Snowflake主導「Open Semantic Interchange」でAI標準化を推進

2025年09月24日

Snowflakeが17社以上の業界連合でAI標準化イニシアチブを主導
データ定義の断片化問題を解決する共通セマンティックモデルを策定
オープンソース協力によりベンダー中立的なAI相互運用性を実現

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業界横断の大規模連合による標準化イニシアチブの誕生

Snowflakeは2025年9月23日、「Open Semantic Interchange（OSI）」と呼ばれる業界標準化イニシアチブの立ち上げを発表しました[1]。この取り組みには、Salesforce、BlackRock、dbt Labs、RelationalAI、Mistral AIなど17社以上の主要企業が参加し、AI、BI、データ分析エコシステム全体でのセマンティックモデル交換を標準化することを目指しています[5]。

OSIは、標準化、相互運用性、拡張性、オープンソース協力、ドメイン固有モデルという5つの核となる原則に基づいて構築されています[1]。従来の単一ベンダーによる閉鎖的なアプローチから脱却し、業界全体が共通の課題解決に向けて協力する新しいモデルを提示しています。Snowflakeの製品担当上級副社長Christian Kleinermanは、「これは競争ではなく、共通の課題を解決するために業界が結束した取り組みです」と述べています[2]。

この業界連合の規模と多様性は注目に値します。従来のデータプラットフォーム企業からAIスタートアップまで、エコシステム全体を網羅する参加企業の幅広さは、データとAIの標準化がもはや単一企業では解決できない課題であることを物語っています。特に金融業界のBlackRockやCRM分野のSalesforceなど、異なる業界の主要プレイヤーが参加していることは、この標準化の必要性が業界横断的であることを示しています。これは、まるで異なる言語を話す国々が共通語を作ろうとする国際的な取り組みのようなものです。

データ定義の断片化がもたらすAI導入の障壁

現在のAIエコシステムでは、各ツールが同じビジネス統計を異なる方法で解釈するという深刻な問題が存在します[2]。例えば、「売上」や「利益」といった基本的なビジネス概念でさえ、プラットフォームごとに異なる定義や計算方法が使用されており、これがAI駆動の洞察に対する信頼を損なっています。企業のデータチームは、異なるプラットフォーム間での矛盾する定義を調整するために数週間を費やすことも珍しくありません[4]。

Gartnerのアナリスト、Yogesh Bhattは、「ベンダーロックされたメタデータが企業価値を制限してきた」と指摘し、OSIが透明性と標準化に向けた重要な一歩を表していると評価しています[4]。この問題は、AI技術の進歩とは対照的に、データの意味論的な整合性という基礎的な課題が解決されていないことを浮き彫りにしています。

この状況は、建築現場で各職人が異なる設計図を使って作業しているようなものです。電気工事士、配管工、大工がそれぞれ異なる「部屋」の定義を持っていたら、建物は完成しません。データの世界でも同様で、マーケティング部門の「顧客」と財務部門の「顧客」が異なる定義を持っていれば、AIは一貫した洞察を提供できません。OSIは、いわばデータ世界の「共通設計図」を作ろうとする取り組みなのです。この標準化により、企業は定義作業に費やしていた時間を、実際の価値創造活動に振り向けることができるようになります。

「一度定義すれば、どこでも使える」アプローチの実現

OSIの核心は、ベンダー中立的なセマンティックモデル仕様とクエリAPIの提供により、「一度定義すれば、どこでも使える」というアプローチを実現することです[3]。RelationalAIのCEO、Molham Arefは、「OSIにより顧客は意味論を一度定義すれば、Snowflake Cortex Agentから他のエージェント型アプリケーションまで、あらゆる場所で使用できるようになります」と説明しています[3]。

SnowflakeのCEO、Sridhar Ramaswamyは、OSIを「セマンティック情報の万能翻訳機」と表現し、収益や利益などのビジネス概念の定義をプラットフォーム間で標準化すると説明しています[7]。このイニシアチブは参加者にとって「軽い負担」となるよう設計されており、セマンティック情報が「自由に移動」できる環境を作ることで集合的な価値を創出します[7]。

この「万能翻訳機」の比喩は非常に的確です。現在のデータエコシステムは、同じ概念を異なる「方言」で表現する地域のようなもので、地域間の移動のたびに通訳が必要な状況です。OSIは、データの世界における「エスペラント語」を作ろうとしているのです。特に注目すべきは、この標準化が参加者に「軽い負担」で実装できるよう設計されている点です。これは、標準化の普及において極めて重要な要素です。過去の多くの標準化の試みが失敗した理由の一つは、実装コストの高さでした。OSIがこの課題を解決できれば、真の業界標準として定着する可能性が高まります。

2025年AI標準化競争の中でのOSIの位置づけ

OSIは、2025年に相次いで発表されているAI標準化イニシアチブの一環として位置づけられます。AnthropicのModel Context Protocol（MCP）やGoogle CloudのAgent2Agent（A2A）プロトコルなど、他の標準化努力と並行して進行しています[6]。しかし、OSIは単なるエージェント間プロトコルを超えて、セマンティックメタデータとビジネスドメインの標準化に特化している点で差別化されています[6]。

業界アナリストは、OSIがAI相互運用性における根本的な課題に取り組んでいると評価しています[6]。Ramaswamy CEOは、データ業界のより多くのプレイヤーがこの標準に参加することを期待しており、AI価値創造における重要な前進として位置づけています[7]。実際に、Sigmaなど新たな企業の参加も続いており、連合の拡大が続いています[8]。

2025年のAI標準化競争は、まるでインターネット黎明期のプロトコル標準化競争を彷彿とさせます。当時、TCP/IP、HTTP、HTMLなど様々なプロトコルが並行して開発され、最終的にウェブの基盤となりました。現在のAI標準化も同様で、異なるレイヤーでの標準化が同時進行しています。OSIが注目すべき点は、技術的なプロトコルではなく、ビジネスセマンティクスという「意味」のレイヤーに焦点を当てていることです。これは、AIが真に価値を提供するために必要な、より根本的な標準化と言えるでしょう。今後、これらの標準がどのように統合され、相互補完的に機能するかが、AI エコシステムの発展を左右する重要な要因となります。