AI導入拡大サイクルの中で、スノーフレークは決算報告で市場予想を上回りました。

Snowflake（SNOW）は売上高30％成長と、過去最高となる4億ドルの契約を発表したばかりでした。AI需要が加速するなか、SNOWがAIライフサイクルのどこに位置するのか、そしてなぜ魅力的なCFD機会になり得るのかを確認する内容でした。

企業向けAIを可能にするソフトウェア企業でした

多くの投資家がNvidiaを半導体で、Amazon・Microsoft・Googleをクラウドで知っていました。しかし、それらのインフラ巨人と、その上に構築されるAIアプリケーションの「間」に直接位置するデータプラットフォームであるSnowflake（SNOW）については、十分に大きく語られていなかったでした。現在のテックセクターにおいてSnowflakeは独自のポジションにあったでした。

データが人工知能の原材料である世界において、Snowflakeは工場の生産現場を提供していたでした。

AIとデータにおけるSnowflakeの主要製品と機能でした

• データエンジニアリング — 計算（コンピュート）とストレージを分離し、ペタバイト規模でも高速なクエリ性能を実現していたでした。Bronze → Silver → Goldのパイプライン全体で、構造化・非構造化データの両方を扱えていたでした。顧客は消費した計算、ストレージ、データ転送分のみを支払う形でした。
• アナリティクス — クラウドネイティブなデータウェアハウジングとして、BI、データサイエンス、予測、リアルタイムレポーティングを大規模に支えていたでした。企業インテリジェンスの中核ワークロードを動かすエンジンでした。
• AI—Snowflake Intelligence（AIエージェント・フレームワーク）とCortex AIにより、企業はガバナンスされたデータ上で、データ移動や重複なしにAIネイティブのアプリケーションを構築・実行できたでした。FY2026第4四半期には採用が前四半期比で倍増し、2,500超のアクティブアカウントに達していたでした。
• アプリケーション＆コラボレーション — AWS、Azure、Google Cloudにまたがる安全なクロスクラウドのデータ共有を、データのコピーなしで実現していたでした。2026年1月時点で、顧客の40%がアクティブな共有エッジを持ち、Marketplace掲載は3,678件で、前年比21%増でした。

Snowflake FY2026第4四半期レポートでした

SnowflakeのFY2026第4四半期（Q4）決算は、2026年2月25日に発表され、ほぼあらゆる点で市場予想を上回ったでした。時間外取引では株価が5％超上昇し、発表前にAI競争の中で株式が強いプレッシャーと懐疑にさらされていたことを踏まえると、本物の安堵と楽観の回復を反映していたでした。

要点:

• Non-GAAPの営業利益率は10.5%に到達し、前年比で400bp超改善していたでした
• FY2027の利益率ガイダンスは12.5%へ引き上げられていたでした
• 株式報酬は明確に低下する傾向でした
• 財務規律のストーリーは定着し始めていたでした
• 新規顧客の増加と既存顧客の支出拡大により、1,000万ドル規模の支出が寄与していたでした
• 長期的で持続的な成長を支えるため、オペレーションの厳格さに引き続き注力していたでした

出典: Snowflake Investor Relations — FY2026第4四半期および通期決算リリース

おそらく最も注目された指標であるSnowflakeのRemaining Performance Obligations（RPO）は、主にAIワークロードに牽引され、企業が同社ソフトウェアプラットフォームに対してより大きく、より長期のコミットメント契約を結んでいることを示していたでした。

SnowflakeのレポートはAnthropic、Google Cloud、OpenAIとの提携拡大を強調し、AI競争における中核的重要性を浮き彫りにしていたでした。また、未公表のパートナーとの4億ドル超のマイルストーン契約も裏付けていたでした。

プラットフォームとソフトウェアにおける有望なイノベーションでした

Snowflakeはプラットフォーム進化のただ中にあったでした。データウェアハウスのソリューションとして始まったものが、企業がAIエージェントやワークフローを実行するレイヤーへと急速に変化していたでした。Snowflake IntelligenceとCortex Codeは注目の製品でした。これにより開発者は、Snowflakeのガバナンスされたデータ環境内で本番用AIアプリケーションを直接構築でき、複数ツールをつなぎ合わせる複雑性とリスクを低減していたでした。

