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# データ一覧（BigQuery）

> 組織の BigQuery にあるデータを探し、テーブルや列の意味（説明・タグ・メモ）をデータカタログとして書き込む画面の使い方です。

> この記事は Spumote のソースコードから生成した試験出力です。内容は確認中のため、正式な仕様は担当者に確認してください。

## この機能でできること

データ一覧は、組織の BigQuery（Google のデータベースサービス）に「どんなデータがあるか」を探し、その意味を書き込んでおくための画面です。画面の説明文は「どんなデータがあるかを探し、意味 ( 説明・タグ・PK ) を書く。」です。

* データセット（テーブルをまとめる入れ物）と、その中のテーブル・ビュー・フィールド（列）・ファンクションを一覧で探す
* テーブルの中身を数行だけプレビューし、列の型や説明（スキーマ）を確認する
* テーブルや列に「説明」「タグ」「メモ」などを書き込み、社内で意味をそろえる（データカタログ）
* 書き込んだ内容の変更履歴を確認し、元に戻す
* 自社や取引先が持つ別の BigQuery のデータを、権限を付けてもらうことで一覧に並べる

## 画面の場所

データ › しらべる › データ一覧（BigQuery）

上部のピル（切り替えボタン）で次の 6 画面を切り替えます。

| ピル | 内容 |
| - | - |
| データセット | データセットの一覧と、データセット構成の管理（レイヤ管理） |
| テーブル | テーブルの一覧。説明・タグ・メモの編集、プレビュー、定義の確認 |
| ビュー | ビュー（保存された SQL を表のように見せるもの）の一覧 |
| フィールド | すべてのテーブルの列を横断した一覧。列ごとの意味づけ |
| ファンクション | BigQuery に登録された関数・プロシージャ（ルーチン）の一覧 |
| ナレッジ | データ全体の背景情報（コンテキスト）を書いておく画面 |

## データセット

組織が使えるデータセットが「全 N データセット」として一覧表示されます。データセット名をクリックすると、そのデータセットで絞り込んだテーブル一覧に移動します。名前の横のアイコンで「プロジェクト名.データセット名」をコピーできます。

| 列 | 意味 |
| - | - |
| データセット | データセットの名前 |
| 役割 | 名前から判定した層。L0（取り込み層）／L1（翻訳層）／L2（中核層）／L3（出力層）／OPT（拡張層）／SND（サンドボックス）／TMP（テンポラリ） |
| 機密レベル | 「一般」または「機密」。機密は鍵マーク付きで表示されます |
| テーブル数 | 含まれるテーブルの数 |
| ロケーション | データの保存場所（東京、US など） |
| 説明 | 役割の短い説明 |
| 最終更新／作成日時／プロジェクト | BigQuery 上の日付とプロジェクト名 |

一覧はロケーション → 役割の順に並びます。表示密度は「標準」「コンパクト」を切り替えられます。画面幅が狭いと一部の列が隠れ、各行の「+」で表示できます。

一覧の上には「レイヤ管理」があり、組織のデータセット構成（どのリージョン・どの機密区分のデータセットを持つか）を確認・追加できます。詳しくは「02-9 機密データの取り扱いと組織データセット」を参照してください。

## テーブル

組織が使えるテーブルが「全 N テーブル」として表示されます。表の列は「BigQuery 情報」（自動で取得される情報）と「カタログ（編集可能）」（利用者が書き込む情報）に分かれています。

| 区分 | 主な列 |
| - | - |
| BigQuery 情報 | プロジェクト、データセット、テーブル、役割、ロケーション、種類、Iceberg、テーブル説明(BQ)、行数、サイズ、フィールド数、パーティション、クラスタリング、更新日時、作成日時 |
| カタログ（編集可能） | タグ、説明、メモ |

