こんにちは、DX攻略部のkanoです。
本記事では、BigQueryを初めて触る初心者の読者に向けて、基本的な仕組みや利用メリットをわかりやすく解説します。
また、GA4（Google Analytics 4）と組み合わせた活用方法を紹介し、データ分析の第一歩を踏み出せるようにサポートします。
GA4で収集したイベントデータをBigQueryにエクスポートすると、標準画面では実現できない柔軟な分析が可能になります。
SQLを使って独自レポートを作成したり、他システムのデータと結合して深い知見を得たりできる点が大きな魅力です。
そういったGA4との連携に興味がある方も、ぜひ本記事を参考にしてみてください。
BigQueryとは何か
最初にBigQueryといったものが、どういったものかについて簡単に紹介します。
クラウドデータウェアハウスの定義
BigQueryはGoogle Cloudが提供するクラウドデータウェアハウスで、膨大なデータを高速に分析できる点が大きな特徴です。
サーバーの構築やチューニングが不要で、データをアップロードすればすぐにクエリ実行を開始できます。
サーバーレスアーキテクチャとスケーラビリティ
サーバーレス設計のため、ユーザーはインフラ管理から解放されます。
データ量やクエリ数に応じて自動でリソースが割り当てられるので、小規模分析からペタバイト級データ処理まで同じ仕組みで対応できます。
BigQueryの3つの特徴
BigQueryの特徴についてまとめました。
「BigQueryの名前はよく聞くけど、どういったツールなのかピンときていない」という方にわかりやすいように、3つの特徴を紹介します。
特徴1：自動スケーリングによる無制限の処理能力
BigQueryはクエリ実行時に自動でスケールアウトし、必要な処理能力を確保します。
そのため、複雑な集計や大規模テーブルの結合でもパフォーマンス低下を抑えられます。
特徴2：インフラ管理不要でサーバー管理を気にせずに使える
ユーザー側でOSやミドルウェアを管理する必要がなく、ソフトウェアのアップデートやパッチ適用もGoogle側で自動的に実施されます。
そのため、運用負荷を大幅に削減できます。
特徴3：標準SQL対応と豊富な組み込み関数
ANSI SQL準拠の標準SQLをサポートし、ウィンドウ関数や正規表現関数など多彩な組み込み関数を利用できます。
既存のSQL知識をそのまま活かして分析できます。
BigQueryを使うメリット
BigQueryの特徴を把握したら、実際に使ってみる上でのメリットを確認していきましょう。
従量課金モデルでコスト最適化
クエリ実行に対してスキャンしたデータ量分だけ課金されるので、不要なデータを除外する工夫をすればコストを制御しやすくなります。
ストレージとコンピュートの分離による柔軟性
データ保存とクエリ実行を別々にスケーリングできるため、ストレージコストを抑えながら必要な分析リソースを確保できます。
他のGCPサービスとのシームレス連携
BigQueryは、同じ Google Cloud上にあるさまざまなサービスとワンクリックでつなげられます。
例えば、「Cloud Storageからデータを読み込む」、「Looker StudioやData Studio での可視化」が簡単に実現できるのです。
こうした連携はすべて画面上や API 呼び出しの設定だけで行えるため、別々のサービス間でファイルを転送したり、接続用のコードを大量に書く必要がありません。
結果として、データパイプラインの構築や可視化、機械学習までを一貫してスムーズに進められる点が BigQueryの大きな強みです。
データの読み込みと管理
BigQueryを使ったデータの読み込みと管理のポイントについて確認していきましょう。
データセット・テーブル構造の設計
分析用途に合わせてデータセットを分け、テーブル命名規則を統一すると運用が楽になります。
スキーマ設計では、後から列を追加できる柔軟性を持たせることが重要です。
ファイル取り込み（CSV／JSON／Parquet）
Cloud Storageに保存したCSVやJSONファイルは、BigQueryのウェブ画面やCLIで数ステップ操作するだけで取り込めます。
Parquet形式を使うとファイルサイズを小さくでき、読み込みもさらに速くなります。
ストリーミング挿入とバッチロードの使い分け
リアルタイム性が必要な場合はストリーミング挿入を使い、遅延許容範囲がある場合はバッチ処理でまとめてロードするとコスト効率が向上します。
クエリを書くときに押さえておきたいポイント
BigQueryのクエリを書くときに押さえておきたいポイントについて紹介します。
クエリとは、データベースに対して「どんなデータを取り出してほしいか」「どう加工してほしいか」を命令するための文（SQL文）のことです。
クエリを実行すると、BigQueryが裏側で大量のデータを自動的にスケールして処理し、結果を返してくれるので、その点を踏まえたうえで確認していきましょう。
パーティションとクラスタリングの活用
テーブルを日付パーティションで分割し、さらにクラスタリングを設定すると、対象のデータだけを効率的にスキャンできるようになります。
その結果、クエリ実行時間とコストを大幅に削減できます。
マテリアライズドビューで高速化
マテリアライズド ビューは、SQL クエリの結果を定期的に保存する事前計算ビューです。
よく使う集計クエリをマテリアライズドビューとして保存すると、実行時に事前集計済みの結果を参照できるため、クエリ実行がさらに高速になります。
コストを抑えるクエリ最適化手法
不要な列の選択を避けたり、サブクエリではなくJOIN句を使ったりすることで、スキャンデータ量を減らしてコストを抑えられます。
JOIN句は、別々のテーブルに分かれている関連データを「結びつけて」一度に取り出すための命令です。
たとえば「顧客テーブル」と「注文テーブル」を結合すれば、各顧客がどんな注文をしたかをまとめて把握できます。
GA4とBigQueryの連携
BigQueryはGA4と連携させることができます。
GA4はBigQueryと連携することで、どのようなメリットが得られるのかを解説します。
BigQueryエクスポート設定の手順
