始める前に
- 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
- 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。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create Authorized Views
/ 20
Assign IAM permisssions to both the views
/ 20
Grant permissions to the users to access the views
/ 20
Display insights for View A
/ 20
Display insights for View B
/ 20
Create Authorized Views
/ 20
Assign IAM permisssions to both the views
/ 20
Grant permissions to the users to access the views
/ 20
Display insights for View A
/ 20
Display insights for View B
/ 20
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。
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、データ共有パートナーとその顧客が、パートナー プロジェクトに保存されている BigQuery データを、顧客用の分析ダッシュボード形式でマネージド サービスとして使用する方法を学びます。ここでは 3 つのプロジェクトを使用します。データセットを所有するデータ共有パートナー プロジェクトと、それぞれ独自のプロジェクトからデータセットのサブセットにアクセスする、2 つの独立した顧客プロジェクトです。顧客は、顧客の地域に関連する顧客情報をリストアップします。
このラボでは、次の方法について学びます。
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。
[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。 右側の [ラボの設定とアクセス] パネルには、以下が表示されます。
ラボのタイマーはページの上部に表示され、残り時間が示されます。
[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。
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。
[ラボの設定とアクセス] パネルでもユーザー名を確認できます。
[次へ] をクリックします。
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。
[ラボの設定とアクセス] パネルでもパスワードを確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後のページはクリックして先に進みます。
しばらくすると、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
最初のプロジェクトではデータ共有パートナーとして、承認済みビューを使用してデータセットを作成し、共有します。
ラボペインから、データ共有パートナー プロジェクト コンソールを開き、関連付けられた認証情報でログインします。
Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー()> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+(SQL クエリ)] をクリックします。ここでクエリを実行できます。
次のクエリを実行して、一般公開されている地理データセットに基づいて、顧客 A の承認済みビューを作成します。
[実行] をクリックします。
ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] をクリックします。
プロジェクトはデフォルトのままにして、[データセット] で demo_dataset を選択します。
[テーブル] に「authorized_view_a」と入力します。
[保存] をクリックします。
クエリエディタで、先ほど実行したクエリを削除します。
次のクエリを実行して、一般公開されている地理データセットに基づいて、顧客 B の承認済みビューを作成します。
[実行] をクリックします。
ツールバーで、[ビューを保存] > [ビューに名前を付けて保存] をクリックします。
プロジェクトはデフォルトのままにして、[データセット] で demo_dataset を選択します。
[テーブル] に「authorized_view_b」と入力します。
[保存] をクリックします。
承認済みビューは次のようになります。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。
共有を承認する必要がある承認済みビュー A を次のように追加します。
[承認を追加] をクリックします。
共有を承認する必要がある承認済みビュー B を次のように追加します。
[承認を追加] をクリックします。承認済みビューは次のようになります。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。
このセクションでは、各顧客ユーザーと、そのユーザーに関連する承認済みビューに権限を割り当てます。
プロジェクトの demo_dataset 内で、authorized_view_a ビューを開きます。
[共有] > [権限の管理] をクリックします。
[プリンシパルを追加] をクリックして、顧客 A ユーザーを追加します。
[BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。
[保存] をクリックします。
[閉じる] をクリックします。
プロジェクトの demo_dataset 内で、authorized_view_b ビューを開きます。
[共有] > [権限の管理] をクリックします。
[プリンシパルを追加] をクリックして、顧客 B ユーザーを追加します。
[BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。
[保存] をクリックします。
[閉じる] をクリックします。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。
このセクションでは、承認済みビューが各顧客ユーザーと正しく共有されていることを確認します。
データ共有パートナー プロジェクト コンソールを閉じ、ラボペインから顧客 A 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。
Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー()> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+(SQL クエリ)] をクリックします。ここでクエリを実行できます。