* **プレビュー**: 行の操作から「プレビュー」を開くと、先頭の 10 行と全体の行数が表示されます。入れ子のデータ（JSON など）はセルをクリックすると全体を確認できます。
* **定義**: 「定義」を開くと、列名・型・モード・説明（スキーマ）と、行数・サイズ・パーティション・クラスタリングの情報を確認できます。ビューの場合はビューの SQL が表示されます。
* **列の表示**: 「列」ボタンで表示する列を選び、「自動調整」「リセット」で列幅を整えられます。ヘッダーの境界をドラッグして幅を変えることもできます。
* **削除**: 行の「その他の操作」から「テーブルを削除…」を選び、確認欄にテーブル ID を入力して削除します。

### 検索（フィルタ）

検索欄にはフィルタ式が書けます（例: `dataset:l0 location:=US tag:!pii`）。

| 書き方 | 意味 |
| - | - |
| `field:value` | 部分一致（大文字・小文字は区別しない） |
| `field:=value` | 完全一致 |
| `field:!value` | 含まない |
| 文字だけ | テーブル名／データセット／プロジェクト／説明／タグのどれかに部分一致 |

使える項目は project（pj）、dataset（ds）、table（tbl）、location（loc）、type（kind）、partition、cluster、tag、desc、source（src）、iceberg（ice。Iceberg 公開の状態）です。同じ項目を複数書くと「または」、違う項目同士は「かつ」で絞り込みます。

なお、データ一覧の画面にはテーブルの系譜（どのデータから作られ、どこで使われているか）の表示はありません。自動処理（ワークフロー）が作ったデータのつながりは「02-5 生成データ（アセット）」の「系譜」タブで確認できます。

## ビュー・フィールド・ファンクション

* **ビュー**: ビューの一覧です。定義から元になっている SQL を確認できます。
* **フィールド**: すべてのテーブルの列を 1 行ずつ並べた一覧で「全 N フィールド」と表示されます。列ごとに PK（主キー＝行を一意に特定する列）、FK参照先（他テーブルのどの列を指しているか）、タグ、メモを書き込めます。複数行を選んで「一括編集」したり、「タグ管理」でタグ名の変更・削除をまとめて行ったりできます。
* **ファンクション**: BigQuery の関数・プロシージャの一覧です。種類（FUNCTION／TVF／AGG／PROCEDURE）と引数・戻り値を確認でき、定義の表示や、呼び出し SQL を入れた状態でクエリ画面を開く操作ができます。

## データカタログ（意味の登録・承認・履歴）

データカタログは、テーブルや列に「これは何のデータか」を書いておく仕組みです。BigQuery 本体は変更せず、Spumote 側に保存されます。

### 登録する

1. テーブル（またはフィールド）画面を開きます。
2. 「説明」「タグ」「メモ」などのセルをクリックして入力し、保存します。
3. まとめて登録したいときは「エクスポート」で TSV（タブ区切りファイル）を書き出して編集し、「インポート」の「TSVからインポート」に貼り付けて「プレビュー」→「インポート実行」で一括更新します。

### AI に下書きさせる

* 「AI用指示(カタログ生成)」（テーブル画面）や「AI用指示(テーブル情報生成)」（フィールド画面）を押すと、AI に渡す依頼文と現在の一覧がまとめて表示されます。Claude などの AI に貼り付けて、説明の下書きを作らせることができます。テキストはその場で自由に編集でき、保存はされません。
* テーブル画面で行にチェックを入れると「AIにコピー (N件)」が現れ、選んだテーブルの情報だけを AI 向けにまとめられます。
* ナレッジ画面に書いた背景情報（コンテキスト）は、これらの依頼文に自動で含まれます。

### 承認する

AI アシスタント（MCP）やインポートで登録された説明には、説明の横に「AI提案」バッジが付きます。AI アシスタント経由で内容を承認すると「AI承認済」に変わります。画面上で人が説明を書き直した場合は、人の入力として保存されます。

