スノーフレーク（SNOW）の株価と今後の見通し｜決算日・将来性を分析

スノーフレーク（Snowflake Inc.、NYSE: SNOW）の株価と今後の見通しを、最新決算、次回決算発表日、プロダクト売上、NRR、RPO、AI事業の成長などから整理します。

2027年1月期第1四半期は、プロダクト売上が前年同期比34％増となり、会社は通期のプロダクト売上ガイダンスを上方修正しました。AI関連機能の利用拡大は追い風ですが、消費量に応じて売上が変動する課金モデル、競争激化、株式報酬を含む費用負担には注意が必要です。

本記事では、次回決算発表日、直近決算、株価と米国金利の推移、スノーフレークの将来性、株価が上昇・下落する要因、企業概要の順に確認します。

スノーフレークの次回決算発表日

スノーフレークの次回決算は、2027年1月期第2四半期決算です。

外部の決算カレンダーでは、2026年8月26日の米国市場終了後が予想されています。ただし、スノーフレークのIRサイトには、2026年8月6日時点で次回決算イベントが掲載されていません。したがって、現段階では確定日ではなく「予想日」として扱います。^[1][2]

前年度の2026年1月期第2四半期決算は、2025年8月27日の米国市場終了後に発表されました。正式な決算日が公表された後は、会社発表の日付を優先して更新します。

スノーフレークの直近決算

スノーフレークは2026年5月27日の米国市場終了後に、2027年1月期第1四半期決算を発表しました。決算対象期間は2026年4月30日までの3か月です。^[3]

EPSと売上高

調整後EPSは市場予想を0.07ドル上回りました。売上高も市場予想を上回り、前年同期比では33％増となりました。^[2][3]

主要な業績指標

特に注目されるのは、プロダクト売上の成長率が前年同期比34％となり、2026年1月期第4四半期の30％から再加速した点です。

ドルベースNRRは126％でした。NRRが100％を上回っている場合、解約や利用縮小を差し引いても、既存顧客からの売上が前年より増えていることを意味します。

RPOは、契約済みであるものの、まだ売上として計上されていない金額を示す指標です。RPOが前年同期比38％増となったことは、今後の売上につながる契約残高が拡大したことを示しています。

2027年1月期第2四半期の会社ガイダンス

2027年1月期通期の会社ガイダンス

会社は通期のプロダクト売上ガイダンスを56.60億ドルから58.40億ドルへ引き上げました。Non-GAAP営業利益率の見通しも12.5％から13.5％へ引き上げています。^[3]

売上成長率だけでなく、営業利益率の改善を同時に見込んでいる点はポジティブです。一方で、Non-GAAP指標では株式報酬などの一部費用が除外されるため、GAAPベースの損益や株式数の推移も確認する必要があります。

スノーフレーク（SNOW）の株価と米国金利の推移

以下のチャートでは、スノーフレーク（SNOW）の株価、200日移動平均線、米国10年国債利回りを比較しています。

成長株は将来の利益やキャッシュフローへの期待をもとに評価される傾向があるため、金利が上昇すると株価評価が抑えられることがあります。ただし、実際の株価は決算、ガイダンス、AI需要、市場全体の動向など複数の要因で変動します。

※チャート左目盛り：青線は株価推移、赤線は200日移動平均線

※チャート右目盛り：緑線は米国10年国債利回り

※株価の成長率、前日比、52週高値・安値のほか、PER、時価総額、発行済み株式数、出来高などを更新しています。リアルタイムではありませんが、株価は最大20分程度の遅れで反映されます。

スノーフレークの将来性

スノーフレークの将来性を考えるうえでは、プロダクト売上の成長、AI機能の利用拡大、既存顧客の消費量、オープンデータへの対応、競合企業との差別化が重要です。

プロダクト売上の成長率が再加速

スノーフレークは、契約額を一度に売上へ計上するのではなく、顧客が実際に利用したコンピュートやストレージなどの消費量に応じて売上を計上する方式を中心としています。

2027年1月期第1四半期のプロダクト売上は前年同期比34％増となり、前四半期の30％増から再加速しました。通期のプロダクト売上ガイダンスも上方修正されており、短期的には成長の勢いが強まっています。^[3]

