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データソースのアクセス制御を使用する

注: この機能はプレビュー版で、GCP サービス固有の規約の「pre-GA サービス規約」が適用されます。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、これらのプロダクトや機能には、他の一般提供前のバージョンと互換性のない変更が行われる場合があります。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。さらに、この機能を使用すると、生成 AI プレビュー版の利用規約（以下「プレビュー規約」）に同意したことになります。この機能については、お客様は Cloud のデータ処理に関する追加条項に記載されているとおりに個人データを処理できます。その際、（プレビュー規約に定義されるとおり）本契約で規定されている制限と義務が適用されます。

このページでは、Vertex AI Search で検索アプリのデータソースのアクセス制御を適用する方法について説明します。

Vertex AI Search では、データソースへのアクセス制御を行うことによって、ユーザーが検索アプリの結果で見ることができるデータを制限しています。Google は ID プロバイダを使って、検索を実行しているエンドユーザーを特定し、結果として返されるドキュメントへのアクセス権があるかどうかを判断します。

たとえば、社員が検索アプリを使って Confluence ドキュメントを検索したとしましょう。この場合、検索を実行したユーザーによるアクセスを許可されていないコンテンツがアプリを通じて表示されないようにする必要があります。組織の ID プロバイダ用に Google Cloud で Workforce プールを設定している場合は、Vertex AI Search でその Workforce プールを指定することもできます。そうすれば、社員がアプリから検索したときに、Confluence でその社員のアカウントからアクセス可能なドキュメントのみが検索結果に表示されるようになります。

データソースへのアクセス制御について

アクセス制御を有効にするのは 1 回限りの手順です。

アクセス制御は、Cloud Storage、BigQuery、Google ドライブ、およびすべてのサードパーティデータソースで使用できます。

Vertex AI Search のデータソースアクセス制御を有効にするには、組織の ID プロバイダが Google Cloudで構成されている必要があります。次の認証フレームワークがサポートされています。

Google Identity:
- ケース 1: Google Identity を使用している場合、すべてのユーザー ID とユーザーグループが存在し、 Google Cloudを通じて管理されます。Google Identity の詳細については、Google Identity のドキュメントをご覧ください。
- ケース 2: サードパーティの ID プロバイダを使用しており、ID を Google Identity と同期している。エンドユーザーは、Google リソースまたは Google Workspace にアクセスする前に、Google Identity を使用して認証を行います。
- ケース 3: サードパーティの ID プロバイダを使用しており、ID を Google Identity と同期している。ただし、認証の実行には既存のサードパーティ ID プロバイダが引き続き使用されます。ユーザーが Google Identity を使用してログインを開始し、サードパーティの ID プロバイダに転送されるように、Google Identity で SSO を構成している。（他の Google Cloud リソースまたは Google Workspace の設定時に、この同期をすでに完了している場合があります）。
サードパーティの ID プロバイダ連携: Azure AD、Okta、Ping などの外部 ID プロバイダを使用しているが、ID を Google Cloud Identity に同期しない場合は、Vertex AI Search のデータソースアクセス制御を有効にする前に、 Google Cloudで Workforce Identity 連携を設定する必要があります。

サードパーティコネクタを使用する場合は、google.subject 属性を外部 ID プロバイダのメールアドレスフィールドにマッピングする必要があります。次に、よく使用される ID プロバイダの google.subject 属性と google.groups 属性のマッピングの例を示します。
- OIDC プロトコルを使用した Azure AD
```
google.subject=assertion.email
google.groups=assertion.groups
```
- SAML プロトコルを使用した Azure AD
```
google.subject=assertion.attributes['http://schemas.xmlsoap.org/ws/2005/05/identity/claims/name'][0]
google.groups=assertion.attributes['http://schemas.microsoft.com/ws/2008/06/identity/claims/groups']
```
- OIDC プロトコルを使用した Okta
```
google.subject=assertion.email
google.groups=assertion.groups
```
- SAML プロトコルを使用した Okta
```
google.subject=assertion.subject
google.groups=assertion.attributes['groups']
```

