費用ベースの CUD のデータモデルに関する最新情報

確約利用割引（CUD）プログラムの拡大の一環として、費用ベースの CUD データモデルが更新されます。また、お客様がこの変更に備えるうえで役立つ次のようなツールが提供されます。

BigQuery サンプルデータのエクスポート: オプトインによって BigQuery での費用ベースの CUD データのエクスポートの表示がどのように変わるかを示すサンプルデータセット。
CUD KPI サンプルクエリ: BigQuery サンプルデータのエクスポートで使用できる、重要な CUD 主要業績評価指標（KPI）を計算するクエリの例。
新しい CUD の詳細: 新しい CUD フィールドとデータ移行の説明（新しい CUD 料金の SKU ID、オファー名、使用量モデル ID など）。

BigQuery サンプルデータのエクスポート

BigQuery サンプルデータのエクスポートを使用すると、費用ベースの CUD データで生じる変化に備えて内部システムを準備できます。サンプルデータのエクスポートを使用するプロセスは、主に次の手順で構成されます。

前提条件を確認する。
サンプルデータのエクスポートを有効にする。
新しいデータが蓄積されるようにする。
新しいデータモデルとクエリを確認する。
必要に応じて社内システムとワークフローを更新する。

前提条件

サンプルデータのエクスポートを使用するには、次の前提条件を満たしている必要があります。

Cloud 請求先アカウントに詳細または標準の課金データのエクスポートが構成されている必要があります。詳細については、BigQuery への Cloud Billing データのエクスポートを設定するをご覧ください。
エクスポートを所有するプロジェクトに対する権限と、エクスポートを有効にする Cloud 請求先アカウントに対する権限が必要です。例:
- データセットを含むプロジェクトに対する bigquery.datasets.create 権限。
- Cloud 請求先アカウントに対する billing.accounts.getUsageExportSpec 権限。
これらの権限を含む Cloud Billing 事前定義ロール（請求先アカウント閲覧者、請求先アカウントの費用管理者、請求先アカウント管理者など）については、Cloud Billing のアクセス制御と権限をご覧ください。BigQuery 固有の権限の詳細については、BigQuery の IAM ロールと権限をご覧ください。
新しい Cloud 請求先アカウントを作成するときは、デフォルトで費用ベースのコミットメントに対して比例アトリビューションが有効になります。有効になっていない場合は、このエクスポートを使用する前に有効にする必要があります。手順については、こちらをご参照ください。

プロジェクトまたは組織の BigQuery リソースで VPC Service Controls を使用している場合は、BigQuery へのデータエクスポートを適切に有効にするために、上り（内向き）ルールと下り（外向き）ルールを作成する必要があります。
1. ユーザーがアクセスしてエクスポートを作成できるように、上り（内向き）ルールを作成します。
```
  - ingressFrom:
      identities:
      - PRINCIPAL_IDENTIFIER_OF_USER_INITIATING_EXPORT
      sources:
      - accessLevel: "*"
  ingressTo:
      roles:
      - roles/bigquery.dataOwner
      resources:
      - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_EXPORT_DATA
  title: 'Ingress Rule Name'
  
```
  プリンシパル ID の形式の詳細については、プリンシパル ID をご覧ください。
2. 下り（外向き）ルールを作成し、 Google Cloud が VPC Service Controls を介して BigQuery データセットにアクセスできるようにします。
```
  - egressTo:
      roles:
      - roles/bigquery.dataOwner
      resources:
      - projects/710382390241
  egressFrom:
      identityType: ANY_IDENTITY
      sources:
      - accessLevel: "*"
      sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
  title: 'Egress Rule Name'
  
```

サンプルデータのエクスポートを有効にする

サンプルデータのエクスポートを有効にするには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールで [課金データのエクスポート] セクションを開きます。

課金データのエクスポートに移動
[課金データのエクスポート] ダイアログで、次の画面に示すように、サンプルデータのエクスポートを有効にする Cloud 請求先アカウントを選択します。
データのエクスポートプロセスが開始し、約 1 日後に有効になります。準備ができるまで、次のような注意が表示されます。サンプルデータのエクスポートを有効にすると、Cloud Billing データの収集が開始し、2026 年 1 月まで新しいデータが継続的に追加されます。新しいデータモデルに合わせてシステムを更新する前に、エクスポートに十分なデータが蓄積されるよう十分な時間を確保してください。
エクスポートの準備が整うと、 Google Cloud コンソールの [お支払い] セクションに次の通知が表示されます。