GA4の管理画面からBigQueryエクスポートを有効化すると、日次またはストリーミング形式でイベントデータが自動的にBigQueryに送られます。
- GA4管理画面にログインする
- BigQueryリンクを作成する
- プロジェクトとデータセットを選ぶ
- エクスポート形式を決める
- 権限を承認する
- 動作を確認する
上記のようにBigQueryとGA4の連携は決して難しいわけではありません。
専門的な知識を持つエンジニアではなくても、設定可能なのでぜひチャレンジしてみてください。
GA4イベントパラメータのスキーマ設計
イベントパラメータはJSON形式で格納されるため、必要なキーと値を抽出するSQLビューを作成しておくと、後の分析がスムーズになります。
「必要なパラメータを絞り込む」、「キーと値の型を定義する」、「命名ルールを決める」といった運用にすることをおすすめします。
ビュー作成によるデータ構造の整備
頻繁に使うイベント情報をカラム化したビューを用意することで、毎回複雑なJSON操作をせずに分析を始められます。
ビューを1度整備しておくことで、人間が読みやすい表形式データを得られるようになるのです。
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GA4データ分析の実践例
GA4のデータ分析を使った実践例について紹介します。
ユーザー行動分析によるセグメント抽出
GA4イベントからページ閲覧や購入アクションを抽出し、SQLでユーザーIDごとに集計すれば、特定の行動パターンを持つセグメントを簡単に作成できます。
例えば「add_to_cart」、「purchase」の発生回数や有無をユーザーごとにまとめた情報を得ることで、迷っている層へのピンポイントな広告配信が実現できます。
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コンバージョンファネル可視化と改善ポイント発見
ステップごとに遷移率を計算し、どの時点で離脱が多いかを把握します。
SQLで算出した結果をBIツールに渡して可視化すると、課題箇所を直感的に理解できます。
リマーケティングリスト作成のワークフロー
購入見込みが高いユーザーを抽出して専用リストにまとめるSQLを実行し、その結果を広告プラットフォームにインポートすると、効率的にリマーケティング施策を実施できます。
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BI／ETL連携による分析環境構築
BigQueryはさまざまなBIツールやETLツールと連携が可能です。
そういったツールと連携する方法について説明します。
Looker／Tableau／Power BIとの接続設定
各BIツールはBigQueryのネイティブコネクタを提供しており、認証情報を設定するだけでテーブルを読み込めます。
認証情報を用意した後、BIツール側でコネクタを設定すればOKです。
そして、読み込んだテーブルやビューをキャンパスに配置し、グラフやクロス集計を直感的に組み合わせてレポートを完成させれば完成します。
TROCCO／Fivetran／StitchによるETLパイプライン構築
GA4以外の広告配信データやCRMデータも含めてBigQueryに集約するには、TROCCO、Fivetran、StitchといったETLサービスを使うと手間を大幅に省けます。
GA4以外の広告配信データやCRMデータも同じBigQueryに集約したい場合は、TROCCO、FivetranやStitchで定期的に外部データを同期します。
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データフロー自動化のためのCloud Composer活用
Cloud Composer（Apache Airflow）を使うと、BigQueryへのロードやDB間のデータ移動、レポート生成などのワークフローをコードで定義して自動実行できます。
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運用管理とガバナンス
BigQueryの運用管理とガバナンスについて紹介します。
BigQueryは便利なツールですが、適切な運用管理やデータを安全かつ正しく扱うための「決まりごと」と「仕組み」の設定が重要です。
その点を踏まえて、運用管理とガバナンスについて確認しましょう。
課金アラート設定とクエリコスト監視
Google Cloudの予算アラート機能を使って、月間クエリ費用が一定額を超えたら通知する設定ができます。
Google系のツールを使う際は、「Cloud Billing」を使って、Google Cloudのすべての料金を1箇所でモニタリングして、想定外の請求が発生する事態を避けましょう。
IAM設計による最小権限のアクセス制御
BigQueryやBIツールには細かいロール設定があり、分析担当者と運用担当者で必要最低限の権限を割り当てることでセキュリティを強化できます。
最小限の権限を厳格に管理することで、データ漏えいや誤操作リスクを低減できます。
監査ログとデータ品質チェックの仕組み
Cloud Audit Logsで誰がいつどのテーブルを操作したかを記録し、定期バッチでレコード数やスキーマ変更をチェックすると、不正利用や意図しない変更を早期に発見できます。
監査ログと品質チェックを自動化しつつ、人の目でも定期的にレビューすることで、データの正確性と安全性を継続的に担保できるようにしましょう。
まとめ
BigQueryはクラウドならではのスケーラビリティとサーバーレス運用により、初心者でも手軽に大規模データ分析を始められます。
GA4と組み合わせることで、Webサイトやアプリの行動データを柔軟に分析し、BIツールやETLと連携して組織全体のデータ活用力を高めることができます。
まずは小さなデータセットで試験的にクエリを実行し、徐々に運用フローを整備しながらステップアップしてください。これにより、データドリブン文化の定着を加速できます。
「BigQueryは難しそう」と感じるかもしれませんが、小さなデータセットからチャレンジしてみてください。
DX攻略部では、各企業様に合わせたマーケティング施策のご相談を受け付けていますので、ぜひDX攻略部にご相談ください！