制限事項

アクセス制御には次の制限があります。

ドキュメントごとに許可される閲覧者は 3,000 人です。各プリンシパルは閲覧者としてカウントされます。プリンシパルはグループユーザーまたは個々のユーザーです。
Vertex AI Search でサポートされているロケーションごとに、ID プロバイダを 1 つ選択できます。
データソースをアクセス制御対象として設定するには、データストアの作成時にこの設定を選択する必要があります。既存のデータストアでこの設定をオンまたはオフにすることはできません。
コンソールの [データ] > [ドキュメント] タブには、アクセス制御付きデータソースのデータは表示されません。このデータは、表示アクセス権を持つユーザーにのみ表示される必要があるためです。
サードパーティのアクセス制御を使用する検索アプリの UI 結果をプレビューするには、連携コンソールにログインするか、ウェブアプリを使用する必要があります。アクセス制御付きアプリの結果をプレビューするをご覧ください。

始める前に

この手順では、Google Cloud プロジェクトに ID プロバイダを設定していることを前提としています。

Google Identity: Google Identity を使用している場合は、ID プロバイダに接続するの手順に進みます。
サードパーティの ID プロバイダ: サードパーティの ID プロバイダ用に Workforce Identity プールを設定していることを確認します。Workforce プールを設定するときに、サブジェクトとグループの属性マッピングを指定していることを確認してください。属性マッピングについては、IAM ドキュメントの属性マッピングをご覧ください。Workforce Identity プールの詳細については、IAM ドキュメントの Workforce Identity プールプロバイダを管理するをご覧ください。

ID プロバイダに接続する

Vertex AI Search の ID プロバイダを指定してデータソースのアクセス制御を有効にする手順は次のとおりです。

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

AI Applications
[設定] > [認証] ページに移動します。
更新する場所の編集アイコンをクリックします。
[ID プロバイダを追加] ダイアログで、ID プロバイダを選択します。サードパーティの ID プロバイダを選択した場合は、データソースに適用する Workforce プールも選択します。
[変更を保存] をクリックします。

アクセス制御を使用してデータソースを構成する

データソースにアクセス制御を適用する手順は、設定するデータソースの種類によって異なります。

サードパーティのデータソース: アプリの作成時に追加の設定は必要ありません。サードパーティのアクセス制御が設定されたアプリの結果をプレビューするに進みます。
Google ドライブ: アプリを作成する際に、追加の構成は必要ありません。
Cloud Storage の非構造化データ
Cloud Storage の構造化データ
BigQuery の非構造化データ
BigQuery の構造化データ

Cloud Storage の非構造化データ

Cloud Storage の非構造化データ用のデータストアを設定する場合は、ACL メタデータをアップロードし、データストアをアクセス制御付きとして設定する必要があります。

データを準備する際は、acl_info フィールドを使用して、メタデータに ACL 情報を含めます。例:

{
   "id": "<your-id>",
   "jsonData": "<JSON string>",
   "content": {
     "mimeType": "<application/pdf or text/html>",
     "uri": "gs://<your-gcs-bucket>/directory/filename.pdf"
   },
   "acl_info": {
     "readers": [
       {
         "principals": [
           { "group_id": "group_1" },
           { "user_id": "user_1" }
         ]
       }
     ]
   }
 }

メタデータを含む非構造化データの詳細については、取り込むデータを準備するの非構造化データのセクションをご覧ください。

検索データストアを作成するで説明されているデータストアの作成手順を行う際に、コンソールまたは API を使用して次の操作を行うと、アクセス制御を有効にできます。
- コンソール: データストアを作成するときに、データストアの作成時に [このデータストアはアクセス制御情報を含む] を選択します。
- API: データストアを作成するときに、JSON ペイロードに "aclEnabled": "true" フラグを含めます。
検索データストアを作成するで説明されているデータインポートの手順を行う際に、次の操作を行います。
- 非構造化データと同じバケットから ACL 情報を含むメタデータをアップロードする
- API を使用している場合は、GcsSource.dataSchema を document に設定する

Cloud Storage の構造化データ

Cloud Storage の構造化データ用のデータストアを設定する場合は、ACL メタデータをアップロードし、データストアをアクセス制御付きとして設定する必要があります。

データを準備する際は、acl_info フィールドを使用して、メタデータに ACL 情報を含めます。例:

{
   "id": "<your-id>",
   "jsonData": "<JSON string>",
   "acl_info": {
     "readers": [
       {
         "principals": [
           { "group_id": "group_1" },
           { "user_id": "user_1" }
         ]
       }
     ]
   }
 }

