BigQuery
データ ウェアハウスから自律型データ AI プラットフォームへ
BigQuery は、データの取り込みから AI による分析情報の取得まで、データ ライフサイクル全体を自動化する自律型のデータから AI へのプラットフォームです。これにより、データから AI への移行、そしてアクションまでをより迅速に行うことができます。
Gemini in BigQuery の機能が BigQuery の料金モデルに含まれるようになりました。
月額無料で毎月 10 GiB のデータ保存と最大 1 TiB のクエリ実行が可能です。新規のお客様には無料クレジット $300 分も差し上げます。BigQuery やその他の Google Cloud プロダクトをお試しいただけます。
機能
使い慣れた SQL で強力な AI を活用
BigQuery AI を使用してデータを AI に接続します。使い慣れた SQL コマンドを使用して、線形回帰、k 平均法クラスタリング、時系列予測などの ML モデルを BigQuery 内で直接トレーニング、評価、実行できます。モデルを Vertex AI Model Registry と簡単に統合して、高度な MLOps を実現します。テキストの要約や感情分析などのタスクでは、生成 AI が SQL の不可欠なコンポーネントになります。ネイティブの AI 関数を使用し、専用のツールやデータ移動は必要ありません。エンベディングの生成とベクトル検索、テキスト検索、ハイブリッド検索を使用して、洗練されたコンテキスト検索を実行し、高度な検索アプリケーションを構築します。
エージェントでワークフローを簡素化
すべての分析ワークフローで、すべてのデータユーザーが AI による支援と自動化を利用できます。データ エンジニアリング エージェントを使用して、データ準備、エラー検出、変換、パイプライン構築を自動化します。探索的データ分析からデータ サイエンス エージェントでの予測の実行まで、ML ライフサイクル全体を合理化します。BigQuery の分析情報をすべてのユーザーが利用できるようにし、平易な言葉で質問して会話型分析エージェントから回答を得られるようにします。基盤となる API、ADK 統合、BigQuery MCP サーバーを活用して、カスタム エージェントを開発できます。
オープンソースとオープン形式を選択可能
統合されたセキュリティ、ランタイム メタデータ、ガバナンスを備えた BigQuery の SQL ワークロードと並行してサーバーレス Spark を実行します。BigQuery のフルマネージド機能と、BigLake を活用したマネージド Apache Iceberg テーブルを組み合わせることで、ストリーミング、高度な分析、AI ユースケースが可能になり、オープン フォーマットの操作が簡単になります。
組み込みのデータから AI ガバナンス
BigQuery は、Dataplex Universal Catalog を活用したコンテキスト ガバナンスを提供します。自動メタデータ収集、データ プロファイリング、データ品質、リネージなどの主要な機能はすべて統合されており、BigQuery エクスペリエンスで利用できます。セマンティック検索、メタデータ拡張、データ分析情報などの生成 AI を活用した機能を使用して、すべての BigQuery アセットの分析情報を迅速に検出、文書化、取得できます。
エンタープライズ規模と効率性を追求した構築
BigQuery の独自のアーキテクチャでは、ストレージとコンピューティングが分離されているため、ペタバイト規模の分析が可能になります。また、圧縮ストレージ、コンピューティングの自動スケーリング、柔軟な料金設定などにより、費用を最適化できます。BigQuery の内部では、Borg、Colossus、Jupiter、Dremel などのさまざまな Google インフラストラクチャ テクノロジーが採用されています。ミッション クリティカルなワークロードでは、BigQuery はクロスリージョン データセット レプリケーション機能を利用して、リージョン全体が停止した場合にマネージド障害復旧を行うこともできます。
ストリーミング データ パイプラインによるリアルタイム分析
Managed Service for Apache Kafka を使用して、リアルタイム ストリーミング アプリケーションをビルドして実行できます。BigQuery の継続的クエリによる SQL ベースの簡単なストリーミングから、人気のオープンソース Kafka プラットフォーム、Iceberg のサポートを含む Dataflow による高度なマルチモーダル データ ストリーミングや ML まで、リアルタイムのデータと AI の連携を実現できます。
エンタープライズ機能
