社内のデータ基盤（Snowflake）と生成AIをつなぐ｜賃貸住宅大手のマーケティングAI事例
賃貸住宅の大手企業のマーケティング部門向けに、入居者・オーナー・法人のアンケートなどを分析するAIを開発し、社内のデータ基盤（Snowflake）とつなぎました。社外のWeb情報と社内のデータのどちらを見て答えるかを、ボタンで切り替えられます。社内のセキュリティの決まり（接続元のIPアドレスの制限）を守ったまま、AIが社内データを直接参照できる形にしたのがこの事例の要点です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 賃貸住宅（大手） |
| 対象 | マーケティング部門 |
| 期間 | 2026年4月〜（開発・保守） |
| 使ったもの | Snowflake、Box、Claude（生成AI） |
| 結果 | AIから社内データ基盤を直接参照できる形で本番稼働。参照先をWeb／社内データ／両方で切り替え |
導入前、何に困っていたのか？
この会社には、アンケートや顧客のデータを集めたデータ基盤がすでにありました。ただ、そこから必要な数字を取り出して分析するには、データを扱える人に頼む必要がありました。マーケティングの担当者が、思いついた問いをその場で確かめられる状態ではありませんでした。
生成AIを使おうとしても、AIが見られるのは手元のファイルとWeb上の情報だけです。いちばん大事な社内のデータは、データ基盤の中に置かれたままでした。
何をしたのか？
2段階で進めました。
- 分析AIを作る：入居者・オーナー・法人の相手ごとに分けたAIと、横断で分析する画面を用意した。社内の文書共有サービス（Box）のファイルや、手元のファイルも読み込める。利用者の管理画面と、使い過ぎを防ぐ利用回数の上限も付けた
- データ基盤とつなぐ：AIがSnowflakeのデータを直接参照できるようにした。何を参照して答えるかは、Web／社内データ／両方の3つからボタンで選べる
いちばん時間がかかったのは、技術より社内の決まりとの調整です。この会社では、データ基盤に接続できる相手をIPアドレスで制限しており、例外は認められませんでした。そこで、AI側の接続元のIPアドレスを固定して、決まりを変えずにつなげる形にしています。
進め方も工夫しました。毎週の定例で、担当者にその場で実際の画面を触ってもらい、出た要望をその日のうちに直します。要望は管理表で一件ずつ追い、どこまでが最初の範囲で、どこからが追加かを要件定義書で仕分けました。
どうなったのか？
データ基盤との連携は完了し、本番で使われています。マーケティングの担当者は、社内のアンケートのデータについて、AIに聞くだけで分析の下書きを得られるようになりました。数百枚のシートがある大きなファイルも読み込めるよう改善しています。
次の段階として、地域ごとの統計データと社内のデータを重ねて見るダッシュボードの相談を受けています。
この事例から言えることは？
生成AIの効果は、AIが何を見られるかで決まります。社内にデータ基盤があっても、AIとつながっていなければ、社内のデータは使われません。そして、つなぐときに最初にぶつかるのは、技術よりセキュリティの決まりです。決まりを例外扱いにしてもらうのではなく、決まりに合わせてつなぎ方を設計するほうが、早く安全に進みます。
この事例でよくある質問
データ基盤の権限やセキュリティはどうなるのか？
その会社の決まりに合わせます。この事例では、データ基盤側のIPアドレス制限をそのまま守り、AI側の接続元を固定しました。参照できるデータの範囲も、データ基盤側の設定で決められます。
Snowflake以外のデータ基盤でもつなげるか？
つなげます。BigQueryなど他のデータ基盤や、基幹システムから出力したデータでも、考え方は同じです。どのデータを、誰が、どこまで見てよいかを先に決めてから設計します。
数字の出どころ
この事例は、仕組みと進め方の紹介です。業務時間の削減などの数字は、まだ測っていないため載せていません。社名は伏せています。
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