検索データストアを作成するで説明されているデータストアの作成手順を行う際に、コンソールまたは API を使用して次の操作を行うと、アクセス制御を有効にできます。
- コンソール: データストアを作成するときに、データストアの作成時に [このデータストアはアクセス制御情報を含む] を選択します。
- API: データストアを作成するときに、JSON ペイロードに "aclEnabled": "true" フラグを含めます。
検索データストアを作成するで説明されているデータインポートの手順を行う際に、次の操作を行います。
- 非構造化データと同じバケットから ACL 情報を含むメタデータをアップロードする
- API を使用している場合は、GcsSource.dataSchema を document に設定する

BigQuery の非構造化データ

BigQuery の非構造化データ用のデータストアを設定する場合は、データストアをアクセス制御付きとして設定し、Vertex AI Search 用に事前定義されたスキーマを使用して ACL メタデータを指定する必要があります。

データを準備するときに、次のスキーマを指定します。カスタムスキーマは使用しないでください。

[
  {
    "name": "id",
    "mode": "REQUIRED",
    "type": "STRING",
    "fields": []
  },
  {
    "name": "jsonData",
    "mode": "NULLABLE",
    "type": "STRING",
    "fields": []
  },
  {
    "name": "content",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "mimeType",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      },
      {
        "name": "uri",
        "type": "STRING",
        "mode": "NULLABLE"
      }
    ]
  }
  {
    "name": "acl_info",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "readers",
        "type": "RECORD",
        "mode": "REPEATED",
        "fields": [
          {
            "name": "principals",
            "type": "RECORD",
            "mode": "REPEATED",
            "fields": [
              {
                "name": "user_id",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
              },
              {
                "name": "group_id",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

ACL メタデータを BigQuery テーブルの列として含めます。
検索データストアを作成するの手順を行う際に、コンソールまたは API を使用してアクセス制御を有効にします。
- コンソール: データストアを作成するときに、データストアの作成時に [このデータストアはアクセス制御情報を含む] を選択します。
- API: データストアを作成するときに、JSON ペイロードに "aclEnabled": "true" フラグを含めます。
検索データストアを作成するで説明されているデータインポートの手順を行う際に、API を使用する場合は、BigQuerySource.dataSchema を document に設定します。

BigQuery の構造化データ

BigQuery の構造化データ用のデータストアを設定する場合は、データストアをアクセス制御付きとして設定し、Vertex AI Search 用に事前定義されたスキーマを使用して ACL メタデータを指定する必要があります。

データを準備するときに、次のスキーマを指定します。カスタムスキーマは使用しないでください。

[
  {
    "name": "id",
    "mode": "REQUIRED",
    "type": "STRING",
    "fields": []
  },
  {
    "name": "jsonData",
    "mode": "NULLABLE",
    "type": "STRING",
    "fields": []
  },
  {
    "name": "acl_info",
    "type": "RECORD",
    "mode": "NULLABLE",
    "fields": [
      {
        "name": "readers",
        "type": "RECORD",
        "mode": "REPEATED",
        "fields": [
          {
            "name": "principals",
            "type": "RECORD",
            "mode": "REPEATED",
            "fields": [
              {
                "name": "user_id",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
              },
              {
                "name": "group_id",
                "type": "STRING",
                "mode": "NULLABLE"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

ACL メタデータを BigQuery テーブルの列として含めます。
検索データストアを作成するの手順を行う際に、コンソールまたは API を使用してアクセス制御を有効にします。
- コンソール: データストアを作成するときに、データストアの作成時に [このデータストアはアクセス制御情報を含む] を選択します。
- API: データストアを作成するときに、JSON ペイロードに "aclEnabled": "true" フラグを含めます。
検索データストアを作成するで説明されているデータインポートの手順を行う際に、次の操作を行います。
- コンソールを使用している場合は、アップロードするデータの種類を指定するときに、[メタデータを含む構造化データの JSONL] を選択する
- API を使用している場合は、BigQuerySource.dataSchema を document に設定する

サードパーティのアクセス制御が設定されたアプリの結果をプレビューする

サードパーティのアクセス制御が設定されたアプリの結果をコンソールでプレビューするには、組織の認証情報でログインする必要があります。

UI の結果をプレビューするには、次の 2 つの方法があります。

Workforce Identity 連携コンソール。Workforce Identity 連携コンソールを開き、サードパーティの認証情報でログインします。Workforce Identity 連携コンソールでプレビュー結果を確認するをご覧ください。
ウェブアプリ。Vertex AI Search が提供する専用のウェブアプリを有効にしてログインします。ウェブアプリを有効にするをご覧ください。

