GSP1043

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は、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保有している場合があります。パートナーが提供するデータをサブスクライブすると、顧客は自社のプラットフォーム上でそのデータに対してクエリを実行できます。さらに、そのデータを自社のデータセットと組み合わせて拡張し、自社の可視化ツールを使って顧客向けのダッシュボードを作成できます。これにより、データ共有パートナーは、自社データに基づくソリューションをより簡単かつ迅速に構築して提供できます。

Google Cloud IAM と統合することで、BigQuery オブジェクトに対する権限を設定して、組織内外のユーザーにアクセスを許可できます。このラボでは、データ共有パートナーが Google Cloud または別のクラウド サービス プロバイダで、顧客のデータツインを作成する方法を学びます。ここでは、顧客は Google Cloud 上の別のプロジェクトに存在する前提で進めます。

このラボでは、3 つの Google Cloud プロジェクトを使用し、役割を切り替えながら進めます。1 つ目のプロジェクトでは、データ共有パートナーの役割を担い、パートナーのホスト型ソリューションで生成されたデータセットをデータ公開プロジェクトで共有します。2 つ目のプロジェクトでは、データ共有パートナーの別の役割を担います。ここでは、パートナー プロジェクトのソース データセットを、データ公開プロジェクトの承認済みビューとして共有します。3 つ目のプロジェクトでは、顧客の役割を担い、データツインとして自分のプロジェクトから承認済みビューにアクセスします。そのうえで、データをソリューション データセットと結合して拡充されたデータセットを作成します。

目標

このラボでは、次の作業を行います。

• 別のプロジェクトにあるデータ共有パートナーのデータセットに対する承認済みビューを作成する
• 特定の顧客向けの承認済みビューへの安全なアクセスを提供する
• 顧客が生成したデータセットを使用して、データ共有パートナーのデータセットと結合し、新しい分析情報を得る

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。

タスク 1. 承認済みテーブルを作成する

1 つ目のプロジェクトでは、データ共有パートナーの役割を担い、承認済みテーブルを使用してデータセットを作成し、共有します。

顧客向け承認済みテーブルを作成する

1. 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。

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、州ごとに都市を土地面積で並べ替えて上位 10 件を選択し、ソース データセットを作成します。

SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY state_code ORDER BY area_land_meters DESC) AS cities_by_area FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`) cities WHERE cities_by_area <= 10 ORDER BY cities.state_code LIMIT 1000;

4. ツールバーで、[展開] > [クエリ設定] をクリックします。

注: [展開] オプションが表示されない場合は、ツールバーのその他アイコンをクリックして移動します。

5. [クエリ結果の宛先テーブルを設定する] オプションを選択します。

6. [データセット] で [.demo_dataset] を選択します。

7. [テーブル ID] に「authorized_table」と入力します。

8. その他のフィールドはデフォルトのままにして、[保存] をクリックします。

9. [実行] をクリックしてクエリを再実行し、指定したテーブルに結果を書き込みます。

10. authorized_table が作成されていることを確認します。

データセットを承認する

1. BigQuery エクスプローラ ペインで、demo_dataset を開き、[+ 共有] > [データセットを承認] をクリックします。

2. 共有を承認する必要がある承認済みビューを追加します: .demo_dataset。

3. [承認を追加] をクリックします。

4. [閉じる] をクリックします。

データ パブリッシャーにビューへのアクセス権を付与する

1. プロジェクト内の demo_dataset にある authorized_table を開きます。

2. [共有] > [共有] をクリックします。

3. [プリンシパルを追加] をクリックし、データ パブリッシャーと顧客側のユーザーを追加します。

4. [BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。

6. [保存] 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。

承認済みテーブルを作成する

タスク 2. データ公開プロジェクトに承認済みビューを作成する

2 つ目のプロジェクトでは、データ共有パートナーの別の役割を担います。ここでは、パートナー プロジェクトのソース データセットを、データ公開プロジェクトの承認済みビューとして共有します。

