%20-%20https://sketch.com%20--%3e%3ctitle%3eIcon-Architecture/48/Arch_Amazon-Redshift_48%3c/title%3e%3cdesc%3eCreated%20with%20Sketch.%3c/desc%3e%3cdefs%3e%3clinearGradient%20x1='0%25'%20y1='100%25'%20x2='100%25'%20y2='0%25'%20id='linearGradient-1'%3e%3cstop%20stop-color='%234D27A8'%20offset='0%25'%3e%3c/stop%3e%3cstop%20stop-color='%23A166FF'%20offset='100%25'%3e%3c/stop%3e%3c/linearGradient%3e%3c/defs%3e%3cg%20id='Icon-Architecture/48/Arch_Amazon-Redshift_48'%20stroke='none'%20stroke-width='1'%20fill='none'%20fill-rule='evenodd'%3e%3cg%20id='Icon-Architecture-BG/48/Analytics'%20fill='url(%23linearGradient-1)'%3e%3crect%20id='Rectangle'%20x='0'%20y='0'%20width='64'%20height='64'%3e%3c/rect%3e%3c/g%3e%3cpath%20d='M40.419,28.0249501%20C39.719,28.0249501%2039.148,27.4560878%2039.148,26.756487%20C39.148,26.0578842%2039.719,25.489022%2040.419,25.489022%20C41.119,25.489022%2041.69,26.0578842%2041.69,26.756487%20C41.69,27.4560878%2041.119,28.0249501%2040.419,28.0249501%20M36.635,37.0878244%20C35.935,37.0878244%2035.365,36.5189621%2035.365,35.8203593%20C35.365,35.1207585%2035.935,34.5528942%2036.635,34.5528942%20C37.335,34.5528942%2037.905,35.1207585%2037.905,35.8203593%20C37.905,36.5189621%2037.335,37.0878244%2036.635,37.0878244%20M27.554,35.5768463%20C26.854,35.5768463%2026.284,35.008982%2026.284,34.3093812%20C26.284,33.6107784%2026.854,33.0419162%2027.554,33.0419162%20C28.254,33.0419162%2028.824,33.6107784%2028.824,34.3093812%20C28.824,35.008982%2028.254,35.5768463%2027.554,35.5768463%20M23.771,43.8852295%20C23.07,43.8852295%2022.5,43.3163673%2022.5,42.6177645%20C22.5,41.9181637%2023.07,41.3493014%2023.771,41.3493014%20C24.471,41.3493014%2025.041,41.9181637%2025.041,42.6177645%20C25.041,43.3163673%2024.471,43.8852295%2023.771,43.8852295%20M40.419,23.493014%20C38.615,23.493014%2037.148,24.9570858%2037.148,26.756487%20C37.148,27.7964072%2037.647,28.7125749%2038.407,29.3113772%20L37.106,32.6037924%20C36.951,32.5808383%2036.796,32.5568862%2036.635,32.5568862%20C35.272,32.5568862%2034.103,33.3952096%2033.613,34.5828343%20L30.787,33.9411178%20C30.601,32.3163673%2029.231,31.0459082%2027.554,31.0459082%20C25.751,31.0459082%2024.284,32.50998%2024.284,34.3093812%20C24.284,35.0988024%2024.577,35.8133733%2025.046,36.3782435%20L23.773,39.3532934%20L23.771,39.3532934%20C21.967,39.3532934%2020.5,40.8173653%2020.5,42.6177645%20C20.5,44.4171657%2021.967,45.8812375%2023.771,45.8812375%20C25.574,45.8812375%2027.041,44.4171657%2027.041,42.6177645%20C