開発会社を選ぶ際は、GCPの技術に加えて、データ基盤の設計と運用まで任せられるかを確かめることが大切です。
BigQuery導入に対応する6社を、実績と経験・技術力と専門性・プロジェクト管理体制の3つの観点で比べると、自社に合う相手が見えてきます。全体ガイドは、下記の記事をご覧ください。
▼全体ガイドの記事
・Google BigQuery導入の完全ガイド
データ基盤構築を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「データ基盤構築の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
Google BigQuery導入パートナー選びの重要性
BigQuery導入は、システムを構築して終わりではありません。データ基盤の設計品質が、その後の分析精度とコスト効率を長期にわたって左右するため、適切なパートナーを選ぶことが、プロジェクトの成否を大きく決めます。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
BigQueryはサーバーレスで使いやすいものの、設計の質がコストとパフォーマンスに直接響きます。
- 比較条件：自社の要件に照らした比較の基準
- 運用要件：導入後の使い方まで見越した条件
経験の浅いベンダーに依頼すると、データモデリングが最適化されず、クエリのたびに膨大なデータをスキャンする非効率な構造になるリスクがあります。その結果、月々のクエリ費用が想定の数倍に膨らむ事態も起こり得ます。
Google Cloudの認定資格を持つエンジニアや、豊富な導入実績を持つ会社を選べば、コスト最適化と高パフォーマンスを両立した設計が見込めます。
また、BigQueryは、データパイプライン（Dataflow、Fivetranなど）と組み合わせて使われるものです。さらに、BIツール（Looker Studio、Tableauなど）との連携も前提になります。AI・機械学習基盤とも連携して、はじめてBigQueryの価値を十分に引き出せます。
BigQueryを囲むエコシステム全体を理解し、ビジネス課題から逆算した最適な構成を提案できるパートナーを選ぶことが、長期的なROIを最大化する鍵となります。
発注前に確認すべきポイント
開発会社に発注する前に必ず確認しておきたいポイントは、いくつかあります。第一に挙げられるのは「BigQueryの導入実績数と業種」です。同様の業種・規模での導入実績があるか、具体的な成果事例を提示できるかを確認します。
- 確認項目：実績と専門性の深さ
- 運用体制：管理方法と支援内容の違い
第二は「Google Cloudの認定パートナーランクと資格保有者数」です。GoogleのパートナープログラムでPremierパートナーやDiamondパートナーに認定されているかどうかは、技術力の目安になります。
第三は「導入後の運用・保守サポートの有無」です。BigQueryの運用は構築完了後も継続的な最適化が必要なため、長期的なパートナーシップを組める会社を選ぶとよいでしょう。
第四は「要件定義・コンサルティングから対応できるか」です。要望を受けて実装するだけでなく、ビジネス課題を理解したうえで最適な提案ができるかを確認することが大切です。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。さらに、営業・顧客・生産・販売管理など幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの最大の強みは、ビジネス課題の整理から要件定義、システム設計・開発、そして導入後の定着支援まで、一気通貫で対応できる点にあります。
- 一気通貫の支援：課題整理から設計・開発、定着までを一社でつなぐ
- 業務起点の設計：現場の業務要件に合わせて、データ基盤を考える
- 導入後の伴走：BigQueryを使い続けるための運用支援まで
提案は、システム構築だけで終わらせず、「なぜそのデータ基盤が必要なのか」というビジネス目的から組み立てます。また、自社でIT事業を推進してきた経験から、現場に根ざした実用的なシステム設計が可能です。
BigQuery導入では、要件定義から運用定着まで伴走型で支援します。初めてBigQueryを導入する企業にとっても、頼りになるパートナーです。
得意領域・実績
riplaは、基幹システムと連携できるほか、BigQueryの分析基盤も支援します。
- 基幹連携：営業・顧客・生産・販売管理のデータをつなぐ
- 分析基盤：BigQueryを使ったデータ活用の支援
- 業務設計：現場で使われるデータ基盤の設計
riplaの対応領域は、業務データを分析へつなぐ基盤づくりです。
- 業務連携：基幹システムのデータをつなぐ役割
- 分析活用：BigQueryとBIツールの組み合わせ
