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Google Cloud コンソールでスキルを試す

ラボの設定手順と要件
アカウントと進行状況を保護します。このラボを実行するには、常にシークレット ブラウジング ウィンドウとラボの認証情報を使用してください。

DLP API を使用して機密データを秘匿化する

ラボ 1時間 universal_currency_alt クレジット: 1 show_chart 入門
info このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。
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快適にご利用いただくには、メールで送信されたリンクを使用して、デスクトップ パソコンでアクセスしてください。

概要

このラボでは、Cloud Data Loss Prevention API（DLP API）を設定し、API を使用して文字列データに含まれる機密情報を検査します。DLP API は、機密データを適切に把握して管理するうえで役立ちます。

DLP API では、機密データの要素（クレジット カード番号、氏名、社会保障番号、米国および一部の国の身分証明書番号、電話番号、Google Cloud 認証情報など）を、高速かつスケーラブルに分類して秘匿化できます。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

  • DLP API を有効にする
  • Node JS DLP API とサンプルをインストールする
  • 文字列データに含まれる機密データを検査する
  • 文字列データや画像に含まれる機密データを秘匿化する

設定と要件

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

  1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

  2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
    一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

  3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

  4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

  5. [Google Console を開く] をクリックします。

  6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
    他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

  7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

タスク 1. DLP API を有効にする

このタスクでは、[API とサービス] で DLP API を有効にします。

  1. ナビゲーション メニュー > [API とサービス] の順に移動します。
  2. [API とサービスの有効化] ボタンをクリックします。
  3. [API とサービスを検索] で「DLP」と入力し、[Cloud Data Loss Prevention（DLP）API] のタイトルをクリックします。

Google Cloud Data Loss Prevention（DLP）API の選択

  1. [有効にする] ボタンをクリックし、DLP API を有効にします。 API がすでに有効になっている場合は、[管理] ボタンが表示され、[API が有効です] というメッセージが表示されます。その場合は何もする必要はありません。

タスク 2. DLP API と Node JS のサンプルをインストールする

このタスクでは、Node JS DLP API とサンプルをダウンロードして、必要な依存関係をインストールします。

  1. Google Cloud コンソールのタイトルバーで、「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン（Cloud Shell をアクティブにするアイコン）をクリックして Cloud Shell を開きます。画面の指示に従って [続行] をクリックします。しばらくすると、ブラウザ ウィンドウの下部にターミナルが表示されます。

  2. 次のコマンドを実行して環境変数 GCLOUD_PROJECT を作成し、これをプロジェクト ID に設定します。

export GCLOUD_PROJECT=$DEVSHELL_PROJECT_ID
  1. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、Node JS DLP API とサンプルをダウンロードします。
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples
  1. ダウンロードが完了したら、nodejs-docs-samples/dlp ディレクトリに移動します。
cd nodejs-docs-samples/dlp

このフォルダには、複数の Node JS DLP サンプル プログラムがあります。これらのプログラムを実行する前に、依存関係をインストールする必要があります。

  1. 次のコマンドを実行して、必要な依存関係をインストールします。
npm install @google-cloud/dlp npm install yargs npm install mime@2.5.2

タスク 3. 機密データの検査と秘匿化

このタスクでは、文字列に含まれる機密情報を検査してマスキングします。また、DLP API を使用して画像内の機密データを秘匿化します。

文字列に含まれる機密情報を検査する

  1. Cloud Shell で次のコマンドを実行します（プロンプトが表示されたら、[承認] をクリックします）。
node inspectString.js $GCLOUD_PROJECT "My email address is joe@example.com."

次の出力が表示されます。

出力:

Findings: Info type: EMAIL_ADDRESS Likelihood: LIKELY

この結果は、検出されたセンシティブ データ、情報のタイプ、そして API がどの程度確実にその情報タイプを特定したかを示しています。

  1. Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。
node inspectString.js $GCLOUD_PROJECT "My phone number is 555-555-5555."

