2024年改訂版BigQuery料金体系と費用シミュレーション完全ガイド

2026年4月28日

Contents

1 1. BigQuery の料金構成（2024 年版）
- 1.1 1‑1. 為替レートについての注意点
2 2. Google Cloud Pricing Calculator の使い方
- 2.1 2‑1. UI での手順（日本円表示設定含む）
  - 2.1.1 入力例（参考）
- 2.2 2‑2. 見積もり結果の活用
3 3. REST API による自動見積もり
4 4. BigQuery 内部 SQL で過去ジョブの費用を再計算
- 4.1 4‑1. INFORMATION_SCHEMA の利用例
- 4.2 4‑2. 集計クエリ例（月次コストの概算）
5 5. コスト最適化ベストプラクティス
- 5.1 5‑1. 定期的なモニタリングとレポーティング
6 6. まとめ（要点）

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1. BigQuery の料金構成（2024 年版）

カテゴリ	主な課金対象	代表単価 (USD)※	備考
ストレージ	アクティブストレージ (90日未満) ロングタームストレージ (365日以上)	$0.02 / GB‑month（アクティブ） $0.01 / GB‑month（ロングターム）	公式料金ページの最新値を使用
オンデマンドクエリ	データスキャン量 (TB)	$5.00 / TB	スキャンバイトは自動集計
フラットレートスロット	コミットメント数（例：100、500）	例: 100 スロット → $2,000 / 月 500 スロット → $9,800 / 月	スロットは処理能力の固定費
ストリーミング挿入	挿入データ量 (GB)	$0.01 / GB	リアルタイム書き込み時のみ課金
BI Engine	メモリ容量 (GB‑hour)	$0.25 / GB‑hour	ダッシュボード高速化向けオンデマンド課金

※単価は 2024 年 4 月時点の公式ページ（BigQuery の料金）から取得しています。Google Cloud Pricing Calculator は常に最新為替レートで JPY に換算します。

1‑1. 為替レートについての注意点

テーブル中の「日本円換算例」は 参考値（例: 1 USD = 150 JPY）です。実際の見積もりは Calculator がリアルタイムで取得する為替レートを使用します。

推奨運用：料金単価や為替レートが変わったら必ず cloudbilling.googleapis.com のカタログ API で最新情報を取得し、社内スプレッドシートや自動化スクリプトに反映させましょう。

2. Google Cloud Pricing Calculator の使い方

2‑1. UI での手順（日本円表示設定含む）

手順	操作内容
1	https://cloud.google.com/products/calculator?hl=ja にアクセス
2	右上の Currency ドロップダウンから Japanese Yen (JPY) を選択
3	「Add estimate」 → BigQuery を選択し、各課金項目に実績値を入力

入力例（参考）

項目	入力値	UI の設定場所
アクティブストレージ	1,200 GB	BigQuery → Storage (Active)
ロングタームストレージ	800 GB	同上、Long‑term storage
オンデマンドクエリ	12 TB スキャン	Analysis → On‑Demand Query
フラットレートスロット	100 スロット (1 ヶ月)	Flat‑Rate Slots → Number of slots
ストリーミング挿入	250 GB/月	Streaming Inserts
BI Engine	15 GB メモリ × 120 h	BI Engine → Memory (GB) と Hours per month

ポイント：Calculator は入力ごとに単価を自動取得し、合計金額・項目別内訳をリアルタイムで表示します。為替レートは UI の右上にある「Currency」設定に依存するため、常に JPY が選択されているか確認してください。

2‑2. 見積もり結果の活用

合計金額：月間概算費用（JPY）
割引・クレジット：無料トライアルやプロモーションは下部に表示され、実際請求額から差し引かれます。
エクスポート：CSV/JSON でダウンロード可能なので、社内承認フローや予算策定資料へそのまま貼り付けられます。

3. REST API による自動見積もり

3‑1. 正しいエンドポイントとリクエスト構造

POST https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/{serviceId}:estimateCost
Authorization: Bearer &lt;ACCESS_TOKEN&gt;
Content-Type: application/json

POST https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/{serviceId}:estimateCost

Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>

Content-Type: application/json

{serviceId} は bigquery（固定）
返却は EstimateCostResponse に cost, currencyCode, skuCostEstimates[] が含まれます

3‑2. SKU ID の取得方法

SKU ID は手書きで覚えるのはミスが起きやすいので、Cloud Billing Catalog API を利用して動的に取得します。

# 例: BigQuery の全 SKU をリストアップ
curl -H &quot;Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)&quot; \
     https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/bigquery/skus

# 例: BigQuery の全 SKU をリストアップ

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \

https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/bigquery/skus

取得した JSON から skuId と pricingInfo.unitPrice.nanos（単価）を抽出し、見積もりリクエストに組み込みます。

注意：SKU ID は予告なく変更される可能性があります。スクリプト実行時に必ず最新カタログを参照してください。

3‑3. Python サンプル（Google Auth ライブラリ使用）

import json, google.auth
from google.auth.transport.requests import AuthorizedSession

# 認証取得
credentials, _ = google.auth.default(
    scopes=[&quot;https://www.googleapis.com/auth/cloud-billing&quot;]
)
session = AuthorizedSession(credentials)

# 料金見積もりペイロード（例: アクティブストレージ 1TB、オンデマンド 5TB）
payload = {
    &quot;serviceId&quot;: &quot;bigquery&quot;,
    &quot;skuQuantities&quot;: [
        {&quot;skuId&quot;: &quot;SKU_ID_STORAGE_ACTIVE&quot;,   &quot;quantity&quot;: 1000, &quot;unit&quot;: &quot;GB&quot;},
        {&quot;skuId&quot;: &quot;SKU_ID_ON_DEMAND_QUERY&quot;,  &quot;quantity&quot;: 5,    &quot;unit&quot;: &quot;TB&quot;},
        # 必要に応じて他 SKU を追加
    ],
    &quot;currencyCode&quot;: &quot;JPY&quot;
}

resp = session.post(
    &quot;https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/bigquery:estimateCost&quot;,
    json=payload
)

print(json.dumps(resp.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

import json, google.auth

from google.auth.transport.requests import AuthorizedSession

# 認証取得

credentials, _ = google.auth.default(

scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-billing"]

)

session = AuthorizedSession(credentials)

# 料金見積もりペイロード（例: アクティブストレージ 1TB、オンデマンド 5TB）

payload = {

"serviceId": "bigquery",

"skuQuantities": [

{"skuId": "SKU_ID_STORAGE_ACTIVE", "quantity": 1000, "unit": "GB"},

{"skuId": "SKU_ID_ON_DEMAND_QUERY", "quantity": 5, "unit": "TB"},

# 必要に応じて他 SKU を追加

"currencyCode": "JPY"

}

resp = session.post(

"https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/bigquery:estimateCost",

json=payload

)

print(json.dumps(resp.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

代表的なレスポンス例

{
  &quot;cost&quot;: &quot;452300&quot;,
  &quot;currencyCode&quot;: &quot;JPY&quot;,
  &quot;skuCostEstimates&quot;: [
    {&quot;skuId&quot;:&quot;SKU_ID_STORAGE_ACTIVE&quot;,&quot;cost&quot;:&quot;300000&quot;},
    {&quot;skuId&quot;:&quot;SKU_ID_ON_DEMAND_QUERY&quot;,&quot;cost&quot;:&quot;152300&quot;}
  ]
}

{

"cost": "452300",

"currencyCode": "JPY",

"skuCostEstimates": [

{"skuId":"SKU_ID_STORAGE_ACTIVE","cost":"300000"},

{"skuId":"SKU_ID_ON_DEMAND_QUERY","cost":"152300"}

]

}

cost が 月間概算金額（JPY）
skuCostEstimates[] に項目別内訳が格納され、レポートやアラートに活用可能です。

4. BigQuery 内部 SQL で過去ジョブの費用を再計算

4‑1. INFORMATION_SCHEMA の利用例

-- 過去30日間のジョブ実績と USD → JPY 換算（レートは外部変数で管理）
DECLARE usd_to_jpy FLOAT64 DEFAULT 150;  -- 必要に応じて更新

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  total_bytes_processed / (1024*1024*1024) AS processed_gb,
  total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024) AS processed_tb,
  job_cost,                         -- USD 表示
  job_cost * usd_to_jpy AS cost_jpy
FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE project_id = @project_id
  AND creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
                        AND CURRENT_TIMESTAMP()
  AND state = 'DONE';

-- 過去30日間のジョブ実績と USD → JPY 換算（レートは外部変数で管理）

DECLARE usd_to_jpy FLOAT64 DEFAULT 150; -- 必要に応じて更新

SELECT

job_id,

creation_time,

total_bytes_processed / (1024*1024*1024) AS processed_gb,

total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024) AS processed_tb,

job_cost, -- USD 表示

job_cost * usd_to_jpy AS cost_jpy

FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT

WHERE project_id = @project_id

AND creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)

AND CURRENT_TIMESTAMP()

AND state = 'DONE';

job_cost は USD（Google が内部で計算）
為替レートは Cloud Billing Calculator の現在レートと同一に保つことが望ましいので、スクリプト実行前に usd_to_jpy を取得し直す。

4‑2. 集計クエリ例（月次コストの概算）

DECLARE usd_to_jpy FLOAT64 DEFAULT (SELECT exchange_rate FROM `my_dataset`.exchange_rates WHERE currency='JPY' ORDER BY ts DESC LIMIT 1);

WITH recent AS (
  SELECT job_cost * usd_to_jpy AS cost_jpy,
         total_bytes_processed
  FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
  WHERE project_id = @project_id
    AND creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
                        AND CURRENT_TIMESTAMP()
    AND state = 'DONE'
)

SELECT
  COUNT(*) AS job_cnt,
  SUM(total_bytes_processed) / (1024*1024*1024) AS total_gb_scanned,
  ROUND(SUM(cost_jpy), 0) AS total_cost_jpy
FROM recent;

DECLARE usd_to_jpy FLOAT64 DEFAULT (SELECT exchange_rate FROM `my_dataset`.exchange_rates WHERE currency='JPY' ORDER BY ts DESC LIMIT 1);

