行きを見通す）

関係の特徴（つながりの強さ・近さ・所属クラスター）を使って、
「次に買いそう」「離脱しそう」「需要が跳ねそう」を見積もります。
ルールで定義した用語や制約をそのまま特徴量にできるので、説明がしやすいのが利点です。

入力：関係特徴・過去の反応・季節要因
出力：来週の需要予測・離脱確率・見込み反応

4）最適化（制約の中で決める）

目標（売上・利益・在庫回転）と制約（在庫・納期・法務・予算）をセットにして、
「どこに予算を配分し、何をいつ補充するか」の
最善案を返します。
根拠（使われたルール・在庫・制約違反の回避理由）も同時に残ります。

入力：目的関数・制約・最新在庫と予約
出力：配分案・補充案・期待効果と説明

ポイント：

同じ定義・同じデータで4つのステップを往復できる（途中でツールや定義を変えない）
寄与の計算式や除外条件はルールとして可視化され、あとから監査・再現が容易
差分再計算（IVM）で、返品1件・閾値変更などの小さな変化にもすぐ追随

まとめ：「見つける→確かめる→見通す→決める」を同じ土台で回せるから、
会議は数字合わせから打ち手の検討へ。現場が動きやすい理由と根拠が、最初から最後まで揃います。

4つの推論を同じ土台で回す：グラフ推論／ルールベース推論／予測分析／最適化分析

要約：
ひとつの知識基盤の上で「見つける → 確かめる → 見通す → 決める」を往復できます。ツールを行き来せず、同じデータ・同じ定義のまま結論まで到達するため、話が早く、根拠も残ります。

営業と企画のつづき：どの施策が効いた？

部長「昨日の売上、Aキャンペーンと地域プロモのどっちが効いた？」。
チームは次の4つの推論を、同じ土台（RKGS＋IVM）でそのまま回します。

グラフ推論（関係を見つける）

施策と購買のつながりを抽出。例：「キャンペーン閲覧 → カート投入 → 決済」の経路、共購買ネットワーク、地域コミュニティの塊。

入力：クリックや購買の履歴データ／出力：影響経路・中心ノード・コミュニティ

ルールベース推論（根拠で確かめる）

寄与の判定基準を明示。例：「直前24時間に接触した施策のみ寄与対象」「社内購入は除外」。誰が見ても同じ判定になり、監査も容易。

入力：寄与ルール・除外条件・コンプライアンス規定／出力：施策別の寄与フラグと根拠ログ

予測分析（先行きを見通す）

つながりの強さや近さ、所属クラスターなどの関係特徴から、「次に買いそう」「離脱しそう」「需要が跳ねそう」を見積もる。定義や制約を特徴量として使えるので説明しやすい。

入力：関係特徴・過去反応・季節要因／出力：需要予測・離脱確率・見込み反応

最適化分析（制約の中で決める）

目標（売上・利益・在庫回転）と制約（在庫・納期・法務・予算）をセットにして、「どこに予算を配分し、何をいつ補充するか」の最善案を返す。使われたルールや在庫、制約回避の理由を同時に保存。

入力：目的関数・制約・最新在庫と予約／出力：配分案・補充案・期待効果と説明

ポイント：

同じ定義・同じデータで4つの推論を往復（途中でツールや定義を変えない）
寄与の計算式や除外条件はルールとして可視化され、あとから監査・再現が容易
差分再計算（IVM）により、返品や閾値変更など小さな変化にもすぐ追随

まとめ：見つける → 確かめる → 見通す → 決めるを同じ土台で回せるから、会議は数字合わせから打ち手の検討へ。現場が動きやすい理由と根拠が、最初から最後まで揃います。

最新アップデート：Text-to-Reasonerとエコシステム

【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

部長が「この製品、なぜ今補充なの？」と聞くと、画面には“理由”が並びます。
・安全在庫を下回っている（目安は7日分）
・リードタイムは14日、予約注文が120件ある
・代替品の在庫も薄い／販促Aが継続中
結論と根拠がセットで見えるので、議論は「数字合わせ」ではなく「次の一手」に集中できます。

公開されている導入例（要点）

・AT&T：
Snowflakeの公式発表で、RelationalAIを使った不正検知や依存関係の可視化が紹介。
・Cash App（Block）：
コミュニティ検出や中心性分析など、グラフ手法の活用事例が資料で説明。
・Blue Yonder：
サプライチェーンのナレッジグラフで、レガシーコードを大幅削減し、処理時間を短縮したと一次情報で言及。

現場でのメリット（まとめ）

・推奨に“なぜそう言えるか”が添えられ、納得と実行が進む
・ルールや制約、計算式が明示され、説明責任や監査に強い
・差分更新（IVM）で、返品や遡及修正にもすばやく追随

まずは自社の優先領域で「結果」と「理由」を同じ画面で出す体験を作る。そこから全社展開へ広げるのが近道です。

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：
定義が食い違い、かつ素早い判断が求められる領域ほど、RKGS＋IVM＋最適化の相性が良い。結果だけでなく「なぜその結果か」の理由も示せるため、現場が動きやすくなります。

よく効く場面の例

在庫／需給：在庫と予約が別管理で数字が合わない問題を、
RKGSで定義を一箇所に集約し、
IVMで入出荷や返品の差分だけ即時反映。
欠品率が下がり、納期の守りやすさが上がります。
不正検知：アラート過多で対応が追いつかない状況を、
ルールをRKGS側に明示し、IVMで新しいパターンだけ再計算。
偽陽性が減り、初動が速くなります。
売上認識：遡及修正のたびに全再集計していた運用を、
締め条件や返品の扱いなどの定義をRKGSに置き、
IVMで変更点だけ再計算。月次締めの時間を短縮できます。
マーケティング：部門ごとにKPI定義が違い効果測定で揉める課題を、
用語と計算式を共通化し、寄与分解を差分で更新。
施策の良し悪しがすぐ見えるようになります。

導入すると何が変わるか

定義の一本化で「数字合わせの会議」が減る
差分再計算で速報が途切れず、意思決定が早まる
最適化で目的と制約を明文化し、現実的な最善案を自動提示できる

効果を測る指標の例

欠品率、納期遵守率
偽陽性率、初動までの時間
月次締め所要時間
LTVや施策ROIの改善幅

まとめ

課題の根っこは「定義が散らばっている」「更新が遅い」「次の一手が決まらない」の三点です。
RKGSで定義をまとめ、
IVMで差分だけ素早く回し、
最適化で打ち手を決める。
この流れが入ると、KPIがぶれずに回り始めます。

まとめ：データを動かさず「意味と推論」を現場に届ける

RelationalAIは、Snowflakeのアカウント境界の中で、データのそばに意味（セマンティクス）を置き、差分だけを素早く更新し、決められた制約の中で最善案を返すための“根拠ある自動化”の土台です。
部門ごとの用語ズレやシステムのサイロ化、全件再計算の遅さといった長年の悩みを、RKGS＋IVM＋最適化の組み合わせで具体的に解消します。
まずは「1ドメイン × KPI固定」で90日間のスモールスタート。
その後は、OSIによる共通語彙や SPCS のネイティブ実行を活かして横展開し、欠品率、納期遵守、不正検知の偽陽性、月次締めの所要時間、LTV といった“経営に効くKPI”で定着させてください。