Amazon Redshiftとは？高速な理由や料金、Amazon RDS・Amazon Athenaとの違いを解説

「社内に蓄積された膨大なデータを分析し、経営判断に活かしたい」そう考えたとき、最大の課題となるのがデータ処理の「速度」と分析基盤の「構築・運用コスト」です。これらを解決する有力なソリューションが、AWSが提供するデータウェアハウス「Amazon Redshift」です。

本記事では、Amazon Redshiftがなぜ高速なデータ分析を実現できるのか、その仕組みや導入メリット、類似サービス（Amazon RDS、Amazon Athenaなど）との違い、そして具体的な活用事例をわかりやすく解説します。

【この記事で分かること】

Amazon Redshiftの特徴と「高速処理」の仕組み（列指向・MPP）
AWSの他データベースサービス（Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon Athena）との使い分け
大手企業（MUFG、NTTドコモ）における大規模導入事例
従量課金やServerlessを含む料金体系の概要

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Amazon Redshiftとは
- なぜ「データウェアハウス」が必要なのか
Amazon Redshiftが「高速」な理由とメリット
他のAWSデータベースサービスとの違い
Amazon Redshiftの活用事例
- 三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）
- NTTドコモ
Amazon Redshiftの料金体系
- 1. Amazon Redshift Serverless（推奨）
- 2. プロビジョニング型（従来のノード選択型）
まとめ

Amazon Redshiftとは

Amazon Redshiftは、AWSが提供するフルマネージド型の「クラウドデータウェアハウス（DWH）」サービスです。ペタバイト規模（テラバイトの1000倍）の構造化・半構造化データに対しても、SQLを使用して高速に分析クエリを実行できるのが最大の特徴です。BIツール（可視化ツール）のバックエンドとして、あるいは機械学習のためのデータ基盤として、多くの企業で採用されています。

なぜ「データウェアハウス」が必要なのか

一般的なデータベース（RDB）は、日々の取引記録（トランザクション）を保存するのには向いていますが、数億行にわたるデータを集計・分析する処理は苦手で、時間がかかってしまいます。Amazon Redshiftのようなデータウェアハウスは、最初から「分析」に特化して設計されているため、膨大なデータでも数秒〜数分で結果を返すことができます。

なお、データ分析基盤については、以下の2記事で詳しく説明しています。興味のある方はあわせてご参照ください。

AWSで実現するデータ分析｜AWSが提供しているデータレイク・データウェアハウスツールの活用法

AWSで実現するデータ分析｜そもそもデータ分析基盤とは？

Amazon Redshiftが「高速」な理由とメリット

Amazon Redshiftを導入する最大のメリットは、圧倒的な処理速度と拡張性です。これを支えているのが、以下の主要な技術です。

1. 列指向ストレージ（Columnar Storage）

Amazon Redshiftは「列（カラム）指向」でデータを保存しています。一般的なデータベース（行指向）は、1行分のデータをまとめて読み込むため、不要なデータまで読み込んでしまい分析が遅くなります。対して列指向は、「売上金額」や「日付」といった必要な列（項目）だけを読み込むため、分析時のディスクI/Oを劇的に削減し、高速化を実現します。

また、列ごとに似たデータが並ぶためデータ圧縮が効きやすく、ストレージ容量の節約（コスト削減）にもつながります。

2. 超並列処理（MPP：Massively Parallel Processing）

MPPとは、複数のコンピューター（ノード）に処理を分散させて並列実行する仕組みです。 Amazon Redshiftでは、リーダーノードがクエリを受け取り、実際の計算処理を複数のコンピュートノードに均等に割り振ります。データ量が増えても、ノードを追加することで処理速度を維持・向上させることが可能です。

3. 他のAWSサービスとのシームレスな連携

データレイクである Amazon S3 やETLツール、機械学習サービスとスムーズに連携できる点も大きなメリットです。

Amazon S3 (Redshift Spectrum): S3にあるデータをロードせず、直接クエリを実行して分析可能。
AWS Glue: データの抽出・変換・ロード（ETL）を自動化。
Amazon QuickSight: 分析結果をグラフやダッシュボードで可視化。

他のAWSデータベースサービスとの違い

AWSではAmazon Redshift以外にも、複数のデータベースサービスを提供しています。類似サービスとの違いは以下の通りです。

サービス名	目的	特徴
Amazon Redshift	高度なデータ分析、膨大なデータの処理	列指向のストレージで処理が高速
Amazon RDS	オンライントランザクション処理、他データベースの管理	行指向ストレージでデータの一貫性を保持するのが得意
Amazon Aurora	オンライントランザクション処理	Amazon RDSのオプションの一つ読み込み負荷を分散する仕組みを有する
Amazon Athena	膨大なデータの処理	自動でリソース割り当てを行う

Amazon RDS

Amazon RDSはマネージド型リレーショナルデータベースで、AWS上でリレーショナルデータベースを管理するサービスを集めたものです。

Amazon RDSではデータベースの構築やバックアップ、スケールなどの管理作業が比較的簡易に行えます。

データ分析を主とするAmazon Redshiftとは用途が異なり、Amazon RDSはトランザクション処理やその他データベースの管理を行うサービスです。またAmazon Redshiftが列指向であることに対して、Amazon RDSは行指向であるという違いもあります。（列指向については後述します）