BigQuery は、新しいエンタープライズ機能を構築し続けています。クロスリージョンの障害復旧は、万一リージョン障害が発生した場合のマネージド フェイルオーバーと、ユーザーエラーからの復旧に役立つデータのバックアップおよび復元機能を提供します。BigQuery の運用健全性のモニタリングでは、BigQuery の運用環境を組織全体にわたって確認できます。BigQuery 移行サービスは、従来のデータ ウェアハウスやクラウド データ ウェアハウスから BigQuery に移行するための包括的なツールセットを提供します。
一般的な使用例
データ サイエンス
データを AI 活用へつなげるためのワークフローを簡素化
データを AI 活用へつなげるためのワークフローを簡素化
BigQuery DataFrames を使用して、組み込みのエージェントやオープンソースの Python ライブラリで、Colab Enterprise ノートブック上のエンドツーエンドのデータ サイエンス ワークフローを合理化します。SQL、サーバーレス Spark、その他のオープンソース フレームワークなど、お好みの処理エンジンを使用できます。BigQuery 内で ML モデルを直接トレーニング、評価、デプロイすることも、SQL を使用して TimesFM などの事前トレーニング済みモデルを使用することもできます。BigQuery で構築および使用されるモデルの特徴量を便利に保存できます。Vertex AI に登録することで、1 つのインターフェースを使用して、モデルのバージョン管理、評価、デプロイを行い、オンライン予測を実行できるようになります。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
データを AI 活用へつなげるためのワークフローを簡素化
データを AI 活用へつなげるためのワークフローを簡素化
BigQuery DataFrames を使用して、組み込みのエージェントやオープンソースの Python ライブラリで、Colab Enterprise ノートブック上のエンドツーエンドのデータ サイエンス ワークフローを合理化します。SQL、サーバーレス Spark、その他のオープンソース フレームワークなど、お好みの処理エンジンを使用できます。BigQuery 内で ML モデルを直接トレーニング、評価、デプロイすることも、SQL を使用して TimesFM などの事前トレーニング済みモデルを使用することもできます。BigQuery で構築および使用されるモデルの特徴量を便利に保存できます。Vertex AI に登録することで、1 つのインターフェースを使用して、モデルのバージョン管理、評価、デプロイを行い、オンライン予測を実行できるようになります。
データ ウェアハウスの移行
データ ウェアハウスを BigQuery に移行する
データ ウェアハウスを BigQuery に移行する
データ ウェアハウスを BigQuery に移行することで、現在の分析ニーズと今後の AI ユースケースに対応できます。無料でフルマネージドの BigQuery Migration Service を使用して、Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake、Databricks から BigQuery への移行プロセスを合理化できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
データ ウェアハウスを BigQuery に移行する
データ ウェアハウスを BigQuery に移行する
データ ウェアハウスを BigQuery に移行することで、現在の分析ニーズと今後の AI ユースケースに対応できます。無料でフルマネージドの BigQuery Migration Service を使用して、Netezza、Oracle、Redshift、Teradata、Snowflake、Databricks から BigQuery への移行プロセスを合理化できます。
データ統合と ELT
あらゆるデータを BigQuery に取り込む
あらゆるデータを BigQuery に取り込む
ELT は、データを BigQuery に取り込むための推奨パターンです。データ統合を柔軟に行うためのツールは多数あります。バッチ読み込み: BigQuery Data Transfer Service（DTS）を使用して、サポートされているデータソースから BigQuery へのデータの一括読み込みを自動化します。ストリーミング読み込み: Pub/Sub BigQuery サブスクリプションは、受信した Pub/Sub メッセージを既存の BigQuery テーブルに書き込みます。変更データ キャプチャ（CDC）: Datastream は、データベースから BigQuery への非干渉型の変更データ キャプチャ（CDC）を可能にします。最後に、データの移動を必要としない外部データソースへの連携が可能です。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
あらゆるデータを BigQuery に取り込む
あらゆるデータを BigQuery に取り込む
