予期せぬ請求から逃れるために、主要なBigQuery代替サービスを試しました：2025年版ガイド

Google BigQueryは、大規模なデータ分析において驚くべきテクノロジーです。誤解しないでください、それは非常に強力です。しかし、月々のクラウド請求書を開いて、胃がキリキリするような経験をしたことがあるなら、私が何を言いたいのか正確にわかるでしょう。予期せぬ請求書がもたらす価格の衝撃は、私たちの多くが共有する痛みです。多くのチーム、特に「ミディアムデータ」（ギガバイトから数テラバイト程度）を扱うチームにとって、そのコストと複雑さは、まるで木の実を割るのにスレッジハンマーを使っているかのように感じられることがあります。

それが、私がより良い選択肢を探す旅に出たきっかけでした。そこで学んだのは、最高の「代替案」が必ずしも直接的な競合製品ではないということです。時には、問題を解決するためのまったく異なる方法を見つけること、つまり従来のデータウェアハウスのような重労働を伴わない方法を見つけることが重要です。このガイドでは、2025年向けのBigQuery代替案トップ5を紹介します。大手競合から、カスタマーサポートのような日常業務のために企業のナレッジをより賢く活用する方法まで、幅広くカバーします。

クラウドデータウェアハウスとは？

クラウドデータウェアハウスを、クラウド上にある中央集権的で、非常によく整理された保管庫だと考えてください。それは、さまざまなビジネスツールから集めた膨大な量のデータを保存し、分析する場所です。その主な役割は、ビジネスインテリジェンス（BI）ダッシュボードを動かし、レポートを実行し、大規模な分析のために数値を処理することです。

BigQueryのようなプラットフォームが非常に強力である理由は、いくつかの重要な特徴にあります。分析のためのデータ読み取りを信じられないほど高速にするカラムナストレージ（列指向ストレージ）と、大きなジョブを小さな断片に分割してはるかに迅速に処理する超並列処理（MPP）です。

なぜ人々はBigQueryの代替案を探しているのか？

お金だけの問題ではありませんが、それが大きな部分を占めることは確かです。チームがBigQueryからの脱却を検討し始める理由は、いくつか共通しています。

• 予測不能なコスト： BigQueryのオンデマンド料金は、クエリがスキャンするデータ量に基づいています。シンプルに聞こえますよね？問題は、それが請求額を乱高下させる原因になり得ることです。アナリストが実行した1つの厄介なクエリや、更新頻度が高すぎるダッシュボードが、気づかないうちにテラバイト単位のデータをスキャンし、コストを跳ね上げてしまうことがあります。

• 管理の頭痛の種： Googleは「サーバーレス」として宣伝していますが、BigQueryを最大限に活用し（そしてコストを抑える）ためには、驚くほど多くのデータエンジニアリング作業が必要です。テーブルのパーティショニングやクラスタリングについて常に考えなければなりません。これは、特に少数精鋭で運営しようとしているチームにとっては、チームの時間に対する隠れた税金のようなものになります。

• ロックインされている感覚： BigQueryはGoogle Cloud Platform (GCP) に固く結びついています。AWSやAzureのような他のクラウドプロバイダーを自由に利用したい場合、すべてのデータとワークフローをBigQueryから移行するのは非常に大きなプロジェクトになります。

• 目的に合わないツールを使っている： 正直に言って、ペタバイト規模の分析が常に必要というわけではありません。従業員や顧客のために、迅速で信頼性の高い回答が必要なだけの場合もあります。このような目的のために本格的なデータウェアハウスを使用するのは、完全な過剰装備です。それは、隣人の家に行くためだけに6車線の高速道路を建設するようなものです。

最高のBigQuery代替案をどのように選んだか

このリストを作成するにあたり、乗り換えを検討する際に本当に重要となるいくつかの点に焦点を当てました。

• 価格モデル： 明確で予測可能か？いくつかの巨大なジョブを実行する場合でも、大量の小さな対話型クエリを実行する場合でも、優れた価値を提供してくれるか？

• パフォーマンスとスケーラビリティ： 実際の実行速度はどれくらいか？ビジネスの成長に合わせて、エンジニアチームが24時間体制で監視しなくてもスケールできるか？

• 使いやすさと管理のしやすさ： 設定に必要な技術的スキルはどれくらいか？自分で実際に試すことができるか、それとも最初に十数回の営業電話を受けなければならないか？

• 何のために作られているか： あらゆる種類の分析に対応する汎用ツールか、それともリアルタイムダッシュボードやサポートの自動化のような業務上の課題を解決するために特化して設計されているか？

