Snowflake vs BigQuery: 2025年の究極の比較

自社に適したクラウドデータウェアハウスを選ぶことは、非常に重要です。それはあらゆる分析やビジネスインテリジェンスの基盤となり、最終的にはデータに基づいた賢明な意思決定を可能にするものだからです。この分野を調べ始めると、常に2つの名前が浮上します。Snowflake と Google BigQuery です。

どちらも素晴らしい性能を持っていますが、その根底にあるのは全く異なる思想です。Snowflakeは柔軟性と、特定のクラウドプロバイダーに縛られないことを重視しています。一方、BigQueryはGoogle Cloudエコシステムに深く組み込まれた、シンプルでサーバーレスな体験を提供します。

この記事では、両者の本当の違いを詳しく解説します。アーキテクチャ、料金体系、パフォーマンス、機能について掘り下げ、2025年にあなたのビジネスにとってどちらがより理にかなっているかを判断する手助けをします。

Snowflake vs BigQueryとは？

表面的には、SnowflakeとBigQueryは非常に似ています。どちらも膨大な量のデータを処理するために構築された、最新のクラウドデータウェアハウスです。データを列形式で保存し、超並列処理（MPP）と呼ばれる技術を使ってクエリを高速実行し、ストレージとコンピューティング能力に対して別々に支払うことができます。しかし、類似点はそこまでです。

Snowflakeとは？

Snowflakeは、ほぼどこでも実行できるクラウドネイティブなデータプラットフォームです。Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) 上にセットアップできます。その中心的な考え方は、ストレージとコンピュートを完全に分離することです。これにより、データが増加しても処理能力を追加で支払う必要なくストレージをスケールアップでき、パフォーマンスとコストを厳密に管理できます。

最大の魅力は柔軟性です。異なるチームのために専用のコンピュートクラスター（「仮想ウェアハウス」と呼びます）を作成できます。そのため、データサイエンスチームが大規模なジョブを実行していても、財務チームが依存しているダッシュボードの速度が低下することはありません。このワークロードを分離する能力とマルチクラウド対応により、単一のベンダーにロックインされるのを避けたい企業にとって最適な選択肢となります。

BigQueryとは？

BigQueryは、Google Cloudのフルマネージド型サーバーレスデータウェアハウスです。ここで重要なのは「サーバーレス」という言葉です。BigQueryでは、基盤となるインフラストラクチャを意識することはありません。クラスターを設定したり、仮想ウェアハウスを管理したりする必要はありません。ただデータをロードして、質問を始めるだけです。Googleが、DremelやColossusといった独自の強力な技術を使い、リソース管理とスケーリングをすべてバックグラウンドで処理してくれます。

主な利点は、導入が非常に簡単なことです。データウェアハウスがない状態から、サーバーを気にすることなく数分でペタバイト規模のデータをクエリできるようになります。これに加えて、他のGoogle Cloudツールとのシームレスな連携により、できるだけ早くインサイトを得たいチームにとっては素晴らしい選択肢となります。

Snowflake vs BigQueryのアーキテクチャ：柔軟性 vs シンプルさ

SnowflakeとBigQueryのアーキテクチャの違いは、料金からチームの働き方まで、他のすべてに影響を与えるため、最も理解しておくべき重要な点です。

Snowflakeのマルチクラスター共有データアーキテクチャ

Snowflakeの構成は、それぞれ独立してスケール可能な3つの異なるレイヤーで成り立っています。

1. 中央集権型ストレージ: ここにすべてのデータが格納されます。Snowflakeは、AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageなど、選択したクラウドプロバイダーのストレージサービスをそのまま利用します。

2. マルチクラスターコンピュート: ここでクエリが実行されます。クエリは「仮想ウェアハウス」（コンピュートリソースのクラスター）を使って実行します。素晴らしいのは、異なるサイズの複数のウェアハウスを同時に実行し、すべて同じデータソースからデータを取得できる点です。BIツール用に小さいもの、大規模なデータ変換ジョブ用に巨大なもの、そして数人のデータサイエンティスト専用に別のものを用意することができます。これらがお互いに干渉することはありません。

3. クラウドサービス: これはオペレーションの中枢です。クエリの計画やセキュリティから、メタデータやインフラストラクチャの管理まで、すべてを管理するサービスの集合体です。ユーザーが介入することなく、システム全体がスムーズに動作するのはこのレイヤーのおかげです。

BigQueryのサーバーレスアーキテクチャ

BigQueryのアーキテクチャは、意図的にある種の「ブラックボックス」になっています。ユーザーはSQLクエリを書くだけで、残りはGoogleの巨大なインフラが処理してくれます。その裏側では、いくつかの本格的な技術が組み合わさって動いています。