ELT は、データを BigQuery に取り込むための推奨パターンです。データ統合を柔軟に行うためのツールは多数あります。バッチ読み込み: BigQuery Data Transfer Service（DTS）を使用して、サポートされているデータソースから BigQuery へのデータの一括読み込みを自動化します。ストリーミング読み込み: Pub/Sub BigQuery サブスクリプションは、受信した Pub/Sub メッセージを既存の BigQuery テーブルに書き込みます。変更データ キャプチャ（CDC）: Datastream は、データベースから BigQuery への非干渉型の変更データ キャプチャ（CDC）を可能にします。最後に、データの移動を必要としない外部データソースへの連携が可能です。
リアルタイム分析
イベント ドリブン分析
イベント ドリブン分析
イベント ドリブンな分析でビジネス イベントにリアルタイムで対応することで、競争上の優位性が生まれます。組み込みのストリーミング機能を使用すると、ストリーミング データを自動的に取り込み、直ちにクエリできます。これにより、アジリティの維持や、最新のデータに基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。一方、Dataflow を使用すると、包括的なソリューションとしてシンプルで高速なストリーミング データ パイプラインを実現できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
イベント ドリブン分析
イベント ドリブン分析
イベント ドリブンな分析でビジネス イベントにリアルタイムで対応することで、競争上の優位性が生まれます。組み込みのストリーミング機能を使用すると、ストリーミング データを自動的に取り込み、直ちにクエリできます。これにより、アジリティの維持や、最新のデータに基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。一方、Dataflow を使用すると、包括的なソリューションとしてシンプルで高速なストリーミング データ パイプラインを実現できます。
データ クリーンルーム
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
地理空間分析
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模の分析情報を引き出します
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模の分析情報を引き出します
豊富な地理空間データ、強力なクラウド コンピューティング、組み込みの AI ツールからなるポートフォリオにアクセスして、分析情報をより簡単に引き出し、より多くの情報に基づいてより迅速に、ビジネスやサステナビリティに関する意思決定を行うことができます。リモート センシングや GIS の専門知識は不要です。データ クリーンルームを活用すると、Earth Engine の分析にすぐに使える画像やデータセットと、Google Maps Platform のプレイス、ルート、ストリートビュー、衛星データを既存の BigQuery ワークフローにシームレスに統合できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模の分析情報を引き出します
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模の分析情報を引き出します
豊富な地理空間データ、強力なクラウド コンピューティング、組み込みの AI ツールからなるポートフォリオにアクセスして、分析情報をより簡単に引き出し、より多くの情報に基づいてより迅速に、ビジネスやサステナビリティに関する意思決定を行うことができます。リモート センシングや GIS の専門知識は不要です。データ クリーンルームを活用すると、Earth Engine の分析にすぐに使える画像やデータセットと、Google Maps Platform のプレイス、ルート、ストリートビュー、衛星データを既存の BigQuery ワークフローにシームレスに統合できます。
料金
| BigQuery の料金の仕組み | BigQuery の料金は、コンピューティング（分析）、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出に基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。 | |
|---|---|---|
| サービスと用途 | サブスクリプション タイプ | 料金（米ドル） |
無料枠 | BigQuery の無料枠では、10 GiB のストレージ、オンデマンド コンピューティングで 1 か月あたり最大 1 TiB のクエリ、その他のリソースを無料でご利用いただけます。 | 無料 |
コンピューティング（分析） | オンデマンド 通常、最大 2,000 個の同時実行スロットが提供されます。これらのスロットは 1 つのプロジェクトのすべてのクエリで共有されます。 | 目安 $6.25 スキャンした TiB あたり。毎月 1 TiB まで無料。 |