テックおよびAI市場環境におけるSnowflakeでした

SnowflakeはAIパイプラインのどこに位置していたでしたか？

Snowflakeの戦略的価値を理解するには、AIスタック全体を可視化することが有用でした。

あらゆるAIアプリケーションは最終的に、実現要因（イネーブラー）のパイプラインをたどって成立していたでした。

Snowflakeは第3層に位置し、クラウドインフラと、それを消費してさらなるAIの進展を生むAIモデルとの間に存在していたでした。クリーンでアクセス可能かつ適切にガバナンスされた企業データがなければ、AIモデルは信頼性の低い出力を生みがちでした。SNOWはそれを解決するレイヤーでした。モデルそのものを構築しているのではなく、企業規模で「使える状態」にしていたでした。

AIスタックにおけるSnowflakeとイノベーターでした

SnowflakeはAIとクラウド領域で独自の立ち位置にあったでしたが、その勢いはAI競争の他社、特に既存のクラウド巨大企業や特化型AI企業の動向に影響を受け得たでした。このような状況下で、Snowflakeが直面する固有の課題と固有の機会を扱っていたでした。

クラウド巨大企業：競争下の成長機会でした

Snowflakeは最強の競合が提供するクラウドインフラ上で稼働していたため、その成長は主要クラウド各社のインフラ拡大と密接に連動していたでした。これらのデータセンターが同社プラットフォームを動かしていたでした。このポジションは持続性が高いものでした。

したがってSnowflakeの成長は、これらクラウドデータセンターの継続的な拡大に一部依存していたでした。しかし同時に、企業のIT支出（ウォレットシェア）をめぐって各社と競合していたでした。

こうした依存関係がある一方で、Snowflakeはデータガバナンスと統合の容易さに焦点を当てた能力によって、進化するAI環境において良好なポジションにあったでした。

• クラウド中立性: すべての巨大クラウド上でネイティブに稼働し、単一クラウドでは提供しにくい柔軟性を企業に与えていたでした。
• ベンダーロックイン回避: 多くの大企業は、単一のハイパースケーラーにデータ運用を集中させることを警戒していたでした。Snowflakeは中立で独立した代替として提示されていたでした。
• ピュアプレイの集中: MicrosoftやGoogleと異なり、Snowflakeの事業はデータ／AIプラットフォーム層の最適化に特化していたでした。この集中が、より速い改善サイクルとより深い機能開発につながっていたでした。

同社のクラウド非依存プラットフォームは複数環境と統合し、どのモデルプロバイダーであってもAI利用のための持続的基盤を提供していたでした。その結果、市場シェア拡大の余地があったでした。

クラウド巨大企業は安定性を提供していたでしたが、価格変動のレバレッジは限られがちでした。分散された大型株ビジネスであり、単一製品の好不調が株価全体を大きく動かしにくかったでした。

ピュアプレイのデータプラットフォームであるSNOWは、企業のAI採用サイクルへのエクスポージャーがより集中しており、その分モメンタムの機会も大きかったでした。

Snowflake vs Datadog：AIパイプラインにおける中核データと監視の違いでした

特化型企業については、コアの違いを理解することが、AIイノベーションの異なるトレンドからどのように恩恵を受けるかを見極める助けになっていたでした。アナリストはデータとAIインフラの議論でSnowflakeとDatadogを比較してきたでしたが、AIパイプライン内での役割は異なっていたでした。

要するに、SNOWは基盤を構築し、DDOGはその上で動くものを監視していたでした。AIパイプラインの文脈では、Snowflakeがデータの背骨であり、Datadogはパイプラインが静かに壊れないように担保していたでした。

トレーダーにとってこの違いは重要でした。SNOWの売上はAIワークロードの量と複雑性により直接結び付きやすい一方で、DDOGの売上は監視対象となるクラウド導入の広がりにより密接に連動していたでした。

機会を狙いやすい銘柄でした

AI投資のストーリーは本質的にパイプラインの話でした。半導体が計算を可能にし、クラウドがそれをホストし、データプラットフォームが入力をガバナンスして提供し、AIモデルが出力を消費していたでした。Snowflakeはクラウドとデータの交差点に位置し、企業情報をAIモデルが利用できる処理済み情報へ変換していたでした。好調な決算により、同社のAI移行はもはや戦略の域にとどまらず、従量課金の利用指標にも反映されていたでした。

リスク要因として、マクロ環境が悪化したりデジタルトランスフォーメーション予算が遅れたりすれば、AI関連ワークロードの拡大が鈍化する可能性があったでした。Snowflakeは従量課金モデルで運営しているため、利用量の減少は売上成長に直接影響していたでした。また、AIワークロードがより資源集約的になりコストが上昇すれば、利益率に圧力がかかる点も監視対象でした。

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