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
データを AI に接続する
BigQuery 内で使い慣れた SQL を使用して ML モデルを作成、実行します。組み込みの事前トレーニング済みモデル、Vertex AI トレーニング済みモデル、またはお使いのカスタムモデルを活用し、ML モデルを Vertex AI Model Registry に登録します。最新の AI モデルを使用して、ドキュメント処理、画像アノテーション、音声文字起こしなどのマルチモーダル データ分析、テキスト要約や感情分析などの生成 AI タスク、異常検出や商品レコメンデーションなどのベクトル検索ユースケース向けのエンベディング生成を行います。
組み込みの AI エージェントとワークフロー自動化
Gemini in BigQuery で、AI を活用したエクスペリエンスとワークフローの自動化を実現します。データ キャンバスで自然言語プロンプトを使用して、データセットの検索、結合、クエリを実行し、結果を可視化します。データの準備、エラー検出、変換を自動化します。テーブルのメタデータから自動的にクエリを検出し、コンテキストに応じたコーディング アシスタンスを取得します。パーティショニング、クラスタリング、マテリアライズド ビューに関するインテリジェントな推奨事項により、費用を削減し、データ インフラストラクチャを最適化します。
オープンソースとオープン フォーマットの選択
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 は「1 つのマネージド テーブル」アプローチを提供します。BigQuery のストレージ イノベーションと Apache Iceberg を組み合わせることで、高スループットの取り込みとマルチモーダル分析が可能になり、Apache Iceberg、Delta、Hudi などのオープン フォーマットと簡単に連携できるようになります。
組み込みのデータと AI のガバナンス
BigQuery には、Dataplex 機能の完全な統合を含むデータ ガバナンスが組み込まれています。新しい BigQuery ユニバーサル カタログは、メタデータ、データ品質、リネージ、プロファイリングを強化します。お客様は、データセットのスキーマ、ノートブックとレポート、一般公開データセットと商用データセットのリストなどのアセットに対して、AI を活用した豊富なメタデータ検索および検出機能を使用できます。BigQuery ユーザーは、ガバナンス ルールを使用して BigQuery オブジェクト テーブルのポリシーを管理することもできます。
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は、ストレージとコンピューティングを分離してペタバイト規模の分析を実現するとともに、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で費用を最適化します。BigQuery の内部では、Borg、Colossus、Jupiter、Dremel などの Google インフラストラクチャ テクノロジーが幅広く採用されています。ミッション クリティカルなワークロードの場合、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のマネージド障害復旧も提供します。
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します。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の構築を続けています。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 の運用の健全性のモニタリングは、BigQuery の運用環境の組織全体のビューを提供します。BigQuery Migration Services は、レガシー 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 コレクションです。
一般的な使用例
生成 AI
BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する
BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する
構造化データ、非構造化データ、生成 AI モデルを組み合わせて、新しいクラスの分析アプリケーションを作成できるデータ パイプラインを構築できます。BigQuery は Vertex AI とのインテグレーションを通じて最新の Gemini モデルと統合されており、BigQuery コンソール内からシンプルな SQL ステートメントや BigQuery に組み込まれた DataFrame API を使用して、テキスト要約や感情分析などの幅広いタスクを実行できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する
BigQuery と Gemini のモデルで生成 AI のユースケースを開拓する
構造化データ、非構造化データ、生成 AI モデルを組み合わせて、新しいクラスの分析アプリケーションを作成できるデータ パイプラインを構築できます。BigQuery は Vertex AI とのインテグレーションを通じて最新の Gemini モデルと統合されており、BigQuery コンソール内からシンプルな SQL ステートメントや BigQuery に組み込まれた DataFrame API を使用して、テキスト要約や感情分析などの幅広いタスクを実行できます。
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、今日の分析ニーズと明日の 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、今日の分析ニーズと明日の 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、BigQuery にデータを取り込むための推奨パターンです。データ統合の柔軟性を提供するツールは数多くあります。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、BigQuery にデータを取り込むための推奨パターンです。データ統合の柔軟性を提供するツールは数多くあります。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。
データ サイエンス
データから AI へのワークフローを簡素化
データから AI へのワークフローを簡素化
Colab Enterprise ノートブック、BigQuery DataFrames によるオープンソース Python ライブラリ、Jupyter ノートブック、BigQuery によるプログラム分析ツールを柔軟に使用できます。特徴の前処理、モデルの作成、ハイパーパラメータの調整、推論、評価、モデルのエクスポートなど、各モデルの機械学習のフロー全体を合理化します。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
データから AI へのワークフローを簡素化
データから AI へのワークフローを簡素化
Colab Enterprise ノートブック、BigQuery DataFrames によるオープンソース Python ライブラリ、Jupyter ノートブック、BigQuery によるプログラム分析ツールを柔軟に使用できます。特徴の前処理、モデルの作成、ハイパーパラメータの調整、推論、評価、モデルのエクスポートなど、各モデルの機械学習のフロー全体を合理化します。
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
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インサイトを取得
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模のインサイトを取得
リッチな地理空間データ、パワフルなクラウド コンピューティング、組み込みの AI ツールのポートフォリオにアクセスして、リモート センシングや GIS の専門知識がなくても、ビジネスやサステナビリティに関する情報に基づいた迅速な意思決定につながる分析情報を簡単に引き出すことができます。データ クリーンルームを使用して、Earth Engine の分析にすぐに使える画像やデータセット、Google Maps Platform の場所、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します。
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インサイトを取得
豊富で使いやすい地理空間データセットで地球規模のインサイトを取得
リッチな地理空間データ、パワフルなクラウド コンピューティング、組み込みの AI ツールのポートフォリオにアクセスして、リモート センシングや GIS の専門知識がなくても、ビジネスやサステナビリティに関する情報に基づいた迅速な意思決定につながる分析情報を簡単に引き出すことができます。データ クリーンルームを使用して、Earth Engine の分析にすぐに使える画像やデータセット、Google Maps Platform の場所、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します。
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 | 価格（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。 | 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る。 | 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 読み取り 1 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。
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る。
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
読み取り 1 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
数万のお客様が BigQuery を AI プラットフォームのデータ構築に利用
Mattel は、BigQuery でデータを AI に接続することで、時間と費用を節約しています。
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 の違いを体験する
AI を活用した 革新: 会話型インテリジェント検索とまったく新しいエージェント エクスペリエンスにより、セマンティック レイヤを拡張して精度を高めます。
データを AI プラットフォームに統合 : 統合されたガバナンス、ランタイム メタデータ、セキュリティにより、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提供します。
柔軟性と将来性 : 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により、柔軟性と将来性を確保。
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。ネイティブな Vertex AI インテグレーションにより、BigQuery から離れることなく、Google の業界をリードする AI にデータを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。