エディション: Standard、Enterprise、Enterprise Plus Gemini in BigQuery の AI アシスタンス機能が含まれます。 | 目安 $0.04 スロット時間あたり | |
ストレージ | 論理ストレージ 過去 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。 | 目安 $0.01 1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。 |
物理ストレージ 連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。 | 目安 $0.02 1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。 | |
データの取り込み | バッチ読み込み Cloud Storage からテーブルをインポートします。 | 無料 共有スロットプールを使用する場合 |
ストリーミング挿入 挿入に成功した行が課金対象になります。最小 1 KB で各行が計算されます。 | $0.01 200 MiB あたり | |
BigQuery Storage Write API BigQuery に読み込まれたデータには、BigQuery ストレージの料金または Cloud Storage の料金が適用されます。 | $0.025 1 GiB あたり。毎月 2 TiB まで無料。 | |
データの抽出 | バッチ エクスポート テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートします。 | 無料 共有スロットプールを使用する場合 |
ストリーミング読み取り Storage Read API を使用して、テーブルデータをストリーミング読み取りします。 | 目安 $1.10 読み取った TiB あたり | |
BigQuery の料金の詳細をご覧ください。 すべての料金の詳細を見る
BigQuery の料金の仕組み
BigQuery の料金は、コンピューティング（分析）、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出に基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。
無料枠
BigQuery の無料枠では、10 GiB のストレージ、オンデマンド コンピューティングで 1 か月あたり最大 1 TiB のクエリ、その他のリソースを無料でご利用いただけます。
無料
コンピューティング（分析）
オンデマンド
通常、最大 2,000 個の同時実行スロットが提供されます。これらのスロットは 1 つのプロジェクトのすべてのクエリで共有されます。
Starting at
$6.25
スキャンした TiB あたり。毎月 1 TiB まで無料。
エディション: Standard、Enterprise、Enterprise Plus
Gemini in BigQuery の AI アシスタンス機能が含まれます。
Starting at
$0.04
スロット時間あたり
ストレージ
論理ストレージ
過去 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、未圧縮のバイト数に基づいて計算されます。
Starting at
$0.01
1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。
物理ストレージ
連続する 90 日間に変更が加えられたテーブルまたはテーブル パーティションで使用されている、圧縮されたバイト数に基づいて計算されます。
Starting at
$0.02
1 GiB あたり。毎月 10 GiB まで無料。
データの取り込み
バッチ読み込み
Cloud Storage からテーブルをインポートします。
無料
共有スロットプールを使用する場合
ストリーミング挿入
挿入に成功した行が課金対象になります。最小 1 KB で各行が計算されます。
$0.01
200 MiB あたり
BigQuery Storage Write API
BigQuery に読み込まれたデータには、BigQuery ストレージの料金または Cloud Storage の料金が適用されます。
$0.025
1 GiB あたり。毎月 2 TiB まで無料。
データの抽出
バッチ エクスポート
テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートします。
無料
共有スロットプールを使用する場合
ストリーミング読み取り
Storage Read API を使用して、テーブルデータをストリーミング読み取りします。
Starting at
$1.10
読み取った TiB あたり
