BigQuery導入事例10選！様々な業界での活用事例から学ぶ

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って実際どんなことに使えるの？
2. 他の企業はBigQueryをどのように活用しているの？
3. BigQueryを導入すると、具体的にどんな成果が期待できるの？
4. 自社の業界でもBigQueryは活用できるの？
5. BigQuery導入の成功事例を知りたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光

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

資金調達無しARR2億円

GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、GoogleCloudPlatformの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。このプラットフォーム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

LookerStudio(ルッカースタジオ)：Googleの提供する無料のデータ可視化ツール　※否Looker

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;
    • 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

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、高速な処理性能とスケーラビリティ、そしてコストパフォーマンスの高さから、様々な業界で導入が進んでいます。

しかし、「BigQueryが具体的にどのように活用されているのか」「自社のビジネスにも適用できるのか」などイメージが湧かない方もいるかもしれません。

この記事ではBigQueryの導入事例を10個業界別に紹介します。

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。

 当社はBigQuery導入サポートを承っております。お気軽にご相談ください。

目次

1. 小売・EC業界におけるBigQuery導入事例
2. 金融業界におけるBigQuery導入事例
3. 製造業界におけるBigQuery導入事例
4. メディア・エンターテイメント業界におけるBigQuery導入事例
5. ゲーム業界におけるBigQuery導入事例
6. 医療・ヘルスケア業界におけるBigQuery導入事例
7. 公共機関におけるBigQuery導入事例
8. スタートアップにおけるBigQuery導入事例
9. FAQ：BigQueryに関するよくある質問
10. まとめ：BigQuery導入事例から学ぶ、データ活用の可能性

1. 小売・EC業界におけるBigQuery導入事例

※事例では「業界＋アルファベット＋社」となっておりますが、アルファベットは会社名と関係ありません。

事例1：大手ECサイトA社

課題：膨大な顧客データと商品データを分析し、顧客一人ひとりに最適な商品レコメンドやキャンペーン情報を提供したい。

BigQueryの活用方法：顧客属性、購買履歴、Web閲覧履歴などのデータをBigQueryに集約し、機械学習モデルを用いて顧客の興味関心を分析。パーソナライズされたレコメンドやキャンペーンを実施。

成果：顧客エンゲージメント向上、コンバージョン率向上、売上増加

事例2：アパレルブランドB社

課題：実店舗とECサイトの売上データを統合分析し、在庫管理を最適化したい。

BigQueryの活用方法：実店舗のPOSデータとECサイトの売上データをBigQueryに統合し、需要予測モデルを構築。

最適な在庫量を算出し、在庫切れや過剰在庫を削減。

成果：在庫管理コスト削減、機会損失の減少、売上増加

2. 金融業界におけるBigQuery導入事例

事例3：大手銀行C社

課題：不正取引をリアルタイムに検知し、顧客の資産を守りたい。

BigQueryの活用方法：顧客の取引履歴、口座情報、アクセスログなどのデータをBigQueryにリアルタイムで取り込み、機械学習モデルを用いて不正取引のパターンを検知。

成果：不正取引の検知率向上、顧客の資産保護、セキュリティ強化

事例4：保険会社D社

課題：顧客の属性や行動履歴に基づいて、最適な保険商品を提案したい。

BigQueryの活用方法：顧客データ、契約情報、保険金請求履歴などをBigQueryに集約し、顧客セグメンテーションやリスク分析を実施。パーソナライズされた保険商品提案を実現。

成果：顧客満足度向上、成約率向上、売上増加

3. 製造業界におけるBigQuery導入事例

事例5：自動車メーカーE社

課題：製造ラインのセンサーデータなどを分析し、生産効率を向上させたい。

BigQueryの活用方法：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BigQueryに集約し、リアルタイム分析や故障予測を実施。生産ラインの最適化を実現。

成果：生産効率向上、設備稼働率向上、コスト削減

事例6：食品メーカーF社

課題：顧客の購買データやアンケート結果を分析し、新商品開発に活かしたい。

BigQueryの活用方法：顧客の購買履歴、アンケート結果、市場トレンドデータなどをBigQueryに集約し、顧客ニーズや市場動向を分析。新商品開発に活用。

成果：顧客ニーズに合致した商品開発、新商品売上増加

4. メディア・エンターテイメント業界におけるBigQuery導入事例

事例7：ニュースサイトG社

課題：ユーザーのアクセスログを分析し、記事のレコメンド精度を向上させたい。

BigQueryの活用方法：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BigQueryに集約し、機械学習モデルを用いてユーザーの興味関心を分析。パーソナライズされた記事レコメンドを提供。

成果：ユーザーエンゲージメント向上、ページビュー数増加、広告収入増加

5. ゲーム業界におけるBigQuery導入事例

事例8：ゲーム会社H社

課題：ユーザーのゲームプレイログを分析し、ゲームバランス調整やイベント企画に活かしたい。

BigQueryの活用方法：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BigQueryに集約し、ユーザー行動分析やゲームバランス分析を実施。

成果：ゲームバランス改善、ユーザー離脱防止、課金率向上

6. 医療・ヘルスケア業界におけるBigQuery導入事例

事例9：病院I社

課題：患者の診療データや検査データを分析し、病気の早期発見や治療効果向上に役立てたい。

BigQueryの活用方法：患者の診療データ、検査データ、投薬履歴などをBigQueryに集約し、機械学習モデルを用いて病気のリスク予測や治療効果予測を実施。

成果：病気の早期発見、治療効果向上、医療コスト削減

7. 公共機関におけるBigQuery導入事例

事例10：市役所J市

課題：市民の属性データや行政サービス利用状況を分析し、より効果的な行政サービスを提供したい。

BigQueryの活用方法：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BigQueryに集約し、市民ニーズ分析や行政サービス効果測定を実施。

成果：市民ニーズに合致した行政サービス提供、行政サービス満足度向上

8. スタートアップにおけるBigQuery導入事例

多くのスタートアップ企業が、BigQueryをデータ分析基盤として採用し、ビジネスの成長を加速させています。

BigQueryは、初期費用が低く、スケーラブルなため、スタートアップ企業にとって魅力的な選択肢となっています。

 当社でもBigQueryをデータ分析基盤やアプリのデータ処理基盤として導入しています。

9. 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。

初期費用は無料で利用可能ですので、まずは導入して自社の問題の解決策としてフィットするかご確認いただくことをオススメしております。

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備から収集まで、BigQuery導入サポートを行っております。

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、当社で導入サポートを行っております。

当社は下記のようなニーズに対応しています。

• これから導入検討をしている
• 現状上手くデータ分析ができていない
• データが上手く整理できていない
• コストが増加していて先行き不安

お見積りは無料ですのでお気軽にご相談ください。

10. まとめ：BigQuery導入事例から学ぶ、データ活用の可能性

この記事ではBigQueryの導入事例を10個紹介しました。

様々な業界の企業が、BigQueryを活用して、ビジネスの課題を解決し、新たな価値を創造しています。

BigQueryはデータ分析の強力なツールであり、その可能性は無限大です。

ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力をビジネスに活かしましょう。

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

BigQueryクエリ最適化：https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview?hl=ja

BigQueryML：https://cloud.google.com/bigquery-ml/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create

BigQuery導入事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#/products=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90

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

Google Analytics：https://developers.google.com/analytics?hl=ja

Google Analyticsサポート：https://support.google.com/analytics/