PRODUCT
GA4も広告も基幹データも、
BigQueryにまとめて分析できる形に
Google BigQueryへのデータ集約から、日々の分析・ダッシュボード運用までを一貫して支援します。GA4のBigQuery Export、Google広告やSaaSのデータ連携、Dataformでのテーブル整備、Looker Studioでの可視化まで、散らばったデータを一つの分析基盤にまとめます。スキャン量課金やスロットの考え方を踏まえたコスト設計も最初から織り込み、使うほど請求が膨らむ状態を避けます。特定ベンダーの販売代理ではないため、BigQueryが本当に合う使い方か、他の選択肢はないかも正直にお伝えします。
BigQueryにデータを集約し、コストを抑えながら大規模データを分析できる基盤にします。
Overview
データが集まる流れ
お客様のデータや業務が、どう流れて形になるかの全体像です。
Challenges
こんなお悩みに
Before / After
導入で、こう変わります
Before
- GA4やExcel、広告管理画面にデータが分かれ、突き合わせに毎回時間がかかる
- GA4の探索は14ヶ月で消え、サンプリングもかかり過去比較や深掘りができない
- SQLを書ける人が限られ、集計依頼が特定の担当者に集中して滞留する
After
- GA4・広告・基幹データがBigQueryに集約され、一つのSQLで横断的に集計できる
- 生ログを長期保存し、サンプリングなしで期間や粒度を自由に変えて分析できる
- Looker Studioとよく使うクエリを整備し、担当者以外も数字を自分で見られる
What we do
提供内容
必要な工程だけ切り出してのご依頼も可能です。
データ収集・連携の整備
GA4 BigQuery Export、Google広告やYouTubeのData Transfer Service、SaaSや基幹DBからのETLをつなぎ、必要なデータをBigQueryに自動で集めます。
- GA4 Export（日次・ストリーミング）の設定と検証
- 広告・基幹・SaaSデータの連携設計とスケジュール化
- 重複や欠損を検知する取り込みチェックの用意
データモデルとテーブル設計
生データを分析しやすい形に整えます。Dataformでの変換管理、パーティショニングとクラスタリングでスキャン量とコストを抑える設計を行います。
- 日付パーティション・クラスタリングの設計
- GA4のevent_params・itemsなどネスト構造のフラット化
- Dataformによる変換SQLのバージョン管理
- 中間テーブル・データマートの構造化
コストと権限の管理設計
オンデマンドとスロット予約（Editions）の使い分け、カスタムクォータ、データセット単位のIAM権限まで、無駄な課金と情報漏えいを防ぐ運用を組みます。
- スキャン量を抑えるクエリ・ビュー設計
- オンデマンドとスロット予約の損益分岐の試算と選び分け
- 予算アラートとカスタムクォータの設定
- IAMと認可済みビューによるアクセス制御
可視化と内製化の伴走
Looker Studioでダッシュボードを整備し、社内の担当者が自分でクエリを直せる状態まで引き継ぎます。作って終わりにしません。
- Looker StudioダッシュボードとBigQuery接続の最適化
- BI Engineや抽出データによる表示高速化とコスト抑制
- よく使うクエリ集とドキュメントの整備
- SQL・運用ハンズオンによる内製化支援
Features
BigQueryでできること（主な機能）
データをBigQueryに集約し、KPI・予実・セグメント分析まで、コストを抑えて大規模に分析できる形にします。
Compare
BigQuery／Snowflake／Treasure Data の比較・選び分け
中立の立場で、優劣でなく適合条件で整理します。価格は2026年時点の目安で最新は要確認です。
| 課金モデル | Google系連携 | スケール | 始めやすさ | 向くケース | |
|---|---|---|---|---|---|
| Google BigQuery | オンデマンド（スキャン量課金・米国リージョンで約$6.25/TiB、月1TiB無料）と定額スロット（Editions）を選べる | GA4のBigQuery Exportや広告のData Transferが標準で強い | サーバーレスで大規模クエリも自動スケール | サンドボックスや無料枠で小さく始めやすい | GA4・Google広告中心の分析をLooker Studioで可視化したいマーケ・分析用途 |
| Snowflake | コンピュート（クレジットを秒単位課金・エディション別単価）とストレージを分離課金 | マルチクラウド前提。GA4等はコネクタ経由の連携が中心 | 用途別に仮想ウェアハウスを分けて独立にスケール | トライアルあり。ウェアハウス・権限設計の学習が要る | マルチクラウドや部門並行利用、データ共有（Data Sharing）を重視する組織 |
| Treasure Data | 統合プロファイル数・イベント量ベースの「No Compute」型（クエリ課金を気にせず回せる） | CDPとして各種マーケ／広告先へのコネクタが充実 | マネージドCDPとして大規模プロファイルに対応 | 商談・伴走前提のSaaSとして導入 | 顧客プロファイル統合とセグメント配信などCDP用途が主軸のケース |
How we work
支援の受け方
フル委託から、一部だけ・伴走まで。体制と予算に合わせて選べます。
SPOT
一部だけ依頼
特定の工程だけをスポットで。小さく始めたい場合に。
TEAM-UP
伴走支援
社内メンバーと一緒に手を動かし、進め方ごと引き継ぎ。
FULL
フル委託
要件整理から構築・運用まで一括で。立ち上げを任せたい場合に。
Tools
