SnowflakeとDatabricksの比較：2026年の選び方

SnowflakeとDatabricksのどちらを選ぶかは、仕事がどこから始まるかで決まります。価値の大半が、アナリストが担うSQL、ダッシュボード、財務レポーティングにあるなら、通常はSnowflakeのほうがシンプルな選択です。価値の大半が、エンジニアが構築するデータエンジニアリング、センサーデータ、機械学習にあるなら、通常はDatabricksのほうが適しています。

この原則は何年も通用してきました。2026年の今も通用しますが、以前ほど明快ではありません。Snowflakeは今ではPython、Postgres、AIエージェントを動かします。

Databricksは今ではサーバーレスのSQLウェアハウス、Postgres、業務ユーザー向けのAIを動かします。機能の差は埋まりました。運用モデルの差は埋まっていません。

私は製造業と防衛分野のプログラムで、両方のプラットフォームに携わってきました。このガイドは、どちらか1つを選ぶか、両方を残す理由を説明しなければならないCIO、CFO、データ部門の責任者に向けたものです。成り立ち、アーキテクチャ、オープン形式、ガバナンス、料金、AI、必要なスキルを扱い、そのうえで状況別の判断基準を示します。

出自は今も、製品、料金、そしてそれを売る人々を形作っています。

Snowflakeはクラウドデータウェアハウスとして出発しました。ストレージとコンピュートは分離され、サービスはフルマネージドで、第一言語はSQLです。

クラスターのチューニングはしません。ウェアハウスのサイズを決め、クエリを実行し、動いた秒数分を支払います。

Databricksは、Sparkを生み出した人々によって、Apache Sparkから出発しました。重心は、Delta Lakeのテーブル形式を使った、クラウドのオブジェクトストレージ上のファイルに対するデータエンジニアリング、ストリーミング、機械学習にあります。Databricksはこれをレイクハウスと呼び、SQLのデータウェアハウス機能は後から加わりました。

重心の違い

Snowflake

• SQLが第一、フルマネージドのサービス
• アナリストとBIチームがすぐになじめる
• SnowparkとコンテナによるPythonは後から追加
• 調整するつまみが少なく、間違え方も少ない

Databricks

• Spark、Python、ノートブックが第一
• データエンジニアとデータサイエンティストがなじめる
• SQLウェアハウスとBIは後から追加
• 制御できる範囲が広く、運用すべきことも多い

両者はこの3年間、互いの領域に進出してきました。公式のリリースノートで確認した2026年の状況は次のとおりです。

1. Postgres。 Crunchy Dataの買収で得た技術を基盤とするSnowflake Postgresは、AWSとAzureの一部のリージョンで2026年2月24日に一般提供になりました。DatabricksのサーバーレスPostgresであるDatabricks Lakebaseは、2026年1月にAWSでGAになり、Azureでは2026年3月にGAになりました。
2. 取り込み。 Apache NiFiを基盤とするSnowflake OpenflowはGAです。AWS、Azure、GCP上のSnowflakeの中か、自社のAWSアカウントで動きます。DatabricksにはLakeflow Connectがあり、パイプラインはSpark Declarative Pipelinesで構築します。
3. 業務ユーザー向けのAI。 Snowflake Intelligenceは2025年11月にCortex AgentsとCortex AI FunctionsとともにGAになり、2026年6月にSnowflake CoWorkに改称されました。DatabricksはGenie OneとGenie Agents（旧Genie Spaces）を2026年6月にGAとして発表しました。Genie App Builderはプライベートプレビューになりました。
4. エージェントの構築。 DatabricksのAgent Bricksの構成要素は、2026年を通じて段階的にGAになりました。1月にKnowledge Assistant、2月にSupervisor Agent、4月にDocument IntelligenceとCustom Agentsです。Databricksは現在、新しいローコードのエージェントをGenie Agentsに誘導しており、Knowledge AssistantとSupervisor Agentをレガシーとしています。Snowflakeで相当するのはCortex Agentsです。

今重要な違いは、ここにあります。

Snowflakeは既定でデータを自社管理のストレージに保持します。自社のクラウドストレージに保存するApache Icebergテーブルも使えます。

Sparkなどの外部エンジンは、Horizon Catalogを通じてSnowflake管理のIcebergテーブルを読み書きできます。書き込みは2026年5月にGAになりました。Snowflakeによると、外部エンジンからのこのアクセスに対する課金は2026年後半に始まるため、確認してください。