特に、「業務を深く理解したうえでのデータ設計」に定評があり、現場で実際に使われるデータ基盤の構築を得意としています。
DXプロジェクトでは、業務改革の提案からGoogle Cloud上のBigQuery環境構築まで対応します。さらに、BIツール連携と社内定着支援も含む体制です。
クラウドエース株式会社｜Google Cloud最上位Diamondパートナー
クラウドエース株式会社は、Google Cloudに特化した技術支援を提供する企業です。Google Cloud Partnersプログラムでは、ServiceおよびCo-sellカテゴリで最上位のDiamondパートナー認定を取得しています。また、Google Cloudの全プロダクトに精通したエンジニアが在籍しており、BigQueryを活用したデータ分析基盤の構築支援に豊富な実績を持ちます。
特徴と強み
クラウドエースの最大の特徴は、Google Cloudに完全特化した専門性の高さです。
- Google Cloud特化：BigQueryを含む各サービスを横断した設計
- データ・AI連携：DataflowやLooker、Vertex AIとの構成づくり
- 認定エンジニア：資格と専門知識を活かした導入支援
クラウドエースは、BigQueryを核としたデータエコシステム全体の最適設計が可能です。さらに、CData Softwareとの協業により、さまざまなDB・SaaSからBigQueryへのデータ統合ソリューションも提供しています。
同社は、コスト最適化やセキュリティ設計など、Google Cloudならではの専門的な課題にも対応できる体制が整っています。
得意領域・実績
クラウドエースは、Google Cloudの全サービスを対象とした構築・運用支援に強みを持ちます。全体を扱えるため、BigQueryを中心に周辺サービスまで比べられます。
- 基盤構築：データ基盤とパイプラインの設計
- BI連携：Lookerを使った可視化への対応
特にBigQueryを活用したデータ基盤構築・データパイプライン設計・Lookerを用いたBIダッシュボード開発で、国内トップクラスの実績を誇ります。
製造業・金融・小売・メディアなど幅広い業種での導入実績があり、大規模エンタープライズ案件にも対応可能です。
Google Cloudの技術ブログや公式コラムで、積極的に情報を発信しています。また、技術コミュニティにも貢献しています。
株式会社G-gen｜Google Cloudプレミアパートナーの伴走支援
G-genはGoogle CloudのPremierパートナーです。Google Cloud・Google Workspaceの請求代行、システム構築から運用、生成AIの導入まで、企業のクラウド活用を幅広く支援しています。また、技術力の高さにも定評があります。
特徴と強み
G-genは、Google Cloudの技術解説ブログ「G-gen Tech Blog」で知られています。
- 技術情報の発信：BigQueryの知見をブログで継続的に共有
- 専門性の蓄積：Google Cloudに特化した技術支援
- 活用の広がり：データ基盤の設計から分析利用までを見通す
BigQueryに関する豊富な技術情報を自社ブログで発信しており、その質と量は業界内でも高く評価されています。特に、Google Cloud技術コミュニティへの深い関与が、技術力の証明となっています。
Google Cloudの請求代行サービスも提供しており、コスト管理の支援も得意としています。
G-genには、Google Cloudのデータ関連サービスに精通したエンジニアが多数在籍しており、中小企業から大企業まで幅広く対応できます。
プロジェクト管理体制も整っており、大規模な組織での導入実績が豊富な点も、信頼性の根拠になっています。
得意領域・実績
G-genは、BigQueryを活用したデータ分析基盤から、Vertex AIを使った機械学習基盤まで、Google Cloud上のデータ活用を包括的に支援しています。構築・運用・最適化支援全般を得意としており、構築後の運用と最適化まで見通して支援します。
- 分析基盤：BigQueryの環境整備
- 機械学習：Vertex AIとの連携支援
特に、既存システムからGoogle Cloudへのマイグレーション支援や、Google Cloudのコスト最適化コンサルティングにおいて多くの実績を持ちます。
G-genは、生成AIとBigQueryを組み合わせた自然言語クエリエージェントの開発など、最新技術にも積極的に取り組んでいます。
SCSK株式会社｜大手SIerによる安定した導入支援
SCSK株式会社は住友商事グループのIT企業です。Google Cloudのパートナーとして、BigQueryを活用した支援サービス「usize」を提供しています。構築支援から保守・運用・監視・コスト最適化まで包括的に対応できる体制を整えており、特に大企業向けの大規模プロジェクトに強みを持っています。
