BigQueryとは？使い方や料金・特徴・活用事例を詳しく紹介

カラム型データストア

Google BigQueryが採用しているカラム型データストアとは、データベースがデータを列単位で保存し管理する方式を指します。従来の行指向のデータベースとは異なり、カラム型では各列に対応するデータが連続して保存されます。この方式の最大の利点は、特定のクエリに対して必要なデータ列のみを読み込むことで、処理速度を大幅に向上させることができる点です​​。

行指向のデータベースでは、クエリを処理する際に関連する行全体が読み込まれるため、分析対象とならないデータも含めてメモリにロードされます。これに対し、カラム型データストアでは、クエリで必要とされる列のデータのみが読み込まれるため、不必要なデータの読み込みを避けることが可能です。結果、データの読み込み量が減少し、データベースのパフォーマンスが向上します。

さらに、カラム型データストアは、データの圧縮にも優れています。同じ列内のデータは同じ型のデータで構成されているため、より効率的にデータを圧縮することが可能です。これにより、ストレージの使用量を節約し、データの読み込み速度をさらに速めることができます。

カラム型データストアの特性は、特に大量のデータを効率的に分析する必要があるビッグデータの分析に適しています。Google BigQueryでは、このカラム型データストアを採用することで、数ペタバイト規模のデータセットに対しても高速なデータ分析を実現しています。

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ツリーアーキテクチャ

ツリーアーキテクチャは、Google BigQueryに採用されているデータ処理の重要な仕組みです。このアーキテクチャは、クエリを効率的に実行し、大量のデータを迅速に処理するために設計されています。ツリー構造を採用することで、BigQueryは複雑なデータ分析クエリも高速に実行できるようになっています​​。

ツリーアーキテクチャでは、クエリの処理が階層的に管理されます。このアーキテクチャの最上位には「ルートサーバー」があり、このサーバーがクエリを受け取ります。ルートサーバーは、クエリをより小さなタスクに分割し、「中間サーバー」と呼ばれる下位のサーバー群にこれらのタスクを割り当てます。中間サーバーはさらに、これらのタスクを実行するために、「リーフサーバー」と呼ばれるさらに下位のサーバーに割り当てます。リーフサーバーは、実際にデータストレージにアクセスし、必要なデータを読み込んでクエリの処理を行います。処理結果は、ツリーの逆方向をたどって中間サーバーを経由し、最終的にルートサーバーに集約されます。ルートサーバーは、すべての結果を統合し、最終的なクエリの結果をユーザーに返します。

このツリー構造によって、BigQueryは膨大な量のデータに対するクエリを、多数のサーバーで並行して効率的に処理することが可能になります。この分散処理により、大規模なデータセットでも高速なクエリの実行速度を実現しています。

ツリーアーキテクチャの採用は、BigQueryがビッグデータの分析において非常に高いパフォーマンスを発揮する理由の一つです。データの読み込みからクエリの実行、結果の集約まで、すべてのプロセスがこの効率的なアーキテクチャによって支えられています。

膨大な量のデータ解析

BigQueryは数テラバイトからペタバイト規模のビッグデータを扱う能力を持っています。そのカラム型データストアの採用により、不要なデータの読み込みを避け、分析に必要なデータだけを効率的に処理することができます。これにより、ビッグデータの分析を高速に実行することが可能となり、巨大なデータセットから価値あるデータを迅速に抽出できます。

データのリアルタイム分析

BigQueryの高速処理能力とフレキシブルなスケーリング機能により、リアルタイムでのデータ分析が可能です。これは、ビジネスの意思決定時や、ユーザー行動のモニタリング、さらにはセキュリティ監視など、即座に情報が必要とされる多くのシナリオにおいて極めて価値が高い機能です。

API連携（Pythonでの実行）

BigQueryは、Google Cloud PlatformのAPIを通じて、Pythonをはじめとする多様なプログラミング言語からのアクセスをサポートしています。開発者はBigQueryを自動化スクリプトやアプリケーションと簡単に統合できます。例えば、Pythonスクリプトを使用してBigQueryからデータを取得し、データ加工や分析を行い、最終的な結果を自動的にユーザーに提供するといったことが可能になります。

