[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - BigQueryコストをブラックボックスからFinOpsへ

2026.04.26 XIMIX 江口

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Google Cloud Next '26 Las Vegasとは

Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。

私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。

このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。

本記事で紹介するセッション概要

講演日時：2026年4月24日 9:45 - 10:30
セッションタイトル：「Take control of your BigQuery costs: From black box to FinOps」
セッション内容のサマリ：推測を頼りにするのをやめ、最適化を始めましょう。多くの組織にとって、BigQueryは最大のコスト要因ですが、依然として多くのステークホルダーにとってブラックボックスのままです。本セッションでは、「The BigQuery Dude」がBigQueryのコストにまつわる謎を解き明かします。毎月の請求に驚かされる状態から、効率化されたFinOpsマシンへと変貌させる方法を学びましょう。使用状況のモニタリング、深い可観測性の実装、そしてコストデータを実用的なインサイトへと変換するためのハンズオン手法を習得できます。

このセッションで期待できること

BigQueryにおいてコストの話題はつきものです。これからのAI利用が増える中ではさらに、ブラックボックスでコストが膨らむようなことも心配されます。そんな中で、より安心してコスト制御が出来る方法を知ることが非常に有用であると考え、このセッションを選びました。

セッション内容

セッションでは、BigQueryのコストを予測可能な資産に変えるための「5分でできる修正」から、AIエージェント時代の管理手法まで、実践的な内容が共有されました。

5分でできる修正

まずは今すぐチェックすべき、即効性のあるコスト削減項目が紹介されました。

リージョン間エグレスの罠: 計算リソースとストレージが異なるリージョンにあるだけで、意図しない多額の転送料金が発生します。これが意識されずに放置されているケースが非常に多いそうです。
「隠れた」アクティブサービス: Dataplexやデータリネージ、Datastreamなどが「とりあえず」で有効化され、そのまま課金され続けていないか確認が必要です。
コミットメントの更新期限: 確約利用割引（CUD）の自動更新設定を忘れると、期限切れと同時に高額なオンデマンド料金へと跳ね上がります。

「物理ストレージ課金」への切り替え

画期的だと感じたのが、INFORMATION_SCHEMAを活用して物理ストレージ課金への切り替えを検討する手法です。ある顧客では、圧縮効率の良いログデータを物理ストレージ課金に切り替えただけで、ストレージコストを85%も削減できたという驚異的な事例が紹介されました。

ラベルと「SELECT *」の回避

AIエージェントが自律的にクエリを投げるようになっていくと、コストの発生源を特定するにはラベルの徹底が不可欠です。部署やプロジェクトごとにラベルを付与することで、どのアクションがコストを急増させたのかをすぐに特定できます。

また、LookerやdbtなどのBIツールがデフォルトで実行しがちな SELECT * ですが、これこそがコスト増の最大の要因であると強調されていました。

「ユーザー単位のクォータ」

今後の目玉機能として紹介されました。現在はプロジェクト単位でしかスキャン量の上限を設定できませんが、特定のサービスアカウントやユーザーに対して設定が可能になります。

まとめ・感想

今回のセッションの中で最も気になったのは、ユーザー単位のクォータといった新機能です。この機能であれば、今までのプロジェクトレベルでのクォータ設定では出来なかった制御が可能です。特定のチームやAIエージェントに専用のサービスアカウントを割り当ててクォータを設定すれば、同じプロジェクトにある他の業務への影響を心配することなく、その範囲内で最大限に試行錯誤してもらうことができます。いち早く具体的な案件の中に落とし込んで利用してみたいと思います。