BigQueryは「難しい」のではなく「知られていない」だけ。
結論
BigQueryが難しいと思われる理由は、「SQL」という言葉のイメージ。
「難しい」と思われる3つの理由
理由1：SQLという言葉
「SQL」と聞くと、プログラミングを想像する。
でも実際のSQLは：
SELECT * FROM sales WHERE amount > 10000これだけ。「1万円以上の売上を取得」という意味です。
理由2：「クラウド」への不安
「データをクラウドに置く」ことへの漠然とした不安。
でも、Googleドライブやスプレッドシートを使っているなら、すでにクラウドを使っています。
理由3：触ったことがない
食わず嫌い。触ってみれば「こんなものか」となることが多い。
SQLなしでBigQueryを使う方法
方法1：Looker Studioから使う
Looker Studio（旧データポータル）からBigQueryに接続すれば、ドラッグ&ドロップでグラフが作れます。
SQLは一切書かない。
方法2：スプレッドシートから使う
Googleスプレッドシートの「データコネクタ」機能で、BigQueryのデータをスプレッドシートに取り込めます。
いつもの操作感でデータ分析。
方法3：AIに書いてもらう
この条件のデータを取得するSQLを書いてChatGPTやGeminiに頼めば、SQLを書いてくれます。
BigQueryの本当のメリット
メリット1：大量データも一瞬
100万行のデータも、数秒で集計完了。
Excelでは固まる量のデータも、BigQueryなら問題なし。
メリット2：無料枠が大きい
月1TBまでの処理は無料。中小企業なら、無料枠で十分収まることが多い。
メリット3：スケールする
データ量が増えても、追加設定は不要。勝手にスケールします。
まずやってみること
Step 1：Google Cloudアカウント作成
Googleアカウントがあれば、すぐに作成可能。
Step 2：サンプルデータで試す
BigQueryには公開データセットがあります。自分のデータを用意しなくてもすぐ試せる。
Step 3：Looker Studioで可視化
接続して、グラフを作ってみる。SQLは書かない。
まとめ
BigQueryは「難しい」のではなく「知られていない」だけ。
まずは触ってみること。最初の壁は「イメージ」だけです。