RDSについて詳しくは下記記事をご参照ください。

AWS RDSとは？導入メリット・料金体系・インスタンスタイプなどを紹介

Amazon Aurora

Amazon AuroraはAmazon RDSのサービスのひとつで、トランザクション処理に用いられます。MySQLやPostgreSQLと完全な互換性があり、可用性やセキュリティーの高さが特長です。

Amazon Athena

Amazon Athenaは、サーバーレスで従量課金を採用しているデータ分析サービスです。
Amazon S3と接続ができ、ペタバイト規模のデータ分析を可能としています。

Amazon Redshiftとはデータ分析という用途は同じで、異なるのはリソースの割り当て方です。Amazon Athenaは自動でリソースの割り当てを行います。作業者の手間がかからない反面、負荷が高い場合に処理が遅くなり、コストも比較的高くなる可能性があります。Amazon Redshiftは手動でもリソースを割り当てることが可能で、負荷が高くなったときなどに対処しやすいのが特長です。

Amazon Redshiftの活用事例

ここからは、Amazon Redshiftを活用している企業の事例を2つご紹介します。

三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）

三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）は、メガバンクの三菱UFJ銀行を傘下に持ち、国内外のさまざまなビジネス分野で金融サービスを行う企業グループです。経営戦略にDXを掲げており、その第一段階として、AWSを活用して三菱UFJ銀行の各種システムのデータを一元管理する取り組みを進めていました。

三菱UFJ銀行は、従来システムごとにデータを個別で保存していたためにデータ収集が難しく、データを効果的に活用できていないという問題を抱えていました。経営管理システムやリスク管理システムなど、20ほどの情報システムがオンプレミスで稼働しており、蓄積されていたデータも、数年分しかないという状態だったそうです。そこで、データ分析プラットフォームを構築することを決め、データレイクはAmazon S3、データウェアハウスにAmazon Redshiftを採用しました。

その結果、約4,000万件の顧客口座情報や、過去10年分の取引明細などの構造化データと、口座振替依頼書の画像データなど非構造化データの収集に成功。データ量は2022年12月時点でデータレイクが約500TB、データウェアハウスが約80TBにまで達し、Amazon Redshift導入前と比べて2倍以上のペースでデータが増加しています。Webベースのポータルサイトを構築し、データレイク上のデータに対してメタ情報を付与することで、簡単にデータの検索や抽出ができるようになっており、増加したデータも有効活用できているとのことです。

また、データを可視化するBIツールを本部と営業店に展開し、誰でもデータの利活用ができるようにしています。営業店では全店、全顧客のデータを横断的に検索できるようになり、大きな負荷となっていたデータの加工業務や集計作業が、大幅に軽減されました。

NTTドコモ

携帯キャリア通信大手のNTTドコモでは、2014年から全社共通のデータ分析基盤としてAmazon Redshiftを採用しています。統合データ分析基盤ができる以前は、企業内で設備やサービスごとにデータウェアハウスが分かれていました。そのため、総合的な分析を行う際には部署間での調整が必要で、時間を要していたそうです。また、顧客情報など漏えいが許されない情報を扱ううえで、セキュリティー基準を満たす必要がありました。そこで同社はスケーラビリティが高く、Amazon VPCやAWS IAMなどのセキュリティーサービスを活用できる、Amazon Redshiftを選定しました。

稼働後の2021年には、Amazon RedshiftがDS2ノード※からRA3ノードにアップグレードされ、パフォーマンスが改善。ETL処理における処理速度は、従来の1.2～1.4倍にまで上昇したことで、利用者にSQLデータを提供するまでにかかる時間を約3時間短縮させることに成功しました。2022年4月時点で総データ量は6PB、データ加工処理の対象となる1日のデータ量は50TBにのぼり、蓄積された膨大なデータがデータ分析に活用されています。

※DS2ノードは、現在では廃止されています。

Amazon Redshiftの料金体系

Amazon Redshiftの料金体系は、大きく分けて2つのモデルがあります。（※2025年11月時点の情報です。最新料金はAWS公式サイトをご確認ください）

1. Amazon Redshift Serverless（推奨）

データウェアハウスの管理を自動化するモデルです。クラスターの構築や調整が不要で、システムが自動的にリソースをスケーリングします。

課金体系: アプリケーションが稼働していた時間（RPU時間）に対する従量課金。
メリット: 使用していない時間は課金が停止するため、利用頻度に波がある場合にコスト効率が良い。

2. プロビジョニング型（従来のノード選択型）

使用するノードタイプ（RA3やDC2など）と台数を指定して起動するモデルです。

オンデマンド料金: 1時間あたりの定額従量課金。
リザーブドインスタンス: 1年または3年の長期利用契約を結ぶことで、大幅な割引（最大75%程度）が適用されます。24時間稼働し続ける本番環境ではこちらがお得になるケースが多いです。

Amazon Redshift の料金｜AWS

まとめ

企業に蓄積されたデータは活用できれば価値あるものとなりますが、データの保管にも一定のコストがかかります。そのため、かかるコスト以上の成果をデータ分析によって生み出す必要があります。

Amazon Redshiftを活用すれば、他のサービスと組み合わせて高速なデータ分析を行えるデータ分析基盤の構築が可能です。

この機会に、Amazon Redshiftの導入を検討してみてはいかがでしょうか。データウェアハウスの導入や、その他データの利活用についてお悩みの方は、ぜひ当社までご相談ください。豊富な導入実績を持つ当社が、お客様のニーズに合った最適なプランを提案いたします。

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