🚀 Lucas Ribeiro Mata confirmado no DevOpsDay Salvador 2025! Estamos animados em anunciar Lucas Ribeiro Mata, coordenador na Alura e pesquisador com atuação em IA, IoT e Robótica! Doutorando na USP e...

I first started attending conferences, I diligently tried to write down notes and publish them. It forced me to actively listen to the talks I was attending. With the number of conferences rising, I c...

皆さん、こんにちは。株式会社カオナビでデータ収集〜活用を推進するチームを率いています、本江 雄人（@Yuto_Hongo）です。 普段は、データ基盤の構築・運用から、製品利用実績・社内の営業活動データの活用推進、加えて「人的資本データnavi」でのAIを活用した有価証券報告書データ収集・メディア運用など担当しています。 今回は、データを活用していくため「mcp-snowflake-server」の導入について、その背景から利用してみての感想までをお話しします。データ活用の民主化に悩む方、mcp-snowflake-serverに興味がある方に少しでも参考になれば嬉しいです。 本記事のサマリ mcp-snowflake-server に関して ローカルで動作し、Snowflakeのユーザー・ロール準拠の権限管理となる SQLを書けない層へデータ接点を増やし、データのさらなる民主化が期待できる データ構造が整っていないとAIもデータを理解ができなかったため、データモデリングなどデータ整備はAI時代にも必要で有り続けるのでは？ 背景：推し進めてきたデータサイロの解消 昨年のDevOpsDays Tokyo 2024で「カオナビの利用実績をアウトカムへつなげる旅」と題して発表させていただいたのですが、各部署で閉じてしまっているデータが閉じてしまっていたり、容易にアクセスできないといった課題（というか、とてももったいない状況）がありました。 機密レベルを考慮した社内のさまざまなデータを1箇所に集約することで、社内の人がデータにアクセスできる環境を整えてきました。その結果、社内でのデータ基盤（Snowflake）の利用ユーザー数は社内300名弱と増え、定点観測用のダッシュボードの閲覧・利用などに関してはかなり成熟してきました。 見えてきた新たな壁： 組織の裾野までは広がらない活用 組織全体に対してデータの活用を推進したことで活用されているダッシュボード等は増えてきたのですが、段々と新たな課題がでてくるようになりました 現場のデータに対する関心が増えるほどに分析軸などをカスタマイズしたデータを見るニーズが高まるが、SQLを書いたりExcelの集計を使いこなせる人材は限られている データから「見解」を引き出したり、新しい「インサイト」を見出したりするのも一定の練度が必要とされる そんな課題が新たにでてきてはいるものの、実は当社にはそれをフォローしてくれるツール自体は存在しているんです。 ナービィというLLMチャットボットが導入されており、SQLの作成補助やBIのスクリーンショットから見解を得るための壁打ちなどにも活用できる環境にはありました。 社内でプロンプトの紹介等を行う勉強会などを開催もしました。 しかしながら、複数のインターフェースをまたいでAIとツールを組み合わせて効果的に活用できる人はまだまだ少ないという現実がありました。 きっかけと出会い：mcp-snowflake-serverとデータエンジニアの先人との会話 そんな中、Anthropicの公式リポジトリで「mcp-snowflake-server」というコミュニティサーバーが紹介されているのを社内のtimesで知りました。それをきっかけに興味を持ち、mcp-snowflake-serverの導入を検討することになりました。 導入してみたかった理由は主に以下の2点です Text to SQLの実現し、データに触れてもらいやすい機会を増やしたかったLLM×データ基盤のような社内勉強会などを開催してもなかなかデータの深い活用まで推進するのが難しいといった中で、自然言語でSQLを発行しデータの集計作業や見解出しができるなら、SQLを知らない人でもデータを活用する機会が増えると感じました。これによってデータの民主化・活用がさらに進むと思いました。 参加した社外勉強会で「BIはもっと広く捉えるべき。LLMを使うのが前提になるだろう」という会話「BIイケてないよね」と社内で要望がでていて、あまり個人的にピンときておらずモヤモヤしていたある日、データエンジニアリングを長年実施している先人たちと議論する機会がありました。そこで会話をしていたところ「今のBIがイケているかどうか以前に、集計結果を表示するインターフェースはもっと広く考えるべきだ。これからはLLMを使うことが前提になっていく。」という会話をしたことで、よりmcpを試してみたいと感じました。 弊社内の正式な手続きを通し、さっそく利用に向けた準備を始めることにしました。 導入合意への作戦：法務・情報セキュリティ部門との対話準備 法務・情報セキュリティ部門との協議に向けて、最も重要だったのはセキュリティ・権限の説明です。 「現状ブラウザから利用できているSnowflakeと同じ挙動」である図を準備しておけば、関係部署と会話がスムーズになるのでは？ と考えました。 以下の1枚のスライドを準備して、手続きを進める実施しました 接続環境：ネットワーク制限、社内ツールアカウント管理ポリシー 権限管理：Snowflake内アカウント管理ポリシー、データ操作権限 導入のための検証：接続環境・権限管理 社内ネットワーク制限の確認 社外ネットワークからアクセスした場合は以下のようなエラーが表示されることを確認しました。（LLMはしっかりエラー内容も答えてくれますね。） 申し訳ありません。現在、Snowflakeへの接続ができていないようです。エラーメッセージによると、IPアドレスまたはトークンでのアクセスが制限されているため、Snowflakeデータベースの情報を取得できません。 ログイン認証動作も確認 認証に関しては、