【Snowflake/LLM】データ抽出コスト削減案件

某PJでデータ抽出に3億円かかっており、この3億円を削減したいという話が上がっている。現状の案としてCodexを使って削減していく案が出てる。その中で、この案でいいのかどうかの壁打ちができる人材がほしい。尚、付随してSnowflakeも活用できる・Snowflake周りに明るい人材が良い。 ペルソナ： ・リードデータアーキテクト / データエンジニアリングマネージャー - Snowflake環境での大規模データ基盤構築経験があり、LLM活用トレンドにも明るいシニアエンジニア or ・データ領域のITコンサルタント / テクノロジーコンサルタント - Big4やアクセンチュア等でデータドリブン経営・データ基盤刷新の構想策定〜ROI試算を手掛けた経験者

・データ分析基盤（DWH/データレイク）のアーキテクチャ設計・運用経験 - Snowflake、BigQuery、RedshiftなどのクラウドDWHにおける設計・構築・運用経験 - データ抽出・ETL/ELTパイプライン（SQL、dbt、Python等）のボトルネック特定やチューニング経験 ・Snowflakeの実務知見 - ウェアハウスサイジング、コンピュート/ストレージ課金体系の理解（クエリコスト最適化の観点） - セマンティックレイヤーやデータマート設計など、抽出工数を減らすための構造設計知見 ・データ抽出業務のコスト構造分析・課題特定能力 - 現在掛かっているコスト（3億円）の内訳（ベンダー外注費・人的稼働コスト／クラウドリソース課金／ライセンス等）を整理し、何が真のボトルネックかを洗い出せる論理的思考力 ・技術的フィージビリティの検証・壁打ち能力 - 顧客・コンサルタントの仮説（Codex案）に対して、メリット・リスク・限界を客観的に提示し、代替案（データモデリング改善、セルフサービスBI化等）を提示できるディスカッション力

・LLMを活用したデータ抽出・SQL生成（Text-to-SQL）の知見・検証経験 - Codex / OpenAI API、あるいはSnowflake Cortex Analyst等のLLMを活用したSQL自動生成の実装・PoC経験 - ハルシネーション対策、メタデータ管理、スキーマ設計などの精度担保ノウハウ ・データガバナンス・セキュリティの知見 - 機密データやマスキング、アクセス権限（RBAC）管理、データセキュリティ規制の理解 ・ITコスト削減PJまたはデータ基盤マイグレーションPJの推進経験 - 業務工数削減（工数試算・ROI算出）やベンダーコントロールの経験 ・コンサルティングファームや大手SIerの上流フェーズでの就業経験 - クライアントワークにおけるファシリテーション、仮説検証型のアプローチ経験

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