Google Cloud の BigQuery にあるデータを PowerBI で扱い、データ活用に使いたいというニーズはあるかと思います。
BigQuery は、Google が提供するフルマネージドのデータウェアハウスサービスで、大規模なデータセットに対して高速なクエリ処理が可能です。

一方、PowerBI は、Microsoft が提供するビジネスインテリジェンス（BI）ツールで、直感的な操作でデータの可視化やレポート作成ができます。

BigQuery と連携することで、異なる種類のデータの可視化や分析に強い力を発揮すると考えられます。

そこで本記事では、Workforce Identity 連携を使って Azure EntraID（旧 Azure AD）と連携し、安全に PowerBI から BigQuery に接続する方法をご紹介します。

これにより既存の ID、会社の Azure EntraID（会社管理のユーザーアカウント）を利用できるようになります。

特に、多くの企業で既に Azure EntraID を利用している場合、既存の ID 基盤を活用できるため、導入のハードルが低く、セキュリティポリシーの一貫性も保てます。

この記事では、Azure EntraID と Google Cloud の Workforce Identity 連携を設定し、PowerBI から BigQuery に安全に接続する手順を追っていきたいと思います。

参考リンク

設定を行うにあたり、下記のドキュメントが大変参考になります。

手順

Azure の設定

Entra ID でアプリの登録を作成する〜クライアントシークレットの発行

Azure 環境にログインし「アプリの登録」ページから新しいアプリを作成します。

作成後、「証明書またはシークレットの追加」を選択し「クライアントシークレット」を作成します。
その際に、必ずクライアントシークレットの「値」を控えます。この値は作成時に一度しか表示されないことに注意が必要です。

APIのアクセス許可の構成を作成する

作成したアプリ画面の「管理」から「APIのアクセス許可」を選択します。

APIの選択画面が開きますので、「Microsoft Graph」を選びます。

その後、「アプリケーションの許可」を選択すると、許可する権限の検索画面が表示されるので、以下のように設定します。

アクセス許可の選択で「User.ReadBasic.All」を検索し「アクセス許可の追加」をします。

もう一度「APIのアクセス許可」を選択し「GroupMember.Read.All」を検索して「アクセス許可の追加」をします。

構成されたアクセス許可に「User.Read」、「GroupMember.Read.All」、「User.ReadBasic.All」の 3 つの許可が付与された状態になっていれば正しいです。

後続の設定に必要な値を控える

以下に列挙する値を控えます

アプリケーション（クライアント）ID
ディレクトリ（テナント）ID
OpenID Connect メタデータドキュメントの「v2.0/」まで
クライアントシークレットの値

アプリケーション ID とディレクトリ ID はそれぞれ、該当アプリの「概要」ページから、OpenID Connect メタデータドキュメントは「概要」ページの「エンドポイント」から取得できます。

Azure のエンタープライズアプリケーション設定

Azure の画面で「エンタープライズアプリケーション」と検索し、サービスの画面に移動します。
前述の手順で作成した「アプリの登録」と同名の「エンタープライズアプリケーション」が存在するので、それを選択して設定を進めていきます。

ここでは、Workforce Identity を使ってログインできるユーザーを限定するために、エンタープライズアプリケーションにユーザーを追加し、割り当ての必要を有効にします。

「ユーザーとグループ」を選択し、「ユーザーまたはグループの追加」をクリックして、設定画面に移動します。

「ユーザーとグループ」を選択し、検索ボックスから追加したいユーザー名（グループ名）を検索します。検索候補に出てきた該当のユーザー（グループ）にチェックを入れて「選択」を押します。

ユーザー（グループ）が選択された状態だと「割り当て」が押せるようになります。「割り当て」を押すことで選択したユーザー（グループ）がエンタープライズアプリケーションに追加されます

割り当て後、ユーザー（グループ）が追加されていることが確認できます。

また、追加したユーザー（グループ）のオブジェクト ID は後の設定に必要となるので、控えておく必要があります。

Google Cloud の設定

Workforce Identity プールの作成

Workforce Identity プールは組織レベルで作成します。
作成には次の gcloud コマンドを実行します。

gcloud iam workforce-pools create WORKFORCE_POOL_ID \
    --organization=ORGANIZATION_ID \
    --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --description="DESCRIPTION" \
    --session-duration=SESSION_DURATION \
    --location=global

WORKFORCE_POOL_ID: Google Cloud Workforce プールを表す ID です。4～32 文字で、小文字英数字とハイフン（-）が使用できます。gcp- で始まる名前は使用できません
ORGANIZATION_ID: Workforce Identity プールを作成する組織の ID です
DISPLAY_NAME（省略可）: Workforce Identity プールの表示名です
DESCRIPTION（省略可）: Workforce Identity プールの説明です
SESSION_DURATION（省略可）: Workforce プールの Google Cloud アクセストークン、コンソールログインセッション、gcloud CLI ログインセッションの有効期間を決める値です。15 分（900 秒）～12 時間（43,200 秒）で指定し、デフォルトは 1 時間（3600 秒）です。指定には 3600s のように秒数＋s で指定します