対象ツール・技術
Use scenes
活用シーン
Case
導入イメージ・支援事例
ご相談の多い課題を、代表的なケースとしてご紹介します。
※ 実在の顧客名を伏せた、ご相談の多い課題をもとにした代表的な支援パターンです。数値による成果保証ではありません。
Checklist
選定・導入前のチェックポイント
着手前に整理しておくほど、後の手戻りが減ります。
Why us
選ばれる理由
01
GA4 BigQuery Exportを使いこなす
GA4の生ログをそのまま扱い、event_paramsやitemsのネスト構造をフラット化してセッション・コンバージョンを再現。GA4画面では届かない粒度の分析と、広告・受注データとの結合まで一気通貫で設計します。
02
スキャン量課金を前提にした損益設計
オンデマンド（スキャン量課金）とスロット予約（Editions）を想定データ量から試算して選び分け、日付パーティション・クラスタリング・カスタムクォータで、使うほど請求が膨らむ状態を避けます。
03
Looker Studioの「遅い・高い」を潰す
巨大テーブルへの直結でダッシュボードが遅く高くなりがちな問題に対し、集計済みデータマート・抽出・BI Engineを使い分け、表示速度とクエリ費用の両方を抑えた可視化に仕立てます。
04
マーケの見たい数字を汲めるエンジニアが担当
SQLやパイプラインだけでなく、CPAやLTV・継続率など事業側が本当に追いたい指標を理解したエンジニアが、要件整理からテーブル設計まで手を動かします。
Process
導入の流れ
まずは30分の無料相談から。現状整理からご一緒します。
現状ヒアリング
分析したいことと、いま使っているデータソースや詰まっている作業を洗い出します。
要件・コスト設計
必要なデータと更新頻度を決め、想定データ量からスキャン量と課金の見込みを立てます。
連携・基盤構築
GA4 Exportや各種連携を設定し、Dataformで変換テーブルとデータマートを整備します。
可視化・検証
Looker Studioでダッシュボードを作り、数字の妥当性と表示速度・コストを確認します。
内製化・運用引き継ぎ
ドキュメントとハンズオンで、社内で更新・改善できる状態にして引き継ぎます。
Pitfalls
よくある失敗・注意点
Pricing
料金の考え方
料金は、支援範囲・対象システム・データ量によって変わります。まずは無料相談でスコープを整理します。
スポット
特定工程のみ。小さく始めたい場合の単発支援。
プロジェクト
設計から構築までを一括で。
継続支援
運用・改善・内製化伴走を月次で。
※ いずれも個別見積。無理な導入はおすすめしません。現状整理だけのご相談も歓迎です。
料金が変わる主な要因
- 連携するデータソースの数と種類（GA4／Google広告／基幹DB／各種SaaS）
- 月間のクエリスキャン量とストレージ量（オンデマンドかスロット予約かの分岐点になる）
- GA4 Exportが標準の日次で足りるか、当日鮮度のストリーミングやニアリアルタイムが要るか
- Dataformで整備する変換テーブル・データマートの数と結合の複雑さ
- Looker Studioダッシュボードの本数と、BI Engine等による高速化の要否
- 内製化ハンズオンの範囲（導入期間の目安は、GA4＋Looker Studioの小さな範囲なら数週間、複数ソース統合は要件次第で数ヶ月が目安）
IT導入補助金などの制度が対象になる場合がありますが、要件や年度で変わるため、利用可否は個別にご確認ください。
FAQ
よくあるご質問
BigQueryの販売代理店ですか？
いいえ。特定製品の販売代理ではなく中立の立場です。BigQueryを検討中の方向けのご支援ですが、要件によってはBigQueryが最適でない場合もあります。その際は他の選択肢や、そもそも導入すべきかも含めて正直にお伝えします。
費用はどのくらいかかりますか？
支援内容やデータ量、連携するソースの数で変わるため、個別のお見積もりとしています。BigQuery自体の課金（ストレージ・クエリのスキャン量・スロット）も、初期に想定量から見込みを立て、無駄な費用が出ない設計を優先します。
GA4だけ連携したいのですが対応できますか？
はい。GA4 BigQuery Exportの設定と検証だけの小さな範囲から始められます。まずはExportとLooker Studioでの可視化を整え、後から広告や基幹データの連携に広げる進め方もよく行います。
クエリの課金が膨らまないか不安です。
スキャン量課金の仕組みを踏まえ、日付パーティションやクラスタリング、必要な列だけを読む設計でスキャン量を抑えます。予算アラートやカスタムクォータも設定し、想定外の請求を出しにくい運用にします。
作った後に社内で運用できるか心配です。
内製化を前提に、変換SQLはDataformで管理し、テーブルの意味やよく使うクエリをドキュメント化します。SQLと運用のハンズオンも行い、担当者が自分で直せる状態まで伴走します。
GA4のBigQuery Exportに追加費用はかかりますか？
GA4とBigQueryの連携（リンク設定）自体は無料で、標準の日次エクスポートは追加費用なしで利用できます。当日中の鮮度が必要なストリーミングエクスポートは書き込みに応じた課金が発生するため、本当にリアルタイム鮮度が要るのかを見極めた上で有効化します（いずれも2026年時点。最新の料金は要確認）。
オンデマンドとスロット予約、どちらを選ぶべきですか？
月間のクエリスキャン量と利用の安定度で変わります。目安として、スキャンが少なく波がある使い方はオンデマンド（スキャン量課金）、大量かつ定常的に回すならスロット予約（Editions）の方が読めるコストになりやすい傾向です。想定データ量から両方式を試算し、損益分岐を見て選び分けます（料金は2026年時点の目安・最新は要確認）。