コネクテッドシートの使用

コネクテッドシートは、BigQuery の大規模なデータを使い慣れた Google スプレッドシートのインターフェースで利用できるようにする機能です。コネクテッドシートを使用すると、BigQuery データをプレビューし、データセット全体から作成されたピボットテーブル、数式、グラフでデータを使用できます。

さらに、次のことも可能です。

使い慣れたスプレッドシートのインターフェースを使用して、パートナーやアナリストなどの関係者と共同編集する。
追加のスプレッドシートをエクスポートしなくても、信頼できる単一のデータ分析ソースを利用する。
レポートとダッシュボードのワークフローを効率化する。

コネクテッドシートは、リクエストまたは定義済みのスケジュールに従って、BigQuery クエリをユーザーに代わって実行します。クエリの結果はスプレッドシートに保存され、分析と共有に利用できます。

サンプルユースケース

コネクテッドシートを使用すると、SQL の知識がなくてもシート内の大量のデータを分析できます。以下に、いくつかのユースケースを示します。

ビジネスプランニング: データセットを構築して準備し、他のユーザーがデータから分析情報を得られるようにします。たとえば、販売データを分析して、さまざまな地域での売れ筋商品を特定します。
カスタマーサービス: お客様 10,000 人あたりで苦情が最も多い店舗を特定します。
販売: 社内の財務レポートや販売レポートを作成し、営業担当者と収益レポートを共有します。

アクセス制御

BigQuery のデータセットとテーブルへの直接アクセスは、BigQuery 内で制御されます。ユーザーに Google スプレッドシートへのアクセスのみを許可する場合は、スプレッドシートを共有して、BigQuery へのアクセス権は付与しないでください。

Google スプレッドシートのみのアクセスを持つユーザーは、スプレッドシートでの分析や、他のスプレッドシート機能の使用はできますが、次のアクションは実行できません。

スプレッドシート内の BigQuery データを手動で更新する。
スプレッドシートのデータの更新をスケジュール設定する。

コネクテッドシートでデータをフィルタリングすると、選択したプロジェクトに対して BigQuery に送信するクエリが更新されます。実行されたクエリは、関連プロジェクトで次のログフィルタを使用して表示できます。

resource.type="bigquery_resource"
protoPayload.metadata.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId != NULL_VALUE

VPC Service Controls

VPC Service Controls を使用して、Google Cloud リソースへのアクセスを制限できます。VPC Service Controls ではスプレッドシートに対応していないため、VPC Service Controls が保護している BigQuery データにアクセスできない可能性があります。必要な権限があり、VPC Service Controls のアクセス制限を満たしている場合は、VPC Service Controls の境界を構成して、コネクテッドシートからのクエリを許可できます。これを行うには、以下を使用して境界を構成する必要があります。

境界外からの信頼できる IP アドレス、ID、信頼できるクライアントデバイスからのリクエストを許可するアクセスレベルまたは上り（内向き）ルール。
クエリ結果をユーザーのスプレッドシートにコピーできるようにする下り（外向き）ルール。

上り（内向き）ポリシーと下り（外向き）ポリシーを構成する方法と、アクセスレベルを構成してルールを適切に構成する方法を学習します。必要なデータのコピーを許可するように境界を構成するには、次の YAML ファイルを使用します。

# Allows egress to Sheets through the Connected Sheets feature
- egressTo:
    operations:
    - serviceName: 'bigquery.googleapis.com'
      methodSelectors:
      - permission: 'bigquery.vpcsc.importData'
    resources:
    - projects/628550087766 # Sheets-owned Google Cloud project
  egressFrom:
    identityType: ANY_USER_ACCOUNT

始める前に

まず、Google Workspace のトピックの Google スプレッドシートで BigQuery データを使ってみるの「要件」セクションの説明に従って、スプレッドシートで BigQuery データにアクセスするための要件を満たしていることを確認します。

課金用に設定された Google Cloud プロジェクトがない場合は、次の手順を行います。

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

新しいプロジェクトでは、BigQuery が自動的に有効になります。既存のプロジェクトで BigQuery を有効にするには、移動します。
Enable the BigQuery API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.
Enable the API

課金の継続を停止するには、作成したリソースを削除します。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

コネクテッドシートから BigQuery データセットを開く

次の例では、一般公開データセットを使用して、Google スプレッドシートから BigQuery に接続する方法を説明しています。

Google スプレッドシートのスプレッドシートを 1 つ作成または開きます。
[データ] をクリックし、[データコネクタ] をクリックしてから、[BigQuery に接続する] をクリックします。

注: [データコネクタ] オプションが表示されない場合は、始める前にをご確認ください。
課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトを選択します。
[一般公開データセット] をクリックします。
検索ボックスに「chicago」と入力し、[chicago_taxi_trips] データセットを選択します。
[taxi_trips] テーブルを選択し、[接続] をクリックします。

