【入門編】BigQueryとは？できること・メリットを初心者向けにわかりやすく解説

はじめに

「データドリブン経営」「データ活用」といった言葉が当たり前のように聞かれる昨今、企業が保有する膨大なデータをいかに分析し、ビジネスに活かすかが重要となっています。しかし、従来のデータ分析基盤では、「データ量が多すぎて処理に時間がかかる」「分析のためのインフラ管理が大変」といった課題に直面することも少なくありません。

そんな中、Google Cloudのサービスの中でも特に注目を集めているのが「BigQuery」です。「名前は聞いたことがあるけれど、結局何ができるツールなの？」「自社のデータ分析にどう役立つんだろう？」と感じている初心者の方も多いのではないでしょうか。

この記事では、BigQueryとは何か、その基本的な概念から、主な特徴やメリット、そして具体的に何ができるのか（活用例）まで、初心者の方にもわかりやすく解説します。この記事を読めば、BigQueryがなぜ多くの企業に選ばれるのか、その理由と可能性を理解できるはずです。

(重要: BigQueryの機能や料金体系は進化し続けています。この記事では基本的な概念と考え方を解説しますが、最新かつ正確な情報については、必ずGoogle Cloudの公式サイトをご確認ください。)

BigQueryとは？

BigQueryとは、Google Cloudが提供するフルマネージド型の「データウェアハウス (DWH)」サービスです。

Google Cloudが提供するデータウェアハウス

まず、「データウェアハウス (DWH) とは何か」を簡単に説明しましょう。DWHは、様々なシステムから収集した大量のデータを、**分析しやすい形に整理・保管しておくための専用データベース（保管庫）**のようなものです。通常の業務システムで使われるデータベースとは異なり、分析クエリ（問い合わせ）を高速に実行することに特化しています。

BigQueryは、このDWHをクラウドサービスとして提供するもので、Googleの持つ強力なインフラと技術を活用して、従来のDWHが抱えていた課題の多くを解決します。

なぜ速い？BigQueryを支える技術（簡単に）

BigQueryの最大の特徴は、ペタバイト（PB=1000TB）級という、とてつもなく大量のデータに対しても、数秒から数十秒という驚異的なスピードで分析クエリを実行できる点です。（ただし、実際の速度はクエリの内容やデータ構造などによっても変動します）」この速さを実現している背景には、以下のような技術があります（初心者の方は「そういう仕組みで速いんだな」と理解する程度でOKです）。

サーバーレスアーキテクチャ: 利用者はサーバーの構築や管理、拡張作業などを一切行う必要がありません。クエリ実行時に必要なリソースが自動的に割り当てられ、終われば解放されます。
カラムナストレージ（列指向ストレージ）: データを列単位で保存する方式。分析クエリでは特定の列だけを読むことが多い（例: 売上金額の合計）ため、不要なデータを読み込まず、効率的に処理できます。
分散処理技術: 巨大なデータを多数のコンピューターに分散させ、並列で処理することで、全体の処理時間を大幅に短縮します。

これらの技術により、インフラ管理の手間なく、誰でも手軽に超高速なデータ分析環境を利用できるのがBigQueryの大きな魅力です。

BigQueryの主な特徴とメリット

BigQueryが多くの企業に選ばれる理由は、その処理速度だけではありません。主なメリットをご紹介します。

圧倒的な処理速度: 前述の通り、テラバイト、ペタバイト級のデータでも、複雑な集計や分析が驚くほど高速に完了します。分析の試行錯誤が容易になり、意思決定のスピードが向上します。
インフラ管理不要（サーバーレス）: サーバーのサイジング、OSのアップデート、パッチ適用、バックアップ、スケーリングといった面倒なインフラ管理業務から解放され、データ分析そのものに集中できます。
高いスケーラビリティ: データ量が増えたり、同時に実行されるクエリが増えたりしても、自動的に処理能力が拡張されるため、性能劣化の心配が少なく、ビジネスの成長に合わせて柔軟に対応できます。
標準SQLで分析可能: 多くのエンジニアやデータアナリストが使い慣れている標準SQL（Structured Query Language）を使ってデータを操作・分析できます。新たな言語習得の負担が少なく、既存のスキルを活かせます。
始めやすい料金体系: 基本的には、保存しているデータ量（ストレージ料金）と、クエリで処理したデータ量（分析料金）に応じた従量課金です。無料利用枠も用意されており、コストを抑えてスモールスタートすることが可能です。 (料金体系については『【入門編】Google Cloudの料金体系をわかりやすく解説！』もご参照ください。)
多様なデータ連携: Cloud Storageに置かれたファイル（CSV, JSONなど）、Google Analytics 4、他のデータベース、各種SaaSなど、様々なデータソースからBigQueryへデータを容易に取り込み、統合して分析できます。
SQLで機械学習 (BigQuery ML): 通常は専門知識が必要な機械学習モデルの構築や予測を、使い慣れたSQLだけで実行できる「BigQuery ML」という機能があります。データ分析担当者が気軽に機械学習を試せる点がメリットです。

BigQueryでできること：データ分析活用例

では、具体的にBigQueryを使って何ができるのでしょうか？代表的なデータ分析の活用事例を見ていきましょう。

データ分析基盤の構築

社内の様々なシステム（販売管理、顧客管理(CRM)、Webサーバーログ、生産管理など）に散在しているデータをBigQueryに集約。
できること: 全社的な視点でのデータ横断分析、部門間のデータ連携、単一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）の確立。