Workforce Identity 連携コンソールで結果をプレビューする

Workforce Identity 連携コンソールを使用して結果を表示する手順は次のとおりです。

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

AI Applications
結果をプレビューする検索アプリの名前をクリックします。
[プレビュー] ページに移動します
[連携 ID でプレビュー] をクリックして、Workforce Identity 連携コンソールに移動します。
Workforce プールプロバイダと組織の認証情報を入力します。
表示された [プレビュー] ページで、アプリの結果をプレビューします。

検索結果のプレビューについて詳しくは、検索結果を取得するをご覧ください。

Workforce Identity 連携コンソールの詳細については、コンソール（連携）についてをご覧ください。

ユーザーに検索権限を付与する

ユーザーがアプリを使用してアクセス制御付きのデータを検索できるようにするには、ドメインまたは Workforce プール内のユーザーにアクセス権を付与する必要があります。Google は、ユーザーグループにカスタム IAM ロールを付与することをおすすめします。

Google Identity: Google Identity を使用している場合は、検索が必要なすべての社員を含む Google グループを作成することをおすすめします。Google Workspace 管理者の場合は、組織のすべてのユーザーをグループに追加するの手順に沿って、組織内のすべてのユーザーを Google グループに含めることができます。
サードパーティの ID プロバイダ: 外部 ID プロバイダ（Okta や Azure AD など）を使用する場合は、Workforce プール内のすべてのユーザーを 1 つのグループに追加します。

次の権限を使用して、ユーザーグループに付与するカスタム IAM ロールを作成することをおすすめします。

discoveryengine.answers.get
discoveryengine.servingConfigs.answer
discoveryengine.servingConfigs.search
discoveryengine.sessions.get
discoveryengine.widgetConfigs.get

Identity and Access Management（IAM）を使用した Vertex AI Search リソースの権限の詳細については、IAM を使用したアクセス制御をご覧ください。

カスタムロールの詳細については、IAM ドキュメントのカスタムロールをご覧ください。

アクセス制御されたアプリの検索ウィジェットをデプロイする場合は、次の手順を行います。

検索 API 呼び出しを行う必要があるドメインまたは Workforce プールのユーザーに Discovery Engine 閲覧者のロールを付与します。
ウィジェットに渡す認証トークンを生成します。
- Google Identity の場合: OAuth 2.0 アクセストークンを生成します。
- Workforce Identity 連携の場合: Workforce Identity 連携の有効期間が短いトークンを取得するの手順に沿ってトークンを取得します。
認証トークンを含むウィジェットを追加するの手順に沿って、トークンをウィジェットに渡します。

ウェブアプリをオンにする

ウェブアプリは、Vertex AI Search によって生成された専用サイトです。ログイン認証情報を持つユーザーは、このサイトで検索アプリを使用できます。

検索ウィジェットや検索 API を独自のアプリに統合することなくユーザーに検索アプリを提供するには、ウェブアプリの URL をユーザーに提供します。

ウェブアプリを有効にする手順は次のとおりです。

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

AI Applications
ウェブアプリを作成する検索アプリの名前をクリックします。

検索アプリは、アクセス制御が設定されたデータソースに少なくとも 1 つ関連付けられている必要があります。詳細については、アクセス制御を使用してデータソースを構成するをご覧ください。
[統合] > [UI] タブに移動します。
[ウェブアプリを有効にする] をクリックします。
Workforce Identity 連携を使用している場合は、Workforce プールプロバイダを選択します。
ウェブアプリへのリンクをクリックします。
Workforce プールプロバイダと組織の認証情報を入力します。
アプリの結果をプレビューします。
ウェブアプリの結果を構成するには、検索ウィジェットの結果を構成するをご覧ください。ウィジェットの構成はウェブアプリにも適用されます。
省略可: この専用ウェブアプリを通じて検索アプリをユーザーに提供するには、URL をコピーして、ログイン認証情報を持つユーザーに送信します。ユーザーは、ウェブアプリの URL をブックマークに登録して、その URL にアクセスして検索アプリを使用できます。

検索結果の取得について詳しくは、検索結果を取得するをご覧ください。