第34回

BigQueryとは？
企業での使い方・料金・導入ポイントを徹底解説

「BigQueryについて調べてみたものの、専門的な用語が多くて理解しにくい」「自社の業務にどう活かせるのか、いまひとつイメージが湧かない」といった声をよく耳にします。

データ活用を進めたいと考えていても、最初の一歩を踏み出しにくいご担当者様も多いのではないでしょうか。

BigQueryは、Google Cloudが提供するデータ分析サービスです。企業内に蓄積された売上データ・顧客データ・Webサイトのアクセスデータなどを一元管理・分析できるため、多くの企業で導入が進んでいます。

この記事では、BigQueryの基本的な仕組みや特徴・活用方法・料金体系、そして導入時に押さえておきたいポイントについて、わかりやすく解説します。

BigQueryとは？

サーバー構築・運用が不要

BigQueryはGoogle Cloud上で動作する、いわゆる「サーバーレス」のサービスです。自社でサーバーを用意したり、保守作業を行ったりする必要がありません。

ハードウェアの管理やソフトウェアのアップデートといった作業はすべてGoogle側が担うため、企業側はインフラ運用にかかる負担を気にする必要がなくなります。

データ分析そのものに集中でき、システム管理者の工数削減につながる点も見逃せないメリットです。

ペタバイト級のデータを高速分析できる

大量データを効率よく集計・分析できる点も、BigQueryが選ばれる理由のひとつです。数億件、場合によっては数十億件規模のデータにも対応できる処理能力を持っています。

これは、Googleが持つ分散処理技術によって支えられており、売上データやアクセスログのような大規模データの分析に最適です。

データ量が増えても性能が維持しやすいため、事業の成長フェーズに合わせて使い続けられるという利点もあります。

Googleサービスと連携しやすい

BigQueryは、Googleが提供する他サービスとの連携がスムーズな点も魅力です。

たとえば、GA4（Google Analytics 4）のデータを取り込んで分析したり、Google広告の効果を分析したりできます。

また、データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）と組み合わせ、分析結果の可視化が可能です。Google Cloud内の各種サービスや、Google Workspaceとの親和性も高く、すでにGoogleのサービスを利用している企業にとっては導入しやすい環境が整っています。

利用量に応じて柔軟に拡張できる

BigQueryを導入すると、データ量が増えてきた場合もサーバーを増設するといった作業は必要ありません。利用状況に応じて容量を拡張できるため、小規模な分析から大規模なデータ活用まで、幅広く対応できます。

「必要な分だけ利用する」というスタイルが取りやすく、無駄な設備投資を避けながら、事業の成長や利用状況の変化に合わせて柔軟に運用できる点もポイントです。

企業でのBigQueryの活用方法

複数のデータを一元管理できる

企業の中には、売上データ、顧客データ、GA4データ、業務システムのログデータなど、さまざまな情報が部署やシステムごとに分散していることが少なくありません。

BigQueryを使えば、こうした社内に散らばっているデータを一カ所に集約できます。データの管理が効率化されるだけでなく、これまで別々に扱っていた情報を横断的に見られるようになる点も大きなメリットです。

売上や顧客データを分析できる

データを一元管理できるようになると、売上分析や顧客分析もスムーズに行えるようになります。「どの商品がどの時期に売れているのか」「どのような顧客層が多いのか」といった情報を把握しやすくなり、業務改善につなげることができます。

GA4データを詳細に分析できる

GA4の標準のレポート機能だけでは、確認できる指標やセグメントの切り口が限られており「もっと細かく分析したい」と感じるケースも少なくありません。

GA4とBigQueryを連携すれば、GA4が収集した生データそのものを分析対象にできるため、より詳細な傾向把握が可能です。

さらに、他のシステムのデータと組み合わせて統合的に見られるため、Webサイトの分析を深めたい企業にとっては心強い存在になります。

レポートを自動で可視化できる

BigQueryに蓄積したデータは、データポータルとの連携によりダッシュボードとして可視化できます。グラフやチャートを用いて分析結果を見やすく表示できるほか、レポート作成そのものの自動化が可能です。

これまで手作業でレポートを作成していた企業にとっては、業務負担の軽減につながる活用方法といえるでしょう。

AIや機械学習に活用できる

BigQueryに蓄積されたデータは、予測分析や機械学習といった、より高度なデータ活用にもつなげられます。将来的にAIを活用したデータ分析を見据えている企業にとっても、BigQueryは基盤として活用できるサービスです。