サーバーレスで専門知識が不要

BigQueryは、フルマネージド型のサービスであり、サーバーの構築や管理が不要です。これにより、ユーザーはインフラの複雑さを気にすることなく、データのアップロードや分析に集中できます。また、SQLによるデータ操作が可能で、データサイエンスやエンジニアリングの専門知識がなくても、クエリ言語で複雑なデータ分析を行うことができる点も大きなメリットです。

データの処理速度が高い

BigQueryのカラム型データストアとツリーアーキテクチャにより、膨大なデータセットに対しても高速なデータ処理を実現しています。数十億行以上のデータを数秒から数分で分析できる能力は、リアルタイムでのビジネスインテリジェンス(BI)分析や即時の意思決定を必要とするアプリケーションにとって非常に価値が高いといえるでしょう。

低コストで利用できる

BigQueryの料金モデルは、ストレージとクエリ実行の2つに大別され、使用した分だけの従量課金制です。特に注目すべきは、毎月の無料枠（ストレージでは10GBまで、クエリ実行では1TBまで）が提供される点で、小規模から中規模のプロジェクトでは、低コストでBigQueryを利用できる可能性があります。

GA4との連携が可能

BigQueryは、Google Analytics 4(GA4)と直接連携が可能で、ウェブサイトやアプリの利用データを自動的にエクスポートし、詳細な分析やカスタムレポートの作成を行うことができます。この機能により、マーケティング担当者やデータアナリストは、ユーザー行動を深く知ることが可能になり、より効果的な戦略立案やパフォーマンス改善が可能になります。

株式会社 LIXIL

株式会社LIXILは、BigQueryを中心としたデータ活用基盤「LIXIL Data Platform」(LDP)を構築しています。このプラットフォームは、専門知識がない従業員でもデータを扱えるようにすることを目指し、「データ活用の民主化」を推進しています。Google Cloudの各種機能を活用し、グローバルで運用可能なデータ連携アーキテクチャを実現しています。LDPは「Big Data Core」と「Data Analysis」の2つのコンポーネントで構成されており、SAPやメインフレーム、Webアプリケーションサーバー、生産設備、IoTのログデータに至るまで、多岐にわたるシステムからのデータが日々蓄積され、LIXILの標準データ基盤として活用されています​​。

BigQueryを中心にしたLDPの導入により、株式会社LIXILでは以下のような成果を上げています。

LIXILは、BigQueryを軸とするこの先進的なデータ活用基盤を通じて、ビジネスプロセスの効率化、意思決定の迅速化、そしてデータドリブンな組織文化の実現を目指しています。

参考：Google Cloud｜LIXIL：BigQuery を中心としたデータ活用基盤 LIXIL Data Platform を構築、”データ活用の民主化” を推進

株式会社ぐるなび

株式会社ぐるなびでは、Google Cloudを基盤にBigQueryを中心としたデータ分析基盤を刷新し、ユーザーの利便性向上と飲食店とのマッチング強化に取り組んでいます。特に、データ分析基盤の刷新を通じて、レコメンド機能などで情報をパーソナライズ化し、ユーザーに合った選択肢を提供することが目的です。このプロセスにおいて、BigQueryの高速なクエリレスポンス、スケーラビリティ、及びGoogleスライドやスプレッドシートとの連携により、ビジネス部門へのデータ提供を加速できることが大きなメリットとして挙げられています​​。

BigQueryとCloud Composerの導入により、株式会社ぐるなびは以下の成果を達成しました。

さらに、ぐるなびはBigQueryを利用することで、インデックスを考慮せずとも高速に結果を得られること、複雑なクエリも迅速に処理できること、他社のクラウドオブジェクトストレージからCloud Storageへのデータ転送が簡単かつ高速に行える点をメリットとして挙げています。

これにより、オンプレミスを廃止し、すべてをクラウドによる運用に移行する計画を進めており、運用監視の効率化、BigQuery Omniによるマルチクラウド管理、Lookerを活用した全体最適化を目指しています​​。

