1. はじめに

最近、「生成AI」は言わずもがな話題となっておりますが、「データ分析」という言葉もかなり耳にする機会が増えたように感じます！

そこで今回は、「データ分析」の話題とセットで話に挙がることが多い、Google CloudのBigQueryというサービスをご紹介します！

本記事は、

• BigQueryって名前だけ聞いたことあるけど、どんなサービス？
• BigQueryを使ってどんなことができるの？
• BigQueryがデータ分析に使えることは知っているけど、どんな事例があるの？

といった方に向けて、解説をします！

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2. BigQueryとは

それでは、BigQueryとはどのようなサービスなのかをご説明します！

BigQueryはGoogle Cloudが提供する強力なデータウェアハウスサービスで、ビジネスや研究に役立つ洞察を得るためにデータを保存し分析するツールです。このサービスは特に使いやすく、データベースに関する深い知識がなくても扱えるように設計されています。また、サーバーレスであるため、ユーザーはサーバーの管理や設定を心配する必要がなく、Googleがその部分をサポートしています。

BigQueryは大規模なデータの処理に特に適しており、数テラバイトから数ペタバイトにもおよぶデータを効率的に扱うことができます。これにより、大量の情報を迅速に分析し、ビジネスの意思決定に役立てることが可能です。BigQueryの起源はGoogle社内で使用されていた「Dremel」というツールにあり、これを基に一般のユーザー向けに再設計されたのがBigQueryです。

一言でまとめると、

「Google Cloudが提供する超簡単に大規模なデータを分析することができるサービス」

となります！

ここからは、BigQueryが実際にどのような特長を持っているのかについて、ご紹介します！

3. BigQueryの特長

概要だけを聞いても、データの分析ができるのかぁくらいのイメージかと思います！

もう少しBigQueryの特長について、掘り下げます！

大規模なデータの高速分析と処理

BigQueryはその高度なインフラストラクチャにより、ペタバイト規模の膨大なデータセットに対しても、効率的かつ迅速に分析とクエリ実行を行うことができます。BigQueryは、大量のデータをリアルタイムで処理し、複雑なクエリも短時間で返すことが可能です。

SQLベースのデータ操作と分析

BigQueryはSQLを使用してデータにアクセスし、操作することができます。これにより、データアナリストやエンジニアは既存のSQLスキルを活用して容易にデータ分析を行えます。

スケーラビリティと柔軟性

BigQueryは使用するデータ量やクエリの負荷に応じて自動的にリソースを調整します。これにより、企業の成長やデータ量の増加に伴い、システムを拡張することができます。

強固なセキュリティとコンプライアンス

BigQueryはGoogle Cloudの厳格なセキュリティ基準を満たし、データの安全性とプライバシーを保護します。また、さまざまな業界のコンプライアンス要件にも対応しています。

多様なデータソースとの統合

BigQueryはGoogle Cloudの他のサービスや多くのサードパーティツールとの統合が可能です。これにより、異なるデータソースからのデータを統合し、複合的な分析を実行することができます。

4. BigQueryの利用シーン

特長はわかったけど、どんなシーンで活用するの？という疑問は解消されていないかと思います！

ここからは、どんな利用シーンがあるのかをご紹介します！

データ分析

ビッグデータを効率的に解析し、ビジネスインサイトを得るために多くの企業がBigQueryを使用しています。例えば、マーケティング分析、顧客分析、製品分析など、データを活用した意思決定に役立てることができます。

リアルタイム分析とダッシュボード

BigQueryはリアルタイムデータストリームを処理し、ダッシュボードを提供する能力があります。これにより、企業は時系列データやイベントログをリアルタイムで追跡し、迅速な意思決定を行うことができます。

機械学習と予測分析

BigQuery MLを使用することで、機械学習モデルをデータセットに直接適用し、予測分析やパターン認識を行うことが可能です。これは、需要予測や顧客行動の予測などに利用できます。

データウェアハウジング

企業は、従来のデータウェアハウスをBigQueryに移行することで、スケーラビリティ、パフォーマンス、メンテナンスの低減などの利点を享受できます。これにより、企業は複数のデータソースからの大量データを一元管理しやすくなります。

データ統合と共有

BigQueryは、異なるデータソースからのデータを統合し、簡単に共有する機能を提供します。これにより、企業は部門やチーム間でのデータの可視性を高め、より協力的な分析環境を構築できます。

5. BigQueryの導入事例

最後に、BigQueryの特長と利用シーンを基に、実際にどのような事例があるのかをご紹介します！

株式会社LIXILのBigQueryを用いたデジタルマーケティング最適化

株式会社LIXILは、BigQueryを中心にプライベートDMPを構築し、顧客のオンライン行動とショールーム来館データを分析しています。このシステムは、顧客一人ひとりに合ったコンテンツや広告を提供し、広告効果と店舗誘導の効率を向上させました。また、BigQueryの導入はコスト削減と迅速なデータ処理をもたらし、初心者でも使いやすいBIツールとして機能しています。

引用：株式会社LIXIL の導入事例：BigQuery を中心に構築したプライベート DMP でリアル来客も含めたお客さまの行動を分析・活用

 

株式会社オープンハウスのAIとBigQueryによる業務改善と工数削減

株式会社オープンハウスは、都市圏を中心に不動産業を展開し、データ分析と機械学習の活用で「攻めの営業」へと変革を遂げています。AI PlatformとBigQueryを用いた業務自動化により、年間約42,000時間の工数削減を実現。特に、TensorFlowを用いた物件資料のオビ付け作業の自動化や、データポータルを活用した簡単なデータ分析が業務効率化に貢献しています。

引用：株式会社オープンハウス：業務改善による年間約 4 万 2,000 時間の工数削減に AI Platform 、BigQuery を活用

 

アスクル株式会社のBigQueryを活用した『ASKUL EARTH』プラットフォーム構築

アスクル株式会社は、オフィス用品通販事業においてGoogle Cloudを活用し、先進的なマーケティングプラットフォーム『ASKUL EARTH』を構築しました。このプラットフォームは、AI技術を利用して全社的なデータを集め、全体最適化を実現。特にBigQueryは、大量データの処理と高速なデータウェアハウス機能で重要な役割を果たしました。また、セキュリティ面でもGoogle Cloudの機能が貢献し、エンジニア以外のスタッフもデータを活用できるようになりました。

引用：アスクル株式会社の導入事例：BigQuery から Partner Interconnect まで、各種 GCP プロダクトを駆使して次世代マーケティング プラットフォーム『ASKUL EARTH』を構築

6. 最後に

冒頭でまとめた、

「Google Cloudが提供する超簡単に大規模なデータを分析することができるサービス」

に加えて、どのような特長をもっていて、どのようなシーンで使えて、どのような事例がある、といったところまでイメージがついたのではないでしょうか？

最後まで読んでいただきありがとうございます！

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