特徴と強み
SCSKの強みは、大手SIerとしての体制と、Google Cloudを含むマルチクラウド対応の幅広い知見にあります。
- 大規模案件への対応：大規模な組織のプロジェクトを支える体制
- マルチクラウド：Google Cloudを含む複数環境の知見
- 移行支援：オンプレミス環境の移行まで
BigQueryの導入支援のほか、オンプレミス環境からGoogle Cloudへのマイグレーションにも対応します。さらに、MotionBoardなどのBIツールとの連携やデータガバナンス設計まで、エンタープライズ企業が求める要件に対応できます。
SCSKは、セキュリティや法令遵守（コンプライアンス）への対応が厳格に求められる金融・医療・製造業向け案件でも実績を持ちます。
得意領域・実績
SCSKは、Google Cloudのデータアナリティクスソリューションとして、BigQuery活用事例集を公開しています。
- 事例確認：公開中の事例集を比較材料にする
- 業種対応：複数業種の分析基盤への対応
製造業・流通業・金融業・サービス業などに対応しており、幅広い業種でデータ分析基盤を構築した実績があります。
特に、既存の基幹システムとBigQueryをつなぐデータパイプラインの構築や、大量データのリアルタイム分析基盤の設計で豊富な知見があります。また、BigQueryだけでなく、Google Cloud全体を活用したデータ活用基盤のグランドデザインから運用まで、ワンストップで対応できる点が評価されています。
株式会社イー・エージェンシー｜BigQuery認定資格保有エンジニアによる専門支援
株式会社イー・エージェンシーは、デジタルマーケティングとGoogle Analytics・Google Cloud関連のソリューション提供に強みを持つ企業です。同社からは3名が、Google BigQuery Qualified Developer（Google公認BigQuery開発者）の認定を取得しています。
日本の企業で、これほど多くの認定保有者を擁する会社は非常に希少です。特に、GA4とBigQueryの連携活用に豊富な実績を持ちます。
特徴と強み
イー・エージェンシーの最大の特徴は、デジタルマーケティング領域でのBigQuery活用に特化した専門性です。
- GA4連携：Google Analytics 4（GA4）のデータをBigQueryへつなぐ
- 行動分析：独自の分析クエリによる、標準レポートにない行動分析
- マーケティング活用：分析結果を施策の改善へ結び付ける
ECサイト・メディア・サービス業など、Webデータ分析を主目的としたBigQuery導入において、圧倒的な専門性と実績を持ちます。また、広告プラットフォームのデータとGA4データを統合した統合マーケティング分析基盤の構築も得意分野の1つです。
得意領域・実績
イー・エージェンシーはGA4とBigQueryを組み合わせたデータ分析基盤の構築において多数の導入実績を持ちます。
- Webサイトのアクセスデータをビッグデータとして扱い、機械学習モデルと連携した予測分析やユーザーセグメンテーションの高度化を支援します。
- 特に、マーケティング部門がBigQueryを直接使えるようになるまでの伴走支援（ツール導入から社内教育まで）に定評があります。
BigQueryを活用したい企業に適した選択肢の1つです。
株式会社primeNumber｜データエンジニアリング特化の専門会社
株式会社primeNumberは、データエンジニアリングに特化した専門企業です。BigQueryをはじめとするクラウドデータウェアハウスの構築を支援しています。
さらに、独自開発のデータ統合ツール「trocco」も提供しており、ETL/ELTパイプラインを効率的に構築できます。データ基盤の技術的な品質に強いこだわりを持つ企業として、エンジニアコミュニティ内でも高い評価を得ています。
特徴と強み
primeNumberの強みは、データエンジニアリングに特化した深い技術力と、自社ツール「trocco」を活用した効率的なデータパイプライン構築にあります。
troccoは、BigQueryへの連携を含む200以上のデータソースに対応するETL/ELTサービスで、データパイプラインの開発工数を省力化できます。
データの収集・変換・格納・品質管理まで、データエンジニアリングの全工程を高い技術水準でカバーできる点が特徴です。
得意領域・実績
primeNumberは、データエンジニアリング支援を主軸としています。BigQueryの分析基盤の構築を重ねてきたほか、既存基盤の再設計にも実績があります。
データ連携と分析基盤の設計は、一体で支援しています。
- データ連携：複数SaaSのデータの集約