• Dremel: SQLを受け取り、それを小さな断片に分割し、一度に何千ものサーバーで実行するクエリエンジン。

• Colossus: データを保存し、すべてのレプリケーションとリカバリーを処理するGoogleの内部ファイルシステム。

• Jupiter: ストレージ（Colossus）とコンピュート（Dremel）の間でデータを高速にやり取りする超高速内部ネットワーク。

結論として、あなたはこれらを一切管理する必要がありません。BigQueryは、スキャンするテーブルがごく小さいものであっても、ペタバイトサイズのものであっても、クエリを処理するために自動的にスケールします。調整する設定や構成するウェアハウスは存在しません。

なぜアーキテクチャがチームにとって重要なのか

選択は、実質的にコントロールと利便性のどちらを重視するかにかかっています。

• Snowflakeは、きめ細かいコントロールを求めるチーム向けです。 予算とパフォーマンスを正確に管理でき、大変なジョブのために強力なウェアハウスを起動し、その後シャットダウンしてコストを節約できます。多くの異なるチームが同時にクエリを実行し、全員のパフォーマンスを保証する必要がある組織に最適です。

• BigQueryは、シンプルさとスピードを重視するチーム向けです。 インフラ管理に時間を費やしたくなく、手間のかからないアプローチを好むなら、非常に適しています。管理上の頭痛の種なしに、信じられないほどのパワーを得ることができます。

Snowflake vs BigQueryの料金モデル：きめ細かいコントロール vs 予測可能なシンプルさ

料金体系も、これら2つのプラットフォームが大きく異なる領域であり、使用パターンによっては最終的な請求額に大きな影響を与える可能性があります。どちらもコンピュートとストレージに対して別々に課金しますが、その請求方法は大きく異なります。

Snowflakeの料金体系解説

Snowflakeの料金は、完全に利用量に基づいています。支払うのは次の2つです。

• コンピュート: これは「Snowflakeクレジット」で請求され、秒単位（最低1分）で支払います。消費するクレジットは、実行している仮想ウェアハウスのサイズによって決まります。ウェアハウスを一時停止した瞬間に、請求は停止します。

• ストレージ: これはテラバイトあたりの月額固定料金です。コストは地域や、都度払いか、容量を前払いして割引を受けるかによって異なる場合があります。

以下は、オンデマンド料金の簡単な概要です。ただし、これらは見積もりであり、最新の数値については常に公式のSnowflake料金ページを確認してください。

エディション	コンピュート（オンデマンド、クレジットあたり）	主な機能
Standard	約$2.00	コア機能、1日間のタイムトラベル、フルマネージド。
Enterprise	約$3.00	Standardの全機能 + マルチクラスターウェアハウス、最大90日間のタイムトラベル。
Business Critical	約$4.00	Enterpriseの全機能 + HIPAAなどの強化されたセキュリティとコンプライアンス。

BigQueryの料金体系解説

BigQueryもコンピュートとストレージを分離していますが、コンピュートの支払い方法にはより多くの選択肢があります。

• コンピュート: 2つのモデルから選択できます。

  1. オンデマンド: クエリがスキャンするデータ量に対して支払います（例：テラバイトあたりのドル）。これは、始めたばかりの時や、予測が困難なワークロードに最適です。
  2. 容量（エディション）: 「スロット」（仮想CPUのようなもの）で測定される専用の処理能力に対して、定額の時間料金を支払います。これにより、一貫した大容量の作業に対して予測可能なコストが実現します。

• ストレージ: ギガバイトあたりの月額で請求されます。嬉しい特典として、テーブルが90日間変更されない場合、そのストレージ価格は自動的に半額になります。

以下は、簡略化された内訳です。繰り返しになりますが、最も正確な詳細については、公式のBigQuery料金ページをご覧ください。

モデル	コンピュート料金	ストレージ料金（GiB/月あたり）	最適な用途
オンデマンド	スキャンされたTiBあたり約$6.25（最初の1TiBは無料）	約$0.02（アクティブ）、約$0.01（長期）	アドホッククエリ、予測不能なワークロード、導入時。
容量（Standard Edition）	スロット時あたり約$0.04（従量課金）	約$0.02（アクティブ）、約$0.01（長期）	安定したコストが必要な、一貫性のある予測可能なワークロード。

いくつかのコストシナリオ

• 突発的なワークロード: キャンペーン結果を分析するために、週に一度、数回の大規模で複雑なクエリを実行するマーケティングチームを考えてみましょう。BigQueryのオンデマンドモデルを使えば、彼らはその特定の瞬間にスキャンされたデータに対してのみ支払うことになり、非常に安価になる可能性があります。

• 一貫したBIワークロード: 24時間365日クエリが実行されるBIダッシュボードを持つ企業は、Snowflakeの方が予測可能だと感じるかもしれません。小規模な専用ウェアハウスを常時稼働させることで、安定した月額コストで運用できます。