BigQueryの料金体系

BigQueryを検討するうえで気になるのが、料金についてではないでしょうか。

BigQueryの料金は、主にデータを保管しておくためにかかる「ストレージ料金」と、データを分析する際にかかる「コンピュート料金」の2つの軸で決まります。

なお、一定の範囲内であれば無料で利用できる枠も用意されており、小規模な利用であればコストをかけずに試すことも可能です。

以下で詳しく見ていきましょう。

BigQueryのストレージ料金

ストレージ料金は、BigQueryにデータを保管するためにかかる費用です。

保存しているデータ量に応じて課金され、料金は保存容量と保存期間をもとに計算されます。

なお、90日間連続で変更されていないデータは自動的に長期保存の対象となり、通常より低い料金が適用されるため、データを削除せずに保管しやすい点も特徴です。

また、無料利用枠も用意されており小規模なデータであればコストを抑えて利用を始められます。

BigQueryのコンピュート料金

コンピュート料金には、大きく2つの課金プランが用意されています。

ひとつは「オンデマンド料金」で、分析したデータ量に応じて費用が発生する従量課金方式です。利用した分だけ料金が発生するため、初期費用を抑えやすいというのが特徴です。

もうひとつは「容量ベース料金（Edition）」です。あらかじめ確保した処理能力に応じて費用が決まる、いわば定額利用に近いプランになっています。

月額のコストを見通しやすい点が特徴で、Standard・Enterprise・Enterprise Plusという3つの種類を企業の利用規模に合わせて選択可能です。

《各容量ベース料金（Edition）の特徴》

• 実際の金額はリージョンや契約期間によって変動するためGoogle Cloud公式サイトをご確認ください。

オンデマンド料金が向いているケース

オンデマンド料金は、利用した分だけ料金が発生する従量課金方式のため、初期費用を抑えながらBigQueryを使い始めたい企業に向いています。

具体的には、次のような企業に適しています。

• ・BigQueryを初めて導入する企業
• ・分析の頻度がそれほど多くない企業
• ・利用量が月によって大きく変動する企業
• ・小規模なデータ分析やPoC（試験導入）を行いたい企業

一方で、クエリの実行量が増えるとそれに比例して費用も増加していくため、利用状況の把握に注意が必要です。

容量ベース料金（Edition）が向いているケース

容量ベース料金は、あらかじめ確保した処理能力に応じて費用が決まる方式のため、月額コストを予測しやすいという特徴があります。

次のような企業にとっては、より適した選択肢となるでしょう。

• ・毎日大量のデータ分析を行っている企業
• ・全社的にデータ活用を進めている企業
• ・多くのユーザーが同時に利用する環境
• ・大規模なデータ基盤を運用している企業

利用量が多い場合は、オンデマンド料金よりもコストを抑えられるケースがあるため、利用規模が大きい企業ほど検討する価値があるプランです。

BigQueryの料金を抑えるポイント

BigQueryを上手に活用していくには、料金の仕組みを理解したうえで、いくつかの工夫を取り入れてみましょう。

• ・分析に必要なデータだけを対象にクエリを実行する
• ・不要なクエリの実行を避ける
• ・データの保存期間を適切に管理する
• ・利用状況やクエリ実行量を定期的に確認する
• ・コスト管理機能やアラート機能を活用する
• ・データ設計やクエリ自体の最適化を行う
• ・自社の利用規模に合った課金プランを選択する

こうした取り組みを積み重ねることで、無駄なコストを抑えながら、BigQueryを長期的に活用していくことができます。

自社で判断に迷う場合は、最適な導入プランを代理店に相談してみるのもよいでしょう。

BigQueryはどのような企業に向いている？

GA4データを活用したい企業

「Webサイトの分析をもっと強化したい」「マーケティング施策の改善につなげたい」と考えている企業にとって、BigQueryは有効な選択肢です。

GA4の標準レポートでは確認しづらい角度からのデータ分析も可能になり、施策の精度を高めていくことができます。

複数システムのデータを活用したい企業

「部署ごとにデータが分散している」「散らばったデータを一元管理したい」といった課題を抱える企業にも、BigQueryは適しています。

社内に散在するさまざまなシステムのデータを一箇所に集約し、これまで見えにくかった情報を横断的な把握が可能です。

データ分析業務を効率化したい企業

「レポート作成に時間がかかっている」「分析業務をできるだけ自動化したい」という企業にとっても、BigQueryは業務効率化の一手です。

BigQueryとデータポータルの連携により、レポートの自動作成や可視化が可能になり、手作業による分析業務の負担を減らすことができます。

データを経営判断に活用したい企業

「売上や顧客情報を可視化したい」「データに基づいた意思決定を行いたい」と考えている企業にも、BigQueryは適した基盤となります。

蓄積されたデータをもとに現状を正確に把握できるようになり、経営判断のスピードと精度の向上が可能です。

DX（デジタルトランスフォーメーション）推進を進めたい企業

DX推進を加速させたい企業にとって、BigQueryはその中核を担う基盤となるでしょう。

特に、サテライトオフィスのような導入支援パートナーと連携することで、データの収集・統合から分析・可視化までを一貫して進めやすくなり、社内のDX推進をスムーズに後押しできます。

