データ基盤を作った後、毎月の請求書を見て「思ったより高い」と感じたことはないでしょうか。
やっかいなのは、何にいくらかかっているのかが見えにくい点です。クラウドの明細は項目が多く、どこを削ればいいのか分からないまま放置されがちです。
正直に言うと、コストダウンの第一歩は「どこにお金がかかっているかを知ること」に尽きると思います。ランニングコストを4つの要素に分け、要素ごとの具体的な削減策と、削減を続ける仕組みまでを順に見ていきます。
データ基盤の費用全体の構造は、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もあわせてご覧ください。
データ基盤の毎月のコストは、図のように4つの要素に分かれます。要素ごとに、効く削減の手段が違います。
どの要素が重いかは、会社によって大きく違います。クエリ費が大半を占める会社もあれば、BIライセンスや人件費が効いている会社もあります。だからこそ、まず内訳を見える化することが大切です。
「コストを下げたい」と思っても、どこにいくらかかっているか分からなければ、手の打ちようがありません。削減は、可視化から始まります。
クラウドには、コストを見える化する仕組みが用意されています。たとえばGoogle CloudのCloud Billingには、予算を設定して超過しそうになると通知する予算アラートや、費用レポートを自動作成する機能があります。まずはこうした機能で、月ごと・サービスごとの費用を把握します。
可視化すると、たいてい想定外に高い項目が見つかります。使われていないのに動き続けているリソース、一部の重いクエリ、契約したまま誰も使っていないツールといった無駄です。Evastの支援でも、最初の大きな削減はたいてい、この棚卸しから生まれます。
「先月までと使い方は変えていないのに、請求が跳ね上がった」というケースには、共通の原因があります。可視化したときに、まず疑いたいポイントです。
このうち重いクエリ・放置リソースは、棚卸しですぐ見つかります。BigQueryで請求が膨らむ典型パターンはBigQueryの料金体系とコスト削減｜課金トラップと対策で具体的に解説しています。
多くの企業で最初に効くのが、クラウドDWHのコストです。BigQueryのようにスキャンしたデータ量に課金されるDWHでは、クエリの書き方ひとつで費用が大きく変わります。
SELECT * をやめ、必要な列だけを指定するたとえば100GBのテーブルに SELECT * を繰り返すのと、必要な数列だけを読むのとでは、スキャン量が10分の1以下になることもあります。BigQueryの具体的な削減策はBigQueryの料金体系とコスト削減｜課金トラップと対策で詳しく解説しています。
なお、従量課金と定額（容量ベース）のどちらが安いかは、使い方で変わります。電気の従量プランと定額プランの選び分けと同じで、利用が一定量を超えて安定しているなら、容量予約やコミットメント割引で2〜3割安くなることもあります。クエリの実行頻度やスキャン量によって損益分岐点が動くため、DWHの選定段階からコストを意識することが大切です。SnowflakeとBigQueryのコスト構造の違いはSnowflakeとBigQuery比較：コスト・性能・機能の違いと選び方で比較しています。
ツールのサブスク料金も、見直すと差が出る領域です。
ETL・データ連携ツールは、課金体系を使い方に合わせるのが基本です。恒常的に大量のデータを扱うなら定額制、時期によってデータ量が増減するなら従量制が向きます。従量制のツールは、SaaSのデータ量が想定より多いと月額が数倍になることもあるため、注意が必要です。使っていない連携を止めることや、無償のオープンソース（dbt・Airflowなど）や低価格な国産ツールへの乗り換えも、費用を下げる選択肢になります。ツール選定の観点はデータ連携ツールの選び方：コスト・サポート・コネクタ数で比較で解説しています。
BIツールは、ライセンスの持ち方で費用が変わります。
主要BIツールの選び方はPower BI・Tableau・Looker比較｜5軸の違いと選び方【2026年版】もあわせてご覧ください。
見落とされがちですが、人件費もランニングコストの一部です。毎月、誰かが手作業でデータを集計したり、レポートを作り直したりしているなら、そこにコストがかかっています。
データ基盤を活かして手作業を自動化すれば、この時間を削減できます。月40時間かかっていたレポート集計を自動化すれば、その人件費がまるごと浮く計算です。あわせて、特定の担当者しか分からない属人的な運用を仕組み化しておくと、その人が抜けたときの混乱も防げます。
データの整備や運用の効率化まで含めた体制づくりは、データマネジメント支援のような形で外部と並走する方法もあります。
ここまでの削減策は、一度やって終わりではありません。データ量も利用者も増え続けるため、放っておけばコストはまた膨らみます。大事なのは、図のように可視化・最適化・定着のサイクルを毎月回すことです。
クラウドコストを組織で継続的に最適化する考え方は、FinOps（クラウド財務管理）と呼ばれます。難しく考える必要はありません。要は、月に一度コストを見る担当と習慣を決めておくことです。「今月はどこが増えたか」を確認し、増えた原因に手を打つ。これを続けるだけで、じわじわした増加を抑えられます。
Evastの支援でも、未使用リソースの削除やオーバースペックの見直しといった棚卸しだけで、クラウドコストが1〜3割下がるケースは珍しくありません。一度の大掃除より、毎月の小さな手入れが効きます。
データ基盤のランニングコスト削減について、要点を整理します。
ランニングコストは、放置するとじわじわ増え、手を入れれば全体で2〜4割は下げられる費目です（うち、未使用リソースの整理や課金体系の見直しだけでも1〜3割が目安）。まずは今月の請求の内訳を、要素ごとに見るところから始めてみてください。
株式会社Evastでは、データ基盤の設計・構築からBIダッシュボード開発、運用定着まで を一貫して支援しています。
現状のコスト内訳の可視化や、削減できる箇所の洗い出しからでも構いません。自社の状況に合った見直しを知りたい方は、データ活用の無料診断もご利用ください。
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