Web・アプリ行動分析の深化 (GA4連携)

Google Analytics 4 (GA4) の生データをBigQueryにエクスポート（無料連携可能）。
できること: GA4の標準レポートでは難しい、より自由で詳細なユーザー行動分析（特定のセグメント分析、ファネル分析、経路分析など）が可能に。他のデータ（例: CRMデータ）と組み合わせて顧客理解を深める。

マーケティング効果の最大化

広告媒体データ（Google広告、Facebook広告など）、CRMデータ、POSデータなどをBigQueryに統合。
できること: 顧客セグメンテーション、LTV（顧客生涯価値）分析、キャンペーン効果測定、アトリビューション分析などを実施し、データに基づいたマーケティング施策の最適化。

経営状況のリアルタイム可視化

BigQueryで集計・分析した主要業績評価指標（KPI）や各種データを、BIツール（例: GoogleのLooker Studio）と連携してダッシュボードで可視化。
できること: 経営層や各部門の担当者が、最新の経営状況や業務状況をリアルタイムに把握し、迅速な意思決定を支援。

機械学習による予測・分類

BigQuery MLを利用して、過去のデータから学習。
できること: SQLだけで、将来の売上予測、特定の商品を購入しやすい顧客層の分類、解約しそうな顧客（離反）の予測などを実現し、プロアクティブなアクションに繋げる。

これらはほんの一例です。BigQueryはその柔軟性と拡張性から、アイデア次第で様々なデータ分析や活用が可能になります。

BigQueryを始めるための第一歩

「BigQuery、便利そうだけど難しそう…」と感じるかもしれませんが、基本的な利用を開始するステップは比較的シンプルです。

Google Cloudアカウントの準備: まだなければ、Google Cloudのアカウントを作成します。
プロジェクトの作成・選択: BigQueryを利用するGoogle Cloudプロジェクトを選びます。
データセットの作成: テーブル（データの表）を格納する「データセット」という入れ物を作成します。
テーブルの作成とデータのロード: 分析したいデータを格納するテーブルを作成し、CSVファイルや他のサービスからデータをBigQueryに取り込み（ロードし）ます。
SQLクエリの実行: Google Cloud コンソール上のクエリエディタなどでSQLを記述し、データに対して分析クエリを実行します。

(導入の具体的な流れは『【初心者向けガイド】Google Cloud導入の始め方 - 7つのステップで解説』も参考にしてください。) まずは無料枠などを活用して、これらの基本的な流れを体験してみることをお勧めします。

XIMIXによる支援サービス：BigQuery導入とデータ活用を加速

BigQueryは非常に強力なツールですが、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、データモデリング、ETL（データ抽出・変換・ロード）処理、SQLチューニング、可視化ツールの活用など、専門的な知識やノウハウが必要となる場面もあります。「大量のデータをどうやってBigQueryに入れればいい？」「分析に適したテーブル設計は？」「もっとコストを抑えたい」といった課題も出てくるでしょう。

私たち「XIMIX」は、BigQueryを活用したデータ分析基盤の構築・運用において、お客様を強力にサポートします。

BigQuery導入コンサルティング: お客様のデータ分析に関する課題や目的をヒアリングし、BigQueryを中心とした最適なデータ分析基盤のアーキテクチャをご提案します。
データモデリング・ETL開発支援: 分析しやすいデータ構造（データモデル）の設計や、様々なデータソースからBigQueryへデータを効率的に取り込むためのETL処理の開発を支援します。
既存DWHからの移行支援: 現在お使いのデータウェアハウスからBigQueryへのスムーズな移行計画策定と実行をサポートします。
データ分析・可視化支援: SQLによる分析クエリの作成支援や、Looker Studioなどを用いた効果的なデータ可視化（ダッシュボード構築）をお手伝いします。
トレーニング: BigQueryの使い方やSQLの基礎、データ分析の手法などに関するトレーニングを提供し、お客様社内のデータ活用人材育成を支援します。
コスト最適化支援: BigQueryの利用状況を分析し、料金体系（オンデマンド/定額）の選択やクエリの効率化などを通じて、コスト削減のご提案を行います。

BigQueryの導入や、より高度なデータ分析基盤の構築にご興味があれば、ぜひXIMIXにご相談ください。豊富な実績に基づき、お客様のデータ活用を成功に導きます。

XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXデータ分析サービスについてはこちらをご覧ください。

※Google Cloud については、こちらのコラム記事もご参照ください。
【基本編】Google Cloudとは？ DX推進の基盤となる基本をわかりやすく解説
【基本編】Google Cloud導入のメリット・注意点とは？初心者向けにわかりやすく解説

まとめ

今回は、Google Cloudの強力なデータウェアハウスサービス「BigQuery」について、初心者向けにその基本的な概念、できること、メリット、そして活用事例を解説しました。

BigQueryは、圧倒的な処理速度、サーバーレスの手軽さ、高いスケーラビリティといったメリットを持ち、企業のデータ分析のハードルを大きく下げ、データに基づいた意思決定（データドリブン）を加速させるための強力なツールです。Web分析からマーケティング、経営分析、さらには機械学習まで、幅広い分野での活用が可能です。

まずは無料枠などを活用して、その速さや手軽さを体験してみてはいかがでしょうか。BigQueryを使いこなすことで、これまで見えなかったビジネスの新たな洞察が得られるかもしれません。