Databricksは既定でデータを自社のクラウドストレージにDelta Lake形式で保持します。それを統制するのがUnity Catalogです。

Databricksは2026年5月にUnity CatalogのマネージドIcebergテーブルをGAとして発表しましたが、私が確認した時点では、Databricksのドキュメントの一部のページにまだパブリックプレビューの表示が残っていました。それを前提に設計する前に、自社のクラウドとリージョンでの状況を確認してください。

つまり、形式をめぐる争いはほぼ終わっています。どちらもIcebergを読み書きできます。

本当の問題は、どのカタログが主となるか、どのエンジンがどのテーブルに書き込むかです。2つのカタログがどちらも同じテーブルの所有者だと考えていたら、それを解きほぐすのに四半期を費やすことになります。

ガバナンスも同じパターンです。Snowflake Horizon Catalogは、Snowflakeの中のアクセスポリシー、マスキング、リネージ、監査をカバーし、今ではIcebergテーブルにも範囲を広げています。Unity Catalogは、Databricksのテーブル、ファイル、モデル、AI関数について同じことをします。

Databricksは2024年にUnity Catalogをオープンソース化しました。詳しくは私のUnity Catalogガバナンスガイドをご覧ください。

防衛分野の仕事では、決め手になるのは通常クエリの速度ではなくガバナンスです。機密と非機密の分離、輸出管理の対象データ、長期のプログラムを通じて残る監査証跡のほうが、ベンチマークのグラフより重要です。どちらのプラットフォームもきめ細かなアクセス制御ができます。

違うのは、ポリシーを何か所で定義しなければならないかです。カタログが少ないほど、抜け漏れも減ります。AIエージェントがそのデータに問い合わせ始めてからも同じ考え方が当てはまります。だから私は、最初のエージェントが稼働する前にAIガバナンスフレームワークを書いておきます。

この表は2026年10月時点の比較をまとめたものです。価格はAWS US Eastの定価で、2026年10月に確認しました。

領域	Snowflake	Databricks
出発点	SQLデータウェアハウス、フルマネージド	レイクハウス上のSpark、データエンジニアリング、機械学習
既定のストレージ	Snowflake管理のストレージ、または自社ストレージ上のIceberg	自社のクラウドストレージ、既定はDelta Lake
オープン形式	Icebergの読み書き、Horizon Catalog経由の外部エンジン（GA）	Delta Lakeがネイティブ、Unity CatalogのマネージドIceberg（2026年5月にGAと発表）
ガバナンス	Horizon Catalog	Unity Catalog（2024年にオープンソース化）
コンピュートの単位	クレジット、秒単位の課金、最低60秒	DBU、料金は製品とティアによる
定価	クレジットあたり$2（Standard）、$3（Enterprise）、$4（Business Critical）	SQL ServerlessでDBUあたり$0.70、クラウドのコンピュート込み
クラウドの請求を払うのは誰か	Snowflake、クレジットに含まれる（自社所有のIcebergストレージを除く）	クラシックコンピュートでは自社のクラウドアカウント、サーバーレスでは込み
ストレージの定価	オンデマンドで1TBあたり月$23	自社のクラウドプロバイダーのストレージ料金
運用の手間	少ない。調整する設定が少ない	クラシックコンピュートでは中から高、サーバーレスでは低め
業務ユーザー向けのAI	Snowflake CoWork、旧Snowflake Intelligence（GA）	Genie OneとGenie Agents（GA）
エージェントの構築	Cortex Agents（GA）	Agent Bricks（構成要素は2026年を通じてGA）
Postgres	Snowflake Postgres（GA、一部のリージョン）	Lakebase（AWSとAzureでGA）
必要なスキル	SQL、dbtのようなモデリング、ある程度のPython	Python、Spark、SQL、MLOps、クラウドエンジニアリング

見出しの料金は比較できません。クレジットとDBUは異なるものを測っており、異なるコスト構造の上に乗っています。

Snowflakeの料金ページでは、AWS US Eastのオンデマンドのクレジットの定価は、Standardが$2.00、Enterpriseが$3.00、Business Criticalが$4.00です。ストレージはオンデマンドで1TBあたり月$23です。