ただし、消費ベースの課金モデルでは、顧客が利用量を最適化した場合、契約が継続していても短期的な売上成長率が鈍化することがあります。景気減速や企業のIT予算削減の影響も受けるため、四半期ごとの変動には注意が必要です。^[4]

AI機能がデータ消費量の拡大につながるか

スノーフレークは、データ保管や分析に加えて、企業データを利用した生成AI、検索、要約、コード作成、AIエージェントの実行環境を強化しています。

2027年1月期第1四半期末の直近4週間平均では、1万3600超のアカウントがSnowflakeのAI機能を利用し、7100超のアカウントがCortex Codeを利用したと会社は説明しています。^[10]

AI関連製品の利用拡大は、AIサービス自体の収益だけでなく、データの保存、検索、移動、前処理、モデル実行に必要なコンピュート消費の増加につながる可能性があります。

今後は、AI機能を利用するアカウント数だけでなく、AI関連の利用がプロダクト売上、NRR、RPOの拡大へどの程度つながるかを確認する必要があります。

RPOと大口顧客の増加

2027年1月期第1四半期のRPOは92.1億ドルで、前年同期比38％増でした。年間プロダクト売上が100万ドルを超える顧客も779社へ増加しています。

大口顧客の増加は、スノーフレークが一部の試験的な利用から、企業の中核的なデータ基盤へ拡大していることを示す材料になります。

一方、RPOのすべてが短期間で売上へ計上されるわけではありません。契約期間、顧客の利用ペース、契約内容によって売上計上の時期は異なります。

オープンデータ形式への対応

スノーフレークは、Apache IcebergテーブルやHorizon Catalogなどを通じて、特定のデータ基盤に閉じないオープンデータ形式への対応を進めています。

企業が複数のクラウドやデータ基盤を併用するなかで、データを別の場所へ複製せずに利用できることや、異なるシステム間でデータを共有できることは重要になっています。

オープン形式への対応は、ベンダーロックインへの懸念を抑える材料になる一方、Databricksをはじめとするレイクハウス系サービスとの競争が強まる要因にもなります。^[8]

収益性の改善

会社は2027年1月期のNon-GAAP営業利益率を13.5％と予想しており、従来予想の12.5％から引き上げました。

高い売上成長を維持しながら営業利益率やフリーキャッシュフローマージンを改善できれば、企業価値を支える材料になります。

ただし、GAAPベースでは株式報酬などの費用が計上されます。投資上は、Non-GAAP利益だけでなく、GAAP営業損益、フリーキャッシュフロー、発行済み株式数の変化をあわせて見る必要があります。

スノーフレークの株価が上昇・下落する主な要因

スノーフレークの今後を見るための重要指標

企業概要

スノーフレーク（Snowflake Inc.、NYSE: SNOW）は、クラウド上でデータの保存、分析、共有、アプリ開発、AI活用までを提供する「AIデータクラウド」企業です。

2012年に設立されました。2026年1月期のForm 10-Kでは、SEC提出書類上の本店所在地（principal executive offices）は、米国カリフォルニア州メンローパークと記載されています。^[5]

同社のプラットフォームは、社内外に分散したデータを統合し、部門、拠点、クラウドを超えて共有・活用するための基盤を提供します。

データ本体をコピーせず、参照権限によって共有する仕組みや、Snowflake Marketplaceを通じて外部データ、データアプリケーション、AI関連のデータ製品を利用できる点が特徴です。

2026年1月期のForm 10-Kでは、AI Data Cloudを、データ提供者、データ利用者、アプリケーション開発者を結び、ライブデータセットやデータ製品を安全に共有、取得、収益化できるネットワークと説明しています。^[6]

主な競合企業・サービス

スノーフレークは、次のような企業やサービスと競合しています。

• Amazon Web Services（AWS）
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• Databricks
• Oracle
• レガシーデータベース・ビッグデータ製品
• クラウド型データ基盤企業
• AI・データエンジニアリング関連の新興企業
• オブザーバビリティ関連企業