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BigQuery導入時によくある課題

運用プランの判断が難しい

BigQueryは利用した分だけ料金が発生する仕組みのため、ストレージの利用量やクエリの実行量によって費用が変動します。

利用状況が把握できていない状態で使用する場合、想定以上のコストが発生するケースに注意しましょう。

特に、データ設計が不十分なまま大量のデータに対して不要なクエリを繰り返し実行してしまうと、費用は増加しやすくなります。

そのため、利用状況を定期的に確認しながら、クエリの最適化やデータ管理ルールの整備を行っていくことが重要です。

SQLやデータ分析の専門人材が不足している

BigQueryを効果的に活用するためには、ただ導入するだけでなく、データの収集・統合・分析・可視化までを見据えた設計が欠かせません。しかし、社内にそうした専門人材が不足していたり、どこから手をつければいいのかわからなかったりするケースも少なくありません。

そのような場合には、BigQuery導入支援の実績を持つサテライトオフィスのような専門パートナーを活用するのも有効な選択肢です。

分析結果を業務に活かせない

BigQueryを導入したものの、データの蓄積やレポート作成自体が目的になってしまい、肝心の分析結果を活かせていないケースも見られます。

こうした状況を避けるためには、売上・問い合わせ数・コンバージョン数といったKPI（重要業績評価指標）と分析結果を結びつけて考えることが大切です。

また、分析結果を一部の担当者だけが確認するのではなく、組織全体で活用できる環境整備も欠かせません。

データポータル（旧：Looker Studio）のようなBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）を使ってダッシュボードを構築し、誰でも必要なデータを必要なときに確認できる状態が整うと、分析結果を実際の業務につなげやすくなります。

BigQueryは高性能な分析基盤ですが、導入や運用には専門知識が必要です。

自社での対応が難しい場合は、BigQuery導入支援や分析設計支援を提供するパートナー企業を活用する方法もあります。

サテライトオフィスでは、データ収集基盤の構築からBigQuery環境の整備、データポータルによる可視化まで一貫して支援しています。BigQueryの導入や活用をご検討中の方は、お気軽にお問い合わせください。

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サテライトオフィスのBigQuery導入支援

ここからは、サテライトオフィスが提供するBigQuery導入支援の内容について紹介します。

分散したデータを集約し一元管理できる

社内のさまざまなシステムに散らばっているデータを集約し、BigQuery上で一元管理できる環境を構築します。

これにより、売上データや顧客データなどの横断的な分析が実現可能です。

サテライトオフィスは、データ活用の基盤づくりそのものを支援します。

BigQueryとデータポータルを活用した分析環境を構築できる

サテライトオフィスのBigQueryを活用した分析ソリューションでは、BigQueryに蓄積したデータを分析し、データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）と連携したダッシュボードを構築します。

引用：サテライトオフィスサテライトオフィス

グラフやチャートによる可視化はもちろん、定期レポートの自動作成や、Googleスプレッドシートへの出力にも対応しており、データに基づいた意思決定をサポートします。

Google Workspace利用企業向けの分析ソリューションを無償提供

サテライトオフィス経由でGoogle Workspaceを契約している企業であれば、BigQueryやデータポータルを活用した分析ソリューションを無償で利用できます。なお、Google WorkspaceとBigQueryを連携するには、Enterpriseプランが必要となる点にご留意ください。

データ収集から可視化までのサポートが含まれており、他社経由でGoogle Workspaceを契約している場合は有償での対応となります。

サテライトオフィスのBigQuery/データポータル分析ソリューションの詳細はこちら

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BigQueryは企業のデータ活用を支える分析基盤

導入支援を通じて開発した独自のアドオンツールは累計70,000社以上に導入されており、支援実績が豊富です。

BigQueryの導入支援はもちろん、社内外に散在するデータの収集・統合、BigQueryへの蓄積、データポータルによる可視化までワンストップで対応しています。

「社内に散在するデータを活用したい」「GA4データをより詳細に分析したい」「DX推進を加速したい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。

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