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。

データ共有パートナー向けの BigQuery でのデータ公開

ラボ 30分 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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Google Cloud セルフペース ラボのロゴ

概要

一般的なシナリオとして、Google Cloud データ共有パートナーが、顧客が分析ユースケースに使用できる独自のデータセットを持っている場合が考えられます。顧客はこのデータをサブスクライブし、データに対して自社のプラットフォーム内でクエリを実行する必要があります。その後、顧客用ダッシュボード向けに、自社のデータセットで補強して可視化ツールを使用します。これにより、データ共有パートナーは、データドリブン ソリューションの価値を高めて提供する方法を簡素化、迅速化できます。

データ共有パートナーの公開の図

Google Cloud IAM との統合により、組織内外のユーザーが BigQuery オブジェクトにアクセスできるように権限を設定できます。このラボでは、BigQuery でデータセットを作成して外部と共有する方法を学びます。ここでは、3 つのプロジェクトが与えられます。データ共有パートナー プロジェクトと、2 つの顧客プロジェクトです。データ共有パートナー プロジェクト内でデータセットの作成と共有を行い、残りの 2 つの顧客プロジェクトで共有機能をテストします。

目標

このラボでは、次の作業を行います。

  • IAM を使用してデータアクセス権を付与する
  • 既存のプロジェクト内に新しいデータセットを作成する
  • 既存のテーブルを新しく作成したデータセットにコピーする
  • ユーザーにテーブルへのアクセス権を付与する
  • データセットを承認して権限を付与する
  • 顧客プロジェクトのデータセット共有機能を確認する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

  • 標準的なインターネット ブラウザ(Chrome を推奨)
注: このラボの実行には、シークレット モード(推奨)またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。
  • ラボを完了するための時間(開始後は一時停止できません)
注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

  1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

    • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
    • 残り時間
    • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
    • このラボを行うために必要なその他の情報(ある場合)
  2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します)。

    ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

    ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

    注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。
  3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

  4. [次へ] をクリックします。

  5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

    {{{user_0.password | "Password"}}}

    [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

  6. [次へ] をクリックします。

    重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。
  7. その後次のように進みます。

    • 利用規約に同意してください。
    • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
    • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。 ナビゲーション メニュー アイコンと検索フィールド

タスク 1. IAM を使用してデータアクセス権を付与する

  1. データ共有パートナー プロジェクト コンソールを開きます。関連付けられている認証情報でログインします。

  2. ナビゲーション メニューから、[IAM と管理] > [IAM] にアクセスします。

  3. 上部の [+ アクセス権を付与] をクリックして、データにアクセスする必要があるプリンシパルにロールを割り当てます。

  4. [新しいプリンシパル] フィールドに、顧客のサービス アカウント ID を入力します。

  5. [ロールを選択] フィールドで、[BigQuery ユーザー] のロールを選択します。

BigQuery ユーザーロールをサービス アカウントに追加する

  1. [保存] をクリックします。
注: BigQuery ジョブユーザーのロールを追加すると、サービス アカウントはスケジュールされたジョブを実行できます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 IAM を使用してデータアクセス権を付与する

タスク 2. 既存のプロジェクト内に新しいデータセットを作成する

  1. ナビゲーション メニューから、[BigQuery] > [スタジオ] にアクセスします。

  2. [従来のエクスプローラ] パネルで、データセットを作成するプロジェクトを選択します。アクション オプション(3 つのドット)を開き、[データセットを作成] をクリックします。

データセットを作成

  1. [データセット ID] に「demo_dataset」と入力します。

  2. [ロケーション タイプ] で [マルチリージョン] を選択し、プルダウンから [US(米国の複数のリージョン)] を選択します。

  3. [データセットを作成] をクリックします。

タスク 3. 既存のテーブルを新しく作成したデータセットにコピーする

このラボでは、一般公開データセットを使用し、それをプロジェクト内のテーブルにコピーします。

  1. 左上の [エクスプローラ] タブに移動し、[+ データを追加] をクリックします。

[追加] ウィンドウが開きます。

  1. [その他のソース] の [一般公開データセット] をクリックします。

  2. 検索バーに「Google トレンド」と入力します。

  3. Google トレンド データセットを選択します。国際的なデータセットではないことを確認してください。

  4. [データセットを表示] をクリックします。データセット情報ページが表示されます。

トレンド データセット情報

  1. [コピー] をクリックします。

  2. [宛先データセット] のボックスをクリックし、「.demo_dataset」を検索または選択します。

  3. [ロケーション] で、[us(米国の複数のリージョン)] を選択します。

  4. [コピー] をクリックします。

BigQuery Data Transfer Service の認証を求めるポップアップ ウィンドウが表示されます。受講者のアカウントを選択して [許可] をクリックします。

Data Transfer Service を有効にする

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 既存のプロジェクト内に新しいデータセットを作成し、既存のテーブルをコピーする