27.041,41.5309381%2026.501,40.5728543%2025.681,39.9800399%20L26.756,37.4640719%20C27.013,37.5279441%2027.277,37.5728543%2027.554,37.5728543%20C28.776,37.5728543%2029.832,36.8922156%2030.393,35.8992016%20L33.469,36.5968064%20C33.82,38.0209581%2035.102,39.0838323%2036.635,39.0838323%20C38.439,39.0838323%2039.905,37.6197605%2039.905,35.8203593%20C39.905,34.9031936%2039.522,34.0758483%2038.909,33.4830339%20L40.282,30.006986%20C40.328,30.008982%2040.372,30.0209581%2040.419,30.0209581%20C42.223,30.0209581%2043.69,28.5568862%2043.69,26.756487%20C43.69,24.9570858%2042.223,23.493014%2040.419,23.493014%20M32,52.003992%20C23.945,52.003992%2019,49.6277445%2019,47.9231537%20L19,19.3552894%20C21.768,21.3013972%2026.991,22.3273453%2032,22.3273453%20C37.009,22.3273453%2042.232,21.3013972%2045,19.3552894%20L45,47.9231537%20C45,49.6277445%2040.055,52.003992%2032,52.003992%20M32,11.996008%20C40.055,11.996008%2045,14.4241517%2045,16.1636727%20C45,17.9041916%2040.055,20.3313373%2032,20.3313373%20C23.945,20.3313373%2019,17.9041916%2019,16.1636727%20C19,14.4241517%2023.945,11.996008%2032,11.996008%20M47,16.1636727%20C47,12.1606786%2039.272,10%2032,10%20C24.729,10%2017,12.1606786%2017,16.1636727%20C17,16.1706587%2017.002,16.1766467%2017.002,16.1836327%20L17,16.1836327%20L17,47.9231537%20C17,51.8702595%2024.729,54%2032,54%20C39.272,54%2047,51.8702595%2047,47.9231537%20L47,16.1836327%20L46.998,16.1836327%20C46.998,16.1766467%2047,16.1706587%2047,16.1636727'%20id='Amazon-Redshift_Icon_48_Squid'%20fill='%23FFFFFF'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
Amazon RedshiftBigQueryとCodatumの接続でできること
クエリコストの大幅削減 注目
Codatumはクエリ結果をコネクション単位でキャッシュします。Looker Studioのように個人ごとにキャッシュが分かれる仕組みと異なり、チームの誰がレポートを開いても同じキャッシュが利用されます。DryRunでスキャン量も事前に確認できます。
クエリの管理・モジュール化
BigQueryコンソールのSaved Queriesはフラットで、複雑な分析になるほど管理が難しくなります。Codatumでは@sql参照でクエリをモジュール化し、チームで共有・再利用できます。「あのクエリどこだっけ」がなくなります。
分析結果を組織に届ける
レポート配信やSlack通知を通じて、BigQueryのアカウントを持たないメンバーにも分析結果を届けられます。定期実行のワークフローと組み合わせれば、手作業なしで最新のデータを届け続けられます。
カタログとAIで分析の質を底上げ
テーブルやカラムにビジネス上の意味を登録したカタログを、AI Agentが参照してSQLを生成します。BigQuery組み込みのAIとは異なり、チームが蓄積したナレッジをもとに分析するため、組織固有の文脈に沿った結果が得られます。
関連ユースケース
GA4 + BigQuery
プロダクト分析
GA4の生データをBigQuery Exportでサンプリングなしに分析できます。ファネル分析、コホートリテンション、機能別の利用率、LTV算出まで、Looker Studioでは難しい深い分析をSQLで実行できます。
データソース: GA4 Export, Firebase
Google Ads + Facebook Ads
広告ROAS分析
Google AdsとFacebook AdsのデータをData Transfer ServiceでBigQueryに集約し、チャネル横断でROAS・CPA・コンバージョンパスを比較できます。広告費の配分を定量的に判断できます。
データソース: Google Ads, Facebook Ads (DTS)
