このドキュメントでは、 Google CloudKnowledge Catalog（旧 Dataplex Universal Catalog）に関するよくある質問とその回答を紹介します。
Knowledge Catalog の詳細については、Knowledge Catalog の概要をご覧ください。
一般的なコンセプト
Knowledge Catalog の機能に関するよくある質問をご覧ください。
Knowledge Catalog とは
Knowledge Catalog は、 Google Cloudのデータと AI アセット向けのインテリジェントなガバナンス ソリューションです。一元化されたインベントリが提供され、BigQuery、Cloud Storage、Pub/Sub、Spanner などの Google Cloud データソース全体でデータを検出、管理、統制できます。
Knowledge Catalog は、AI を使用してデータ検出、メタデータの拡充、データ品質を自動化します。Knowledge Catalog は、管理された Data Catalog を通じて、AI エージェントが高品質なコンテンツを生成するために必要な重要な根拠を提供します。
Knowledge Catalog の用途
Knowledge Catalog は、「データのコールド スタート」問題、つまり、実際にデータを使用する前に、データの検索、理解、信頼に費やされる時間を解決します。主な用途は次のとおりです。
データ検出の高速化: 複雑な組織のサイロをナビゲートしてデータを見つける代わりに、自然言語検索（「最新の顧客離職率データを表示」など）を使用して、Google Cloud リソース全体のアセットを即座に見つけることができます。これにより、データ コンシューマーの生産性が向上します。
AI エージェントのグラウンディング: 生成 AI または ADK の「信頼できる情報源」として機能します。物理データをビジネス定義にリンクすることで、AI エージェント（Vertex AI で構築されたエージェントなど）が高品質のデータを使用できるようになります。これにより、AI のハルシネーションが大幅に減少し、AI が生成した分析情報の信頼性が向上します。
自動化されたデータ ガバナンス: データを自動的にスキャンして機密情報（PII）を特定し、データの出所（リネージ）を追跡して、その精度をモニタリングします（自動データ品質）。これらの機能により、手作業を減らしながら、データの信頼性、セキュリティ、コンプライアンスを向上させることができます。
「ダークデータ」の検出: 非構造化ファイル（Cloud Storage 内の PDF や画像など）をスキャンして内部の情報を抽出し、BigQuery で検索やクエリを実行できるようにします。これにより、以前はアクセスできなかったデータから分析情報を引き出すことができます。
これらのシナリオを開始するには、Knowledge Catalog のユースケースをご覧ください。
Knowledge Catalog にはどのような種類のメタデータが保存されますか？
Knowledge Catalog には、次の 3 種類のメタデータが保存されます。
テクニカル メタデータ: 自動的に収集されたスキーマ、テーブル名、システム プロパティ。
ビジネス メタデータ: ビジネスの説明、用語集の用語、所有権など、ユーザー定義のコンテキスト。
ランタイム メタデータ: データリネージ、データ品質スコア、データ プロファイリング統計に関する情報。
データ分析情報の課金
Knowledge Catalog のデータ分析情報機能のトークンベースの課金、使用状況の測定、管理コントロールに関するよくある質問をご覧ください。
データ インサイトの使用に対する請求はいつから開始されますか？
データ インサイトの課金は 2026 年 10 月 27 日に開始されます。
データ分析情報の使用量はどのように課金されますか？
使用量はデータトークンで測定されます。データトークンは、Gemini モデルによって処理されるテキストとメタデータの基本単位を表します。これらのトークンは、次の 2 つのカテゴリに分類されます。
- 入力トークン: モデルに送信されるコンテキスト、指示、履歴。
- 出力トークン: モデルから返された、生成された自然言語の説明、関係、クエリ。
詳細については、データクラウド Agent の料金をご覧ください。
サービス アカウントはデータ分析情報の無料割り当てを受け取りますか？
いいえ。サービス アカウントには、ユーザーごとの無料の割り当ては付与されません。ただし、使用量は標準ユーザーと同じ方法で測定されます。
データ分析情報の自動請求を回避するにはどうすればよいですか？
課金されないようにするには、進行中のスキャンを確認し、新しいスキャンのトリガーを停止します。管理者は、それぞれのプロジェクトで Dataplex API を無効にすることで、データ分析情報機能を無効にすることもできます。
データ インサイトの料金を確認するにはどうすればよいですか？
Google Cloud は、データトークンの測定を提供します。この測定により、管理者とエージェント オーナーはトークンの消費量をモニタリングできます。この測定機能は、2026 年 10 月にアクティブな課金が開始される前に利用できます。
請求と費用のモニタリング
Knowledge Catalog でのコンピューティング費用のモニタリングとアトリビューションに関するよくある質問を確認する。
データ品質、データ プロファイリング、データリネージの Knowledge Catalog DCU 費用をモニタリングして割り当てるにはどうすればよいですか？
Knowledge Catalog DataScan コンピューティング（自動データ品質とデータ プロファイリング）とデータリネージ データ コンピューティング ユニット（DCU）は、Google が管理するインフラストラクチャのサーバーレス コンピューティングで実行され、dataplex.googleapis.com/* の時系列指標を Cloud Monitoring に公開しません。
プロジェクトとスキャン全体で Knowledge Catalog の DCU 費用をモニタリング、アラート、関連付けするには、Cloud Billing データを BigQuery にエクスポートし、Knowledge Catalog の課金レコードに付加されたシステムラベルをクエリします。
- データ品質スキャンとデータ プロファイリング スキャンの場合は、
goog-dataplex-datascan-*ラベル（goog-dataplex-datascan-id、goog-dataplex-datascan-data-source-project、goog-dataplex-datascan-data-source-bigquery-tableなど）を使用します。 - データリネージ処理の場合は、
goog-dataplex-workload-typeラベルを値LINEAGEで使用します。
ラベルの詳細な定義と BigQuery SQL クエリの例については、Cloud Billing エクスポートを使用して Knowledge Catalog の DCU 費用をモニタリングして割り当てるをご覧ください。