• ETLとデータサイエンス: 毎晩数時間、大量の処理能力を必要とするデータエンジニアリングチームは、巨大なSnowflakeウェアハウスを起動し、ジョブを実行してからシャットダウンすることで、アクティブだった正確な時間分だけ支払うことができます。

Snowflake vs BigQuery：パフォーマンス、エコシステム、主要機能

アーキテクチャと価格以外にも、細かな詳細や周辺ツールが最終的な決定を左右することがよくあります。

パフォーマンスとスケーラビリティ

はっきりさせておきましょう。どちらのプラットフォームも大規模環境で信じられないほど高速です。ほとんどのジョブでは、おそらく大きなパフォーマンスの違いは見られないでしょう。本当の違いは、そのパフォーマンスをどのように管理するかです。

• Snowflake: パフォーマンスは仮想ウェアハウスのサイズに直接結びついています。クエリが遅い場合、簡単な解決策があります。ウェアハウスを大きくすることです。これにより、必要なときにパフォーマンスを向上させるための直接的な手段が得られます。

• BigQuery: パフォーマンスは完全にGoogleによって管理されます。大規模なクエリに自動的に何千ものスロットを投入することで知られており、チューニングなしでアドホック分析を非常に高速に行うことができます。基本的にはGoogleに任せることになりますが、彼らはその分野で非常に優れています。

エコシステムと統合

ここでは、現在の技術スタックが本当に重要になってきます。

• Snowflake: 主な利点は、クラウドに依存しないことです。AWS、Azure、GCP上で動作するため、マルチクラウド戦略を持つ企業や、1つのエコシステムに縛られたくない企業にとって自然な選択です。

• BigQuery: その強みは、Google Cloudとの深くネイティブな統合です。機械学習にVertex AI、BIにLookerなどのツールをすでに使用している場合、BigQueryは別のツールというより、統一されたプラットフォームの一部のように感じられます。

このビデオは、SnowflakeとBigQueryの主要な違いを、オブジェクト構造から基本思想まで明確に解説しています。

これらのデータウェアハウスはどちらも、過去のすべての顧客サポートチャットのようなビジネス知識を一元化するのに優れています。しかし、そのデータを分析できても、リアルタイムで最前線のチームの手に渡すのは全く別の問題です。サポート担当者は、貴重な情報がデータウェアハウスに閉じ込められている一方で、他の回答はZendeskのようなヘルプデスクやConfluenceのような社内wikiに存在するため、しばしば苦労します。

ここでeesel AIのようなツールが点と点を結びつけます。ウェアハウスにある過去のチケットデータすべてから学習し、それをライブのヘルプドキュメントと組み合わせることで、サポートチームに即座に正確な回答を提供するAIエージェントを作成できます。

Snowflake vs BigQuery：ビジネスに合った正しい選択をする

これは、どちらのプラットフォームが「優れている」かという話ではありません。あなたのチームのスキル、ワークフロー、既存の技術にどちらがより適しているかという話です。

要素	Snowflake	BigQuery
最適な用途	コントロール、ワークロード分離、マルチクラウド戦略。	シンプルさ、自動スケーリング、GCPとの深い統合。
アーキテクチャ	ストレージとコンピュートの分離（ユーザー管理）。	サーバーレス（Googleによるフルマネージド）。
料金モデル	コンピュート時間（クレジット）+ ストレージに対する支払い。	スキャンデータ量（オンデマンド）または容量（スロット）+ ストレージに対する支払い。
管理	低いが、仮想ウェアハウスの管理が必要。	ほぼゼロ、完全自動化。
クラウドプラットフォーム	AWS、Azure、GCP。	GCPのみ。

Snowflake vs BigQuery：データは、それをどう活用するかで価値が決まる

まとめると、優先順位がはっきりすれば、選択は非常に明確になります。

多様なワークロードを管理するために、マルチクラウドの柔軟性と、パフォーマンスとコストに対するきめ細かいコントロールが必要な場合は、Snowflakeを選びましょう。

すでにGoogle Cloudの世界にいて、シンプルで完全に自動化された、ただ「機能する」体験を重視する場合は、BigQueryを選びましょう。

どちらを選んでも、データウェアハウスを持つことは第一歩に過ぎないことを忘れないでください。本当の価値は、そのデータを実際に活用することから生まれます。あなたのデータウェアハウスには顧客知識の宝庫が眠っていますが、分析だけではその場でお客様の問題を解決することはできません。eesel AIは、あなたのナレッジソースに直接接続し、即座に正確なサポートを提供するAIエージェントを強化します。過去のチケットを分析するだけでなく、eeselはそれらから学習して今日の解決策を自動化し、保存されたデータを真の最前線ツールに変えます。