Salesforce + GA4
リード〜受注のファネル分析
Salesforceの商談データとGA4の行動データをBigQuery上で結合し、広告クリックからリード獲得、商談化、受注までのファネルを一気通貫で可視化できます。ボトルネックの特定に役立ちます。
データソース: Salesforce (DTS), GA4 Export
決済 + プロダクト
SaaS収益分析
Stripe等の決済データをBigQueryに同期し、MRR・チャーン率・ARPU・LTVを算出できます。プロダクト利用データと組み合わせて、解約予兆の分析やアップセル機会の特定に活用できます。
データソース: Stripe (ETL → BQ), GA4 Export
Cloud Logging
ログ・エラー分析
Cloud LoggingのログシンクでBigQueryにアプリケーションログを蓄積し、エラー率の推移、レスポンスタイムの分布、特定ユーザーの行動トレースをSQLで分析できます。
データソース: Cloud Logging (Log Sink)
Cloud SQL + BigQuery
業務データの横断分析
Cloud SQL上の業務データベース（受注、在庫、顧客マスタ等）をフェデレーテッドクエリでBigQueryから直接クエリできます。ETLを組まずにプロダクションデータを分析に利用できます。
データソース: Cloud SQL (EXTERNAL_QUERY)
Codatumを使ってDWHのポテンシャルを最大化する
複数のDWHを一か所に統合し、クエリコストを最適化し、DWHの権限がないメンバーにも分析結果を届けます
マルチクラウド対応
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コスト削減 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M437.2%2051.9C446.3%2057.9%20450.2%2069.2%20446.8%2079.5L388%20256L508.9%20256C528.3%20256%20544%20271.7%20544%20291.1C544%20301.1%20539.8%20310.6%20532.3%20317.2L232%20585.9C223.9%20593.2%20211.9%20594.1%20202.8%20588.1C193.7%20582.1%20189.8%20570.8%20193.2%20560.5L252%20384L131.1%20384C111.7%20384%2096%20368.3%2096%20348.9C96%20339%20100.2%20329.5%20107.7%20322.8L408%2054.1C416.1%2046.8%20428.1%2046%20437.2%2051.9zM164.9%20336L285.3%20336C293%20336%20300.3%20339.7%20304.8%20346C309.3%20352.3%20310.5%20360.3%20308.1%20367.6L267.3%20489.9L475.1%20304L354.7%20304C347%20304%20339.7%20300.3%20335.2%20294C330.7%20287.7%20329.5%20279.7%20331.9%20272.4L372.7%20150.1L164.9%20336z'%20fill='%23F8B11A'/%3e%3c/svg%3e)
キャッシュで高速 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M137.1%20191L320%20113.4L503%20191C508.9%20193.5%20512.1%20198.8%20512%20203.8C511.6%20295.2%20473.6%20453.1%20325.7%20523.9C322.1%20525.6%20317.9%20525.6%20314.4%20523.9C166.4%20453.1%20128.5%20295.2%20128%20203.8C128%20198.8%20131.1%20193.6%20137%20191zM521.8%20146.8L333.4%2066.9C329.2%2065%20324.7%2064%20320%2064C315.3%2064%20310.8%2065%20306.6%2066.9L118.3%20146.8C96.3%20156.1%2079.9%20177.8%2080%20204C80.5%20303.2%20121.3%20484.7%20293.6%20567.2C310.3%20575.2%20329.7%20575.2%20346.4%20567.2C518.8%20484.7%20559.5%20303.2%20560%20204C560.1%20177.8%20543.7%20156.1%20521.7%20146.8zM376%20272C376%20241.1%20350.9%20216%20320%20216C289.1%20216%20264%20241.1%20264%20272C264%20294.3%20277.1%20313.6%20296%20322.6L296%20392C296%20405.3%20306.7%20416%20320%20416C333.3%20416%20344%20405.3%20344%20392L344%20322.6C362.9%20313.6%20376%20294.3%20376%20272z'%20fill='%2310B981'/%3e%3c/svg%3e)
