こんなに簡単にできるの？コネクテッドシートと BigQuery の連携方法を図解付きでわかりやすく解説！

Google Workspace （旧 G Suite ）のコネクテッドシートをご存知でしょうか？ Google Workspace （旧 G Suite ）の一部プランで提供されており、 BigQuery 上のデータに対して、スプレッドシートから接続可能になる機能です。

コネクテッドシートを活用することで、組織内の全員が大規模データを手間なく分析でき、より多くの情報や事実に基づいた意思決定をできるようになります。本記事では、コネクテッドシートの概要から BigQuery との連携方法まで、詳しくご紹介します。

BigQuery とは？

コネクテッドシートを紹介する前に BigQuery について理解しておきましょう。

BigQuery とは、 Google Cloud （GCP）で提供されているビッグデータ解析サービスです。通常では長い時間かかるクエリを、数 TB （テラバイト）、数 PB （ペタバイト）のデータに対して、数秒もしくは数十秒で終わらせることができます。

BigQuery はクラウドサービスなので、サーバーレスでスケーラビリティがあり、非常にコストパフォーマンスに優れています。他の多彩な Google Cloud （GCP）の提供するサービスともシームレスに連携もでき、扱いやすいサービスの一つです。

さらに、 BigQuery はマネージドサービスとして提供されているため、環境を迅速に立ち上げ、利用時の運用負荷を削減することが可能です。このように、 BigQuery を活用することで、自社の工数を低減しながら、効率的にビッグデータ分析を実現することができます。

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コネクテッドシートとは？

コネクテッドシートは、自社が BigQuery に保有している膨大なデータに対して、スプレッドシートから接続可能になる機能です。

本来、膨大な情報量の中から必要なデータを見つけ出すことは容易ではなく、データの抽出、移動、結合に多くの手間を要します。また、データを分析するための BI ツールが複雑な場合は、専門的なスキルセットが必要になるケースもありますが、専門家への依頼はコストや時間がかかります。

このような課題を解決するのがコネクテッドシートです。コネクテッドシートを活用することで、組織内の全員が大規模データを手間なく分析でき、より多くの情報や事実に基づいた意思決定を行うことが可能になります。

普段の業務で使い慣れたスプレッドシートから大規模なデータベースにアクセスし、ピポットテーブルなどを用いて分析を行うことができます。また、コネクテッドシートの利用には SQL の専門的な知識が不要な点も嬉しいポイントです。

なお、コネクテッドシートは Google Workspace （旧 G Suite ）の一部プランでのみ提供されており、利用するためには Enterprise エディションを選択する必要があります。 Business エディションではコネクテッドシートを使えないので、この点には注意が必要です。

Google Workspace （旧 G Suite ）のプランの選び方は以下の記事が参考になります。

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コネクテッドシートのメリット

大規模データに直接アクセスできる

コネクテッドシートでは、用途に応じてデータを複製する必要はありません。自社のデータは BigQuery で一元管理し、その情報にスプレッドシートから直接アクセス可能です。そのため、データ管理が煩雑化するリスクもなく、効率的にデータ活用を進めることができます。

スプレッドシートの機能でデータを加工できる

BigQuery から取得したデータはスプレッドシート上で自由に加工できます。そのため、データを取り扱うための専門的な知識は必要ありません。普段から使い慣れているスプレッドシートの画面から、簡単にピポットテーブル、グラフ、数式などの機能を利用できます。

リアルタイムの最新データを取得できる

スプレッドシート上で自動更新の設定を行うことで、 BigQuery から最新の情報をリアルタイムに取得できます。データ更新などの面倒な作業を行う必要はないため、自社が本来注力すべきデータ分析に集中でき、結果として業務効率化や生産性向上に繋がります。

関係者に対して簡単にデータを共有できる

コネクテッドシートはスプレッドシート上でデータ分析を行うため、関係者へのデータ共有がとても簡単です。スプレッドシートの共有設定から、共有したいユーザーのアドレスを指定するだけですぐに共有でき、スピード感を持ってプロジェクトを進めることが可能です。使い慣れているスプレッドシートのインターフェースで共有設定ができる点は、コネクテッドシートの大きなメリットだと言えるでしょう。

コネクテッドシートを活用することで実現できること

ビジネスプランニング

コネクテッドシートはビジネスプランニングに有効活用できます。データセットを構築して準備し、他のユーザーがデータから分析情報を簡単に得られるようにすることで、組織全体でのデータ分析やマーケティング活動に繋げることが可能です。

例えば、店舗の販売データを分析して地域ごとの売れ筋商品を特定すれば、より効率的な販売戦略を練ることができます。このようにして得られた情報は、競合優位性に直結する貴重なデータであると言えるでしょう。

