第52回

BigQueryの料金体系をわかりやすく解説｜
コストを抑えるポイントも

「BigQueryの料金って結局いくらかかるの？」「従量課金だと請求額が読めず、稟議が通しづらい」と悩む企業のIT担当者は多いでしょう。

BigQueryは、サーバーの構築や保守が不要で大量データを高速に分析できる一方、料金が「ストレージ」と「クエリ」の2軸かつ従量課金で決まるため、使い方次第でコストの出方が大きく変わります。

本記事では、BigQueryの料金体系の仕組みや無料枠、オンデマンド課金とBigQuery Editionsの違い、IT担当者から見た導入のメリット・デメリット、コストを抑えるポイントまでをわかりやすく解説します。

この記事を読めば、BigQueryの料金の仕組みを理解したうえで自社に導入すべきか判断でき、想定外の高額請求を防ぐためのコスト管理の考え方も分かります。

BigQueryとは？

Googleアナリティクス4や各種SaaS、BIツールの「Looker Studio」、機械学習機能の「BigQuery ML」ともシームレスに連携できるため、社内に散在するデータを集約する分析基盤の中核として活用できます。専門のサーバー管理者を置かなくても、必要なときに必要な分だけ分析リソースを使える手軽さが、多くの企業に選ばれる理由です。

関連記事：BigQueryとは？企業での使い方・料金・導入ポイントを徹底解説

BigQueryの料金はストレージとクエリの従量課金

ストレージ料金とは

ストレージ料金は、BigQueryに保存しているデータ量に応じて課金される費用です。分析するかどうかに関わらず、データを置いているだけで発生します。

課金モデルは「論理ストレージ」と「物理（圧縮）ストレージ」の2種類から選べます。論理ストレージは圧縮前のデータ量で課金され、物理ストレージは圧縮後のデータ量で課金される代わりに単価が高く設定されています。圧縮が効きやすいデータであれば、物理ストレージのほうが総額を抑えられるケースもあります。

さらに、90日間更新のないテーブルは「長期保存」と見なされ、料金が自動的に約半額に割り引かれます。加えて、毎月10GBまではストレージが無料枠に含まれるため、小規模なデータであれば費用をかけずに利用を開始できます。

クエリ料金とは

クエリ料金は、実行したクエリがスキャン（読み取り）したデータ量に応じて課金される費用です。重要なのは、保存しているデータ量ではなく、スキャンしたデータ量が課金対象になる点です。1TBのテーブルであっても、必要な列だけを読み込めば課金対象は数GBに収まります。

課金モデルは「オンデマンド課金」と「BigQuery Editions（容量課金）」の2つから選択します。前者は分析した分だけ支払う従量制、後者は計算リソースをあらかじめ確保する定額制に近いモデルで、利用パターンによって適したプランが変わります。

裏を返せば、テーブル全体を読み込む「SELECT 」のような無駄なスキャンを避けるだけで、クエリ料金はそのまま削減できます。どの列・どの期間を読み込むかを意識することが、コスト最適化に直結します。

サテライトオフィスでは、BigQueryの導入検討から初期設定、運用・活用まで、貴社の状況に合わせてサポートいたします。

BigQueryを導入検討したい方は、こちらをご確認ください。

BigQueryクエリ料金の2つのプランを比較

オンデマンド課金

オンデマンド課金は、クエリがスキャンしたデータ量に対して、1TiBあたり約6.25ドルで課金されるモデルです（2026年7月時点）。使った分だけ支払う純粋な従量制のため、分析量が少ない企業や、利用頻度が低く波のある使い方に向いています。

さらに、毎月1TBまでのクエリは無料枠に含まれるため、スモールスタートの検証段階であれば費用をほとんどかけずに試せます。

一方で、大量データを頻繁にスキャンする使い方では、請求額が青天井に膨らむ点に注意が必要です。たとえば10TiBのテーブルをスキャンするクエリを1回実行するだけで、60ドル以上が発生します。ダッシュボードの自動更新など、気づかないうちにスキャンが積み重なるケースには特に警戒しましょう｡

Editions（容量料金）プラン

BigQuery Editionsは、「スロット」と呼ばれる計算リソースを確保して使う、容量ベースの課金モデルです。スロットを時間単位（スロット時間）で確保し、その稼働時間に対して課金されるため、継続的に大量のクエリを実行する企業ほどコストを抑えやすくなります。

Editionsには「Standard」「Enterprise」「Enterprise Plus」の3つのグレードがあり、必要な機能とセキュリティ要件に応じて選択します。料金の目安は以下の通りです。

【BigQuery Editions 料金の目安（1スロット時間あたり・従量）】

※料金は2026年7月時点の目安です。最新の料金は公式サイト（BigQuery の料金｜Google Cloud） をご確認ください。

必要な分だけスロットを自動で増減させる「オートスケール」や、1年・3年単位で確保する「コミットメント（予約枠）」を活用すれば、予算を固定しつつコストを最適化できます。コミットメントを利用すると、最大で約40%の割引が適用されます。

Bigquery料金の計算ツール

このツールを使えば、想定するストレージ容量やクエリのスキャン量、Editionsのスロット数などを入力するだけで、BigQueryにかかる1か月あたりの費用の見積もりを事前に作成できます。オンデマンドとEditionsのどちらが安く済むかを実際の数値でシミュレーションできるため、稟議資料の根拠づくりにも活用できます。

導入前に概算をつかんでおくことで、「思ったより高かった」という想定外の出費を防ぎ、社内の予算計画も立てやすくなります。まずは自社の想定利用量を入力し、コスト感を可視化してみましょう。

