BigQuery に接続する

このドキュメントでは、BigQuery データに接続するデータストアを作成する方法について説明します。このデータストアを Gemini Enterprise app にリンクすると、エージェントがデータを分析できるようになります。

Gemini Enterprise データストアを使用して BigQuery データに接続するには、次のいずれかのモードを使用します。

  • 連携クエリ（推奨） [プレビュー]: データのコピーと移動による下り（外向き）費用を発生させることなく、BigQuery データに接続します。連携クエリは、ID にアクセス権限があるすべてのデータセットとテーブルに対して、クエリを BigQuery に直接送信します。これは分析クエリでより効率的です。クエリはユーザーの認証情報を使用して実行されるため、行レベルのセキュリティなどの BigQuery IAM 権限はそのまま維持されます。連携クエリモードを使用すると、Gemini Enterprise アプリの [アシスタント] タブで Knowledge Catalog が自動的に有効になり、ユーザーがアクセスできるデータを検索してコンテキストを検索するエージェント ツールが提供されます。
  • データの取り込み: 特定の BigQuery テーブルから Gemini Enterprise データストアにデータをコピーします。BigQuery テーブルの変更を反映するには、データを更新する必要があります。このモードでは、データを新しいロケーションに移動するための下り（外向き）費用が発生し、既存の IAM 権限はデータストアに複製されません。

始める前に

Gemini Enterprise で BigQuery データストアを作成するには、Gemini Enterprise 管理者（roles/discoveryengine.agentspaceAdmin）または Discovery Engine 管理者（roles/discoveryengine.admin）のロールが必要です。詳細については、管理者に権限を付与するをご覧ください。

プロジェクトが VPC Service Controls 境界で保護されている場合、または組織のポリシーの適用が有効になっている場合は、組織のポリシーでコネクタが許可されていることを確認します。

また、使用する予定のコネクタモードに必要な BigQuery IAM 権限を構成します。

連携クエリ

連携クエリ モードでは、BigQuery MCP サーバーが使用されます。MCP ツール（アクション）ごとに必要な権限が異なるため、必要な IAM 権限は使用するツールによって異なります。詳細については、BigQuery MCP のドキュメントの必要なロールをご覧ください。

コネクタを介してクエリを実行したり、アクションを実行したりするユーザーに最も一般的に適用される IAM ロールは次のとおりです。

データの取り込み

作成する Gemini Enterprise データストアを含む Google Cloud プロジェクトとは異なるソース Google Cloud プロジェクトからデータを取り込むには、ソース BigQuery プロジェクトの次の IAM ロールを service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-discoveryengine.iam.gserviceaccount.com サービス アカウントに付与します（PROJECT_NUMBER は Gemini Enterprise データストアを含むGoogle Cloud プロジェクトのプロジェクト番号です）。

BigQuery データストアを作成する

BigQuery のデータを Gemini Enterprise に接続するデータストアを作成する手順は次のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで、[Gemini Enterprise] ページに移動します。

    Gemini Enterprise

  2. [データストア] ページに移動します。

  3. [データストアを作成] をクリックします。

  4. [ソース] ページで、データストアのデータソースを選択します。[データソースを選択] 検索フィールドで「BigQuery」を検索するか、[ファーストパーティ データソース] のリストで BigQuery を見つけます。[データソースを追加] を選択します。

  5. [データ] ページで、データへの接続方法のコネクタモードを選択します。選択したモードに基づいて、次のいずれかのタブを選択して手順を確認してください。

    連携クエリ

    1. [連携クエリ（推奨）] を選択します。
    2. 必要に応じて、[詳細設定] で、[課金プロジェクト ID] フィールドにプロジェクト ID を入力して、データストアのクエリ実行の Google Cloud 課金プロジェクトを指定します。このフィールドを空のままにすると、クエリでユーザーに課金プロジェクトの入力を求めるか、カスタム手順に依存します。
    3. [続行] をクリックします。
    4. [アクション] ページで、データストアで有効にする BigQuery アクションを選択します。これらの設定は後で編集できます。[続行] をクリックします。

    データの取り込み

    1. [データの取り込み] を選択します。
    2. インポートするデータの種類を特定します。データをインポートする前に、取り込むデータを準備するをご覧ください。
      • 構造化データをインポートする場合は、[独自のスキーマを持つ BigQuery テーブル] または [メタデータを含む BigQuery テーブル] から選択します。独自のスキーマを使用している場合、インポート時にスキーマが自動的に検出されます。メタデータを使用する場合は、インポート時に Google 指定のスキーマを定義する必要があります。
      • 特別な処理が必要なデータをインポートする場合は、[特別なデータ インポート] のオプションから選択します。

    3. [同期頻度] で、BigQuery テーブルからデータをインポートする頻度を選択します。このオプションは、データストアの作成後に変更できません。

      • 1 回限りのインポートの場合は、[1 回限り] を選択します。
      • [定期] を選択して、定期的なインポート スケジュールを設定します。

    4. インポートするデータテーブルを選択します。[BigQuery のパス] フィールドで [参照] をクリックし、取り込み用に準備したテーブルを選択して、[選択] をクリックします。または、[BigQuery パス] フィールドにテーブルの場所を直接入力します。

    5. [続行] をクリックします。

    データストアを作成したら、[データストア] ページに移動し、データストア名をクリックして、[データ] ページで詳細を表示することで、取り込みのステータスを確認できます。[アクティビティ] タブのステータス列が [処理中] から [インポート完了] に変わると、取り込みが完了します。

    取り込みには、データのサイズに応じて、数分から数時間かかることがあります。

  6. [構成] ページで、データストアの設定を構成します。

    • データコネクタのロケーション: データストアのメタデータを保存するリージョンを選択します。データストアの作成後にロケーションを変更することはできません。マルチリージョンに関する重要な情報については、Gemini Enterprise のロケーションをご覧ください。
    • データコネクタ名: [データコネクタ名] フィールドに、データコネクタの名前を入力します。データコネクタの作成後に名前を変更することはできません。名前を入力すると、データコネクタの一意の ID が生成されます。必要に応じて、[タグ（省略可）] フィールドにデータコネクタのタグを入力します。これは、すべてのバージョンでコネクタの安定した識別子として機能します。
    • Sensitive Data Protection ポリシー: データストアの機密データの保護ポリシーを選択します。形式は projects/{project}/locations/{location}/contentPolicies/{policy} に従う必要があります。この設定は後で編集できます。

  7. [作成] をクリックします。

これで、データストアを Gemini Enterprise アプリに接続する準備が整いました。フェデレーション クエリモードでは、ユーザーが接続されたアプリを介してクエリを実行すると、クエリに BigQuery コンピューティング費用が発生します。データ取り込みモードでは、データストアがアプリに接続される前でも、データのインポートに BigQuery と Gemini Enterprise のインデックス費用が発生します。これらの料金の詳細については、Gemini Enterprise の料金をご覧ください。

次のステップ