- 基盤再設計：既存環境の見直しへの対応
特に、複数のSaaS（Salesforce・kintone・各種広告プラットフォームなど）からのデータ収集を、troccoでまとめて管理しています。
また、BigQuery上に整理されたデータマートを構築するプロジェクトも多く手掛けています。テクノロジースタートアップから中堅企業まで、幅広い企業のデータドリブン経営への移行を支援してきた実績があります。
Google BigQuery導入パートナー選びのポイント
今回ご紹介した6社は、それぞれ異なる強みを持っています。この3つの観点で比べると、自社のニーズや状況に合うパートナーを絞り込みやすくなります。
実績と経験の確認方法
発注先を選ぶ際は、まず「自社と類似した業種・規模・目的での導入実績があるか」を確かめることが欠かせません。
- 類似性：業種・規模・導入目的が近い事例
- 成果確認：解決した課題と得られた成果
- 聞き取り：設計理由や課題への対応方法を質問する
同様の課題を解決した実績がある会社であれば、プロジェクトの落とし穴や最適解を経験から熟知しているため、スムーズな導入が期待できます。
具体的には、会社のウェブサイトや提案書に掲載されている導入事例の業種・企業規模・解決した課題・得られた成果を確認します。
また、事例の詳細をヒアリングする機会を設けます。「なぜその設計にしたのか」「どのような課題を解決したのか」まで説明できるかを見て、経験値を測ります。
Google Cloudのパートナー認定ランク（Premier、Diamond等）も、客観的な技術力・実績の指標になります。
技術力と専門性の評価
BigQuery導入の技術力を評価する際は、Google Cloud認定資格の保有状況を確認します。
- 資格：Professional Data Engineerなどの保有状況
- 設計方針：データレイヤ・コスト・冗長性の考え方
- 連携知識：Looker・Dataflow・Vertex AIまで対応できるか
資格の例としては、Professional Cloud Architectなどが挙げられます。
資格保有者数が多いほど、チームとして安定した技術品質を維持できる可能性が高くなります。また、提案フェーズでの技術的な深さも重要な判断材料です。
提案では、「BigQueryを構築します」と述べるだけでなく、設計方針を具体的に確かめます。「データレイヤ設計の方針」「コスト最適化の具体的なアプローチ」「パイプラインの冗長性設計」まで示せるかを見極めます。
将来のデータ活用の拡張を見据えるなら、BigQuery単体で終わらず、AI・BIとの統合まで一気通貫で対応できるかを確かめておくとよいでしょう。
プロジェクト管理体制の確認
BigQuery導入プロジェクトを成功させるには、技術力に加えてプロジェクト管理能力も欠かせません。
- 責任者：専任PMの配置と意思決定権限
- 共有方法：週次報告や課題管理の方法
- 継続支援：導入後の保守・運用体制
まず確かめたいのは、「専任のプロジェクトマネージャー（PM）が配置されるか」という点です。
PM不在のまま進むと、コミュニケーションの齟齬やスケジュール管理の甘さから、遅延や品質低下につながるリスクがあります。次に、「定例報告・進捗共有の頻度と方法」を確かめます。
週次の進捗報告や、課題管理ツールを使った透明性の高い情報共有ができる会社を選ぶと、問題の早期発見・解決が可能になります。また、「導入後の保守・運用サポート体制」も見ておきたい点です。
BigQueryは導入後も継続的な最適化とメンテナンスが必要です。だからこそ、リリース後も伴走するパートナーを選ぶことが、データ基盤の価値を保つ鍵になります。
まとめ
Google BigQuery導入でおすすめの開発会社・ベンダー6社を紹介してきました。
対象は、ripla、クラウドエース、G-gen、SCSK、イー・エージェンシー、primeNumberの6社です。各社の特徴と選び方のポイントも、あわせて示しました。
コンサルから開発まで一気通貫で支援を求めるならripla、Google Cloud技術に完全特化した専門性を求めるならクラウドエースが候補です。
マーケティングやWebデータ分析が主目的ならイー・エージェンシー、データエンジニアリングを重視するならprimeNumberが向いています。自社の目的・規模・優先事項に合わせて選ぶことが重要です。
まずは複数社に相談と見積もりを依頼し、提案内容と費用を比べたうえで、最適なパートナーを選ぶとよいでしょう。
▼全体ガイドの記事
・Google BigQuery導入の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・データ基盤構築の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。