次の出力が表示されます。

出力:

Findings: Info type: PHONE_NUMBER Likelihood: VERY_LIKELY
  1. inspectString.js プログラムに、さまざまな値を入力して試してみてください。たとえば、「1234-5678-9876-5432」や「123-45-6789」などの値を渡してみます。

文字列に含まれる機密情報をマスキングする

  • Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。
node deidentifyWithMask.js $GCLOUD_PROJECT "My phone number is 555-555-5555."

次の出力が表示されます。

出力:

My phone number is ************.

画像内の機密情報を秘匿化する

ここでは、DLP API を使用して、画像内の機密情報を秘匿化します。

  1. 下の画像を右クリックして、[名前を付けて画像を保存]を選択してください。パソコンでローカルに dlp-input.png として保存します。

サンプル テキストとメールアドレスの画像

  1. ターミナルの上部にあるバーで、右上にある [さらに表示] アイコン（縦に並んだ 3 つの点のアイコン）をクリックし、[アップロード] を選択します。

[アップロード] メニューの選択

[アップロード] をクリックできない（グレー表示されている）場合は、[再起動] をクリックします。Cloud Shell 環境を再起動すると、[アップロード] のリンクが有効になります。

ラボの次のステップを開始する前に、次のコマンドを実行します。

export GCLOUD_PROJECT=$DEVSHELL_PROJECT_ID

  1. [ファイル選択] をクリックし、ダウンロード済みの dlp-input.png 画像ファイルを選択して、Cloud Shell に [アップロード] します。

  2. Cloud Shell から [エディタを開く] をクリックすると、ファイル ブラウザを備えた Cloud Shell コードエディタが起動します。

  3. Cloud Shell コードエディタの左側に、dlp-input.png ファイルが表示されます。

  4. dlp-input.png ファイルをクリックして画像を表示し、ファイルがアップロードされたことを確認します。

  5. Cloud Shell で [ターミナルを開く] をクリックすると、ターミナル ウィンドウに戻ります。

  6. ターミナルで次のコマンドを実行し、画像に含まれるメールアドレスの値を秘匿化します。

node redactImage.js $GCLOUD_PROJECT ~/dlp-input.png "" EMAIL_ADDRESS ~/dlp-redacted.png

  1. [エディタを開く] をクリックします。

  2. Cloud Shell コードエディタの左側で、dlp-redacted.png ファイルをクリックします。

ドメイン名が秘匿化された画像が表示されます。

メールアドレスが秘匿化されているサンプル画像

redact API の呼び出し時に、秘匿化する infoType として EMAIL_ADDRESS を指定しました。画像を見ると、メールアドレスが非表示になっていることがわかります。

お疲れさまでした

このラボでは次の作業を行いました。

  • DLP API を有効にする
  • Node JS DLP API とサンプルをインストールする
  • 文字列データに含まれる機密データを検査する
  • 文字列データや画像に含まれる機密データを秘匿化する

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

  • 星 1 つ = 非常に不満
  • 星 2 つ = 不満
  • 星 3 つ = どちらともいえない
  • 星 4 つ = 満足
  • 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。

Copyright 2026 Google LLC All rights reserved. Google および Google のロゴは、Google LLC の商標です。その他すべての社名および製品名は、それぞれ該当する企業の商標である可能性があります。

始める前に

  1. ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
  2. ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
  3. 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します

シークレット ブラウジングを使用する

  1. ラボで使用するユーザー名とパスワードをコピーします
  2. プライベート モードで [コンソールを開く] をクリックします

コンソールにログインする

    ラボの認証情報を使用して
  1. ログインします。他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金が発生したりする可能性があります。
  2. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします
  3. ラボを終了する場合や最初からやり直す場合を除き、[ラボを終了] はクリックしないでください。クリックすると、作業内容がクリアされ、プロジェクトが削除されます

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既存のラボをすべて終了して、このラボを開始することを確認してください

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