参考：Google Cloud｜ぐるなび：BigQuery を中心にデータ収集からデータの可視化や活用まで Google Cloud でデータ分析基盤を刷新

JapanTaxi株式会社

JapanTaxi株式会社では、BigQueryを中心にしたデータ分析基盤を利用して、タクシー配車アプリ『JapanTaxi』を支えています。このアプリは、スマートフォン上でタクシーの予約やキャッシュレス決済、多言語対応など、幅広い機能を提供し、ビジネスパーソンから国内外の旅行者まで、多くのユーザーに利用されています。JapanTaxiは、アプリから得られるビッグデータをBigQueryに集約し、ユーザビリティの向上や業務効率の改善を目指すためのデータ分析を行っています。具体的には、数十秒おきに送られてくるタクシーの位置情報や、アプリからの注文情報（位置情報、利用時間、ユーザー情報など）など、サービスにまつわるさまざまなデータを高速かつ効率的に運用しています​​。

JapanTaxi株式会社がBigQueryを活用することで得られた主な成果は、以下のとおりです。

これらの成果により、JapanTaxi株式会社は、サービスのユーザビリティ向上と業務効率の改善を実現しており、データ分析を通じてビジネスの迅速な意思決定をサポートしています。

今後もAIサービスの活用を進め、非構造化データの分析や予測モデルの自動化を目指していく計画です​​。

参考：Google Cloud｜JapanTaxi株式会社：BigQuery を活用して、国内最大級のタクシー配車アプリ『JapanTaxi』を支えるデータ分析基盤を構築

日本テレビ放送網株式会社

日本テレビ放送網株式会社では、サイロ化したデータを統合する基盤としてGoogle Cloudを採用し、その中心にBigQueryを配置しています。データ基盤の目的は、番組や広告の価値向上、迅速な事業判断、事業効率化などで、編成部、宣伝部、営業部、報道部など複数の部門で利用されています。BigQueryは、ビッグデータ解析を高いコストパフォーマンスで実現するため選ばれました。また、Googleアナリティクス360やGoogleアドマネージャーなどのツールとの連携も大きな利点です。具体的には、番組や広告に関するビッグデータをBigQueryに集約し、Cloud AutoMLやVision APIなどを使って解析しています​​。

日本テレビはBigQueryを採用することで、以下の成果を達成しています。

今後の展望として、日本テレビはGoogle Cloudによるデータ基盤を、社内のあらゆるデータを解析できる統合データ基盤に成長させる計画を持っています。これには、デジタル領域から始め、イントラデータの解析、最終的にはテレビの視聴率データの分析までを含む全方位的なアプローチが含まれます。

また、Dialogflowを使用して知りたい情報を簡単に検索できる環境の構築や、Data Catalogをメタデータ管理に使用するなど、更なるデータ活用の拡大を目指しています​​。

参考：Google Cloud｜日本テレビ：サイロ化したデータを統合するための基盤に BigQuery を採用。トレーニングで Google Cloud を体系的に理解

株式会社MonotaRO

株式会社MonotaROは、自らを「データドリブンカンパニー」と定義し、早い段階からデータを活用したデジタルマーケティングを実施してきました。2017年にデータ分析基盤をBigQueryに移行し、それまでオンプレミス環境で取り扱いが難しくなっていた膨大なデータの管理と分析を可能にしました。BigQueryの導入は、社内のさまざまなデータを集約し、新しい分析試みを実施することを目的としています。具体的には、ウェブログと受注データを紐付けて分析するなど、従来では不可能だった分析が行えるようになりました​​。

BigQueryの導入により、株式会社MonotaROは以下の成果を達成しました。

さらに、BigQuery導入後、扱えるデータ量が10倍に増加し、自動で生成される分析レポートの数も10倍に増加しました。データ分析を行うメンバーの数は4倍に増え、社内でのデータ活用文化が大きく進展しました。

これまでは限られたアナリストに依頼する必要があったデータ分析が、多くの社員によって直接行えるようになり、データドリブンなPDCAが業務改善を加速させています​​。

参考：Google Cloud｜株式会社MonotaRO：BigQuery を駆使した新しいデータ分析基盤構築で、全社的にさらなるデータ活用を推進