データエクスポートは、詳細または標準の課金データエクスポートを保持する同じ BigQuery プロジェクト内にリンク済みデータセットとして作成されます。リンクされたデータセットであるため、サンプルのエクスポートに追加料金は発生しません。詳細については、BigQuery Sharing の概要をご覧ください。
[サンプルデータセットを表示] をクリックして、Google Cloud コンソールで BigQuery を開きます。ここでクエリを実行して、重要な CUD KPI を把握できます。

サンプルのエクスポートに関する制限事項

サンプルデータのエクスポートは、データモデルの変更に備えるための便利なツールですが、実際のデータのエクスポートとは次のような点で異なります。

移行後: 新しいデータモデルを有効にした後は、サンプルのエクスポートを使用しないでください。この時点以降、サンプルのエクスポートは正確ではなくなります。
出力サイズ: データの集計方法が異なるため、サンプルのエクスポートのサイズは、これらの変更を有効にした後に表示される実際のエクスポートと異なる場合があります。
丸め方法: 丸め方法の違いにより、非常に少額な費用や米ドル以外の通貨でわずかな差異が生じることがあります。
料金の比例配分: サンプルのエクスポートでは、時間単位のコミットメント料金が同じ方法で考慮されないため、CUD 購入の最初の 1 時間と最後の 1 時間の費用が過大になる可能性があります。費用ベースの CUD を購入すると、最初の 1 時間の料金は比例配分されます。
データの更新速度: サンプルエクスポートは、標準の BigQuery Export と比較して遅延が発生するスケジュールで生成されます。SLO に基づき、特定の UTC パーティションの日付（D1）のサンプルエクスポートデータは、D3 の終了時の PST / PDT の午前 0 時までに完全にエクスポートされることが想定されています。つまり、サンプルエクスポートでは、標準のエクスポートほど迅速に最新の使用状況が反映されないのが一般的です。特に最新の使用日については、データ処理のタイミングや、標準のエクスポートでより早く表示される可能性がある遅延した使用状況データが含まれるため、差異が生じる可能性があります。
- 比較に関する推奨事項: 完全なデータセットを比較するには、クエリをフィルタして、3 日以上経過したパーティションのデータのみを含めます。このフィルタリングには、_PARTITIONTIME 疑似列を使用します。たとえば、現在の日付が 2025 年 10 月 20 日の場合、クエリには DATE(_PARTITIONTIME, 'America/Los_Angeles') <= '2025-10-17' のデータを含める必要があります。
過去のデータの完全性: サンプルエクスポートを生成するプロセスは、標準のエクスポートとは異なります。このプロセスは、運用上の問題やサービスインシデントの影響を受ける可能性があります。まれに、特定の期間のサンプルエクスポートでデータが不完全になったり、欠落することがあります。たとえば、2025 年 8 月 6 日から 8 月 9 日までのエクスポートでは、データ完全性の問題が発生しました。
- 比較に関する推奨事項: サンプルエクスポートを検証する際は、特に過去のデータについて、このような異常が存在する可能性があることに注意してください。より新しい完全な請求月（2025 年 9 月など）でテストすると、より正確なプレビューを確認できます。

新しい CUD モデルの前後のデータエクスポートの例

新しい費用ベースの CUD モデルに合わせて、Cloud Billing データを使用する社内システムを調整する必要があります。ここでは、新しい CUD モデルの前後でデータエクスポートスキーマとデータがどのように異なるのかを示すシナリオを次に示します。また、CUD の過剰使用と過少使用の各状況がデータエクスポートに及ぼす影響を説明します。

どちらのシナリオでも、US Central 1 で RAM と Core の 2 つの SKU で構成される E2-Standard-8 VM を購入した場合について説明します。これらの SKU は、それぞれ架空の ID（RAM SKU と Core SKU）を使用しています。