スノーフレークは、AI、Apache Iceberg、Snowpark、オブザーバビリティ、トランザクション処理などへ事業範囲を広げています。その結果、対象市場が拡大する一方、競争する企業やサービスの範囲も広がっています。^[5]

スノーフレークの主な機能

ストレージと計算処理の分離

スノーフレークは、ストレージ、コンピュート、クラウドサービスを論理的に統合しつつ、それぞれを独立して拡張できるクラウドネイティブ構造を採用しています。

データの保存容量と計算能力を別々に調整できるため、分析、データエンジニアリング、AI、アプリケーション開発など、用途ごとに必要なリソースを配分しやすい設計です。^[6]

Snowgridによるクロスクラウド連携

Snowgridは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudをまたいでデータの共有、ガバナンス、事業継続を支える仕組みです。

2026年1月期のForm 10-Kでは、スノーフレークのアーキテクチャが世界53リージョンの主要パブリッククラウド上に展開されていると説明されています。^[6]

レプリケーションとフェイルオーバー

複数のリージョンやクラウド間でアカウントやデータベースを複製し、障害時に別の環境へ切り替えるフェイルオーバー機能を提供しています。

災害対策や業務継続のための冗長化に利用できます。^[7]

Apache Icebergテーブル

Apache Icebergは、大規模な分析データを扱うためのオープンなテーブル形式です。

スノーフレークでは、Apache Icebergテーブルが2024年6月に一般提供となりました。オープン形式のデータを利用しやすくすることで、異なるデータ処理エンジンとの相互運用性を高め、特定のサービスへの依存を抑える狙いがあります。^[8]

ゼロコピー共有

ゼロコピー共有は、データ本体を別の場所へ複製せず、アクセス権限によって他の利用者とデータを共有する仕組みです。

データの鮮度を維持しやすく、重複保存によるコストや管理負担を抑えられる可能性があります。社内だけでなく、顧客、取引先、外部企業とのデータ共有にも利用できます。^[9]

AI分野の取り組み

Snowflake Arctic

スノーフレークは2024年4月に、自社の大規模言語モデル「Snowflake Arctic」を公開しました。

現在は単一の自社モデルだけを提供するのではなく、複数企業のAIモデルをSnowflake上から選択して利用できる環境の整備を進めています。^[10]

Cortex AI

Cortex AIは、Snowflake上の企業データを利用して、文章生成、要約、分類、検索、質問応答などを行うためのAI機能群です。

データを外部環境へ大きく移動せず、Snowflakeの権限管理やガバナンスの仕組みを利用しながらAI機能を導入できることを特徴としています。

Snowflake Intelligence

Snowflake Intelligenceは、企業データをもとに質問へ回答し、分析結果を提示する業務利用者向けのAIエージェントです。

構造化データだけでなく、文書などの非構造化データや外部の業務ツールから得られる情報も組み合わせ、企業内の情報検索や意思決定を支援することを目指しています。

Cortex Code

Cortex Codeは、データエンジニアや開発者向けのAIコード支援機能です。

SQLやPythonなどのコード作成、データ処理、デバッグ、データパイプラインの構築を支援し、データ開発に必要な作業時間を短縮することを目指しています。

Cortex AI Gateway

スノーフレークは2026年7月、AIエージェント、AIモデル、業務ツール、MCPサーバーへの接続を一元的に管理する「Cortex AI Gateway」を発表しました。

Cortex AI Gatewayは、Snowflake内で構築されたAIエージェントだけでなく、Claude CodeやCursorなど外部プラットフォーム上のAIエージェントについても、アクセス権限、認証、利用状況、トークン消費、コストを管理するための基盤です。^[14]

AIエージェントが企業データや業務システムへアクセスする機会が増えるほど、権限の設定、操作履歴の監査、情報流出の防止、利用コストの管理が重要になります。

Cortex AI Gatewayの展開は、スノーフレークがデータの保存・分析基盤から、企業内のAIエージェントを管理する制御基盤へ事業領域を広げようとしていることを示します。