次のようなスプレッドシートが表示されます。

スプレッドシートの使用を開始します。使い慣れた Google スプレッドシートの操作方法で、ピボットテーブル、数式、グラフ、計算された列、スケジュールされたクエリを作成できます。詳細については、コネクテッドシートのチュートリアルをご覧ください。

スプレッドシートでは 500 行しかプレビュー表示されませんが、ピボットテーブル、数式、グラフではデータセット全体が使用されます。ピボットテーブルに対して返される結果の最大行数は 200,000 行です。

データを Google スプレッドシートに抽出することもできます。データ抽出に対して返される結果の最大行数と最大セル数は、次の条件によって異なります。

行数が 50,000 行以下の場合、セル数に制限はありません。
行数が 50,000 行より多く 500,000 行以下の場合、セル数は 500 万以下にする必要があります。
行数が 500,000 を超える場合、データは取得できません。

コネクテッドシートを使用してデータからグラフ、ピボットテーブル、数式、その他の計算セルを作成する場合、コネクテッドシートはユーザーに代わって BigQuery でクエリを実行します。このクエリを表示するには、次の操作を行います。

作成したセルまたはグラフを選択します。
[更新] にポインタを合わせます。
省略可: コネクテッドシートのクエリ結果を更新するには、 [更新] をクリックします。
BigQuery でクエリを表示するには、[BigQuery のクエリの詳細] をクリックします。

Google Cloud コンソールでクエリが開きます。

コネクテッドシートでテーブルを開く

コネクテッドシートでテーブルを開く手順は次のとおりです。

Google Cloud コンソールで、[BigQuery] ページに移動します。

BigQuery に移動
左側のペインで、 エクスプローラをクリックします。

左側のペインが表示されていない場合は、 [左ペインを開く] をクリックしてペインを開きます。
[エクスプローラ] ペインで、プロジェクトを開き、[データセット] をクリックして、Google スプレッドシートで開くテーブルを含むデータセットをクリックします。
[概要] > [テーブル] をクリックし、テーブル名の横にある [アクションを表示] をクリックして、[次で開く] > [コネクテッドシート] を選択します。

コネクテッドシートで保存済みクエリを開く

保存済みクエリがあることを確認します。詳細については、保存済みクエリを作成するをご覧ください。

コネクテッドシートで保存済みクエリを開く手順は次のとおりです。

Google Cloud コンソールで、[BigQuery] ページに移動します。

BigQuery に移動
左側のペインで、 エクスプローラをクリックします。
[エクスプローラ] ペインで、プロジェクトを開き、[クエリ] をクリックします。コネクテッドシートで開く保存済みクエリを見つけます。
保存済みクエリの横にある [アクションを開く] をクリックし、[次で開く] > [コネクテッドシート] をクリックします。

または、保存済みクエリの名前をクリックして [詳細] ペインで開き、[次で開く] > [コネクテッドシート] をクリックします。

コネクテッドシートから BigQuery の使用状況をモニタリングする

BigQuery 管理者は、コネクテッドシートからリソースの使用状況のモニタリングと監査を行うことで、使用パターンを把握したり、費用を管理したり、頻繁に使用されるレポートを特定したりできます。次のセクションでは、組織レベルとプロジェクトレベルの両方で、使用状況をモニタリングするのに役立つ SQL クエリの例を示します。詳細については、JOBS ビューをご覧ください。

コネクテッドシートから発生したすべてのクエリには、一意のジョブ ID 接頭辞 sheets_dataconnector が割り当てられます。この接頭辞を使用して、INFORMATION_SCHEMA.JOBS ビューでジョブをフィルタできます。

ユーザーごとのコネクテッドシートの使用状況を組織レベルで集計する

次のクエリは、過去 30 日間に組織内で最も多くコネクテッドシートを使用したユーザーの概要を、課金対象データの合計でランク付けして返します。このクエリでは、各ユーザーのクエリの合計数、課金対象の合計バイト数、スロットの合計ミリ秒数が集計されます。これらの情報は、導入状況を把握し、リソースの主な消費者を特定するのに役立ちます。

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  1
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC;

REGION_NAME は、プロジェクトのリージョンに置き換えます。例: region-us

結果は次のようになります。

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| alice@example.com   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| bob@example.com     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| charles@example.com | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

組織レベルのコネクテッドシートのクエリのジョブログを確認する

次のクエリは、コネクテッドシートで実行された個々のクエリの詳細なログを提供します。これらの情報は、監査やコストの高いクエリの特定に役立ちます。

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  project_id,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms,
  query
FROM
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_ORGANIZATION`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

REGION_NAME は、プロジェクトのリージョンに置き換えます。例: region-us

結果は次のようになります。

+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+--------------------------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email      | project_id | total_bytes_billed | total_slot_ms |  query                         |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+--------------------------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | abc@example.com | my_project | 12000000000        | 3500000       | SELECT ... FROM dataset.table1 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | xyz@example.com | my_project | 8500000000         | 2100000       | SELECT ... FROM dataset.table2 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | bob@example.com | my_project | 1100000000         | 1800000       | SELECT ... FROM dataset.table3 |
+---------------------------------+---------------------------------+-----------------+------------+--------------------+---------------+--------------------------------+