共有・配信 
データエンジニア
アナリスト
ビジネスユーザー
✓
✓
R
1つの画面で、全員が分析
%20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M64%20152C64%20138.7%2074.7%20128%2088%20128L188.3%20128C218.3%20128%20246.5%20142%20264.7%20165.8L349.5%20277.1C358.6%20289%20372.7%20296%20387.7%20296L494.1%20296L455.1%20257C445.7%20247.6%20445.7%20232.4%20455.1%20223.1C464.5%20213.8%20479.7%20213.7%20489%20223.1L569%20303.1C578.4%20312.5%20578.4%20327.7%20569%20337L489%20417C479.6%20426.4%20464.4%20426.4%20455.1%20417C445.8%20407.6%20445.7%20392.4%20455.1%20383.1L494.1%20344.1L387.7%20344.1C372.7%20344.1%20358.6%20351.1%20349.5%20363L264.7%20474.2C246.5%20498%20218.3%20512%20188.3%20512L88%20512C74.7%20512%2064%20501.3%2064%20488C64%20474.7%2074.7%20464%2088%20464L188.3%20464C203.3%20464%20217.4%20457%20226.5%20445.1L311.3%20333.8C315.2%20328.7%20319.5%20324.1%20324.2%20320C319.5%20315.9%20315.2%20311.2%20311.3%20306.2L226.5%20194.9C217.4%20183%20203.3%20176%20188.3%20176L88%20176C74.7%20176%2064%20165.3%2064%20152z'%20fill='%236F75F3'/%3e%3c/svg%3e)
マルチクラウド
複数のDWHを、ひとつの分析環境に
BigQueryとSnowflakeが社内に混在していても、同じノートブック上で扱えます。M&Aや移行途中でDWHが分散していても、統合を待たずに分析はすぐ一か所にまとめられます。
コストカット
DWHのクエリコストを大幅削減
キャッシュがコネクション単位で共有されるため、チームの誰がレポートを開いてもDWHへの再クエリが発生しません。個人単位のキャッシュと比べて、クエリコストを大幅に抑えられます。
高速化
キャッシュによるクエリ結果の高速化
クエリ結果をキャッシュし、同じデータの再取得時にはDWHに再問い合わせしません。レポートの閲覧やダッシュボードの表示を高速化しつつ、DWHの課金を抑えます。
共有・配信
分析結果を、組織に届ける
DWHにはクエリ実行の機能はあっても、レポートの定期配信・Slackへの通知・閾値アラート・外部埋め込みといった共有機能はありません。CodatumがDWHの上にこれらを加え、分析を組織に届けます。
BigQuery固有の対応
CodatumのBigQueryコネクタが対応する、BigQueryならではの機能です
Standard SQL (GoogleSQL)完全対応
UNNEST, QUALIFY, SAFE_DIVIDE等のBigQuery固有構文に対応したシンタックスハイライト・補完・フォーマッタを搭載しています。`project.dataset.table`形式のfully-qualifiedテーブル名も正しくパースします。BigQuery固有関数のリファレンスも内蔵しており、エディタ上で仕様を確認できます。
Storage Read API
結果サイズが1MBを超える場合、BigQuery Storage Read APIによる高速読み取りを自動で有効化します。大規模なデータ探索でもレスポンスを待たずに分析を進められます。設定は不要で、接続時にStorage Read APIの利用可否を自動で検証します。
DryRun
クエリ実行前にスキャン量（バイト数）を確認できます。BigQueryのオンデマンド課金モデル（$7.5/TB）で意図しない大量スキャンを事前に防止できます。
日付シャードテーブルの統合表示
events_20240101, events_20240102のような日付シャードテーブルを自動検出し、UI上で1つのテーブルとして統合表示します。GA4 Exportテーブルなどで便利です。
AI AgentのBigQuery対応
AI Agentに「BigQuery Standard SQL」の方言情報とGCPプロジェクト情報を注入します。BigQuery固有関数のリファレンスも参照し、正確なStandard SQLを生成します。
BigQueryのエコシステム
BigQueryのフェデレーション・外部テーブル・Data Transfer Serviceを通じて、Codatumからアクセスできるデータソースです。 BigQuery側の設定だけで、追加のコネクタは不要です。
Google Analytics (GA4)
BigQuery Export — サンプリングなしの生データ
Google Sheets
Connected Sheets / 外部テーブル
