GA4とBigQueryの関係とは？概要からできること、連携方法までを詳しく解説｜株式会社シーズ・クリエイト｜WEB制作・マーケティング

Webページのアクセスだけでなく、アプリのアクセスも計測できるようになったGoogleアナリティクス4（GA4）は、従来のユニバーサルアナリティクス（UA）に代わるツールとして重要視されています。そんなGA4は、BigQueryと連携することでより詳細な分析が実現できることをご存知でしょうか。

GA4を利用しているとBigQueryについて見たり聞いたりする機会は多いと思いますが「BigQueryがよくわからない」という方も多いでしょう。そこでこの記事では、BigQueryの概要からGA4との連携でできるようになることを解説し、連携するための手順を解説します。

Google BigQueryとは

GoogleのBigQueryは、フルマネージドのデータウェアハウスです。データウェアハウスはさまざまなシステムからデータを収集して保存しておく倉庫のようなものであり、データの管理や分析のために利用されます。つまり、BigQueryはGoogleが管理するクラウド上のデータ保管庫と考えるとよいでしょう。

BigQueryでできること

クラウド上のデータ保管庫であるBigQueryは、さまざまシステム・サービスからデータを集めて一元的に保存できます。データは分析クエリに最適化されたカラム型ストレージ形式で保存され、データベースのテーブルのような形で参照することが可能です。

また、保存されたデータはSQL文を使って操作でき、複数のシステム・サービスから収集したデータを使って分析をしたり、機械学習に用いられたりします。BIツールと連携すれば視覚的なグラフの作成やレポートの作成も可能です。

つまり、BigQueryはさまざまなシステム・サービスに存在するデータを一元的に管理し、データの連携・分析を効率的に行なうためのクラウドサービスといえます。

BigQueryの特徴

BigQueryの大きな特徴は次の３つです。

高速なデータの処理が可能
大量のデータ格納が可能
BIツールとの連携が可能

BigQueryではTB/PB単位のデータを扱うことができます。TBはGBの約1000倍、PBはTBの約1000倍です。これほど大量のデータを数秒から数分で分析して結果を出力することができ、かつクラウドサービスとして利用できる点は大きな特徴といえるでしょう。

また、前述のとおりBIツールとの連携も可能であり、例えばGoogleが提供するGoogleデータポータルなどと連携できます。BigQueryの分析結果は専門的な知識がないと読み解けませんが、BIツールと連携すれば分析結果を視覚的にわかりやすい形で出力することが可能です。

BigQuery とGA4の連携でできること

BigQueryの概要で解説したとおり、BigQueryはさまざまなサービスやシステムからデータを収集して一元的に管理できます。GA4と連携すれば、GA4のアクセス情報とその他の情報を組み合わせた分析が実現できます。

また、GA4単体ではイベントごとなどの「生のデータ」を確認できません。有償版のGoogle Anarytics 360を利用すれば可能ですが、BigQueryと連携すれば無料で生データを直接分析できるようになります。生のデータをそのまま利用できれば、GA4上では実現できないさまざまな切り口から分析することが可能です。

GA4から取得したデータをBigQueryからBIツールに出力すれば、よりわかりやすく直感的に理解しやすいグラフや表を自由に作成することもできます。

BigQueryとGA4の連携は必須？

Webアクセスの解析だけであればGA4だけでも完結できそうですが、BigQueryと連携することが必要なのか気になる方は多いのではないでしょうか。結論としては、より詳細に分析を行いたい場合には連携したほうが良いといえます。

データを組み合わせて詳細に分析したいなら連携したほうが良い

GA4はUAと異なり、イベントベースでデータを収集しています。ある程度の情報はデフォルトの設定のままでも自動的に収集されますが、細かい情報を取得したい場合にはカスタマイズが欠かせません。加えて、カスタマイズイベントを設定したとしても、GA4の分析・レポート画面ですべてを分析し切ることは難しいといえます。

イメージとしては、GA4内ですべてを完結しようとした場合、レゴブロックのように用意されたデータを組み合わせて形を形成するようなものです。その点、BigQueryと連携して生データを取得しておけば、データの形は自由に切ったり貼ったり、変形したりすることができ、データ分析における柔軟性に大きな差ができます。

GA4以外のシステム・サービスから取得したデータとも組み合わせられるため、柔軟かつ詳細に分析をしたい場合には、BigQueryと連携したほうが良いといえるでしょう。

早めにBigQueryへエクスポートしよう

将来的にどのようなデータ分析を行なうのかを決めていない場合でも、とりあえずBigQueryに生データをエクスポートしておくことは有効です。BigQueryにデータを保存しておけば、必要になったときにデータを活用することができるからです。

GA4ではデータの保持期間は標準で最大14ヵ月であり、複数年にわたる分析はGA4だけでは行えません。また、BigQueryには以前のデータを後からエクスポートすることもできないため、早めにエクスポートを行うことをおすすめします。

BigQueryは無料でも利用可能！有料・無料の範囲

BigQueryは原則有料のサービスであるため、登録する際にクレジットカードを登録する必要があります。しかし、無料で利用することも可能です。ここでは、BigQueryを利用する際の利用料金について見ていきましょう。

参照BigQueryの料金

BigQueryの有料範囲

BigQueryは「分析料金」と「ストレージ料金」の2つの要素から利用料金が変わります。

分析料金：SQL文の発行によるテーブルのスキャンなどによるクエリの処理にかかる費用
ストレージ料金：BigQueryに読み込むデータを保存する費用

分析料金モデルは「オンデマンド料金」と「定額料金」の2種類が用意されており、デフォルトではオンデマンド料金モデルが適用されています。料金は1TBあたり6ドルです。

ストレージ料金は「アクティブストレージ」と「長期保存」によって料金が変わります。アクティブストレージは過去90日間で変更されたテーブルやテーブルパーティションが該当し、それよりも長期に保存されているデータは長期保存に該当します。アクティブストレージは1GBあたり0.023ドル、長期保存は1GBあたり0.016ドルです。

BigQueryの無料で利用可能な範囲

BigQueryには「無料のオペレーション」と「無料枠」が用意されています。無料のオペレーションの例は次のとおりです。

データの読み込み：共有スロットプールの使用は無料
データのコピー：テーブルのコピーは無料。ただし、コピーしたテーブルの保存には料金が発生
データのエクスポート：共有スロットプールの使用は無料
データセットの削除
テーブル、ビュー、パーティション、関数の削除

など

より詳しくは、「BigQueryの料金-無料のオペレーション」をご確認ください。

また、前述の分析料金・ストレージ料金の無料枠として、ストレージは毎月10GBまで、クエリ（分析）は毎月1TBまで利用可能です。

サイト規模による利用料金の目安

月間10万ページビューのWebサイトで、GA4からBigQueryにデータをエクスポートした場合、1ヶ月のデータ容量は約650MBと言われています。もちろん、Webサイトの内容や送信データの種類によって容量は変わるため参考程度ですが、BigQueryでは毎月10GBまでのストレージ無料枠があるため、すぐに料金が発生することはありません。

実際にSQL文を発行して分析を行わなければ分析料金はかからず、こちらは毎月1TBまでは無料で利用できるため、よほど詳細な分析を行わない限りは問題ないでしょう。