クレジットにはコンピュートが含まれるため、Snowflakeからの請求書は1通です。価格はリージョンとクラウドによって変わり、AI機能には別のAIクレジットを使います。

DatabricksのSQLの料金ページでは、AWS US EastのPremiumプランで、SQL ServerlessはDBUあたり$0.70で、クラウドのインスタンスの費用が含まれます。SQL ClassicはDBUあたり$0.22、SQL Proは$0.55ですが、これには仮想マシンが含まれず、その分はAWS、Azure、Googleに別途支払います。

この分割はCFOにとって重要です。Databricksのクラシックコンピュートでは、コストの半分がクラウドの請求書に、半分がDatabricksの請求書に載ります。

誰かに責任を持たせない限り、合計に責任を持つ人はいません。Snowflakeの1通の請求書は読みやすいですが、気付かないうちに膨らみやすくもあります。

企業向けのコミットメントと割引によって、どちらの数字も大きく動きます。定価を比べただけでビジネスケースと呼ばないでください。

同じ実際のワークロードを3つか4つ、少なくとも数週間両方で動かし、請求書を比較してください。私のDatabricks料金ガイドとSnowflakeクレジットのガイドで、コスト要因を詳しく解説しています。

機能のチェックリストより、判断基準のほうが役に立ちます。私が最もよく目にする4つの状況で、私ならこう判断します。

状況	私が通常傾く選択	理由
BIが中心の財務チーム、ERPのレポーティング、エンジニアは少数	Snowflake	SQLが第一、運用が少なく、アナリストがすぐに自力で使える
センサー、ヒストリアン、品質のデータが多く、機械学習がロードマップにある製造業	Databricks	ストリーミング、Python、機械学習がネイティブで、データは自社のストレージに残る
データ所在地と輸出管理の要件がある、規制の厳しい防衛分野	どちらも可、リージョンと認定で決める	どちらも米国政府向けリージョンを提供している。そこで利用できる正確なサービスを確認する
すでにMicrosoft AzureとFabricに深く依存している	まずAzure Databricks、SQLが中心ならSnowflake	Azure DatabricksはMicrosoftの請求とサポートを受けられるファーストパーティのサービス

この表の背景にある補足です。

1. 財務とERPのレポーティング。 価値の大半は、結合され突き合わされた、モデル化済みのSAP、Oracle、Microsoft Dynamics 365のデータにあります。それはSQLの仕事です。運用の手間が少ないSnowflakeが通常は勝ちます。抽出の面は、私のERPデータをSnowflakeに取り込むガイドで扱っています。
2. 製造業。 私が関わった製造業のプログラムでは、データ量の源はERPではなく機械でした。選択を決めたデータはセンサーと機械のデータで、それがDatabricksへと後押ししました。高頻度のセンサーデータ、MESのイベント、品質の画像には、レポーティングのスキルよりもエンジニアリングのスキルが必要です。Databricksはそれをネイティブに扱えます。
3. 防衛。 どちらの製品もオンプレミスでは動きません。どちらもパブリッククラウドまたは政府クラウド上のSaaSです。Snowflakeは料金ページにUS GovとDoDのリージョンを掲載しています。DatabricksはFedRAMP HighのAWS GovCloud上で動き、別にDoD IL5の環境もあります。米国外では、どのソブリンリージョンが存在し、どの機能がそこに提供されているかを確認してください。政府向けリージョンの機能一覧は、商用のものより遅れています。
4. Microsoft中心の組織。 SnowflakeはAzure上でもうまく動き、MicrosoftはOneLakeとSnowflakeの相互運用性をGAとして発表しました。その選択については、私のDatabricksとMicrosoft Fabricの比較で扱っています。

SAPの顧客には、もう1つ判断材料があります。SAP Business Data Cloudには現在、両方のプラットフォームへのゼロコピーのコネクタがあります。

SnowflakeはSAP BDCコネクタを2026年5月からGAとしており、DatabricksはSAP BDC Connectを通じて接続します。これでどちらか一方を推す論拠が1つなくなります。

多くの大企業は、結局両方を持つことになります。エンジニアリングがDatabricksを選び、財務がSnowflakeを選び、誰もそれについて争いたがらなかったのです。

