ClaudeをBigQeuryのデータセットに接続すると、Claudeから自然言語でBigQuery内のデータの集計・分析が可能になります。
具体的な分析の前に、まず今回はClaudeをBigQueryのデータセットに接続する方法を解説します。
必要なもの／必要な条件
- Claude（のアカウントとアプリ）
- 接続するデータセットがあるBigQueryのプロジェクトのIAMが編集できるGoogle Cloudの権限
上記の２の権限については、自分がGoogle Cloudの管理者ではない場合は、お使いのGoolge Cloudの管理者レベルの権限が必要になるので、偉い人やお母さんに聞いてみてね！
そして、Googleのアカウントが必要です。後述しますが、いわゆる「Googleでログイン」と同じことするためです。
手順
- BigQueryリモートMCPサーバーを有効にする
- Google Cloudのプロジェクトの権限を設定する
- Google CloudのプロジェクトのOAuthクライアントを作成する
- ClaudeからBigQueryに接続する
- 実際にClaudeでBIgQuery内のデータを見てみる
準備はいいかい？ では始めよう！
１．BigQueryリモートMCPサーバーを有効にする
まずはBigQueryリモートMCPサーバーを有効にするところから始めましょう。
該当のプロジェクト画面の右上のアイコンをクリックしてCloud Shellを立ち上げます。
※この段階で承認ができないようでしたら、いまあなたが作業している環境では権限レベルが足りていません。誰か偉い人に相談しましょう。
Cloud Shellの黒い画面が表示されたら、このコマンドを実行します。
プロジェクトID となっている部分はご自身のプロジェクトIDを入力してください。
gcloud beta services mcp enable SERVICE \
--project=プロジェクトID
enableになったら、次に進みましょう。
Google公式の「BigQuery リモート MCP サーバーを使用する」も参考にしてください。
https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/use-bigquery-mcp
２．Google Cloudのプロジェクトの権限を設定する
続いてGoogle CloudのプロジェクトのBigqueryへの権限を付与していきます。
どのように権限を付与するかは、どのデータセットをClaudeと連携するかによって異なります。
【BigQuery内のすべてのデータセットをClaudeと連携する場合】
- プロジェクトへの権限付与
- MCP ツールユーザー roles/mcp.toolUser
- BigQuery ジョブユーザー roles/bigquery.jobUser
- BigQuery データ閲覧者 roles/bigquery.dataViewer
【BigQuery内の特定のデータセットをClaudeと連携する場合】
- プロジェクトへの権限付与
- MCP ツールユーザー roles/mcp.toolUser
- BigQuery ジョブユーザー roles/bigquery.jobUser
- 特定のデータセットへの権限付与
- BigQuery データ閲覧者 roles/bigquery.dataViewer
今回は【BigQuery内の特定のデータセットをClaudeと連携する場合】の権限付与をキャプチャ入りで解説します。
進めましょう。
まず左側メニューから「IAMと管理」を開き「IAM」をクリックします。
※ IAM＝Identity and Access Managementね
画面中段の「アクセスを許可」をクリックして、新しいプリンシパルを追加していきます。
右側にパネルが開くので、この「新しいプリンシパル」にGoogleアカウントを入力します。
「ロールを割り当てる」に前述した２つの権限、
- MCP ツールユーザー roles/mcp.toolUser
- BigQuery ジョブユーザー roles/bigquery.jobUser
を設定し「保存」します。
続いて特定のデータセットへ権限を付与します。
連携したいデータセットの右側の ︙ から 共有＞権限を管理 へと進みます。
ここでも先ほど追加したGoogleアカウントを新しいプリンシパルとして追加します。
ここで付与する権限は、
- BigQuery データ閲覧者 roles/bigquery.dataViewer
です。
ここまでで権限付与は完了です。
次はClaudeがBigQueryと連携するためのOAuth同意画面、いわゆる「Googleでログイン」を用意します。
３．Google CloudのプロジェクトのOAuthクライアントを作成する
左側のメニューから APIとサービス＞OAuth 同意画面 へと進みます。
左側のメニューの順番は人によって異なるので、見当たらない場合は「すべてのプロダクトを表示」して探してね。
プロジェクトで初めてOAuth同意画面を作る場合は、まずアプリ情報を設定します。
アプリ名（お好みで） ＝ claude_bigquery_connector
ユーザーサポートメール ＝ プルダウンで選択
対象は 内部 を選択して次へ。
連絡先情報は、あなたのメールアドレスでOKです。
最後にGoogle APIサービス・ユーザーデータに関するポリシーを確認して、同意チェックを入れて作成します。
これでアプリの下準備が整いました。続いてクライアントを作成していきます。
左側のクライアントのページに移動し、「クライアントを作成」をクリックします。
ここでOAuth クライント IDを作成します。
アプリケーションの種類 ＝ ウェブ アプリケーション
名前（自分のお好みでOK） ＝ claude_bigquery_connector
承認済みのリダイレクト URI ＝ https://claude.ai/api/mcp/auth_callback
上記を設定したら「作成」をクリック。
クライアント ID、クライアント シークレットが表示されるので、メモっておきます。
誰にも見せちゃダメだよ？
これでOAuth同意画面の作成は完了です。
それではいよいよClaudeからBigQueryに連携しましょう。準備が長い！
４．CloudeからBigQueryに接続する
ここからClaudeのアプリでの作業になります。
まず左側メニューの Customize をクリックして開きます。
カスタマイズ画面が表示されるので アプリを接続 をクリックします。
※このあたりの画面構成はClaudeのアプリがupdateされるたびに変更されるので、もしかしたらお手元の画面と相違があるかもしれません。とりあえずコネクタへ進んでください。
コネクタ画面になったらGoogle Cloud BigQueryを探して、クリックします。
数が多いのでbigで検索すると早いです。
このあと上記で作成したクライアント ID、クライアント シークレットが必要になるので準備してください。
連携/連携させる をクリックします。とても重要なので２回言っているんだと思います。たぶん。しらんけど。
先ほど作成したクライアント ID、クライアント シークレットを設定して接続します。
このようなアカウントを選択してGoogleでログインする画面が表示されるので、Googleアカウントでログインします。
コネクタ一覧にGoogle Cloud BigQueryが表示されたら接続完了です！ おつかれさまでした！
では、実際にClaudeからBigQuery内のデータが見えているか、テストしてみましょう。
５．実際にClaudeでBIgQuery内のデータを見てみる
まずBigQueryが見えているかどうか、Claudeに聞いてみます。
ちゃんと見えていますね！
質問には具体的なプロジェクトIDやデータセット情報を含めなかったので、公開データにアクセスして接続を確認したようです。かしこい！
では、具体的なテーブルを指定して聞いてみましょう。
特定のテーブルIDを↓の形式で指定して、フィールド名の一覧を確認させたところ、正しくフィールド一覧が取得できました。
プロジェクトID.データセットID.テーブルID
それでは簡単な集計をさせてみましょう。通常、人間がSQLを書いて集計するような処理です。
接続したデータセットはGoogleサーチコンソールのデータだったので「最新の日付のデータを対象に、表示回数が多いキーワードを10こリストアップしてください」という普通の日本語で指示してみました。
Claudeの「クエリを実行します」という回答のあと、キーワードが10こ表示されました。
表示回数、クリック数、平均順位も出してくれています。
どのようなSQLを実行したのか、見せてもらいましょう。
SQLも正しくできていますね。
今回はまだ簡単な集計しか実行していませんが、今後は複数のデータセットにまたがる複雑な分析なども試してみたいです。
以上、ClaudeをBigQueryに接続する方法の解説でした。
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