### 履歴を見る・戻す

「変更履歴」を押すと、誰が・いつ・どの項目を・何から何へ変えたかが一覧で表示され、「元に戻す」（まとめて変えた場合は「グループを元に戻す」）で変更前の値に戻せます。セルごとの履歴も確認できます。

### BigQuery に書き出す

フィールド画面の「BQ にエクスポート」を押すと、カタログの内容を組織の拡張層（opt）データセットの `spumote_meta_datasets` / `_tables` / `_columns` に書き出します（毎回入れ替え）。BI ツールなど BigQuery を読む他のツールからカタログを参照したいときに使います。利用者のテーブルには一切触れず、機密データセットは対象外です。

## ナレッジ（共通設定）

ナレッジ画面の「コンテキスト（ドメイン情報）」に、データの背景情報を文章で書いて「保存」します（例:「このデータは EC サイトの受注データです。会員が商品を注文し…」）。ここに書いた内容は、テーブルカタログ・フィールドカタログの AI 用指示テキストで自動的に参照されます。

## 外部 BigQuery の参照

自社の別プロジェクトや取引先が持つ BigQuery のデータも、データ一覧に並べて使えます。

1. 設定 › 接続先 › サービスアカウント で、組織の「BigQuery 接続サービスアカウント」（通常）を確認します。
2. データの持ち主に、そのサービスアカウントへ対象データセットの読み取り権限（BigQuery Data Viewer／READER）を付与してもらいます。設定 › 接続先 › サービスアカウントの「カタログ参照プロジェクト ( READER )」タイルにある「▶ 何のためのタイル？ お客様にお願いする手順を見る」で、依頼文のひな形と設定コマンドを確認できます。
3. 権限が付くと、データセット・テーブルの一覧に外部のプロジェクトのデータも表示されます。データセット単位ではなく特定のテーブルだけ共有された場合は、テーブルを個別に登録して使います（登録時に接続テストが行われ、読めないテーブルは登録できません）。

詳しくは「02-8 接続先の設定」を参照してください。

## 活用例

* **新任担当者のデータ探し**: タグ「会員」「購買」で絞り込み、説明を読んで配信条件に使うテーブルを見つけます。プレビューで実際の値も確かめられます。
* **AI で説明をまとめて下書き**: ナレッジに業務の背景を書いてから「AI用指示(カタログ生成)」で依頼文を作り、AI に説明案を作らせて TSV でインポート。内容を確認して承認します。
* **項目の意味を社内でそろえる**: 「ポイント残高」「最終購入日」などの列にメモを残し、施策担当とデータ担当で同じ言葉を使えるようにします。

## 注意点・制限

* テーブルのプレビューは先頭 10 行です。
* データカタログの入力上限: 説明・メモは各 4,096 文字、表示名は 256 文字、タグは 1 件あたり 20 個まで（各 256 文字まで）。
* 一括登録（インポート）は 1 回 10,000 件まで、一括削除は 1 回 500 件までです。
* データセット・テーブルの削除は owner（組織オーナー）のみ可能です。機密データセットとその中のテーブルの削除も owner のみです。削除は取り消せません。
* カタログ書き出し用のテーブル（`spumote_meta_*`）は削除できません。個別登録した外部テーブルは削除ではなく登録解除で外します。
* 「BQ にエクスポート」は機密レベルのロールを持つ利用者のみ実行できます。
* 機密データセットは、機密レベルのロールを持たない利用者には一覧に表示されません。

## 関連ページ

* [02-2 データ抽出（SQL）と分析レポート](/dsv2/sql-and-reports)
* [02-8 接続先の設定](/dsv2/connections)
* [02-9 機密データの取り扱いと組織データセット](/dsv2/sensitive-data-and-org-dataset)
* [02-3-1 自動処理（ワークフロー）：基本と作り方](/dsv2/workflow-basics)
* [02-5 生成データ（アセット）](/dsv2/assets)


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