タスク 4. ユーザーにテーブルへのアクセス権を付与する

このラボ用に、データセットとテーブルが BigQuery に用意されています。

  1. ナビゲーション メニューから、[BigQuery] > [スタジオ] にアクセスします。

  2. プロジェクトの demo_dataset 内で、top_terms テーブルを開きます。

top-terms-table

  1. [共有] > [権限の管理] をクリックします。

  2. [プリンシパルを追加] をクリックし、2 人の顧客ユーザーを追加します。

  3. [BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。

BigQuery データ閲覧者のプリンシパルを追加

  1. [保存] をクリックします。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ユーザーにテーブルへのアクセス権を付与する

タスク 5. データセットを承認し、ユーザーに権限を付与する

  1. [demo_dataset] を開き、[+ 共有] > [データセットを承認] をクリックします。

データセットを承認する

  1. 共有を承認する必要があるデータセット ID.demo_dataset)を検索して選択します。

データセット ID を選択する

  1. [承認を追加] をクリックします。

  2. [+ 共有] > [権限を管理] > [プリンシパルを追加] をクリックし、2 人の顧客ユーザーを追加します。

  3. [BigQuery ユーザー] のロールを選択します。

共有データセットにプリンシパルを追加する

  1. [保存] をクリックします。

これで、データセットとテーブルを 2 人の顧客ユーザーと共有できました。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 データセットを承認し、ユーザーに権限を付与する

タスク 6. 顧客プロジェクトのデータセット共有を確認する

このセクションでは、各顧客ユーザーに対してデータセットとテーブルが共有されていることを確認します。

顧客 1 のデータセット共有を確認する

  1. データ共有パートナー プロジェクト コンソールを閉じ、顧客プロジェクト 1 コンソールを開きます。関連付けられている認証情報でログインします。

  2. ナビゲーション メニューから、[BigQuery] > [スタジオ] にアクセスします。

  3. 次のクエリを実行して、データ共有パートナー プロジェクトdemo_dataset.top_terms テーブルからすべての列を選択します。

SELECT * FROM `{{{isv_project.project_id|Project ID}}}.demo_dataset.top_terms`

これで、結果が入力されます。

  1. クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。

  2. [データセット] フィールドをクリックし、[新しいデータセットの作成] を選択します。

    • [データセット ID] に「customer_1_dataset」と入力します。
    • [ロケーション タイプ] で [マルチリージョン] を選択し、プルダウンから [US(米国の複数のリージョン)] を選択します。
  3. [データセットを作成] をクリックします。

  4. [テーブル] フィールドに「customer_1_table」と入力します。

顧客 1 のビューを保存する

  1. [保存] をクリックします。

  2. ウィンドウを更新します。

    これで、データセットとテーブルが表示され、クエリを実行できるようになりました。

顧客 2 のデータセット共有を確認する

  1. 顧客プロジェクト 1 コンソールを閉じ、顧客プロジェクト 2 コンソールを開きます。関連付けられている認証情報でログインします。

  2. ナビゲーション メニューから、[BigQuery] > [スタジオ] にアクセスします。

  3. 次のクエリを実行して、データ共有パートナー プロジェクトdemo_dataset.top_terms テーブルからすべての列を選択します。

SELECT * FROM `{{{isv_project.project_id|Project ID}}}.demo_dataset.top_terms`

これで、結果が入力されます。

  1. クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。

  2. [データセット] フィールドをクリックし、[新しいデータセットの作成] を選択します。

    • [データセット ID] に「customer_2_dataset」と入力します。
    • [ロケーション タイプ] で [マルチリージョン] を選択し、プルダウンから [US(米国の複数のリージョン)] を選択します。
  3. [データセットを作成] をクリックします。

  4. [テーブル] フィールドに「customer_2_table」と入力します。

顧客 1 のビューを保存する

  1. [保存] をクリックします。

  2. ウィンドウを更新します。

    これで、データセットとテーブルが表示され、クエリを実行できるようになりました。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 顧客プロジェクトのデータセット共有を確認する

お疲れさまでした

このラボでは、BigQuery を使用してデータセットを公開し、外部と共有する方法を学びました。まず、IAM を使用してデータアクセス権を付与し、既存のテーブルを新しく作成したデータセットにコピーしました。その後、データセットを承認し、ユーザーにテーブルへのアクセス権を付与しました。最後に、データセットとテーブルが、両方の顧客プロジェクトで適切に共有されていることを確認しました。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 11 月 19 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 11 月 19 日

Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google および Google のロゴは Google LLC の商標です。その他すべての企業名および商品名はそれぞれ各社の商標または登録商標です。

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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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シークレット ブラウジングを使用してラボを実行する

このラボを実行するには、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用することをおすすめします。これにより、個人アカウントと受講者アカウントの競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。