カスタマーサービス

カスタマーサービスにおいてもコネクテッドシートが有効なソリューションになります。例えば、お客様からの問い合わせを受けるコールセンターの入電データを分析すれば、苦情が多い店舗などを特定することができます。

これにより、早期改善すべき店舗はどこか？を明確化でき、効率的な店舗運営に役立てることが可能です。また、満足度の高い店舗のデータを分析してその理由を調査し、成功事例を他の店舗へ横展開するような使い方も考えられます。

機械学習（ML）

コネクテッドシートを BigQuery ML （BQML）を組み合わせることで機械学習（ML）に応用することができます。 BQML とは BigQuery に内包されている機械学習機能であり、使い慣れた SQL で開発速度の向上を実現できるのはもちろん、一般的な機械学習タスクとハイパーパラメータチューニングを自動化することも可能です。

本来、機械学習（ML）を行うためには専門的な知識が必要になるケースが多いですが、コネクテッドシートと BQML を使えば、誰でも簡単に機械学習（ML）を行うことが可能です。さらに、コードサンプルがプリインストールされているテンプレートシートも用意されており、初心者でも安心して使える点が大きな魅力だと言えます。

BQML に関心のある方は以下の記事が参考になります。

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コネクテッドシートの利用に際して発生する料金

次にコネクテッドシートの料金について見ていきましょう。コネクテッドシート自体は有料サービスではなく、 Google Workspace （旧 G Suite ）の一部プランを契約していれば無料で利用可能です。

具体的には「 Google Workspace Enterprise Plus 」を契約する必要があり、これは Google Workspace （旧 G Suite ）の全プランの中で最上位のものとなっています。ただし、 Google Workspace Enterprise Plus の料金は公表されていないため、契約を希望する場合は Google 社または代理店に直接問い合わせを行う必要があります。

このように、コネクテッドシート自体は無料の機能ですが、実際に使う際は BigQuery との連携が前提となるため、 BigQuery 側の料金が発生する点は覚えておいてください。大きく分けると、料金が発生するポイントは「ストレージ料金」と「クエリ料金」の 2 つになります。

以下、それぞれの料金を表にまとめます。

※東京（asia-northeast1）の料金を掲載

利用料金の適正化を図るためにも BigQuery の料金体系は正しく理解しておいてください。なお、費用のシミュレーションを行う場合は Google が公式に展開している料金計算ツールを参考にすると良いでしょう。

コネクテッドシートと BigQuery の連携方法

通常 BigQuery などでデータ活用を行う際は SQL を書く必要がありますが、コネクテッドシートを使うことで、使い慣れた Google スプレッドシートのインターフェースで簡単に分析を行うことができます。

それでは、具体的な連携方法を見ていきましょう。

1.新しい Google スプレッドシートを作成する

まずは、新しい Google スプレッドシートを作成してください。コネクテッドシートは専用のアプリケーションがあるわけではなく、 Google スプレッドシートの画面からコネクテッドシートを使用する形になります。

2.Google スプレッドシートを BigQuery に接続する

Google スプレッドシートを作成したら、画面上部の「データ」から「データコネクタ」を選択して「 BigQuery に接続」をクリックします。

3.接続するプロジェクトを選択する

プロジェクトの一覧が表示されるので、 BigQuery に接続したいプロジェクトを選択して「接続」をクリックします。

その後、以下のような画面が表示されれば、 BigQuery とコネクテッドシートの接続は完了です。画面下部の「使用する」をクリックします。

4.Google スプレッドシートで BigQuery のデータを操作する

上述した手順1〜3の連携が終わると、 Google スプレッドシート上で BigQuery のデータを操作できるようになります。

例えば、列の並べ替えやフィルタをかけることも可能ですし、通常の Google スプレッドシートと同じようにグラフやピポットテーブル、関数などを作成することもできます。

まとめ

本記事では、コネクテッドシートの概要から BigQuery との連携方法まで、詳しくご紹介しました。

コネクテッドシートと BigQuery を組み合わせて活用することで、 BigQuery 上に存在する膨大なデータを見慣れた Google スプレッドシートの画面で自由自在に分析できます。 SQL の専門的な知識が不要なため、自社の業務効率化や生産性向上を実現できることでしょう。

また、連携方法はとてもシンプルであり、すべてのプロセスを直感的に操作できるため、誰でも簡単に使うことができます。この記事を何度も読み返して、コネクテッドシートと BigQuery の連携方法を確認しておきましょう。

そして、データ分析を行うのであれば Google Cloud （GCP）がオススメです。この記事で触れた BigQuery はもちろんのこと、豊富なソリューションや高速データ処理、高いセキュリティレベルなど、企業は様々なメリットを享受できます。

本記事を参考にして、コネクテッドシートおよび BigQuery を活用したデータ分析を検討してみてはいかがでしょうか。

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