それでも成り立ちます。ただ、通常は必要以上にコストがかかります。

私が両方のプラットフォームを併用しているのを見たケースでは、主に出力の検証のためでした。一方のプラットフォームが、もう一方の結果を確認していたのです。

計画された長期的な分担ではありませんでした。それが両方を運用する理由なら、並行稼働に終了日を設けてください。

無駄は3つのところから生まれます。

1. 同じデータの2つのコピー。 ERPと工場の生データが2回取り込まれ、2回保存され、2回更新されます。
2. 同じソースに対する2本のパイプライン。 2つのチームが同じSAP、Oracle、Dynamics 365のシステムから、しばしば異なる業務ルールで抽出します。
3. 2つのガバナンスモデル。 アクセスポリシーがHorizonで定義され、Unity Catalogでも定義され、次第に食い違っていきます。

解決策は、分担を文書にすることです。取り込みと整備済みの層を受け持つプラットフォームを1つ選びます。共有テーブルはIcebergで1回だけ保存し、1つのカタログを主とします。

もう一方のプラットフォームには、コピーさせるのではなく、それらのテーブルを読ませます。合計の請求には責任者を1人だけ割り当てます。

見直しの日付も決めておきます。1年後に一方のプラットフォームが担うユースケースがほんの数件しかなければ、統合してください。

ベンダーのデモから始めないでください。今後2年間の上位5つのデータのユースケース、それを誰が構築するのか、今どんなスキルがあるのかを一覧にすることから始めます。通常、その一覧がどんな概念実証よりも先に答えを出してくれます。

そのうえで、実際のデータを使った短期間の有償の概念実証を行います。財務レポーティングのケースを1つ、エンジニアリングまたはAIのケースを1つです。コスト、工数、そして自社の人たちがどう感じたかを比較します。判断や契約条件について中立的な意見が必要なら、ご連絡ください。

SnowflakeとDatabricksはどちらが優れていますか？

一般的にどちらが優れているということはありません。エンジニアリングのチームが小さいSQL分析とBIには、通常Snowflakeのほうがシンプルに合います。データエンジニアリング、ストリーミング、機械学習には、通常Databricksのほうが適しています。2026年には互いの領域の大半をカバーしているため、判断はスキル、ワークロード、支払い方の希望によって決まります。

DatabricksはSnowflakeより安いですか？

ワークロードと数え方によります。Snowflakeのクレジットにはコンピュートが含まれます。Databricksのクラシックコンピュートでは、DatabricksにDBUを支払い、さらにクラウドプロバイダーに仮想マシンの費用を支払います。サーバーレスのDatabricksは両方をまとめています。信頼できる唯一の比較方法は、同じ実際のワークロードを両方で動かし、割引後の請求書を比べることです。

SnowflakeとDatabricksは同じデータを共有できますか？

はい。どちらもApache Icebergテーブルを読み書きでき、外部エンジンはHorizon Catalogを通じてSnowflake管理のIcebergテーブルにアクセスできます。各テーブルをどのカタログが所有するかを決め、1回だけ保存し、もう一方のプラットフォームにはそれを読ませてください。そうすれば、ストレージとパイプラインに二重に支払わずに済みます。

Snowflakeは機械学習とPythonに対応していますか？

はい。SnowparkはSnowflakeの中でPython、Java、Scalaを動かし、Cortex AI FunctionsとCortex Agentsは一般提供されています。それでも、独自の機械学習、ストリーミング、Sparkのワークロードが多いチームは、Databricksのほうが自然だと感じる傾向があります。

防衛分野向けにSnowflakeやDatabricksをオンプレミスで動かせますか？

いいえ。どちらもクラウドサービスです。規制の厳しい防衛分野の仕事向けに、SnowflakeはDoDリージョンを含む米国政府向けリージョンを提供しており、DatabricksはFedRAMP HighのAWS GovCloud上で動き、別にDoD IL5の環境もあります。政府向けリージョンは商用のものより遅れているため、自社の正確なリージョンでどの機能が利用できるかを確認してください。

Microsoft FabricとはSnowflakeとDatabricksのどちらを組み合わせるべきですか？

どちらもMicrosoftと連携できます。Azure Databricksは、Microsoftの請求とサポートを受けられるAzureのファーストパーティサービスです。SnowflakeにはOneLakeとのGAの相互運用性があります。チームが主にSQLとPower BIを使っているなら、どちらかを追加する前に、Fabricだけで必要を満たせないかをよく検討してください。