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title: 20260123_SnowflakeNight#1_Snowflake Intelligenceが数理最適化を民主化する - 自然言語で最適解を得る方法
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author: [mshdtksk](https://convert.docswell.com/user/3324212129)
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description: 2026/1/23(金)18:00 〜 20:00 開催 Snowflake Night #1 https://snowflakejapan.connpass.com/event/379109/
published: January 23, 26
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Snowflake Intelligenceが数理最適化を民主化する
- 自然言語で最適解を得る方法 Snowflake Night #1
2026/1/23
高須賀 将秀


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自己紹介
たかすか
まさひで
高須賀 将秀
博士（情報学）（2023/3）
研究分野：組合せ最適化，数理最適化，オペレーションズ・リサーチ（OR），グラフ理論
所属：NTT西日本 デジタル改革推進部（2021/8～），
法政大学 デザイン工学部 兼任講師（2024/4～），個人事業（Udemy講師等）（2024/6～）
業務：データドリブン経営を牽引する立場
・データ活用基盤のシステム開発 ・データ分析手法の研究
・データ分析活用事例の提案 ・デジタル人材育成
資格：クラウド資格（AWS全冠，Azure全冠，GCP全冠），
高須賀将秀のホームページ
Microsoft Top Partner Engineer Award（2024），AWS All Certifications Engineers（2024, 2025） ，
Microsoft Innovative Educator Experts 2025-2026，Microsoft Certified Trainer（MCT）
Google Cloud Partner All Certification Holders（2025），
Jagu‘e’r Award 優秀賞（2025），Snowflake Squad（2024 , 2025）


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私の研究（博論）内容
博士論文
◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である
◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している
◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある
入力
出力
工事4
工事1
1
工事2 4
手配者
工事5
2
1
工事6
3
工事7
工事8
8
工事9
6
工事5
数理モデル
5
工事6
工事3
手配者
の思考/嗜好
=
7
工事2 4
2
5
工事3
立会者1～4
工事4
工事1
立会者4
3
工事7
立会者1
7
立会者2
工事8
ブラックボックス
化
8
工事9
9
9
立会者3
6


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私の研究（博論）内容
博士論文
◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配
業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した
長期効果
短期効果
付随効果
過去の工事立会者手配業務
デジタルデータ活用による工事立会者手配業務
人件費
年間1億（関東エリア：年間6万件）
年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定）
品質
年間工事事故5件
年間工事事故0件（想定）
総移動時間
11,424 s（3.2 h）
11,593 s（3.2 h）※1
総割当ペナルティ
163 pt
81 pt※1
手配時間
3時間2回/1日
5分×2回/1日
やり方
アナログ（手書き）
デジタル
手配結果
※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.


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数理最適化について知ってますか？
• 万博で以下訪問したい場所があったとき，あなたはどのような順番で訪問
しますか？
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万博の訪問ルートの最適解
• 最適解は以下ルートで，総移動距離は1.34km
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万博の訪問ルートの実行可能解の一例
全部で
362,880 通り


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訪問したい場所を増やした場合
訪問場所52ヵ所の総数
訪問場所40ヵ所の総数
訪問場所10ヵ所の総数
https://homepage45.net/unit/sub.htm


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BI：Business Intelligence
ML：Machine Learning
AI：Artificial Intelligence
MO：Mathmatical Optimization
BI・ML・AIとMOとの違い
BI・ML・AI
MO
データから
・可視化
・学習、予測
・推論
データドリブン
条件から
・データを生成し、探索
ルールドリブン
生産されたデータを厳密に探索
ここでSnowflake活躍
データ量
データ量
データからそれらしい解を生成
入力
出力
プロセス
生成
入力
出力
プロセス


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Snowflakeでの数理最適化の活用方法
• Snowflake上で無理やり数理最適化を動作させる方法
• [方法1] Streamlit in Snowflake
• [方法2] Snowflake Intelligence（正確にはCortex Agents）
• 現状，Snowflakeの使いやすい機能や高負荷な処理をするためにコン
ピュートリソース，さらには膨大な解のシームレスな保存のためにストレー
ジをフル活用することで無理やり実装
• できれば，今後はより多くの人に数理最適化を活用してもらえるようにネ
イティブなサービス化を目指したい
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[方法1] Streamlit in Snowflake
入力部（住所の保存）
・住所のジオコーディング取得
・住所情報の保存
アルゴリズム（つまり解の探索方法）の選択部
・Cortex利用
・厳密解法
・メタヒューリスティクス
等
・皆さんもお手元で確認できます
・ただし，Snowflakeへの情報保存
は皆さんで共用のため注意
・そのため，この場は，Read部分
（読み込んだ住所一覧，保存済み
のデータを表示等））のみ確認を推
奨
・Cloud Runのリソースの関係でうまく
地図が表示されない場合あり
・以下アルゴリズムは利用未推奨（時
間制限付き全探索，完全全列挙型
アルゴリズム（全解保存））
計算処理部
・選択したアルゴリズムに従った解の探索過程出力
・最終的な結果の出力
解の可視化部
・最終的な結果を地図に表示
・複数の解が出た場合もその結果を表示
https://st-app-snowflake-tsp504242909255.asianortheast1.run.app/


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[方法2] Snowflake Intelligence
• Snowflake Intelligenceとは，自然言語で複雑な質問に対するインサイトを手軽に得ることができ
るSnowflakeのネイティブサービス（参考：はじめての Snowflake Intelligence）
View
Intelligence
Orchestrator
Cortex Agents
Models
Tools
Cortex Analyst
Cortex Search
Foundation Models
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はじめての
Snowflake
Intelligence


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[方法2] Snowflake Intelligence
• Snowflake Intelligenceとは，自然言語で複雑な質問に対するインサイトを手軽に得ることができ
るSnowflakeのネイティブサービス（参考：はじめての Snowflake Intelligence）
View
Intelligence
Orchestrator
Cortex Agents
Models
Tools
Cortex Analyst
Cortex Search
数理最適化ストアドプロシージャを実装
自然言語での入力を数理モデルに変換する
ストアドプロシージャ
＋
数理モデルを解くためのPyhonプログラムに変換する
ストアドプロシージャ
Foundation Models
詳細の技術解説は別場で
Snowflake
Cortex Agent


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[方法2] Snowflake Intelligence
• Snowflake Intelligenceに数理最適化に関する問題を入力すると，数理最適化ストアドプロシー
ジャをツールとして組込まない場合，推論のような動きとなり，厳密な最適解が得られない
数理最適化ストアドプロシージャ”なし”の場合
Snowflake
Cortex Agent


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[方法2] Snowflake Intelligence
• Snowflake Intelligenceに数理最適化に関する問題を入力すると，数理最適化ストアドプロシー
ジャをツールとして組込む場合，探索のような動きとなり，厳密な最適解が得られる
数理最適化ストアドプロシージャ”あり”の場合
Snowflake
Cortex Agent


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まとめ
• Snowflakeと数理最適化の相性について解説し，数理最適
化の民主化に向けたネイティブサービス化の展望について述べた
• 現状，Snowflakeで数理最適化を扱うためには，作込みが
必要で，2つの方法による実装例について紹介した
• Snowflake Intelligenceに数理最適化ストアドプロシージャ
を組込むことで自然言語で数理最適化を扱うことを検証し，数
理最適化の民主化に一歩近づくことができた
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• 数理最適化と機械学習に関する勉強会を始めます！
• まずは，数理最適化に関する題材を中心に話していきます！
• 初回は，2026/2/9 20:00～21:00（の内30~40分くらい）
https://opt-research.connpass.com/
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