成功企業が実践するBigQuery活用事例10選！データ分析でビジネスを成長させる

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

1. データ分析にご興味がある
2. 業務で必要としている

【解消できるお悩み】

1. BigQueryを導入すると具体的にどんな成果が期待できるの？
2. 他の企業はBigQueryを使ってどのようにビジネスを成長させているの？
3. 自社の業界でもBigQueryは活用できるの？
4. BigQueryを使って、売上を向上させたり、業務を効率化したりできるの？
5. データ分析で成功している企業の事例を知りたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

• ARR(Annual Recurring Revenue)
  • サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
• Struccle(ストラクル)
  • 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
• AaaS(アース)
  • Data Analytics as a Serviceの意
• SaaS(サース)
  • Software as a Serviceの意
• GoogleCloudPlatform
  • Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
• GCP(ジーシーピー)
  • GoogleCloudPlatformの略
• BigQuery(ビッグクエリ)
  • 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
• SQL(エスキューエル)
  • データベースを操作するプログラミング言語
• クエリ
  • SQLで記述した命令文
  • クエリ例）
    • SQL構文のクエリ⬇
      • SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
      • 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
• ペタバイト
  • データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

データ分析は現代ビジネスにおいて競争優位性を築くための重要な要素となっています。

多くの成功企業がデータ分析基盤としてGoogle Cloudの「BigQuery」を採用し、その強力な分析能力を活用してビジネスを成長させています。

この記事では様々な業界におけるBigQueryの成功事例を紹介します。

各企業がBigQueryをどのように活用し、どのような成果を上げているのかを具体的に解説することで、BigQuery導入のメリットを理解し、自社のビジネスへの活用イメージを膨らませるのに役立ちます。

 当社では自社SaaSの顧客分析やAaaS開発にBigQueryを活用しています。

目次

1. ECサイトにおけるBigQuery活用事例
2. メディア企業におけるBigQuery活用事例
3. ゲーム会社におけるBigQuery活用事例
4. 金融機関におけるBigQuery活用事例
5. 製造業におけるBigQuery活用事例
6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
7. まとめ：BigQueryでデータドリブンな企業へ！

1. ECサイトにおけるBigQuery活用事例

 当社ではBigQueryを活用したレコメンドエンジンの開発を得意としております。

事例1：顧客ターゲティング広告の最適化

大手ECサイトA社は、BigQueryを活用して顧客の購買履歴、Web閲覧履歴、商品情報を分析し、顧客一人ひとりの興味関心に基づいたターゲティング広告を配信しています。

これにより、広告のクリック率とコンバージョン率が大幅に向上し、広告費用対効果を最大化することに成功しました。

事例2：需要予測に基づいた在庫管理

ECサイトB社は、BigQueryで過去の売上データ、季節変動、トレンドなどを分析し、需要予測モデルを構築しました。

このモデルを用いて、最適な在庫量を算出し、在庫切れや過剰在庫を削減することで、在庫管理コストを大幅に削減しました。

2. メディア企業におけるBigQuery活用事例

事例3：コンテンツレコメンドの精度向上

ニュースサイトC社は、BigQueryを活用してユーザーのアクセスログ、記事データ、ユーザー属性などを分析し、機械学習モデルを用いてユーザーの興味関心を分析しています。

その結果に基づいて、パーソナライズされた記事レコメンドを提供することで、ユーザーエンゲージメントを向上させ、ページビュー数と広告収入を増加させました。

事例4：動画配信サービスの視聴傾向分析

動画配信サービスD社は、BigQueryでユーザーの視聴履歴、評価、視聴時間などを分析し、ユーザーの視聴傾向を把握しています。

この分析結果に基づいて、コンテンツ制作や配信戦略を最適化することで、ユーザー満足度を高め、解約率を低下させています。

3. ゲーム会社におけるBigQuery活用事例

事例5：ゲームバランス調整とイベント企画

ゲーム会社E社は、BigQueryでユーザーのゲームプレイログ、課金履歴、アイテム使用履歴などを分析し、ユーザー行動分析やゲームバランス分析を実施しています。

この分析結果に基づいて、ゲームバランスを調整したり、ユーザーの興味関心を引くイベントを企画したりすることで、ユーザーエンゲージメントを高め、課金率向上につなげています。

4. 金融機関におけるBigQuery活用事例

事例6：不正取引のリアルタイム検知

大手銀行F社は、BigQueryを活用して顧客の取引履歴、口座情報、アクセスログなどのデータをリアルタイムで分析し、機械学習モデルを用いて不正取引のパターンを検知しています。

これにより、不正取引の検知率を大幅に向上させ、顧客の資産を保護することに成功しました。

事例7：リスク管理の高度化

保険会社G社は、BigQueryで顧客データ、契約情報、保険金請求履歴などを分析し、顧客のリスク評価モデルを構築しました。

このモデルを用いて、保険料算定や引受審査を自動化し、リスク管理の高度化を実現しました。

5. 製造業におけるBigQuery活用事例

事例8：生産効率の向上

自動車メーカーH社は、BigQueryで製造ラインのセンサーデータ、稼働状況、品質検査データなどを分析し、リアルタイム分析や故障予測を実施しています。

この分析結果に基づいて、生産ラインのボトルネックを特定し、改善することで、生産効率を向上させました。

事例9：サプライチェーンの最適化

電子機器メーカーI社は、BigQueryでサプライヤーの納品実績、在庫状況、需要予測などを分析し、サプライチェーン全体の可視化を実現しました。

この可視化に基づいて、サプライチェーンのボトルネックを特定し、改善することで、リードタイム短縮や在庫コスト削減を実現しました。

6. その他業界におけるBigQuery活用事例

事例10：公共機関における市民サービス向上

市役所J市はBigQueryで市民の属性データ、行政サービス利用履歴、アンケート結果などを分析し、市民ニーズ分析や行政サービス効果測定を実施しています。

この分析結果に基づいて、市民ニーズに合致した行政サービスを提供することで、市民満足度を向上させています。

7. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryはどのような規模の企業に適していますか？

BigQueryはスタートアップから大企業まで、あらゆる規模の企業に適しています。

BigQueryはスケーラブルなため、データ量やユーザー数が増加しても、柔軟に対応することができます。

 当社ではスタートアップから上場企業まで、導入からデータ分析まで幅広くサポート可能です。

Q2. BigQueryを導入するにはどのような準備が必要ですか？

BigQueryを導入するには、Google Cloud Platformのアカウントを作成し、BigQueryプロジェクトを作成する必要があります。

また、分析対象となるデータをBigQueryに読み込む必要があります。

 当社ではデータの整理から要件設計までサポートしております。

Q3. BigQueryの導入を支援してくれるパートナー企業はありますか？

はい、当社がBigQuery導入サポート、データモデリングおよびデータ分析まで一気通貫で行っております。

ぜひご相談くださいませ。

8. まとめ：BigQueryでデータドリブンな企業へ！

この記事では様々な業界におけるBigQueryの成功事例を紹介しました。

これらの事例からBigQueryがビジネスの成長に大きく貢献する可能性を持っていることが分かります。

BigQueryを導入し、データ分析の力を最大限に活用することで、データドリブンな企業へと進化しましょう。

BigQuery導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja