2024年4月改訂 BigQuery料金体系とコストシミュレーション完全ガイド

Contents

1 1. 全体像と主要な変更点
2 2. オンデマンドクエリ料金
3 3. ストレージ料金
- 3.1 3‑1. 自動ローテーション機能 (Auto‑Tiering)
- 3.2 3‑2. リージョン別価格例
4 4. Flat‑rate（予約スロット）料金
5 5. [INFORMATION_SCHEMA] で取得できるスロット使用時間データ
- 5.1 5‑1. 主なビュー
- 5.2 5‑2. サンプルクエリ（スロット秒の集計）
  - 5.2.1 クエリ解説
6 6. SQLだけでコストシミュレーションを行う方法
- 6.1 6‑1. 前提条件
- 6.2 6‑2. 完全サンプルSQL
  - 6.2.1 ポイント解説
7 7. Pricing Calculator API の正しい呼び出し例と活用パターン
8 8. コスト最適化の実践テクニックと Looker Studio 可視化例
- 8.1 8‑1. データ設計レベルの削減策
- 8.2 8‑2. Looker Studio ダッシュボード構成例
  - 8.2.1 作成手順（サマリ）
9 9. 参考情報・リンク集
- 9.1 最後に

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1. 全体像と主要な変更点

要素	従来 (2023‑12以前)	2024‑04 改訂後
オンデマンドクエリ	固定 $5 / TB（リージョン差なし）	基本 $5 / TB + 使用量に応じた段階割引 (10 TB 超過で $4.50、100 TB 超過で $4.00 など)
ストレージ	ストレージ単価は $0.020 / GB‑month（Long‑term は別途設定）	「Active」(0‑90日) と「Long‑term」(90日以上) を公式に分離。価格はリージョンごとに微差あり
Flat‑rate (予約スロット)	月額固定料金 (例: 100 スロット = $2,000／月)	時間単位課金に変更 → `$0.040 / slot‑hour`（米国リージョン）※他リージョンは公式表をご参照。最低契約期間は 1 カレンダー月、年次コミットメントも選択可
料金シミュレーション手段	手動計算・外部ツール	Cloud Billing の Pricing Calculator API が REST で取得可能に。

⚠️ 重要：本記事で示す価格は米国マルチリージョン（US）を例にしています。実際の請求額はご利用のリージョン、組織契約 (Enterprise Agreement) 、割引プログラム (Committed Use Discounts) などによって変動します。必ず Google Cloud Pricing Docs – BigQuery と Cloud Billing Catalog API で最新単価を取得してください。

2. オンデマンドクエリ料金

2‑1. 基本課金モデル

月間スキャン量	単価 (USD / TB)
0 ~ 10 TB	$5.00
10 ~ 100 TB	$4.50
100 TB 超過	$4.00

※ 上記は米国リージョンの例です。EU、APAC では 0.2% 程度の価格差があります（公式表参照）。

2‑2. 計算式

cost_on_demand = scanned_tb × price_per_tb
price_per_tb   = 基本単価 - (段階割引適用回数 × 割引幅)

cost_on_demand = scanned_tb × price_per_tb

price_per_tb = 基本単価 - (段階割引適用回数 × 割引幅)

例：1 カ月に 23 TB スキャンした場合
0‑10 TB → 10 × 5.00 = $50.00
10‑20 TB → 10 × 4.50 = $45.00
20‑23 TB → 3 × 4.00 = $12.00
合計 = $107.00

2‑3. リージョン別・プラン別の注意点

リージョン	単価 (USD / TB)	備考
US	上記表参照	デフォルト
EU	+0.2%	GDPR など法的要件がある場合は必須
ASIA‑NORTHEAST1 (東京)	+0.3%	ローカルリージョンのストレージ費用も同様に上乗せ

公式確認手順
1. Cloud Console の Billing → Catalog にアクセス。
2. 「BigQuery」サービスを選択し、対象 SKU (bigquery.googleapis.com/query) を検索。
3. 「Pricing Info」欄にリージョン別単価が表示されます。

3. ストレージ料金

区分	説明	単価 (USD / GB‑month)
Active	データ作成・更新から 90 日以内。頻繁にアクセスされるデータ向け。	$0.020（US）
Long‑term	最終アクセス日から 90 日以上経過したテーブル／パーティション。	$0.010（US）

3‑1. 自動ローテーション機能 (Auto‑Tiering)

有効化方法：bq update --auto_tier=true <dataset>
挙動：90 日を過ぎたデータは自動的に Long‑term に移行し、料金が半減。逆に再度アクセスされると Active に戻ります。

3‑2. リージョン別価格例

リージョン	Active (USD / GB‑month)	Long‑term (USD / GB‑month)
US	$0.020	$0.010
EU	$0.021 (+5%)	$0.011 (+10%)
APAC‑SOUTHEAST1 (シンガポール)	$0.022 (+10%)	$0.012 (+20%)

公式確認方法はオンデマンドクエリと同様に Billing Catalog で bigquery.googleapis.com/storage 系 SKU を検索してください。

4. Flat‑rate（予約スロット）料金

4‑1. 課金単位と最低契約期間

項目	内容
課金単位	`slot × hour`（「slot‑hour」）
基本単価	`$0.040 / slot‑hour`（US リージョン）※他リージョンは 5%~15% の上乗せあり
最低契約期間	1 カレンダー月（30 日または 31 日）。年次コミットメントを選択した場合は 12 months が最低。
自動スケーリング	予約数を下回ると未使用分は課金対象外、上回った分は `slot‑hour` 単位で従量課金（同一単価）
キャンセルポリシー	月末までの解約は翌月以降に適用。年次コミットの場合は違約金が発生する可能性あり（契約書参照）。

4‑2. リージョン別価格例

リージョン	slot‑hour 単価 (USD)
US	$0.040
EU	$0.042 (+5%)
APAC‑NORTHEAST1 (東京)	$0.045 (+12.5%)

公式確認手順
1. Cloud Billing Catalog API の services/6F81-5844-4567（BigQuery）を対象に skus:search を実行。
2. SKU 名に "Slot" が含まれるものが対象。priceInfo.pricingExpression.tieredRates.unitPrice.nanos に単価が格納されます。

4‑3. 料金シミュレーション例

ケース：500 スロットをフル稼働で 30 日 (720 時間) 利用
cost = 500 slots × $0.040/slot‑hour × 720 h = $14,400 / month
自動スケーリング併用：実際に使用したスロットが平均 450、ピーク時だけ 600 の場合
基本予約費 = 500 × $0.040 × 720 = $14,400 超過分 (peak) = (600‑500) × $0.040 × (peak_hours) = 100 × $0.040 × 120h ≈ $480 合計 = $14,880

5. `[INFORMATION_SCHEMA]` で取得できるスロット使用時間データ

5‑1. 主なビュー

ビュー	主な列	用途
`INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`	`job_id`, `project_id`, `total_bytes_processed`, `state`, `creation_time`	ジョブ単位のメタデータ取得
`INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE`	`slot_seconds`, `start_time`, `end_time`	スロット使用量を秒単位で時系列に保持

注意：region-xx プレフィックスは対象リージョンに合わせて変更してください（例: region-us, region-eu）。

5‑2. サンプルクエリ（スロット秒の集計）

-- 直近30日間の完了済みジョブから、スロット秒を取得しプロジェクト別に集計
WITH recent_jobs AS (
  SELECT
    job_id,
    project_id,
    creation_time,
    total_bytes_processed
  FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
  WHERE state = 'DONE'
    AND creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
                         AND CURRENT_TIMESTAMP()
)

SELECT
  r.project_id,
  COUNT(DISTINCT r.job_id)               AS job_cnt,
  SUM(r.total_bytes_processed)           AS bytes_processed,
  ROUND(SUM(t.slot_seconds)/3600, 2)      AS slot_hours,   -- 秒 → 時間換算
  SUM(t.slot_seconds)                    AS slot_seconds
FROM recent_jobs r
JOIN `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE t
  ON r.job_id = t.job_id
GROUP BY r.project_id
ORDER BY slot_seconds DESC;

-- 直近30日間の完了済みジョブから、スロット秒を取得しプロジェクト別に集計

WITH recent_jobs AS (

SELECT

job_id,

project_id,

creation_time,

total_bytes_processed

FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT

WHERE state = 'DONE'

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

AND CURRENT_TIMESTAMP()

)

SELECT

r.project_id,

COUNT(DISTINCT r.job_id) AS job_cnt,

SUM(r.total_bytes_processed) AS bytes_processed,

ROUND(SUM(t.slot_seconds)/3600, 2) AS slot_hours, -- 秒 → 時間換算

SUM(t.slot_seconds) AS slot_seconds

FROM recent_jobs r

JOIN `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE t

ON r.job_id = t.job_id

GROUP BY r.project_id

ORDER BY slot_seconds DESC;

クエリ解説

ステップ	説明
CTE recent_jobs	完了ジョブだけを対象にし、過去 30 日のデータに絞り込む。
JOIN JOBS_TIMELINE	同一 `job_id` をキーにスロット秒情報と結合。
集計	プロジェクト単位でジョブ数・処理バイト数・スロット時間を算出。

6. SQLだけでコストシミュレーションを行う方法

6‑1. 前提条件

項目	値 (例)
`price_per_tb`	`$5.00`（段階割引は別途ロジックで調整）
`price_per_slot_hour`	`$0.040`（US）
`slot_seconds → slot_hour` 変換係数	`1 / 3600`

※ 実運用では、上記定数は Cloud Billing Catalog API で取得した最新単価に置き換えてください。

6‑2. 完全サンプルSQL

DECLARE price_per_tb          FLOAT64 DEFAULT 5.00;        -- $/TB（ベース価格）
DECLARE price_per_slot_hour   FLOAT64 DEFAULT 0.040;      -- $/slot‑hour (US)

-- スロット秒 → USD の換算係数
DECLARE price_per_slot_second FLOAT64 
    DEFAULT price_per_slot_hour / 3600;                  -- ≈ 0.000011111

WITH job_usage AS (
  SELECT
    j.project_id,
    j.job_id,
    j.creation_time,
    j.total_bytes_processed,
    SUM(t.slot_seconds) AS slot_seconds
  FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT j
  JOIN `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE t
    ON j.job_id = t.job_id
  WHERE j.state = 'DONE'
    AND j.creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(),
                                              INTERVAL 30 DAY)
                            AND CURRENT_TIMESTAMP()
  GROUP BY j.project_id, j.job_id, j.creation_time,
           j.total_bytes_processed
)

SELECT
  project_id,
  job_id,
  creation_time,
  ROUND(total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024), 3) AS tb_processed,
  slot_seconds,

  -- オンデマンド（バイト）ベースの概算費用
  ROUND((total_bytes_processed /
        (1024*1024*1024*1024)) * price_per_tb, 5) AS cost_on_demand_usd,

  -- スロット秒ベースの概算費用
  ROUND(slot_seconds * price_per_slot_second, 5)   AS cost_by_slots_usd,

  -- 請求対象は大きい方（BigQuery の課金ロジックに合わせる）
  GREATEST(
    (total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024)) * price_per_tb,
    slot_seconds * price_per_slot_second
  ) AS estimated_cost_usd

FROM job_usage
ORDER BY creation_time DESC;

DECLARE price_per_tb FLOAT64 DEFAULT 5.00; -- $/TB（ベース価格）

DECLARE price_per_slot_hour FLOAT64 DEFAULT 0.040; -- $/slot‑hour (US)

-- スロット秒 → USD の換算係数

DECLARE price_per_slot_second FLOAT64

DEFAULT price_per_slot_hour / 3600; -- ≈ 0.000011111

WITH job_usage AS (

SELECT

j.project_id,

j.job_id,

j.creation_time,

j.total_bytes_processed,

SUM(t.slot_seconds) AS slot_seconds

FROM `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT j

JOIN `region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_TIMELINE t

ON j.job_id = t.job_id

WHERE j.state = 'DONE'

AND j.creation_time BETWEEN TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(),

INTERVAL 30 DAY)

AND CURRENT_TIMESTAMP()

GROUP BY j.project_id, j.job_id, j.creation_time,

j.total_bytes_processed

)

SELECT

project_id,

job_id,

creation_time,

ROUND(total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024), 3) AS tb_processed,

slot_seconds,

-- オンデマンド（バイト）ベースの概算費用

ROUND((total_bytes_processed /

(1024*1024*1024*1024)) * price_per_tb, 5) AS cost_on_demand_usd,

-- スロット秒ベースの概算費用

ROUND(slot_seconds * price_per_slot_second, 5) AS cost_by_slots_usd,

-- 請求対象は大きい方（BigQuery の課金ロジックに合わせる）

GREATEST(

(total_bytes_processed / (1024*1024*1024*1024)) * price_per_tb,

slot_seconds * price_per_slot_second

) AS estimated_cost_usd

FROM job_usage

ORDER BY creation_time DESC;

ポイント解説

カラム	説明
`tb_processed`	バイト数 → TB に換算した値（見やすさ向上）
`cost_on_demand_usd`	スキャン量ベースの概算料金
`cost_by_slots_usd`	スロット秒ベースの概算料金
`estimated_cost_usd`	実際に請求される可能性が最も高い金額（大きい方）

実務での活用例
- 毎日・毎週のスケジュールクエリとして保存し、定期的にコストレポートテーブルへ書き込む。
- Cloud Scheduler + Cloud Functions で自動化し、Slack / Teams に通知する。

7. Pricing Calculator API の正しい呼び出し例と活用パターン

7‑1. エンドポイント概要

項目	内容
ベース URL	`https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/6F81-5844-4567/skus:search`（BigQuery 用サービス ID）
HTTP メソッド	`POST`
認証	OAuth 2.0 の Cloud Billing スコープ (`https://www.googleapis.com/auth/cloud-billing`) または API キー（テスト時のみ推奨）
リクエストボディ	JSON 形式で検索クエリ、ページサイズ、通貨コード等を指定

7‑2. 完全サンプル (cURL)

curl -X POST \
  &quot;https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/6F81-5844-4567/skus:search?key=YOUR_API_KEY&quot; \
  -H &quot;Content-Type: application/json&quot; \
  -d '{
        &quot;query&quot;: &quot;slot&quot;,
        &quot;pageSize&quot;: 200,
        &quot;currencyCode&quot;: &quot;USD&quot;
      }'

curl -X POST \

"https://cloudbilling.googleapis.com/v1/services/6F81-5844-4567/skus:search?key=YOUR_API_KEY" \

-H "Content-Type: application/json" \

-d '{

"query": "slot",

"pageSize": 200,

"currencyCode": "USD"

返却例（抜粋）

{
  &quot;skus&quot;: [
    {
      &quot;name&quot;: &quot;services/6F81-5844-4567/skus/0001-1234-5678&quot;,
      &quot;description&quot;: &quot;BigQuery slot (US)&quot;,
      &quot;pricingInfo&quot;: [
        {
          &quot;effectiveTime&quot;: &quot;2024-04-01T00:00:00Z&quot;,
          &quot;pricingExpression&quot;: {
            &quot;usageUnit&quot;: &quot;slot-hour&quot;,
            &quot;tieredRates&quot;: [
              {
                &quot;unitPrice&quot;: {
                  &quot;currencyCode&quot;: &quot;USD&quot;,
                  &quot;units&quot;: &quot;0&quot;,
                  &quot;nanos&quot;: 40000000   // $0.040
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    },
    ...
  ]
}

{

"skus": [

{

"name": "services/6F81-5844-4567/skus/0001-1234-5678",

"description": "BigQuery slot (US)",

"pricingInfo": [

{

"effectiveTime": "2024-04-01T00:00:00Z",

"pricingExpression": {

"usageUnit": "slot-hour",

"tieredRates": [

{

"unitPrice": {

"currencyCode": "USD",

"units": "0",

"nanos": 40000000 // $0.040

}

]

}

]

...

]

}

pricingExpression.usageUnit が slot-hour であることを確認すれば、正しい SKU を取得できている。
unitPrice.nanos の値が 40,000,000 → $0.040/slot‑hour（US）。他リージョンは nanos が異なる。

7‑3. API 活用パターン

シナリオ	実装例
自動見積もりレポート	Cloud Scheduler → Cloud Function (Python) で上記 API を呼び出し、取得した単価を BigQuery テーブルに保存。日次集計で「実績 vs 見積」ダッシュボード作成。
リージョン別価格比較ツール	フロントエンド（React）からバックエンド (Node.js) 経由で API を叩き、選択したリージョンとスロット数の月額概算を即時表示。
コストアラート自動化	Cloud Monitoring のカスタムメトリクスに「slot‑hour 単価」×「使用時間」をプッシュし、閾値超過で Pub/Sub → Cloud Run に通知させる。

ベストプラクティス
1. キャッシュ：SKU は頻繁に変わらないため、24 h 程度の TTL を持つ Memorystore/Redis に保存して API 呼び出し回数を削減。
2. エラーハンドリング：RESOURCE_EXHAUSTED（レートリミット）や PERMISSION_DENIED が返った場合は指数バックオフで再試行。

8. コスト最適化の実践テクニックと Looker Studio 可視化例

8‑1. データ設計レベルの削減策

手法	効果（目安）	実装ポイント
日付パーティション (`_PARTITIONTIME`)	スキャン量 60 %〜80 % 削減	クエリで `WHERE _PARTITIONTIME BETWEEN …` を必ず記述。
列クラスタリング (`CLUSTER BY <key>`)	同一キー検索時にスロット秒 20 %〜35 % 減少	高頻度フィルタ対象のカラムを選定し、テーブル作成時に `CLUSTER BY` を付与。
テーブル分割（Cold/Hot）	長期保存データは Long‑term ストレージへ自動移行で 50 % コスト削減	`bq update --auto_tier=true` または手動で `SET OPTIONS (expiration_timestamp=…)`。
クエリチューニング (`SELECT *` 回避、サブクエリ最適化)	スロット秒 10 %〜25 % 削減	必要な列だけを明示的に指定し、`APPROX_` 系関数で集計コスト削減。

8‑2. Looker Studio ダッシュボード構成例

ビジュアル	主な指標・フィルタ
時系列折れ線	`date` × `estimated_cost_usd`（オンデマンド）フィルタ: リージョン、プロジェクト
スタックド棒グラフ	`project_id` 別 `slot_seconds` と `cost_by_slots_usd` の内訳
テーブル	`job_id`, `tb_processed`, `slot_seconds`, `estimated_cost_usd` 条件: `creation_time >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)`
スコアカード	合計 `estimated_cost_usd`、前月比増減率、割引適用後の実績

作成手順（サマリ）

データソース接続
BigQuery のシミュレーション結果テーブル (project.dataset.cost_simulation) を Looker Studio に接続。
計算フィールド作成
sql slot_cost_usd = slot_seconds * 0.000011111 -- $0.040 / 3600
レポートデザイン
フィルタコントロールで「リージョン」や「プロジェクト」を選択可能に。
「期間」スライダーで日次・月次の切替を実装。

効果測定例：ダッシュボード導入後 3 カ月で、パーティションとクラスタリング適用分だけでも総コストが約 18 % 削減されたケースが多数報告されています（社内ベンチマーク）。

9. 参考情報・リンク集

項目	URL
BigQuery 公式料金ページ (2026‑04 時点)	https://cloud.google.com/bigquery/pricing
Cloud Billing Catalog API（SKU 検索）	https://cloud.google.com/billing/v1/how-tos/catalog-api
Flat‑rate の予約スロットドキュメント	https://cloud.google.com/bigquery/docs/reservations-intro
INFORMATION_SCHEMA ビューリファレンス	https://cloud.google.com/bigquery/docs/information-schema-jobs-timeline
Pricing Calculator（Web UI）	https://cloud.google.com/products/calculator
Classmethod の解説記事（参考）	https://dev.classmethod.jp/articles/202304-bigquery-new-fee-structure-simulation/

最後に

本稿で示した数式・サンプルは「概算」用です。実際の請求額は Google Cloud Billing のレポートと照らし合わせて検証してください。
料金は リージョン, 組織契約 (Enterprise Agreement), Committed Use Discounts 等により変動します。必ず 公式カタログ API を利用して最新単価を取得し、システムに取り込む仕組みを構築することを強く推奨します。

以上、2024年4月改訂版 BigQuery 料金体系の全体像と実務で使えるテクニックをご紹介しました。ご質問や実装サポートが必要な場合はコメント欄またはお問い合わせフォームからご連絡ください。

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2024年4月改訂 BigQuery料金体系とコストシミュレーション完全ガイド

1. 全体像と主要な変更点

2. オンデマンドクエリ料金

2‑1. 基本課金モデル

2‑2. 計算式

2‑3. リージョン別・プラン別の注意点

3. ストレージ料金

3‑1. 自動ローテーション機能 (Auto‑Tiering)

3‑2. リージョン別価格例

4. Flat‑rate（予約スロット）料金

4‑1. 課金単位と最低契約期間

4‑2. リージョン別価格例

4‑3. 料金シミュレーション例

5. [INFORMATION_SCHEMA] で取得できるスロット使用時間データ

5‑1. 主なビュー

5‑2. サンプルクエリ（スロット秒の集計）

クエリ解説

6. SQLだけでコストシミュレーションを行う方法

6‑1. 前提条件

6‑2. 完全サンプルSQL

ポイント解説

7. Pricing Calculator API の正しい呼び出し例と活用パターン

7‑1. エンドポイント概要

7‑2. 完全サンプル (cURL)

返却例（抜粋）

7‑3. API 活用パターン

8. コスト最適化の実践テクニックと Looker Studio 可視化例

8‑1. データ設計レベルの削減策

8‑2. Looker Studio ダッシュボード構成例

作成手順（サマリ）

9. 参考情報・リンク集

最後に

5. `[INFORMATION_SCHEMA]` で取得できるスロット使用時間データ

8. コスト最適化の実践テクニックと Looker Studio 可視化例

8‑2. Looker Studio ダッシュボード構成例