/bigquery-auth

name: bigquery-auth
description: "GCPプロジェクト単位でBigQuery認証を設定するスキル。 gcloud設定プロファイルで複数プロジェクトを安全に分離管理。 「BigQueryに繋ぎたい」「BQ認証」「gcloud認証」「データ分析の認証設定」等のリクエストで発動。"
triggers:
  - bigquery-auth
  - BigQuery認証
  - BQ繋ぎたい
  - gcloud認証
  - データ分析の認証
  - BigQuery接続
  - GCP認証

トリガーワード

「BigQuery認証」「BQ繋ぎたい」「データ分析の認証」「gcloud認証」

BigQuery Authentication (Project-based)

GCPプロジェクト単位でgcloud設定プロファイルを作成し、BigQuery認証を行うスキルです。

Workflow

1. ユーザーが「BigQuery使いたい」「{プロジェクト}のデータを見たい」等と言う 2. **GCPプロジェクトIDを確認**（必須） 3. 既存の設定プロファイルを確認 4. 必要に応じて新規プロファイルを作成 5. ブラウザ認証をガイド 6. 接続テストを実行

認証手順

Step 1: 設定プロファイル確認

gcloud config configurations list

既存プロファイルを表示し、目的のプロジェクト用があるか確認。

Step 2: プロファイル作成（新規の場合）

# プロファイル作成
gcloud config configurations create {PROFILE_NAME}

# プロジェクト設定
gcloud config set project {PROJECT_ID}

Step 3: gcloud認証

# メイン認証（ブラウザが開く）
gcloud auth login

# Python SDK用認証（ブラウザが開く）
gcloud auth application-default login --quiet

**注意**: 両方のコマンドでブラウザ認証が必要です。

Step 4: 認証確認

# 現在のプロファイル確認
gcloud config configurations list

# プロジェクト確認
gcloud config get-value project

# ADCトークン確認
gcloud auth application-default print-access-token

Step 5: BigQuery接続テスト

import os
# 環境変数競合を回避
if "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS" in os.environ:
    del os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]

from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client(project="{PROJECT_ID}")
datasets = list(client.list_datasets())
print(f"接続成功！{len(datasets)}個のデータセット")

プロファイル切り替え

# プロファイル一覧
gcloud config configurations list

# 切り替え
gcloud config configurations activate {PROFILE_NAME}

登録済みプロファイル（テンプレート）

ADC認証（gcloud login）

| プロファイル | プロジェクトID | アカウント | 用途 | |-------------|---------------|-----------|------| | `default` | {YOUR_PROJECT_ID} | {YOUR_EMAIL} | デフォルト | | `{PROFILE_2}` | {PROJECT_ID_2} | {EMAIL_2} | 分析用 |

> 自分のプロジェクト情報に置き換えてください。

サービスアカウント認証（外部プロジェクト）

| プロファイル | プロジェクトID | キーファイル | 用途 | |-------------|---------------|-------------|------| | `{SA_PROFILE}` | {SA_PROJECT_ID} | `~/.gcp/{SA_KEY_FILE}.json` | 外部プロジェクト分析 |

サービスアカウント認証の使い方

外部プロジェクトにサービスアカウントで接続する場合：

import os
from google.cloud import bigquery
from google.oauth2 import service_account

# サービスアカウントキーで認証
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    os.path.expanduser("~/.gcp/{SA_KEY_FILE}.json")
)

# BigQueryクライアント作成
client = bigquery.Client(
    project="{SA_PROJECT_ID}",
    credentials=credentials
)

# 接続テスト
datasets = list(client.list_datasets())
print(f"接続成功！{len(datasets)}個のデータセット")

トラブルシューティング

| エラー | 原因 | 対処法 | |--------|------|--------| | File xxx was not found | GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS が無効 | `unset GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` | | Reauthentication needed | 認証期限切れ | 再度認証実行 | | Permission denied | BigQuery権限なし | IAM設定を確認 |

重要な注意事項

環境変数の競合

`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 環境変数が設定されている場合、ADCより優先されます。 Pythonコードで以下を実行して回避：

import os
if "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS" in os.environ:
    del os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]

marimo notebook使用時

`.cursor/rules/notebook.mdc` のルールに従い： 1. 作業開始前に「どのGCPプロジェクトで作業しますか？」と確認 2. `gcloud config configurations list` でプロファイル一覧を表示 3. 必要に応じてプロファイルを切り替え

Requirements

• Google Cloud SDK (`gcloud`) インストール済み
• ブラウザでGoogleアカウントにログイン可能
• 対象プロジェクトへのBigQuery閲覧権限