BigQuery料金のコスト節約方法

無料枠で試す

BigQueryには、クエリが毎月1TBまで、ストレージが毎月10GBまでという無料枠が用意されています。この範囲内であれば、費用をかけずにBigQueryの操作感やクエリの実行速度を確かめられます。

いきなり本格導入するのではなく、まずは無料枠のなかでスモールに検証し、自社のデータでどの程度のコストがかかるのかという"コスト感"をつかむことが、失敗しない導入の第一歩です。

保存するデータを減らす

ストレージ料金は保存量に比例するため、不要なデータを減らすことが直接的な節約につながります。使わなくなった古いデータやテーブルは、定期的に削除・アーカイブする運用を習慣づけましょう。

また、テーブルに有効期限（有効期間）を設定しておけば、期限を過ぎたデータが自動で整理されます。長期保存が目的のデータは、より安価なCloud Storageなどへ移すことで、ストレージ費用をさらに抑えられます。

保存期間を短くする

BigQueryには、過去のデータを一定期間さかのぼって参照できる「タイムトラベル」機能があり、この履歴の保持日数も課金対象に含まれます。保持日数を必要最小限に短縮すれば、その分のコストを削減できます。

あわせて、テーブルの頻繁な上書きは不要な履歴データを増やす原因になるため避けましょう。更新頻度の低いデータは無理に触らず放置することで、90日で自動的に効く長期保存の割引を活かせます。

参照するデータを減らす

クエリ料金はスキャン量で決まるため、読み込む範囲を絞ることが最も効果的な節約策です。「SELECT」で全列を読むのではなく、必要な列だけを指定してスキャン量を減らしましょう。

さらに、テーブルを日付などで区切る「パーティション分割」や、よく使う条件で並べ替える「クラスタ化」を設計に取り入れれば、参照範囲を大幅に絞り込めます。実行前にスキャン量を確認できる事前見積もり機能を使えば、想定外の高額クエリも未然に防げます。

BigQuery導入前に押さえるべき3つのポイント

1.データ基盤設計を行う

最初に取り組むべきは、データ基盤の設計です。どのデータを、どの粒度で蓄積するのか、収集対象と保存方法を先に決めておくことで、後からの手戻りを防げます。

特に、日付などで区切るパーティション設計やクラスタ設計は、初期段階から組み込んでおくことが重要です。KPIやレポート要件といった「分析の目的」から逆算してテーブル構成を設計すれば、無駄なスキャンの発生しにくい、コスト効率のよい基盤になります。

2.コストを意識した使い方を検討する

次に、コストを意識した運用ルールを検討します。まずは、オンデマンドとEditionsのどちらが自社の利用パターンに合うかを見極めることが大切です。

そのうえで、予算アラートやクエリの課金上限（最大バイト数）を設定し、コストを常に可視化できる状態にしておきましょう。定期実行クエリのように、知らないうちにコストが膨らむ使い方がないかを定期的に棚卸しすることも、想定外の請求を防ぐうえで有効です。

3.運用体制を整える

最後に、継続的に運用するための体制づくりです。誰がコストを監視し、誰が権限を管理するのか、役割分担を明確にしておくことで、属人化やトラブルを防げます。

また、アクセス権限やIAM（Identity and Access Management）を適切に設定し、セキュリティとガバナンスを担保することも欠かせません。社内に知見が不足している場合は、無理に自社だけで抱え込まず、パートナー企業の支援を活用して運用を安定させるのが得策です。

BigQueryの導入から分析レポート作成までサテライトオフィスがサポート

サテライトオフィスでは、BigQueryへのデータ集約から「データポータル(旧:Looker Studio)」と連携した分析レポートの自動作成まで、一気通貫で構築します。

売上・POS・顧客データや、Google Workspace・Microsoft 365の利用ログなど、社内に散在する多様なデータを一元管理し、グラフやダッシュボードとして可視化できます。担当者が分析基盤をゼロから自作する負荷を抱えることなく、必要な指標をすぐに把握できる環境が整います。

初期設計の段階からコストを意識した構成を提案できるため、「想定外の高額請求が不安」「何から手をつければよいかわからない」といった企業様も安心してご相談いただけます。BigQueryの初期設計から運用・分析レポート作成まで、貴社の状況に合わせてトータルでサポートいたします。

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BigQuery料金に関するよくある質問

Q. BigQueryは無料で使えますか？

完全な無料プランはありませんが、無料枠が用意されています。クエリは毎月1TBまで、ストレージは毎月10GBまで無料で利用できます。小規模な検証であれば、この範囲内で費用をかけずに試せます。

Q. 料金は月いくらくらいかかりますか？

データの保存量とクエリのスキャン量で決まるため、一律の金額はありません。少量利用であれば無料枠内〜数千円程度に収まる一方、大量のデータを頻繁に分析する場合は数万円以上になることもあります。まずは料金計算ツールで概算を確認するのがおすすめです。

Q. オンデマンドとEditionsはどちらを選べばいい？

利用量によって異なります。継続的に大量のデータを分析するなら、Editionsのほうがコストを抑えやすい傾向です。一方、利用量が読めない導入初期は、まずオンデマンドで様子を見て、利用量が増えてきた段階でEditionsへ切り替えるのがおすすめです。

Q. 想定外の高額請求を防ぐには？

予算アラートとクエリの課金上限（最大バイト数）を設定しておくことが基本です。あわせて、定期実行クエリを棚卸しし、無駄なジョブが動き続けていないかを定期的に確認しましょう。

まとめ：BigQueryの料金の仕組みを理解して上手に設計しよう

コストを最適化した基盤設計や運用体制づくりには、専門的な知見が欠かせません。「自社に最適なプランがわからない」「コスト管理に不安がある」という企業様は、初期設計から運用・分析レポート作成まで一気通貫で支援するサテライトオフィスへ、ぜひお気軽にご相談ください。

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