BigQueryの主要な代替案の簡単な比較

ツール	最適な用途	価格モデル	主な差別化要因
eesel AI	サポートと社内Q&Aのための企業ナレッジの活用	インタラクションごと、予測可能なプラン	数分で稼働開始。分析だけでなくアクションを自動化
Snowflake	マルチクラウドの柔軟性とエンタープライズ規模	使用量ベース（コンピュートクレジット）	ストレージとコンピュートの分離
Amazon Redshift	AWSとの深い統合とパフォーマンスチューニング	プロビジョニングされたクラスターごとの時間単位またはサーバーレス	超並列処理（MPP）アーキテクチャ
Azure Synapse Analytics	Microsoftエコシステム内での統合分析	時間単位（DWU）または処理TBごと	データウェアハウジングとビッグデータ分析の組み合わせ
ClickHouse	リアルタイム分析とオープンソースの柔軟性	オープンソース（無料）またはクラウド（使用量ベース）	OLAPクエリに対する驚異的なパフォーマンス

2025年におけるBigQueryの代替および競合製品トップ5

リストに選ばれたプラットフォームを詳しく見ていきましょう。

1. eesel AI

単なる別のデータウェアハウスではなく、eesel AIは企業のデータから価値を引き出すためのまったく異なる方法を提供します。アナリストが後で掘り下げるためにすべての知識をウェアハウスに送り込む代わりに、eesel AIはヘルプデスク、Confluence、Google Docsなど、すでに使用しているツールに直接接続し、AIを使って即座に回答を提供し、タスクを自動化します。データエンジニアリングのマラソンをすることなく、最前線のサポートや社内のQ&Aといった実際のビジネス問題を解決します。

このインフォグラフィックは、eesel AIがさまざまな企業ツールに接続して、即座の回答を提供しタスクを自動化するための中央集権的なナレッジベースを作成する方法を示しており、従来のBigQuery代替案とは異なるアプローチを提供します。

本当に数ヶ月ではなく数分で設定が完了します。プラットフォームは過去のサポートチケットや社内ドキュメントから学習するため、最初から正確で文脈に沿った回答を提供します。

長所：

• 信じられないほど簡単なセットアップ： ワンクリックの統合で数分で稼働できます。自社に合うかどうかを確認するためだけに営業担当者と話す必要はありません。

• 既存のナレッジを統合： ナレッジがすでに存在する場所に直接接続するため、何も移動させる必要がありません。

• リスクのないテスト： 過去のサポートチケットでAIをテストできる優れたシミュレーションモードがあります。これにより、実際の顧客向けに有効にする前に、正確なROIを確認できます。

- eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。予測ROIを示すことで、サポート自動化のための最も実用的なBigQuery代替案の1つとなる主要な機能です。

短所：

• データウェアハウスではありません。サポートチケットへの回答や社内質問の処理といった運用タスク向けに構築されており、大規模なBIやデータサイエンスプロジェクトには向いていません。

• テキストのような非構造化および半構造化ナレッジに焦点を当てており、深い分析に使用するような複雑なリレーショナルデータセットは対象外です。

価格：

eesel AIには、「AIインタラクション」（AIによる返信またはアクション）に基づいた明確で予測可能なプランがあります。このため、忙しい月でも解決ごとの料金でペナルティを受けることはありません。

eesel AIの料金プランが表示されています。多くのBigQuery代替案の消費ベースの価格設定とは対照的な、予測可能なインタラクションベースのモデルが強調されています。

• チームプラン： 月額299ドル（年払いの場合は月額239ドル）で、最大1,000インタラクションと3つのボットを利用可能。

• ビジネスプラン： 月額799ドル（年払いの場合は月額639ドル）で、最大3,000インタラクション、無制限のボット、さらに過去のチケットやAIアクションでのトレーニング機能が利用可能になります。

• カスタムプラン： 無制限のインタラクションやより高度なニーズに対応。

最終的な見解： 主な目標がサポートチケットの削減、従業員の質問への迅速な回答、または反復的なタスクの自動化である場合、eesel AIはBigQuery上で複雑な分析スタックを構築するよりもはるかに迅速で、シンプルで、直接的な解決策となります。

2. Snowflake

BigQueryの代替案と聞いて最初に思い浮かぶ名前は、おそらくSnowflakeでしょう。それには正当な理由があります。Snowflakeは、ストレージとコンピュート（計算処理）を分離するというユニークなアーキテクチャで知られるクラウドネイティブのデータプラットフォームです。簡単に言えば、これはストレージに触れることなく処理能力を増減でき、その逆も可能だということです。まるで、車全体を買い替えずにエンジンだけをアップグレードできるようなものです。

そのマルチクラウド対応は大きな利点であり、AWS、Azure、GCP上で動作するため、単一のベンダーに縛られることから解放されます。自動スケーリングと秒単位のコンピュート課金により、コスト管理がはるかに容易になり、BigQueryの「スキャンした分だけ支払う」モデルよりもずっと予測しやすく感じられます。