過剰使用のシナリオでは 1 時間あたり $0.1、過少使用のシナリオでは 1 時間あたり $0.3 で 1 Year GCE Flex CUD を購入します。これらは、架空の ID Fee SKU としてデータで示されています。

CUD の過剰使用のシナリオ

過剰使用のシナリオは、前述のように購入を行い、CUD を過剰に使用したケースです。

以前のデータ

新しい CUD モデルが導入される前は、Cloud Billing エクスポートのスキーマとデータ値は次の表のようになります。

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ¹	subscription.instance_id	credits
料金 SKU	0.046868	6.509490	hour	0.0072	RAM SKU	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
料金 SKU	0.025132	3.490510	hour	0.0072	Core SKU	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
RAM SKU	0.174496	8	gibibyte hour	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.065095,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
Core SKU	0.093568	32	hour	0.00292353	null	null	[{"amount":-0.034905,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. この列は goog-originating-sku-id ラベルの値を表します。}

今後のデータ

新しい CUD モデルでは、Cloud Billing エクスポートスキーマとデータ値は次の表のようになります。

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	consumption_model.description	price.effective_price	originating-sku ¹	subscription.instance_id	credits
料金 SKU	0.046868	0.046868330	hour	デフォルト	1	RAM SKU	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
料金 SKU	0.025132	0.025131670	hour	デフォルト	1	Core SKU	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU	0.109398	5.015577498	gibibyte hour	デフォルト	0.02181159	null	null	[]
Core SKU	0.058648	20.06066639	hour	デフォルト	0.00292353	null	null	[]
RAM SKU	0.046868	2.984422502	gibibyte hour	Compute Flexible CUDs 1 Year	0.01570434	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
Core SKU	0.025132	11.93933361	hour	Compute Flexible CUDs 1 Year	0.00210494	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. この列は goog-originating-sku-id ラベルの値を表します。}

この新しい CUD モデルでは、次の点に注意してください。

各 CUD は 1 行ではなく、2 行で表しています。
追加の CUD エントリを区切る新しい consumption_model.description 列が追加されました。ここで
- Compute Flexible CUDs 1 Year の値は、想定どおりの CUD 割引が適用されたことを示します。
- Default の値は、CUD の使用量が超過し、超過額に対して料金がデフォルトの料金に戻ったことを示します。これは、subscription.instance_id に値がないことでも示されます。
- CUD 料金行にも Default 値が設定されています。これは、割引が適用されないためです。代わりに、credits フィールドはマイナスのオフセットが適用され、料金が相殺されたことを示します。

CUD の過小使用のシナリオ

この過小使用のシナリオでは、前述のように購入を行い、CUD を十分に使用していないケースを想定しています。

以前のデータ

新しい CUD モデルが導入される前は、Cloud Billing エクスポートのスキーマとデータ値は次の表のようになります。

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ¹	subscription.instance_id	credits
料金 SKU	0.022994	3.194	hour	0.0072	null	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
料金 SKU	0.125637	17.450	hour	0.0072	RAM SKU	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
料金 SKU	0.067369	9.357	hour	0.0072	Core SKU	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
RAM SKU	0.174496	8	gibibyte hour	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.174496,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
Core SKU	0.093568	32	hour	0.00292353	null	null	[{"amount":-0.093568,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. この列は goog-originating-sku-id ラベルの値を表します。}

今後のデータ

新しい CUD モデルでは、Cloud Billing エクスポートスキーマとデータ値は次の表のようになります。

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	consumption_model.description	originating-sku ¹	subscription.instance_id	credits
料金 SKU	0.022994	0.0230	hour	1	デフォルト	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
料金 SKU	0.125637	0.1256371	hour	1	デフォルト	RAM SKU	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
料金 SKU	0.067369	0.0673690	hour	1	デフォルト	Core SKU	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU	0.125637	8	gibibyte hour	0.0157043448	Compute Flexible CUDs 1 Year	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
Core SKU	0.067369	32	hour	0.0021049416	Compute Flexible CUDs 1 Year	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. この列は goog-originating-sku-id ラベルの値を表します。}

