「クラウドDWHを入れたいのですが、BigQueryとSnowflakeとRedshiftで、結局どれがいちばん安いんでしょう？」
データ基盤の相談で、費用を切り口にこう聞かれる場面が本当に多くなりました。予算の起案を任されている方からすると、真っ先に知りたいのはやはりここではないでしょうか。
先に正直に言うと、一律に「これが安い」という答えはありません。同じ用途でも、使い方次第で費用は2〜3倍ぶれ、順位が逆転するからです。「どれが安いか」ではなく、「自社のワークロード（使い方）に、どの課金モデルが噛み合うか」で見ないと、あとから帳尻が合わなくなります。
3社の料金モデルの違い、ストレージ単価、そして費用が逆転するパターンを、発注を判断する立場の目線で見ていきます。
なお、記載する単価はすべて2026年時点・米国リージョンのオンデマンド換算の目安で、実額はリージョン・契約・エディションで変わります。金額の単位は、BigQueryのスキャン量が2進のTiB、ストレージ系が10進のTB（GB建て）と、各社の課金の実態に合わせています。
費用比較の出発点は、3社が「何に対して課金するか」がそもそも違う、という点です。
たとえるなら、BigQueryは「読んだページ数で払う図書館のコピー機」、Snowflakeは「借りた机の広さ×時間で払うレンタルオフィス」、Redshiftは「借りた台数×時間で払う貸しサーバー」です。同じ「データを分析する」でも、料金メーターの回り方がまったく違います。
BigQueryとRedshiftには、稼働時間に依存しない定額（容量）モデルもあります。BigQueryはスロットを固定で買うEditions、RedshiftはRA3ノードやReservedです。定常的に重い使い方では、こちらが有利になります。Redshift単体の料金体系や規模別の費用相場は、Amazon Redshiftとは？料金体系と費用相場を解説で個別に掘り下げています。
主要な軸で並べると、次のようになります（2026年時点・米国リージョンの目安）。
| 軸 | BigQuery | Snowflake | Redshift |
|---|---|---|---|
| 課金の基準 | スキャン量（約$6.25/TiB）or スロット定額 | 稼働時間×サイズ（約$2〜4/クレジット） | RPU時間（約$0.375/RPU時）or ノード時間 |
| 最低課金 | クエリごとに最低10MB | 起動ごとに60秒 | 実行ごとに最低60秒 |
| 噛み合いやすい使い方（例） | スパイキー・アドホック中心 | 同時実行・複数チーム | AWS中心・定常負荷・既存Redshift資産 |
| 無料枠・試用 | 毎月1TiB＋10GB（恒常） | エディション別の試用クレジット | Serverless $300/90日 |
| 最適化の勘所 | 読むデータを減らす | 稼働時間とサイズ | ノード/RPUの適正化・一時停止 |
「噛み合いやすい使い方」を◎×で断定していないのは、後述するとおり、どれが安いかが使い方で逆転するからです。あくまで傾向で、境界は曖昧です。
「どこが安いか」を語るとき、ストレージ単価を気にする方は多いのですが、ここは3社で大きな差がつきません。
| サービス | ストレージ単価（月/TB） | 補足 |
|---|---|---|
| BigQuery | 約$20（90日未更新の長期は約$10） | 更新のないデータは自動で割引 |
| Snowflake | 約$23（圧縮後） | 自動圧縮が効く |
| Redshift | 約$24（RA3マネージドストレージ） | ノードと分離して課金 |
単価だけ見ればBigQueryの長期割引がやや有利ですが、実際のストレージ費用は、圧縮率や、Snowflakeの複製・Time Travel（過去の状態を保持する機能）による重複コピーの有無で変わります。単価表だけで安さを判断しないのが安全です。
費用の大部分を占めるのは、多くの場合ストレージではなく計算（クエリ実行）です。次の章で見るとおり、ここがワークロード次第で大きくぶれます。
