NVIDIA、Snowflake向け「Kumo」を発表

NVIDIAは2026年10月21日、構造化データ向け予測AIのオープンモデル、ライブラリ、ツール群「Kumo」を含むAgent Knowledge Foundationを発表しました。Snowflakeの顧客は、グラフニューラルネットワーク（つながりのあるデータから学習するモデル）を訓練するオープンソースパッケージ「Kumo Engine」と、NVIDIAの「Kumo Relational」モデルをSnowflake MLで利用できます。Snowflake NotebooksのContainer Runtime上で動作し、データサイエンスチームはモデルの訓練や結果の評価を行いながら、データをSnowflakeのセキュリティおよびガバナンスの管理範囲内に保てます。

Kumoは、テーブル同士を結ぶキーやイベントの発生時刻など、リレーショナルデータの構造と時間的なパターンから学習します。つながりを1つの幅広いテーブルにまとめる必要はありません。顧客離れの予測、不正検知、需要予測、商品推薦に適用でき、NVIDIAはGPUの処理能力により、管理環境の外にデータを移さずに、関連するテーブル、キー、時刻のパターンから直接学習できるとしています。

チームはSnowflake NotebookにKumoパッケージを導入し、4つのSnowflakeテーブルと数行のPythonコードを使って、現在の顧客のうち今後90日以内に再購入する人を予測するモデルを訓練できます。Snowflake Notebooksは管理対象データへの接続、予測対象の設定、結果の表示を担い、GPUコンピュートプールはSnowflakeのContainer Runtimeを通じてNVIDIAのGPU基盤を提供します。Snowflake CoCo向けにNVIDIAが検証したエージェントスキルを使うと、自然言語の予測タスクから、データ接続、GPU訓練、予測結果のSnowflakeへの書き戻しまでを含む実行可能なNotebookを作成できます。

Snowflakeによると、Affirm、National Oilwell Varco（NOV）、VideoAmp、YieldmoがすでにSnowflake MLとKumoを利用しています。NOVの財務業務担当副社長は、Kumoで複数の事業分野にまたがる作業が速まり、CoCoによってデータのある場所で調査や構築がしやすくなったと述べました。Yieldmoの製品担当副社長によると、同社のCompanion Audiences製品は既存の実績から類似オーディエンスを構築し、購入者が類似度のしきい値とキャンペーンでの役割を選べます。運用代行サービスを利用する購入者は、初期広告費を使わずにコンバージョンデータで学習させることもできます。Snowflakeは、Kumoのワークロードを既存のセキュリティ管理範囲内でML Jobsによりオーケストレーションできるとしています。

NVIDIAは2026年10月21日、構造化データ向け予測AIのオープンモデル、ライブラリ、ツール群「Kumo」を含むAgent Knowledge Foundationを発表しました。Snowflakeの顧客は、グラフニューラルネットワーク（つながりのあるデータから学習するモデル）を訓練するオープンソースパッケージ「Kumo Engine」と、NVIDIAの「Kumo Relational」モデルをSnowflake MLで利用できます。Snowflake NotebooksのContainer Runtime上で動作し、データサイエンスチームはモデルの訓練や結果の評価を行いながら、データをSnowflakeのセキュリティおよびガバナンスの管理範囲内に保てます。

Kumoは、テーブル同士を結ぶキーやイベントの発生時刻など、リレーショナルデータの構造と時間的なパターンから学習します。つながりを1つの幅広いテーブルにまとめる必要はありません。顧客離れの予測、不正検知、需要予測、商品推薦に適用でき、NVIDIAはGPUの処理能力により、管理環境の外にデータを移さずに、関連するテーブル、キー、時刻のパターンから直接学習できるとしています。

チームはSnowflake NotebookにKumoパッケージを導入し、4つのSnowflakeテーブルと数行のPythonコードを使って、現在の顧客のうち今後90日以内に再購入する人を予測するモデルを訓練できます。Snowflake Notebooksは管理対象データへの接続、予測対象の設定、結果の表示を担い、GPUコンピュートプールはSnowflakeのContainer Runtimeを通じてNVIDIAのGPU基盤を提供します。Snowflake CoCo向けにNVIDIAが検証したエージェントスキルを使うと、自然言語の予測タスクから、データ接続、GPU訓練、予測結果のSnowflakeへの書き戻しまでを含む実行可能なNotebookを作成できます。

Snowflakeによると、Affirm、National Oilwell Varco（NOV）、VideoAmp、YieldmoがすでにSnowflake MLとKumoを利用しています。NOVの財務業務担当副社長は、Kumoで複数の事業分野にまたがる作業が速まり、CoCoによってデータのある場所で調査や構築がしやすくなったと述べました。Yieldmoの製品担当副社長によると、同社のCompanion Audiences製品は既存の実績から類似オーディエンスを構築し、購入者が類似度のしきい値とキャンペーンでの役割を選べます。運用代行サービスを利用する購入者は、初期広告費を使わずにコンバージョンデータで学習させることもできます。Snowflakeは、Kumoのワークロードを既存のセキュリティ管理範囲内でML Jobsによりオーケストレーションできるとしています。