次に、顧客 A の承認済みビューのデータを顧客固有のデータセットに結合して、新しい分析情報を生成します。
結果は次のようになります。
クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。
[データセット] フィールドをクリックし、customer_a_dataset を選択します。
[テーブル] フィールドに「customer_a_table」と入力します。
[保存] をクリックします。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。
データポータルを開きます。
[レポート] ページの [テンプレートを使って開始] で、[空のレポート] テンプレートをクリックします。これによって、新しい無題のレポートが作成されます。
もう一度 [空のレポート] テンプレートをクリックします。
[データのレポートへの追加] ウィンドウで、検索ボックスに「BigQuery」と入力します。
[BigQuery] コネクタをクリックします。
[承認] セクションで、[承認] をクリックします。この操作を行うと、データポータルから Google Cloud プロジェクトにアクセスできるようになります。
customer_a_dataset] > [customer_a_table] を選択します。[追加] をクリックします。
プロンプトが表示されたら、[レポートに追加] をクリックします。
ページ上部の [無題のレポート] をクリックして、レポート名を変更します。「Customer A Visualization」と入力します。
レポート エディタが読み込まれたら、[挿入] > [円グラフ] をクリックします。
円グラフの [データ] タブで、データソース(customer_a_table)の値と、[ディメンション] および [指標] のデフォルト値(zip_code と Record Count)を確認します。
[使用可能な項目] から [city] を [zip_code] ディメンションにドラッグして置き換えます。
ビジュアリゼーションは次のようになります。
ポップアップ ダイアログで、[リンクをコピー] をクリックして、任意の場所に保存します。ウィンドウを閉じます。
右上の生徒のプロフィールをクリックし、[ログアウト] をクリックします。
顧客 B のユーザー認証情報でログインします。
Google アカウントのホームページに移動します。
新しいタブを開き、先ほどコピーしたデータポータルのリンクに移動します。
顧客 B としてログインした場合、承認されていないため、顧客 A の分析ダッシュボードにアクセスできないはずです。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。
顧客プロジェクト A コンソールを閉じ、ラボペインから顧客 B 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。
Cloud コンソールで、ナビゲーション メニュー()> [BigQuery] > [Studio] に移動します。プロンプトが表示されたら、[完了] をクリックします。
[+(SQL クエリ)] をクリックします。ここでクエリを実行できます。
次に、顧客 B の承認済みビューのデータを顧客固有のデータセットに結合して、新しい分析情報を生成します。
結果は次のようになります。
クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。
[データセット] フィールドをクリックし、customer_b_dataset を選択します。
[テーブル] フィールドに「customer_b_table」と入力します。
[保存] をクリックします。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。
データポータルを開きます。
[レポート] ページの [テンプレートを使って開始] で、[空のレポート] テンプレートをクリックします。これによって、新しい無題のレポートが作成されます。
もう一度 [空のレポート] テンプレートをクリックします。
[データのレポートへの追加] ウィンドウで、検索ボックスに「BigQuery」と入力します。
[BigQuery] コネクタをクリックします。
[承認] セクションで、[承認] をクリックします。この操作を行うと、Google データポータルから Google Cloud プロジェクトにアクセスできるようになります。
customer_b_dataset] > [customer_b_table] を選択します。[追加] をクリックします。
プロンプトが表示されたら、[レポートに追加] をクリックします。
ページ上部の [無題のレポート] をクリックして、レポート名を変更します。「Customer B Visualization」と入力します。
レポート エディタが読み込まれたら、[挿入] > [円グラフ] をクリックします。
円グラフの [データ] タブで、データソース(customer_b_table)の値と、[ディメンション] および [指標] のデフォルト値(zip_code と Record Count)を確認します。
[使用可能な項目] から [city] を [zip_code] ディメンションにドラッグして置き換えます。
ビジュアリゼーションは次のようになります。
ポップアップ ダイアログで、[リンクをコピー] をクリックして、任意の場所に保存します。ウィンドウを閉じます。
右上の生徒のプロフィールをクリックし、[ログアウト] をクリックします。
顧客 A のユーザー認証情報でログインします。
Google アカウントのホームページに移動します。
新しいタブを開き、先ほどコピーしたデータポータルのリンクに移動します。
顧客 A としてログインした場合、承認されていないため、顧客 B の分析ダッシュボードにアクセスできないはずです。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。
このラボでは、データ共有パートナーから顧客の BigQuery プロジェクトにデータセットをコピーする方法、顧客ごとに個別の承認済みビューを作成する方法、承認済みビューを使用して顧客固有のダッシュボードを作成する方法を学びました。
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: 2026 年 5 月 18 日
ラボの最終テスト日: 2026 年 2 月 12 日
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。
このコンテンツは現在ご利用いただけません
We can notify you via email when it becomes available
ありがとうございます。
We can contact you via email if it becomes available
1 回に 1 つのラボ
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