AI企業・クラウド企業との提携

スノーフレークは、OpenAI、Anthropic、Google Cloud、AWSなどとのAIモデル・AIインフラ連携を拡大しています。

2026年2月にはOpenAIとの2億ドル規模の複数年パートナーシップを発表しました。OpenAIのモデルをSnowflake Cortex AIやSnowflake Intelligenceから利用できるようにし、共同開発や共同販売を進める方針です。^[11]

2026年5月にはAWSとの協業拡大を発表し、複数年でAWSインフラへ60億ドル規模のコミットメントを行う方針を示しました。

スノーフレークとAWSは競合する部分もありますが、SnowflakeのサービスはAWS上でも提供されています。クラウドインフラを提供する企業と、データ・AI基盤を提供する企業として、競争と協業が同時に存在する関係です。

M&Aとプロダクトの拡張

Crunchy DataとSnowflake Postgres

スノーフレークは2025年6月、エンタープライズ向けPostgreSQLに強みを持つCrunchy Dataを買収しました。

同社の技術をもとに「Snowflake Postgres」を提供し、トランザクション処理、分析、AIを同一のプラットフォーム上で扱いやすくする構想を進めています。^[12]

従来のSnowflakeは分析用途を中心としていましたが、PostgreSQL分野への進出によって、業務アプリケーションのデータベース市場にも対象を広げようとしています。

ObserveとTensorStax

2026年1月期第4四半期には、オブザーバビリティ分野のObserveと、AIを利用したデータエンジニアリングを手がけるTensorStaxの買収が発表されました。^[13]

Observeの技術は、システムやアプリケーションの稼働状況を監視し、障害の原因を分析する分野を補強します。

TensorStaxは、データパイプラインの構築や管理をAIで支援し、Cortex Codeを含むデータエンジニアリング機能の強化につながります。

Natoma

スノーフレークは2026年5月、AIエージェント向けのModel Context Protocol（MCP）基盤を提供するNatomaの買収契約を発表しました。

2026年7月の会社発表では、Natomaの技術を基盤としてCortex AI Gatewayを構築し、企業内のAIエージェントがモデル、データ、アプリケーション、API、MCPサーバーへ接続する際の権限管理や監査を強化すると説明しています。^[14]

Natomaの技術は、データへのアクセス権限だけでなく、AIエージェントが業務ツールを操作する際の行動や接続先まで管理することを目的としています。

スノーフレークの今後のリスク

消費ベース課金による変動

スノーフレークの売上は、顧客の契約額だけでなく、実際の利用量に左右されます。

顧客がデータ処理の効率化やコスト削減を進めると、サービスを解約していなくても利用量が減少し、売上成長率が鈍化する可能性があります。

Databricksやクラウド大手との競争

データ分析、データレイク、データウェアハウス、AI基盤の境界は次第に重なっています。

スノーフレークはDatabricksのほか、AWS、Microsoft、Google、Oracleなど、資金力と顧客基盤を持つ企業と競争しています。

競争激化によって、価格引き下げ、販売・研究開発費の増加、顧客獲得コストの上昇が起きる可能性があります。

AI利用が売上に結びつかない可能性

AI機能を利用するアカウント数が増えても、試験利用にとどまる場合や、処理量が少ない場合には、大きな売上増加につながらない可能性があります。

AI関連の利用件数だけではなく、プロダクト売上、NRR、RPO、利益率への影響を確認する必要があります。

株式報酬と株式数の増加

成長企業では、従業員への報酬として株式やストックオプションを利用することがあります。

株式報酬は人材の採用や定着に役立つ一方、発行済み株式数が増加すると、1株当たり利益や既存株主の持分が希薄化する可能性があります。

金利と株価評価

成長率が高い企業の株価は、将来の利益拡大を先に織り込んで形成されることがあります。

米国長期金利が上昇した場合、将来利益の現在価値が低く評価されやすくなり、高い成長期待を織り込んだ銘柄の株価が下落することがあります。

スノーフレークの今後の見通し：まとめ

2027年1月期第1四半期は、プロダクト売上が前年同期比34％増となり、成長率が再加速しました。RPOは38％増、大口顧客数も29％増となり、会社は通期のプロダクト売上とNon-GAAP営業利益率の見通しを引き上げています。