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、ラボペインからデータ公開プロジェクト コンソールを開きます。関連付けられた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、承認済みビューからニューヨーク州の都市を選択します。

SELECT * FROM `{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table` WHERE state_code="NY" LIMIT 1000

4. クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。

5. [データセット] フィールドをクリックし、[data_publisher_dataset] を選択します。

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

7. [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 パブリッシャー ビューに IAM 権限を割り当てる

1. BigQuery エクスプローラ ペインで、data_publisher_dataset を開き、[+ 共有] > [ビューを承認] をクリックします。

2. 共有を承認する必要がある承認済みビューを追加します: .data_publisher_dataset.authorized_view。

3. [承認を追加] をクリックします。

4. [閉じる] をクリックします。

顧客にビューへのアクセス権を付与する

1. プロジェクト内の data_publisher_dataset にある authorized_view を開きます。

2. [+ 共有] > [共有] をクリックします。

3. [プリンシパルを追加] をクリックして、顧客側のユーザーを追加します。

4. [BigQuery データ閲覧者] のロールを選択します。

6. [保存] 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。

データ公開プロジェクトに承認済みビューを作成する

タスク 3. 承認済みビューにデータツインとしてアクセスする

3 つ目のプロジェクトでは、受講者は顧客の役割を担い、データツインとして自分のプロジェクトから承認済みビューにアクセスします。そのうえで、データをソリューション データセットと結合して拡充されたデータセットを作成します。

1. データ パブリッシャー コンソールを閉じ、ラボパネルから顧客（データツイン）プロジェクト コンソールを開きます。関連付けられた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のデータ公開プロジェクトのデータにアクセスします。顧客のデータとパートナー側のビューを結合して、新しい分析情報を生成します。

SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities ON cities.state_code = customers.state;

結果は次のようになります。

4. クエリ ツールバーで、[保存] > [ビューを保存] を選択します。

5. [データセット] フィールドをクリックし、[customer_dataset] を選択します。

6. [Table] フィールドに「customer_table」と入力します。

7. [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。

[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。

承認済みビューにデータツインとしてアクセスする

タスク 4. 顧客（データツイン）側の機能を確認する

データツインの機能を確認するために、データ共有パートナー プロジェクトで新しい行を挿入し、顧客のプロジェクト側で機能をテストします。

1. 顧客（データツイン）プロジェクト コンソールを閉じ、ラボペインからデータ共有パートナー プロジェクト コンソールを開きます。関連付けられた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 データセットに新しい行を挿入します。

INSERT INTO `{{{isv_project.project_id|Data Sharing Partner Project ID}}}.demo_dataset.authorized_table` (zip_code, city, county, state_fips_code, state_code, state_name, fips_class_code, functional_status, area_land_meters, area_water_meters, cities_by_area) VALUES ("11012", "New City", "New County", "02", "NY", "New York", "B5", "S", 123632007174.0, 544474039.0, 10)

次のような内容が出力されます

このステートメントで、authorized_table に 1 行追加されました。

4. 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（データツイン）プロジェクト コンソールを開きます。関連付けられた認証情報でログインします。

5. 最後に、顧客（データツイン）プロジェクト側でビューをクエリして、新しく追加した行が表示されることを確認します。

SELECT cities.zip_code, cities.city, cities.state_code, customers.last_name, customers.first_name FROM `{{{consumer_project_2.project_id|Data Twin Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` as customers JOIN `{{{consumer_project.project_id|Data Publisher Project ID}}}.data_publisher_dataset.authorized_view` as cities ON cities.state_code = customers.state;

結果は次のようになります。

お疲れさまでした

このラボでは、データ共有パートナーのデータセットの承認済みビューを作成し、データ公開プロジェクトのユーザーと共有しました。次に、データ公開プロジェクトにログインして、その承認済みビューをデータツイン プロジェクトの顧客側のユーザーと共有しました。最後に、顧客 / データツイン プロジェクトにログインし、データを顧客固有のデータと結合して、拡充されたデータセットを作成しました。

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 9 月 8 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 9 月 8 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。