ユーザーごとのコネクテッドシートの使用状況をプロジェクトレベルで集計する

組織レベルの権限がない場合や、特定のプロジェクトのみをモニタリングする必要がある場合は、次のクエリを実行して、過去 30 日間にプロジェクト内で最も多くコネクテッドシートを使用したユーザーを特定します。このクエリでは、各ユーザーのクエリの合計数、課金対象の合計バイト数、スロットの合計ミリ秒数が集計されます。これらの情報は、導入状況を把握し、リソースの主な消費者を特定するのに役立ちます。

SELECT
  user_email,
  COUNT(*) AS total_queries,
  SUM(total_bytes_billed) AS total_bytes_billed,
  SUM(total_slot_ms) AS total_slot_ms
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT
WHERE
  -- Filter for jobs created in the last 30 days
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  -- Filter for jobs originating from Connected Sheets
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  -- Filter for completed jobs
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
GROUP BY
  user_email
ORDER BY
  total_bytes_billed DESC
LIMIT
  10;

REGION_NAME は、プロジェクトのリージョンに置き換えます。例: region-us

結果は次のようになります。

+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| user_email          | total_queries | total_bytes_billed | total_slot_ms   |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+
| alice@example.com   | 152           | 12000000000        | 3500000         |
| bob@example.com     | 45            | 8500000000         | 2100000         |
| charles@example.com | 210           | 1100000000         | 1800000         |
+---------------------+---------------+--------------------+-----------------+

プロジェクトレベルのコネクテッドシートのクエリのジョブログを確認する

組織レベルの権限がない場合や、特定のプロジェクトのみをモニタリングする必要がある場合は、次のクエリを実行して、現在のプロジェクトのすべてのコネクテッドシートのクエリの詳細なログを表示します。

SELECT
  job_id,
  creation_time,
  user_email,
  total_bytes_billed,
  total_slot_ms,
  query
FROM
  -- This view queries the project you are currently running the query in.
  `region-REGION_NAME.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECT`
WHERE
  creation_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY)
  AND job_id LIKE 'sheets_dataconnector%'
  AND state = 'DONE'
  AND (statement_type IS NULL OR statement_type <> 'SCRIPT')
ORDER BY
  creation_time DESC;

REGION_NAME は、プロジェクトのリージョンに置き換えます。例: region-us

結果は次のようになります。

+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| job_id                          | creation_time                   | user_email       | total_bytes_billed | total_slot_ms   |  query                          |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+
| sheets_dataconnector_bquxjob_1  | 2025-11-06 00:26:53.077000 UTC  | abc@example.com  | 12000000000        | 3500000         |  SELECT ... FROM dataset.table1 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_2  | 2025-11-06 00:24:04.294000 UTC  | xyz@example.com  | 8500000000         | 2100000         |  SELECT ... FROM dataset.table2 |
| sheets_dataconnector_bquxjob_3  | 2025-11-03 23:17:25.975000 UTC  | bob@example.com  | 1100000000         | 1800000         |  SELECT ... FROM dataset.table3 |
+---------------------------------+---------------------------------+------------------+--------------------+-----------------+---------------------------------+

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて Google Cloud アカウントに課金されないようにするには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限の超過を回避できます。

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

次のステップ

Google Workspace の Google スプレッドシートで BigQuery データを使ってみるで詳細をご覧ください。
YouTube のコネクテッドシートプレイリストを使用するの動画をご覧ください。

コネクテッド シートの使用

サンプル ユースケース

アクセス制御

VPC Service Controls

始める前に

コネクテッド シートから BigQuery データセットを開く

コネクテッド シートでテーブルを開く

コネクテッド シートで保存済みクエリを開く

コネクテッド シートから BigQuery の使用状況をモニタリングする

ユーザーごとのコネクテッド シートの使用状況を組織レベルで集計する

組織レベルのコネクテッド シートのクエリのジョブログを確認する

ユーザーごとのコネクテッド シートの使用状況をプロジェクト レベルで集計する

プロジェクト レベルのコネクテッド シートのクエリのジョブログを確認する

クリーンアップ

次のステップ

コネクテッドシートの使用

サンプルユースケース

コネクテッドシートから BigQuery データセットを開く

コネクテッドシートでテーブルを開く

コネクテッドシートで保存済みクエリを開く

コネクテッドシートから BigQuery の使用状況をモニタリングする

ユーザーごとのコネクテッドシートの使用状況を組織レベルで集計する

組織レベルのコネクテッドシートのクエリのジョブログを確認する

ユーザーごとのコネクテッドシートの使用状況をプロジェクトレベルで集計する

プロジェクトレベルのコネクテッドシートのクエリのジョブログを確認する