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]: データのコピーや移動に伴う下り（外向き）料金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、Identity and Access Management（IAM）権限を持つすべてのデータセットとテーブルにわたって、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 権限はそのまま残ります。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ためのエージェント 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）費用が発生します。また、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 の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。

• discoveryengine.managed.allowedDataSources マネージド制約（データコネクタに許可されるデータソースを制限する）の allowedDataSources パラメータに bigquery_mcp を追加します。詳細については、マネージド ポリシーの制約の概要と許可されたデータソースを構成するをご覧ください。

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

プレビュー

このプロダクトまたは機能は、サービス固有規約の「一般サービス規約」セクションの「一般提供前サービス規約」の対象となります。pre-GA のプロダクトと機能は「現状のまま」利用できますが、サポートが制限されることがあります。 詳細については、リリース ステージの説明をご覧ください。

連携クエリモードでは、BigQuery MCP サーバーを使用します。MCP ツール（アクション）によって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 ドキュメントの必要なロールをご覧ください。

注: コネクタがそのロールを必要とするアクションを使用するように構成されている場合でも、ユーザーに MCP ツールユーザー（roles/mcp.toolUser）ロールを付与する必要はありません。

コネクタを介してクエリやアクションを実行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。

• クエリを実行する BigQuery Google Cloud プロジェクト（コンピューティング プロジェクトまたは課金プロジェクト）に対する BigQuery ジョブユーザー（roles/bigquery.jobUser）。ユーザーにクエリジョブを実行する権限を付与します。
• データが保存されている BigQuery Google Cloud プロジェクト（ストレージ プロジェクト）に対する BigQuery データ閲覧者（roles/bigquery.dataViewer）。ユーザーがクエリまたは get_table_info などの BigQuery メタデータ ツールを介してデータにアクセスできるようにします。書き込みアクションが有効になっている場合は、代わりに BigQuery データ編集者（roles/bigquery.dataEditor）を付与します。

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 プロジェクトに対する次の IAM ロールを [e-mail] サービス アカウントに付与します（ここで、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 ジョブユーザー（roles/bigquery.jobUser）
• BigQuery データ編集者（roles/bigquery.dataEditor）

注意: BigQuery から Gemini Enterprise データストアにデータを取り込む場合、BigQuery の権限はデータとともにインポートされません。インポート後は、十分な Gemini Enterprise 権限を持つユーザーであれば、BigQuery でデータを表示する権限がなくても、データを表示できます。

BigQuery データストアを作成する

BigQuery から Gemini Enterprise にデータを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、次のタブから詳細な手順を選択します。

   連携クエリ

   プレビュー

   このプロダクトまたは機能は、サービス固有規約の「一般サービス規約」セクションの「一般提供前サービス規約」の対象となります。pre-GA のプロダクトと機能は「現状のまま」利用できますが、サポートが制限されることがあります。 詳細については、リリース ステージの説明をご覧ください。

   1. [連携クエリ（推奨）] を選択します。
   2. 必要に応じて、[詳細オプション] 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用の 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、クエリはユーザーに課金プロジェクトを求めるか、カスタム指示に依存します。
   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決定します。データをインポートする前に、取り込むデータを準備します。
      • 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、スキーマはインポート中に自動検出されます。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、[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することはできません。

      • 1 回限りのインポートの場合は、[1 回限り] を選択します。
      • [定期的] 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。このタグは、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。
   • 機密データの保護ポリシー: 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 の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 のインデックス作成費用が発生します。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

• データストアをアプリに接続するには、Gemini Enterprise アプリを作成するの手順に沿ってアプリを作成し、データストアを選択します。

• Knowledge Catalog が データクラウド コネクタと連携する方法（連携クエリモードを使用すると自動的に有効になります）を学習し、エージェントがユーザーがアクセスできるデータを検索して、組織のコンテキストを検索できるようにします。

• BigQuery で検証済みのクエリを使用してスコープ付きエージェントを構築するには、BigQuery データ エージェントを Gemini Enterprise に公開するをご覧ください。