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、管理されたデータカタログを通じて、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グラウンディングを提供します。
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（「最新の顧客離脱データを表示」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、所有権などの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 インサイト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 インサイト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、ユーザー単位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。
データ分析情報に対して自動的に課金されないように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 インサイトの請求額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。データ分析情報スキャンジョブのトークン消費量を追跡し、Cloud Monitoring でカスタム ダッシュボードを作成するには、データ分析情報のトークン使用量をモニタリングするをご覧ください。
データ分析情報の費用を管理し、トークンの上限を設定するにはどうすればよいですか？
費用を管理し、データ インサイトのトークン使用量に上限を設定するには、データ インサイトの割り当てと上限をご覧ください。
データ分析情報の割り当て上限に達するとどうなりますか？
Knowledge Catalog は、スキャンを開始する前に入力トークンと出力トークンの両方の割り当てを確認し、スキャンが完了した後に消費されたトークンを差し引きます。
上限を超えたときにすでに進行中のスキャンはどうなりますか？
Knowledge Catalog は、スキャンの開始時にのみ割り当てを確認します。スキャンの途中では確認しません。割り当てがまだ利用可能な状態でスキャンが開始され、トークンの使用量によってプロジェクトが 1 日の上限を超えた場合、そのスキャンは正常に完了し、生成された分析情報が公開されます。スキャン後の請求調整が完了すると、Knowledge Catalog は、その日の残りの期間、1 日の割り当てバケットを使い果たした（100%）とマークします。
上限に達した後にトリガーされた後続のスキャンはどうなりますか？
入力または出力の 1 日あたりのトークン割り当てが使い果たされると、Knowledge Catalog は、実行前に新しいオンデマンドまたはスケジュールされたインサイト スキャンを直ちにブロックします。拒否されたスキャンにはトークン料金は発生しません。
Google Cloud コンソールに表示される内容
トークンの割り当てを超過したためにスキャンが失敗すると、 Google Cloud コンソールの BigQuery Studio と Knowledge Catalog に次の動作が表示されます。
既存の分析情報を含むテーブルまたはデータセット: 再生成が失敗し、次のインライン エラーバナーが表示されます。
Knowledge Catalog Insights token quota limit exceeded for this project.以前に生成された説明と推奨される SQL クエリは、引き続き表示され、使用できます。
以前の分析情報がない新しいテーブルまたはデータセット: 生成が失敗し、空の状態で割り当て超過エラーバナーが表示されます。[分析情報を生成] ボタンは引き続き使用できます。
データ分析情報の生成を再開するにはどうすればよいですか？
データ分析情報の生成を再開するには、次のいずれかを行います。
- 1 日のリセットを待つ: 1 日のトークン カウンタは、太平洋時間の午前 0 時（00:00 PT）に自動的に 0 にリセットされます。
- 割り当て上限を引き上げる: プロジェクト管理者は、Google Cloud コンソールの [割り当てとシステム上限] ページで 1 日の上限を引き上げる（または無制限にリセットする）ことで、分析情報の生成をすぐに再開できます。
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ご覧ください。
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 コンピュート（自動データ品質とデータ プロファイリング）とデータリネージのデータ コンピューティング単位数（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 DCU の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 スキャンには、
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関連付けるをご覧ください。