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）の費用を発生させることなく、BigQuery データに直接接続します。連携クエリは、ID に Identity and Access Management（IAM）権限が付与されてい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を含む 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、 Knowledge Catalog が Gemini Enterprise app の [アシスタント] タブで自動的に有効になり、エージェントがユーザーにアクセス権があるデータを検索してコンテキストを検索するための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）の費用が発生し、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）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、または組織ポリシーの適用が有効になっている場合は、組織ポリシーでコネクタが許可されていることを確認してください。

また、使用する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 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するユーザーまたは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。

データの取り込み

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

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. コンソール Google Cloud 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. [Data] ページで、データに接続する方法のコネクタモード を選択します。選択したモードに応じて、次のタブから詳細な手順を選択します。

    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、[詳細オプション] で、 Google Cloud [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、クエリで課金プロジェクトの入力を求めるプロンプトが表示されるか、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する場合、スキーマはインポート時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、[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] を選択します。
      • 繰り返しのインポート スケジュールを設定するには、[定期的] を選択します。

    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 のパス] 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。
    • 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} にする必要があります。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 app にアタッチする準備ができました。連携クエリモードでは、ユーザーがアタッチされたアプリを介してクエリを実行すると、クエリで BigQuery コンピュート費用が発生します。データの取り込みモードでは、データストアがアプリにアタッチされる前でも、データのインポートで 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