長所：

• ストレージとコンピュートを独立してスケーリングできることは、コスト管理に非常に役立ちます。

• 優れたマルチクラウドサポートと、異なるクラウド間での簡単なデータ共有。

• データチームに非常に好まれる、クリーンで使いやすいSQLインターフェース。

短所：

• 従量課金制は、注意を払わないと依然として高額になる可能性があります。予期せぬ請求を避けるためには、使用状況を積極的に監視する必要があります。

• データインジェスト（ETL）のための組み込みツールがないため、データをウェアハウスに取り込むためには他のツールが必要です。

価格：

Snowflakeの価格は、コンピュート時間に使用されるクレジットに基づいています。ストレージは別途請求されます。

• コンピュート： 秒単位で課金されます。AWSの米国東部リージョンでは、スタンダードプランが1クレジットあたり2ドル、エンタープライズプランが3ドルです。

• ストレージ： オンデマンドストレージは月額1TBあたり約23ドルですが、容量を事前購入すると割引が適用されます。

• 30日間の無料トライアルが利用可能です。

最終的な見解： 高性能で柔軟なデータウェアハウスを求め、マルチクラウド戦略にコミットしている企業にとって、Snowflakeは素晴らしい選択肢です。

3. Amazon Redshift

元祖クラウドデータウェアハウスの1つとして、Amazon Redshiftは成熟した強力なプラットフォームであり、ペタバイト規模のデータを扱うことができます。AWSエコシステムに直接組み込まれており、超並列処理（MPP）アーキテクチャを使用して、巨大なデータセットに対する高速なクエリを実現します。

すでにAWSの世界に深く関わっている企業にとって、Redshiftは自然な選択です。S3、Glue、SageMakerなどのサービスとシームレスに連携します。特に、予測可能なワークロードがあり、リザーブドインスタンスを利用できる場合、価格は非常に魅力的になることがあります。また、BigQueryよりもクラスターに対する手動制御の自由度が高いため、パフォーマンスの微調整を好むチームにとってはプラスです。

長所：

• AWSエコシステム全体との深くシームレスな統合。

• 複雑な分析クエリに対する強力で信頼性の高いパフォーマンス。

• ワークロードが予測可能で、リザーブドインスタンスを使用する場合、非常にコスト効率が高くなる可能性があります。

短所：

• 他の選択肢と比較して、より手動での管理（クラスターのサイジングやメンテナンスなど）が必要です。

• スケーリングが常にスムーズとは限らず、クラスターのサイズ変更にはダウンタイムが必要な場合があります。

価格：

Redshiftの価格は少し複雑で、主に2つのモデルがあります。

• プロビジョニングされたクラスター： クラスター内のノードごとに時間単位で支払います。例えば、「ra3.xlplus」ノードはオンデマンドで1時間あたり約1.086ドルです。1年または3年のリザーブドインスタンスを契約することで、大幅な割引（最大75%）が受けられます。

• Redshift Serverless： 自動的にスケーリングし、ウェアハウスがアクティブなときに使用した容量に対して秒単位で支払います。これはRedshift Processing Unit（RPU）で測定され、1RPU時間あたり約0.36ドルです。

• 新規ユーザー向けに無料トライアルが用意されています。

最終的な見解： AWSエコシステムにコミットしており、強力で予算に優しいデータウェアハウスを必要とし、ある程度の手動管理に慣れているチームにとって、Redshiftは最善の選択です。

4. Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analyticsは、Microsoftがオールインワンの分析プラットフォームを構築しようとする意欲的な試みです。エンタープライズデータウェアハウジング、ビッグデータ処理（Apache Sparkを使用）、データ統合を単一のサービスにまとめています。

最大の魅力は、すでにAzureの世界にいるチームに提供される統一されたエクスペリエンスです。サーバーレスのオンデマンドリソースまたはプロビジョニングされたクラスターのいずれかを使用して、さまざまな場所からデータをクエリできます。さらに、Power BIやAzure Machine Learningなどの他のMicrosoftツールとの深い統合があり、これはMicrosoft上で運用している組織にとっては大きな利点です。