Cloud SQL (MySQL / PostgreSQL)
フェデレーテッドクエリ（EXTERNAL_QUERY）
Cloud Storage
外部テーブル（CSV / JSON / Parquet / ORC / Avro）
AlloyDB / Spanner
フェデレーテッドクエリ
'/%3e%3cpath%20d='M60.836%2042.893l.384-2.704c3.54%202.12%203.587%202.997%203.586%203.02-.006.006-.61.51-3.97-.316zm-1.943-.54C52.773%2040.5%2044.25%2036.59%2040.8%2034.96c0-.014.004-.027.004-.041a2.406%202.406%200%200%200-2.404-2.403c-1.324%200-2.402%201.078-2.402%202.403s1.078%202.403%202.402%202.403c.582%200%201.11-.217%201.527-.562%204.058%201.92%2012.515%205.774%2018.68%207.594L56.17%2061.56a.955.955%200%200%200-.01.14c0%201.516-6.707%204.299-17.666%204.299-11.075%200-17.853-2.783-17.853-4.298%200-.046-.003-.091-.01-.136l-5.093-37.207c4.409%203.035%2013.892%204.64%2022.962%204.64%209.056%200%2018.523-1.6%2022.94-4.625zM15%2020.478C15.072%2019.162%2022.634%2014%2038.5%2014c15.864%200%2023.427%205.16%2023.5%206.478v.449C61.13%2023.877%2051.33%2027%2038.5%2027c-12.852%200-22.657-3.132-23.5-6.087zm49%20.022c0-3.465-9.934-8.5-25.5-8.5S13%2017.035%2013%2020.5l.094.754%205.548%2040.524C18.775%2066.31%2030.86%2068%2038.494%2068c9.472%200%2019.535-2.178%2019.665-6.22l2.396-16.896c1.333.319%202.43.482%203.31.482%201.184%200%201.984-.29%202.469-.867a1.95%201.95%200%200%200%20.436-1.66c-.26-1.383-1.902-2.875-5.248-4.784l2.376-16.762z'%20fill='%23fff'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
Amazon S3 / Azure Blob
BigQuery Omni / BigLake
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Google Ads / Facebook Ads
Data Transfer Service
Salesforce
Data Transfer Service
よくある質問
CodatumでBigQueryに接続するには何が必要ですか？
GCPプロジェクトと、適切な権限を持つサービスアカウントが必要です。約5分で接続できます。必要な設定項目や権限の詳細についてはセットアップガイドをご確認ください。
BigQueryの課金は増えますか？
クエリ実行時のスキャン課金はBigQuery側で発生します。Codatumはクエリ結果をキャッシュし、同じ結果の再取得時にはBigQueryへのAPIコールを削減します。DryRun機能でクエリ実行前にスキャン量を確認でき、意図しない大量課金を防止できます。
BigQueryのデータをAIで分析できますか？
Codatum AgentはBigQueryのスキーマを自動認識し、Standard SQLを生成します。カタログにメタデータを登録すれば、Agentの分析精度がさらに向上します。
Google SheetsやGA4のデータも分析できますか？
BigQueryのフェデレーション・外部テーブル機能を通じて分析できます。BigQuery側で設定するだけで、Codatumから追加設定なしでクエリ可能です。
BigQuery固有のSQL構文に対応していますか？
Standard SQL（GoogleSQL）に完全対応しています。UNNEST, QUALIFY, SAFE_DIVIDE等の固有関数・構文に対応したシンタックスハイライト、補完、フォーマッタを搭載しています。
Looker Studioとの違いは何ですか？
Looker Studioはダッシュボード作成に特化した無料ツールです。CodatumはSQLエディタ、AI Agent、@sql参照によるクエリのモジュール化、カタログ、コネクション単位のキャッシュ共有を提供します。SQLを書いてチームで分析するワークフローに向いています。
接続の概要
- 認証方式
- サービスアカウント
- 必要なもの
- GCPプロジェクト、BigQueryのクエリ実行・データ読み取り権限
- 対応SQL
- Standard SQL（GoogleSQL）
- ステータス
- GA（正式リリース済み）