AI機能を利用するアカウント数も増加しており、Cortex AI、Snowflake Intelligence、Cortex Code、Cortex AI Gatewayなどを通じて、データ基盤から企業AIの実行・管理基盤へ事業領域を広げています。

一方で、AI機能の利用拡大が実際の売上や利益へどの程度つながるかは、今後の決算で確認する必要があります。消費ベース課金による売上変動、Databricksやクラウド大手との競争、株式報酬による希薄化もリスクです。

今後は、プロダクト売上成長率、NRR、RPO、大口顧客数、営業利益率、フリーキャッシュフローに加えて、AI関連の利用がプロダクト消費へつながっているかを継続的に確認することが重要です。

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四半期決算（EPSと売上）の推移：予想と結果

最後に、四半期決算のEPSと売上高について、アナリスト予想と企業の発表結果を比較します。

単位はEPSがドル、売上高が100万ドルです。

【注】（出典リンク）

1. 次回決算イベントの公式掲載状況 →
   Snowflake Events & Presentations
   （確認日：2026-08-06）
   ↩

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2. 次回決算予想日・EPSと売上高の市場予想 →
   Investing.com: Snowflake Earnings
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
3. 2027年1月期第1四半期業績、NRR、RPO、大口顧客数、会社ガイダンス →
   Snowflake Quarterly Results
   →
   Snowflake FY2027 Q1 Earnings Release（SEC）
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
4. 消費ベース課金、業績変動、事業リスク →
   Snowflake Form 10-Q（2027年1月期第1四半期）
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
5. 設立年、本店所在地、競争環境、事業リスク →
   Snowflake Form 10-K（2026年1月期、SEC）
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
6. AI Data Cloud、プラットフォーム構造、Snowgrid、クロスクラウド展開 →
   Snowflake Form 10-K（2026年1月期、SEC）
   →
   Snowflake Product Overview
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
7. アカウントレプリケーションとフェイルオーバー →
   Snowflake Docs: Account Replication and Failover
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
8. Apache Icebergテーブル、オープンデータの相互運用 →
   Snowflake Release Notes: Iceberg Tables GA
   →
   Snowflake Postgres / Open Data Interoperability
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
9. ゼロコピー共有、セキュアデータシェアリング →
   Snowflake Docs: Secure Data Sharing
   （確認日：2026-08-06）
   ↩
10. Snowflake Arctic、Cortex AI、Snowflake Intelligence、Cortex Code、AI機能利用状況 →
    Snowflake Arctic発表
    →
    Snowflake Intelligence / Cortex Code発表
    →
    Snowflake FY2027 Q1 Earnings Release
    （確認日：2026-08-06）
    ↩
11. OpenAI、AWSなどとのAIモデル・インフラ連携 →
    Snowflake and OpenAI Partnership
    →
    OpenAI: Snowflake Partnership
    →
    Snowflake / AWS Collaboration
    （確認日：2026-08-06）
    ↩
12. Crunchy Data買収、Snowflake Postgres →
    Snowflake Postgres / Crunchy Data発表
    （確認日：2026-08-06）
    ↩
13. Observe、TensorStaxの買収 →
    Snowflake Q4 / FY2026 Earnings Release
    （確認日：2026-08-06）
    ↩
14. Natoma、Cortex AI Gateway、AIエージェントの管理とコスト監視 →
    Snowflake Announces Intent to Acquire Natoma
    →
    Snowflake Cortex AI Gateway発表
    （確認日：2026-08-06）
    ↩

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【四半期決算データの出典】

• 予想値：StreetInsider
• Snowflake四半期決算ページ

本記事は公開情報をもとにした情報提供を目的としており、特定の金融商品の購入や売却を推奨するものではありません。業績予想や決算予定日は変更される可能性があります。投資判断は最新の会社発表や市場情報を確認したうえで行ってください。