GCPの監査ログから、BigQueryジョブの実行元を確認する方法を残しておきます。

Log RouterからBigQuery向けのsinkが作成されていることを想定します。

監査ログの概要やsinkを作成する方法については、以下の公式ドキュメントを参考してください。

ログを受信する特定のデータセットをに対して、以下のクエリを実行します。
実行すると、BigQueryジョブ毎に、どこから実行されていたかが分かります。

WITH
base AS (
SELECT
  resource.labels.project_id,
  protopayload_auditlog.authenticationInfo.principalEmail AS email,
  REGEXP_EXTRACT(protopayload_auditlog.resourceName, r'^projects/[\w-]+/jobs/([\w-]+)$') as job_id,
  timestamp,
  protopayload_auditlog.requestMetadata.callerSuppliedUserAgent AS user_agent,
  protopayload_auditlog.metadataJson AS metadata_json
FROM
  `<プロジェクトID>.<データセットID>.cloudaudit_googleapis_com_data_access_*`
WHERE
  timestamp > TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
  AND operation.first = true
),
audit AS (
SELECT
  CASE 
    WHEN starts_with(job_id, 'scheduled_query_')
      THEN 'scheduled_query'
    WHEN starts_with(job_id, 'script_job_')
      THEN 'script_job'
    WHEN starts_with(job_id, 'bquxjob_')
      THEN 'bq user interface'
    WHEN starts_with(job_id, 'job_') AND json_value(metadata_json, '$.jobInsertion.job.jobConfig.type') = 'EXPORT'
      THEN 'BQ UI data export to Google Drive'
    WHEN starts_with(job_id, 'sheets_dataconnector_')
      THEN 'sheets_dataconnector'
    WHEN starts_with(job_id, 'job_') AND json_value(metadata_json, '$.jobInsertion.job.jobConfig.labels.requestor') = 'looker_studio'
      THEN 'looker_studio'
    WHEN starts_with(job_id, 'job_') AND user_agent LIKE 'Tableau%'
      THEN 'tableau'
    WHEN starts_with(job_id, 'job_') AND user_agent IS NOT NULL
      THEN user_agent
    WHEN regexp_contains(job_id, '^[a-z0-9]{8}-[a-z0-9]{4}-[a-z0-9]{4}-[a-z0-9]{4}-[a-z0-9]{12}$')
      THEN 'google-colab'
    ELSE 'unknown'
  END execution_source,
  json_value(metadata_json, "$.jobInsertion.job.jobConfig.queryConfig.query") AS query,
  *
FROM
  base
),
sheets_info AS (
SELECT
  job_id,
  'https://docs.google.com/spreadsheets/d/' || json_value(metadata_json, '$.firstPartyAppMetadata.sheetsMetadata.docId') as sheet_url,
  json_value(metadata_json, '$.jobInsertion.job.jobConfig.labels.sheets_trigger') AS sheets_trigger,
FROM
  base
)

SELECT
  project_id,
  email,
  timestamp,
  execution_source,
  query,
  sheet_url,
  sheets_trigger
FROM
  audit a FULL OUTER JOIN sheets_info s
    ON a.job_id = s.job_id

BigQueryのジョブIDは、その実行元のタイプによって決まりますので、IDからどの実行元に基づいたかを推測できます。
実行元のタイプがSpread Sheetだった場合、クエリを実行したシートの情報まで確認できます。

INFORMATION_SCHEMAからスロット消費量などを追加して、どこでスロットを消費しているのかも確認できますね
（Spread Sheet以外はurlを確認するのは難しいですが。。）

ジョブIDの分類は公式ではなく、経験に基づいていますが、もっとよい方法があったらコメントください。