WITH recent AS (

SELECT job_cost * usd_to_jpy AS cost_jpy,

total_bytes_processed

FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT

WHERE project_id = @project_id

AND creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)

AND CURRENT_TIMESTAMP()

AND state = 'DONE'

)

SELECT

COUNT(*) AS job_cnt,

SUM(total_bytes_processed) / (1024*1024*1024) AS total_gb_scanned,

ROUND(SUM(cost_jpy), 0) AS total_cost_jpy

FROM recent;

この結果を基に「1 TB のスキャンが自社で何円になるか」をシナリオ別に試算できます。

5. コスト最適化ベストプラクティス

手法	効果の目安	実装ポイント
パーティション（日付）	スキャン量平均 30 % 削減	テーブル作成時に `PARTITION BY DATE(timestamp)` を指定
クラスタリング（頻出フィルタ列）	追加 10‑20 % 削減	`CLUSTER BY column1, column2` を併用
クエリキャッシュ活用	同一結果はスキャンゼロ	キャッシュヒット率が高い場合はオンデマンド課金不要
フラットレートへの切替基準	月間スキャン ≥ 2 TB → スロット 500 で約 30 % 削減	過去 30 日の平均スキャン量を Cloud Monitoring で監視
自動アラート	コスト超過防止	Cloud Billing Export + Cloud Monitoring の予算アラート設定

5‑1. 定期的なモニタリングとレポーティング

Billing Export を有効化 → cloud_billing_export_v1_ テーブルに課金データが毎日流入
スケジュールクエリで月次集計（例は下記）を作成し、Looker Studio に接続

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM usage_start_time) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM usage_start_time) AS month,
  sku.description AS sku_name,
  SUM(cost) * (SELECT exchange_rate FROM `my_dataset`.exchange_rates WHERE currency='JPY' ORDER BY ts DESC LIMIT 1) AS cost_jpy
FROM `billing-project`.cloud_billing_export_v1_*
WHERE service.id = '6F81-5844-4567'   -- BigQuery のサービス ID
GROUP BY year, month, sku_name
ORDER BY year DESC, month DESC;

SELECT

EXTRACT(YEAR FROM usage_start_time) AS year,

EXTRACT(MONTH FROM usage_start_time) AS month,

sku.description AS sku_name,

SUM(cost) * (SELECT exchange_rate FROM `my_dataset`.exchange_rates WHERE currency='JPY' ORDER BY ts DESC LIMIT 1) AS cost_jpy

FROM `billing-project`.cloud_billing_export_v1_*

WHERE service.id = '6F81-5844-4567' -- BigQuery のサービス ID

GROUP BY year, month, sku_name

ORDER BY year DESC, month DESC;

予算アラート：Cloud Monitoring → 「Billing Budget」→ 80 % 超過時に Slack/メール通知

6. まとめ（要点）

料金構成は5要素（ストレージ・オンデマンドクエリ・フラットレートスロット・ストリーミング挿入・BI Engine）で、単価は公式ページの最新値を使用。
Pricing Calculator は UI でも API でも日本円換算が可能。為替レートはリアルタイム取得なので、テーブル中の「参考換算」はあくまで例示です。
REST API を利用すれば見積もりを自動化できるが、SKU ID と単価は必ず Cloud Billing Catalog API で最新情報を取得すること。
INFORMATION_SCHEMA に蓄積されたジョブ実績から SQL だけで費用再計算・シナリオテストが可能。為替レートは外部テーブル等で定期更新してください。
最適化策（パーティション、クラスタリング、キャッシュ活用）と フラットレート切替基準 を組み合わせることで、オンデマンド課金と固定費のバランスを客観的に判断できる。
定期モニタリング：Billing Export + スケジュールクエリ + Cloud Monitoring の予算アラートで継続的なコスト最適化を実現。

次のアクション
- 本稿のスクリプトと SQL を社内リポジトリに保存し、月初に為替レートと SKU カタログを自動取得する CI ジョブを作成。
- 主要プロジェクトごとに「オンデマンド vs フラットレート」シミュレーションを実施し、コスト削減の意思決定材料として活用してください。

本稿は執筆時点（2024 年 4 月）の情報に基づいています。Google Cloud の料金体系や為替レートは随時変更されるため、公式ドキュメントと API による最新取得を必ず行ってください。

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1‑1. 為替レートについての注意点

2. Google Cloud Pricing Calculator の使い方

2‑1. UI での手順（日本円表示設定含む）

入力例（参考）

2‑2. 見積もり結果の活用

3. REST API による自動見積もり

3‑1. 正しいエンドポイントとリクエスト構造

3‑2. SKU ID の取得方法

3‑3. Python サンプル（Google Auth ライブラリ使用）

代表的なレスポンス例

4. BigQuery 内部 SQL で過去ジョブの費用を再計算

4‑1. INFORMATION_SCHEMA の利用例

4‑2. 集計クエリ例（月次コストの概算）

5. コスト最適化ベストプラクティス

5‑1. 定期的なモニタリングとレポーティング

6. まとめ（要点）

1. BigQuery の料金構成（2024 年版）