この新しい CUD モデルでは、次の点に注意してください。

各 CUD は 1 行ではなく、2 行で表しています。
追加の CUD エントリを区切る新しい consumption_model.description 列が追加されました。ここで
- Compute Flexible CUDs 1 Year の値は、想定どおりの CUD 割引が適用されたことを示します。
- Default 値は CUD 料金行を示します。これは、割引が適用されないためです。credits フィールドは、フィールドはマイナスのオフセットが適用されて料金が相殺され、最初の行に集計されたことを示します。
最初の行には CUD の料金の合計が示されます。

主要な CUD KPI のサンプルクエリ

KPI 指標を使用して、新しいデータモデルでシステムが正常に機能していることを確認する方法を示すクエリの例については、新しい CUD データモデルのサンプルクエリをご覧ください。

Cloud Billing から BigQuery へのエクスポート

Cloud Billing から BigQuery へのデータエクスポート（標準、詳細、再請求（販売店のみ）の各タイプ）で、次の新しいフィールドまたは変更されたフィールドが追加されます。

フィールド	タイプ	新規または更新
`price`	構造体	既存（詳細エクスポートと再請求エクスポートに変更なし、標準エクスポートに追加）。
`price.list_price`	数値	新しいフィールド
`price.effective_price_default`	数値	新しいフィールド
`price.list_price_consumption_model`	数値	新しいフィールド
`price.effective_price`	数値	既存（詳細エクスポートと再請求エクスポートの説明を更新、標準エクスポートに追加）
`price.tier_start_amount`	数値	既存（詳細エクスポート）、標準エクスポートに追加。
`price.unit`	文字列	既存（詳細エクスポート）、標準エクスポートに追加。
`price.pricing_unit_quantity`	数値	既存（詳細エクスポート）、標準エクスポートに追加。
`cost_at_list`	数値	既存のフィールドの説明を変更内容に合わせて更新。
`cost`	数値	既存のフィールドの説明を変更内容に合わせて更新。
`cost_at_effective_price_default`	数値	新規
`cost_at_list_consumption_model`	数値	新規
`consumption_model`	構造体	新規
`consumption_model.id`	文字列	新規
`consumption_model.description`	文字列	新規

料金のエクスポートの変更

Cloud Billing から BigQuery への料金のエクスポートで、料金情報の次のフィールドが追加または変更されます。

フィールド	タイプ	新規 / 更新
`list_price`	構造体	更新
`billing_account_price`	構造体	更新
`consumption_model_prices`	構造体のリスト	新規
`consumption_model_prices.consumption_model_id`	文字列	新規
`consumption_model_prices.consumption_model_display_name`	文字列	新規
`consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount`	浮動小数点数	新規
`consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount`	数値	新規
`consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount`	浮動小数点数	新規
`consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount`	数値	新規

新しい CUD プロダクトに関する情報

既存の CUD 料金の SKU は新しい CUD 料金の SKU に置き換えられ、新しいオファー ID と使用量モデル ID がすべての対象 CUD に適用されます。次の詳細情報を参考にして、クエリとダッシュボードを調整できます。

オファーと使用量モデル ID の移行

古い CUD データモデルから新しいデータモデルに移行されるオファーと使用量モデル ID のリストについては、移行された CUD SKU、オファー、使用量モデル ID をご覧ください。

CUD 料金の SKU ID の移行

古いデータモデルから新しいデータモデルに移行される CUD 料金の SKU ID と使用量モデル ID のリストについては、移行された CUD SKU、オファー、使用量モデル ID をご覧ください。

費用ベースの CUD のデータモデルに関する最新情報 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

BigQuery サンプルデータのエクスポート

前提条件

サンプルデータのエクスポートを有効にする

サンプルのエクスポートに関する制限事項

新しい CUD モデルの前後のデータ エクスポートの例

CUD の過剰使用のシナリオ

以前のデータ

今後のデータ

CUD の過小使用のシナリオ

以前のデータ

今後のデータ

主要な CUD KPI のサンプルクエリ

Cloud Billing から BigQuery へのエクスポート

料金のエクスポートの変更

新しい CUD プロダクトに関する情報

オファーと使用量モデル ID の移行

CUD 料金の SKU ID の移行

関連トピック

費用ベースの CUD のデータモデルに関する最新情報

新しい CUD モデルの前後のデータエクスポートの例