--- title: "BigQuery | grasys（グラシス）" url: "https://www.grasys.io/technologies/bigquery" description: "大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。" --- ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # BigQuery 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 ## BigQueryの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=bigquery-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fbigquery%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析データの蓄積先と取り込み方法を設計し、データ分析基盤の構築を支援します。 運用支援 データ更新の確認、クエリや利用コストの見直し、アクセス管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## BigQueryの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=bigquery-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fbigquery%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る