ここが本記事の核心です。3社の費用は、使い方のパターンによって有利・不利が入れ替わります。代表的な4つのパターンで見ていきます。
普段はほとんど使わず、必要なときだけ重い分析を回す使い方です。この場合、BigQueryのオンデマンドが噛み合います。使わない時間の課金がゼロで、読んだデータ量にだけ払うためです。
Snowflakeもauto-suspend（自動停止）で近づけますが、起動のたびに最低60秒の課金が積み上がります。Redshift Serverlessも止まれば課金は止まりますが、最低ベース容量が効きます。
ダッシュボードやバッチが日中ずっと動く使い方では、定額系が有利になります。BigQueryをオンデマンドのまま高頻度で回すと、スキャン課金が積み上がって膨らみます。BigQuery EditionsやSnowflakeの容量コミット、RedshiftのReservedに切り替えると、40〜60%規模で下がることもあります。
部門やチームが並行してクエリを投げる使い方では、Snowflakeが構造的に有利です。ウェアハウスをチームごとに分けられ、同時実行が増えても費用を部門ごとに按分・制御しやすいためです。Redshiftもワークグループの分離で対応できます。
ストレージ単価は横並びなので、ここでの差はクエリ側に出ます。BigQueryをオンデマンドで使う場合、パーティション（日付などで表を内部分割し、読む範囲を絞る仕組み）やクラスタリング（よく絞り込む列で物理的に並べておく仕組み）を設計せずに毎回フルスキャンすると、巨大データではかえって高くつきます。設計前提であれば、読む範囲を絞って安く保てます。
「一律にどれが安いとは言えない」と繰り返しているのは、同じDWHの同じ処理ですら、設定ひとつで費用が数倍変わるからです。
3社間の単価差より、同じサービス内での使い方の差のほうが大きい、というのが現場の実感です。だからこそ、比較表で「どれが安い」と決め打ちするより、自社のワークロードを見極めるほうが、費用対効果に効きます。
どのDWHを選んでも、コストを抑える「効きどころ」は課金モデルによって変わります。
SELECT *の回避、マートテーブルの再利用が効きます。詳しくはBigQueryの料金体系とコスト削減｜課金トラップと対策で解説しています同じ「コスト削減」でも、BigQueryで有効な手（読むデータを減らす）と、Snowflakeで有効な手（稼働時間を減らす）はまったく別です。ツールを決めたら、そのツールに合った最適化を設計段階から組み込むのが近道です。
「どれが安いか」から入ると答えが出ないので、次の順で絞ると決めやすくなります。
そのうえで、選んだツールの料金モデルに合った最適化（前章）を最初から設計する。これが、費用面で失敗しない進め方です。
BigQueryとSnowflakeの機能・アーキテクチャまで踏み込んだ2社比較はSnowflakeとBigQuery比較：コスト・性能・機能の違いと選び方で、DWHそのものの基礎はDWH（データウェアハウス）とは？クラウドDWHの比較と選び方で解説しています。3社とは課金の考え方が異なる、AI開発まで含めて1つの基盤で扱うレイクハウス型のDatabricksの料金はDatabricksとは？レイクハウスの仕組みと料金を解説で整理しています。
クラウドDWHの費用比較の要点を整理します。
「いちばん安いDWH」を探すより、自社の使い方に合う課金モデルを選び、そのツールに合った最適化を設計する。これが結局いちばん費用対効果の高い進め方です。構築費まで含めた費用の全体像はデータ基盤構築の費用相場は？見積もりの内訳と判断基準を解説で、運用開始後のランニングコストの下げ方はデータ基盤のランニングコスト削減｜4要素別の見直し方でまとめています。
株式会社Evastでは、BigQuery・Snowflake・Redshiftの選定から、費用を抑えるデータ基盤の設計・構築までを支援しています。ワークロードの見極めから課金モデルの選択、最適化の設計まで、発注前の段階から伴走します。
現状のデータ環境の診断から、選定・設計・構築までご相談ください。
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