BigQuery の料金の詳細をご覧ください。 すべての料金の詳細を見る
ビジネスケース
何万ものお客様がデータから AI プラットフォームを構築するために BigQuery を選択しています
Mattel は BigQuery で自社のデータを AI と連携させることで、時間と費用を削減しています。
Mattel 社リード データ サイエンティスト TJ Allard 氏
「BigQuery と Vertex AI により、Google のデータと AI がすべて単一のプラットフォームに統合されます。これにより、お客様からのフィードバックに対する対応方法が、長時間の手作業から数秒で完了するシンプルな自然言語クエリへと変化し、お客様の分析情報を数か月ではなく数分で取得できるようになりました。」
BigQuery の相違点を確認
AI を活用したイノベーション。会話型検索、インテリジェント検索、まったく新しいエージェント エクスペリエンスを、セマンティック レイヤで強化して精度を高めています。
データを AI プラットフォームに統合し、ガバナンス、ランタイム メタデータ、セキュリティを統合して、マルチモーダル データのシームレスな分析、AI の共同処理、リアルタイムの分析情報を実現します。
柔軟で将来性のある低コストの AI と、サードパーティやオープンソースとのシームレスな相互運用性。
パートナーとインテグレーション
BigQuery の専門知識を持つパートナーとの連携
ETL とデータ統合
リバース ETL と MDM
BI とデータの可視化
データのガバナンスとセキュリティ
コネクタとデベロッパー ツール
ML と高度な分析
データ品質とオブザーバビリティ
コンサルティング パートナー
データの取り込みから可視化まで、多くのパートナーが独自のデータ ソリューションを BigQuery に統合しています。上に記しているのは Google Cloud Ready - BigQuery に対応したパートナー インテグレーションです。
BigQuery パートナーについては、Partners ディレクトリをご覧ください。
よくある質問
BigQuery は他のエンタープライズ データ ウェアハウスとどのような点で異なりますか？
BigQuery は、Google Cloud が提供するフルマネージドの完全にサーバーレスなエンタープライズ データ ウェアハウスです。すべてのデータ型をサポートし、各種のクラウドで機能します。また、統合プラットフォーム内に 機械学習 とビジネス インテリジェンスがすべて組み込まれています。Vertex AI のネイティブ統合により、BigQuery から離れることなく、データを Google の業界をリードする AI に簡単に接続できます。
エンタープライズ データ ウェアハウスとは何ですか？
エンタープライズ データ ウェアハウスは、さまざまなソースの構造化データと半構造化データの分析とレポートに使用されるシステムです。多くの組織はオンプレミスにある従来のデータ ウェアハウスからクラウド データ ウェアハウスに移行することで、さらに費用を削減し、スケーラビリティと柔軟性の向上を実現しています。
BigQuery はどのくらい安全ですか？
BigQuery では、高可用性と 99.99% の稼働時間 SLA を実現する強固なセキュリティ、ガバナンス、信頼性を確保できます。データはデフォルトで暗号化され、顧客管理の暗号鍵によって保護されます。
BigQuery の使用を開始するにはどうすればよいですか？
BigQuery の使用を開始する方法はいくつかあります。新規のお客様には、BigQuery のお支払いに使用できる無料クレジットを $300 分進呈します。すべてのお客様は、10 GB のストレージと 1 か月あたり最大 1 TB のクエリを無料でご利用になれます。クレジットに対する課金はありません。これらのクレジットは、BigQuery の無料トライアルにお申し込みいただくと獲得できます。まだご決断されていない場合は、BigQuery サンドボックスをぜひお試しください。クレジット カードの登録は不要です。
BigQuery サンドボックスとは何ですか？
BigQuery サンドボックスでは、クレジット カードなしで BigQuery を試すことができます。BigQuery の無料枠は自動的に維持されます。サンドボックスでは、一般公開データセットを使ったクエリや分析を実際にお試しいただけます。独自のデータを BigQuery サンドボックスに取り込んで分析することもできます。無料トライアルに更新した新規のお客様には、BigQuery で使える $300 分のクレジットを差し上げています。
企業による BigQuery の最も一般的な使用方法はどのようなものですか？
あらゆる規模の企業が、すべてのビジネスデータを対象にデータ分析を行って知見を得るために、サイロ化したデータを BigQuery で 1 か所に集約しています。これにより、リアルタイムで意思決定を行い、ビジネス レポートを合理化し、ML をデータ分析に組み込んで将来のビジネス チャンスを予測できます。
