BoxとSnowflakeが、Openflowで構造化データと非構造化データを統合

本日、BoxがSnowflake Openflowのローンチパートナーになりました。本日より一般提供が開始されたこの統合により、開発者やデータエンジニアは、Box内の非構造化コンテンツをSnowflakeの強力な分析機能とシームレスに連携させ、新たなインサイトを引き出し、データドリブンなワークフローを自動化できるようになります。

今日の企業は膨大なデータの宝庫を抱えていますが、その多くは別々のサイロに閉じ込められています。構造化データはSnowflakeなどのプラットフォームに保存され、すぐに分析できる状態になっていますが、ドキュメント、画像、プレゼンテーションなどの有用な非構造化データは膨大な量がBox内に保存されています。このギャップを埋め、真のビジネスインテリジェンスを解き放ち、次世代のAIの力を活用することは、これまで大きな課題でした。多くの場合、重要な情報を探し出すためにファイルを選別するなどの多大な手作業が必要で、非構造化コンテンツのインサイトを構造化データセットにマッピングするには、部署間の緊密な連携が必要でした。Boxの新しいコネクタなら、これらのワークフローを簡素化し、統合プロセスを効率化できます。

Snowflake Openflow connector for Boxのご紹介

Snowflake Openflowは、データ統合を簡素化し、Boxインテリジェントコンテンツ管理プラットフォームとSnowflake AIデータクラウド間の強力な架け橋となります。この新しいコネクタの重要な機能は、コンテンツと共にBoxのユーザーの権限を取り込む機能です。これにより、下流のSnowflakeアプリケーションは、Boxに設定されたアクセス制御を維持しながらデータクエリでき、安全かつコンプライアンスに準拠したインサイトへのアクセスを確保できます。

Snowflake Openflow connector for Box を使用すると、次のことができます。

• Snowflakeメタデータテンプレートの活用: SnowflakeメタデータテーブルをミラーリングするテンプレートをBoxで定義できます。
• Boxのコンテンツからのメタデータ抽出: Boxに保存されているドキュメントや画像などから、重要な情報、テキスト、属性を取得できます。
• Snowflakeデータとの統合: 新たに抽出したメタデータを使用して、Snowflake内の既存の構造化データセットを拡充できます。
• Boxコンテンツの強化: 拡充されたメタデータまたは新たに生成されたメタデータをBoxに送り返し、元のコンテンツを更新して価値を高められます。

この双方向フローにより、ファイルを探してキーと値のペアを見つけ、それらをSnowflakeのデータにマッピングするといった以前は多大な手作業が必要だった作業を、強力な自動化ワークフローにすることができます。

開発者やデータエンジニアにとって、これが重要な理由

開発者やデータエンジニアにとって、このコネクタは新たな可能性を切り開きます。Box AIを活用したBoxの堅牢なメタデータ抽出機能をご存じない方も多いかもしれません。この統合により、次のことを直接的かつ効率的にできます。

• Box内の非構造化データの活用: Boxのコンテンツを、ファイル自体を移動することなく、AIおよび分析アプリケーションの重要なコンポーネントとして扱うことができます。
• より深いインサイトの獲得: Box内の契約書、レポート、画像からの情報を、Snowflakeの売上高、顧客データ、運用指標と関連付けられます。
• ワークフローの自動化: Box内の受信ドキュメントから情報を自動的に抽出し、Snowflakeに取り込んで分析したり、下流プロセスを起動したりするアプリケーションを構築できます。

Boxの最高技術責任者（CTO）であるベン・クス（Ben Kus）は、次のように述べています。
「BoxとSnowflakeの戦略的パートナーシップにより、非構造化データと構造化データの両方に対応する主要なプラットフォームが統合され、AIの力を活用して、これまでにない方法でデータの価値を引き出すことができるようになります。両社が協力することで、データ統合の複雑さが解消され、コンテンツライフサイクル全体にわたって価値を最大化し、成果を加速させることができます。」

メタデータ抽出のユースケースを深く掘り下げる

この新しいコネクタの威力を示すために、メタデータ抽出のユースケースを2つデモしました。

1. Snowflakeへのメタデータ抽出: Box AIが、事前設定されたBoxメタデータテンプレートに基づいて、Boxに保存されている契約書ファイルからメタデータを抽出します。抽出されたメタデータは、Snowflakeデータベーステーブルに直接取り込まれます。Snowflakeに取り込まれたデータは、他のプロセスで使用したり、データウェアハウス内の既存のテーブルにある情報と組み合わせたりすることができます。
2. Boxのメタデータの拡充: Snowflakeテーブルに格納されているメタデータをカスタムビジネスロジックを適用して拡充します。拡充されたメタデータはBoxに書き戻され、契約書に適用される新しいメタデータテンプレートに入力されます。

このデモでは、BoxとSnowflakeを組み合わせることで得られるメリットを具体的に紹介しています。デモでは契約書に焦点を当てましたが、複数のシステムやコネクタを組み合わせることで、あらゆる業界に適用可能な完全に自動化されたエージェント型ワークフローを構築し、その可能性をさらに広げることができます。

いますぐ構築を始めましょう

新しいSnowflake Openflow connector for Boxは、より統合されたAI対応のデータ環境に向けた大きな一歩です。開発者とデータエンジニアは、構造化データと非構造化データの両方を含む企業データの可能性を最大限に活用できるようになります。

Snowflake Openflowの詳細とBox connectorの使用開始手順をいますぐご確認ください 。

※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年6月3日付投稿の翻訳です。
著者：Sally Li, Senior Product Marketing Manager at Box
原文リンク：https://blog.box.com/box-and-snowflake-unify-structured-and-unstructured-data-openflow