長所：

• データウェアハウジング、ビッグデータ、ETLのための真に統合されたプラットフォーム。

• 他のAzureサービスとのシームレスでネイティブな統合。

• 柔軟なコンピュートオプションにより、プロビジョニングされたリソースとサーバーレスモデルのどちらかを選択できます。

短所：

• 非常に多くの機能が詰め込まれているため、複雑で学習曲線が急になる可能性があります。

• MicrosoftおよびAzureエコシステムにすでに大きく投資している場合にのみ、本当に優れた選択肢となります。

価格：

Azure Synapseの価格は従量課金制で、いくつかの異なる要素があります。

• サーバーレスSQLプール： 処理されたデータのテラバイトごとに支払い、1TBあたり約5ドルから始まります。

• 専用SQLプール： プロビジョニングされたデータウェアハウスユニット（DWU）に対して支払います。「DW100c」は1時間あたり約1.21ドルから始まり、予約容量を利用すると大幅な割引が適用されます。

• データ統合： パイプラインのアクティビティとデータフローの実行に対して課金されます。

• 限定的なサービスを含む12ヶ月間の無料トライアルが利用可能です。

最終的な見解： Azureで事業を展開する企業にとって、Synapseは分析ライフサイクル全体を1つの屋根の下にまとめる魅力的な選択肢です。

5. ClickHouse

ClickHouseは、スピードという1つの目的のために構築されたオープンソースのカラムナ（列指向）データベースです。リアルタイム分析とオンライン分析処理（OLAP）専用に設計されています。その名声は驚異的なパフォーマンスにあり、ペタバイト規模のデータを処理し、ミリ秒単位で分析レポートを生成することができます。

主な目標がリアルタイムダッシュボードや対話型分析の実現である場合、ClickHouseは他のシステムをしばしば圧倒することができます。オープンソースであるため、信じられないほどの柔軟性を提供し、自身で運用するサーバーの料金しかかからないため、非常にコスト効率が高くなる可能性があります。

この動画では、SnowflakeやClickHouseなど、BigQueryの主要な代替案を比較しながら、コスト効率の高い分析基盤を構築するためのプロの技を紹介しています。

長所：

• 分析ワークロードに対する驚異的なクエリパフォーマンス。

• オープンソースであり、非常にコスト効率が高い。

• 水平方向にスケールアウトできるように設計されており、フォールトトレラント（耐障害性）に構築されています。

短所：

• これはプラグアンドプレイのソリューションではありません。設定、管理、スケーリングには、社内に高度な技術スキルが必要です。

• トランザクション処理ワークロード（個々の注文処理など）にはあまり適しておらず、完全なデータウェアハウスというよりは専門的なツールです。

価格：

• オープンソース： 無料でダウンロードし、自社のサーバーで実行できます。

• ClickHouse Cloud： 使用量ベースの価格設定のマネージドサービス。スケールプランでは、例えばAWSの米国東部リージョンで、ストレージが月額1TBあたり約25.30ドル、コンピュートが1時間あたり1コンピュートユニットあたり0.2985ドルかかります。

最終的な見解： リアルタイム分析で最高のパフォーマンスを必要とし、インフラの管理に手間を惜しまないエンジニアリング主導のチームにとって、ClickHouseは驚異的な選択肢です。

適切なBigQuery代替案を選ぶ方法

少し行き詰まっていませんか？決断に役立つ簡単なチェックリストを以下に示します。

• データ規模について正直になる： 本当にペタバイト単位のデータを扱っていますか、それともテラバイト程度ですか？「ミディアムデータ」の場合、超複雑なシステムは価値よりも手間がかかるかもしれません。

• 主なワークロードを把握する： 普段、実際に何をしようとしていますか？大規模な定期レポートの実行ですか？ライブBIダッシュボードの表示ですか？それとも、質問に対する自動化された回答を即座に得ることですか？主な目的に合わせて作られたツールを選びましょう。

• チームのスキルを見る： クラスターのチューニングやコスト最適化を行う専門のデータエンジニアリングチームがいますか？それとも、箱から出してすぐに使えるようなものが必要ですか？

• ウェアハウスの枠を超えて考える： あなたのビジネス課題は、もっと直接的に解決できるかもしれません。カスタマーサポートのような課題には、既存のナレッジを活用するeesel AIのようなツールが、6ヶ月かかるデータウェアハウジングプロジェクトよりもはるかに早く価値をもたらすかもしれません。

用途に適したBigQuery代替案を見つける

唯一無二の「最高の」BigQuery代替案というものはありません。あなたにとって正しい選択は、あなたのデータ、予算、チームのスキル、そして最も重要なこととして、解決しようとしている実際の課題に完全に依存します。

SnowflakeやRedshiftのようなプラットフォームは、従来のデータウェアハウジングの強力な競合製品ですが、異なる考え方をすることも忘れないでください。サポートチケットの量を削減することや、チームに会社のナレッジへの即時アクセスを提供するといった課題に対しては、直接的なAI搭載ソリューションがはるかに効果的である可能性があります。単に答えを見つけるためにデータを分析するのではなく、それらの答えを自動的に提供するツールをチームに与えることができるのです。

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