組織の ID が以下の画面のように確認できます。
プロジェクト選択の「すべて」の中で種類が「組織」になっているオブジェクトの ID が該当します。

Workforce Identity プールプロバイダを作成する

注意として、2025 年 12 月現在においてこのユースケースでは、プロパイダの作成は cli で行う必要があります。
コンソールからでは「--web-sso-response-type=id-token」と「--extra-attributes-client-secret-value」の組み合わせが実現できません。

gcloud iam workforce-pools providers create-oidc WORKFORCE_PROVIDER_ID \
    --workforce-pool=WORKFORCE_POOL_ID \
    --location=global \
    --display-name=DISPLAY_NAME \
    --issuer-uri=ISSUER_URI \
    --client-id=https://analysis.windows.net/powerbi/connector/GoogleBigQuery \
    --attribute-mapping=ATTRIBUTE_MAPPING \
    --web-sso-response-type=id-token \
    --web-sso-assertion-claims-behavior=only-id-token-claims \
    --extra-attributes-issuer-uri=APP_ISSUER_URI \
    --extra-attributes-client-id=APP_CLIENT_ID \
    --extra-attributes-client-secret-value=APP_CLIENT_SECRET \
    --extra-attributes-type=EXTRA_GROUPS_TYPE \
    --extra-attributes-filter=EXTRA_FILTER \
    --detailed-audit-logging

WORKFORCE_PROVIDER_ID: このプロパイダの一意の ID。接頭辞 gcp- は予約されているため、ここでは使用できません
WORKFORCE_POOL_ID: 先に作成した Workforce Identity プール ID
DISPLAY_NAME: プロバイダのわかりやすい表示名（省略可）
ISSUER_URI: 発行元 URI の値（https://sts.windows.net/TENANT_ID の形式）。TENANT_ID の部分は、Azure 側で控えたアプリの「テナント ID」に置き換わります
ATTRIBUTE_MAPPING: グループのマッピングと、必要な場合は Microsoft Entra のクレームから Google Cloud 属性に対応する、その他の属性マッピング（例: google.groups=assertion.groups,google.subject=assertion.sub）
APP_ISSUER_URI: Azure 側の設定で控えた、「OpenID Connect メタデータドキュメントの「v2.0/」まで」の URI に相当します
APP_CLIENT_ID: Azure 側の設定で控えた、アプリケーション（クライアント）ID
APP_CLIENT_SECRET: Azure 側でアプリの登録の際に作成した「クライアントシークレットの値」に相当します
EXTRA_GROUPS_TYPE: グループ ID のタイプ。次のいずれかになります。
- azure-ad-groups-mail: グループのメールアドレス（例: admin-group@altostrat.com）
- azure-ad-groups-id: グループを表す UUID（例: abcdefgh-0123-0123-abcdef）
EXTRA_FILTER: IdP から渡される特定のアサーションをリクエストするために使用されるフィルタ

これらを設定することで、Workforce Identity のプール内にプロパイダが作成されます。

IAM ポリシーの設定

ここでは必要な IAM ポリシーの作成と権限の作成をします。

gcloud projects add-iam-policy-binding BIGQUERY_PROJECT_ID \
    --role="roles/bigquery.dataViewer" \
    --member="principalSet://iam.googleapis.com/locations/global/workforcePools/WORKFORCE_POOL_ID/group/GROUP_ID"

上記のコマンドは、指定したプロジェクト ID において、WIF プール経由で認証したユーザーのうち、Azure AD のグループ ID が GROUP_ID であるユーザーの集合に対して、BigQuery のデータを閲覧する権限（bigquery.dataViewer）を付与するという意味です。

BIGQUERY_PROJECT_ID: BigQuery のデータとメタデータが保存されているプロジェクト ID
WORKFORCE_POOL_ID: Workforce Identity プールの ID
GROUP_ID: グループ ID。Workforce Identity プールプロバイダの作成に使用された --extra-attributes-type の値によって指定するものが異なる
- azure-ad-groups-mail: グループのメールアドレス（例: admin-group@altostrat.com）
- azure-ad-groups-id: グループを表す UUID（例: abcdefgh-0123-0123-abcdef）

また今回の目的のためには追加で必要な権限が 3 つあり、最終的には以下の 4 つの権限が必要です。

BigQuery Connection User BigQuery が外部データソースへ接続するための「接続情報」を利用する際に必要
BigQuery ジョブユーザー Power BI からクエリを実行する際、BigQuery 内で「クエリジョブ」を作成して処理するため、その作成権限が必要
BigQuery データ閲覧者クエリジョブの実行後、実際にテーブルのデータを読み取り、その結果を取得するために必要
Service Usage ユーザー Power BI が BigQuery API 自体を利用するために必要

Power BI での設定

Power BI Web から BigQuery への接続の作成

Power BI Web の画面で「作成」から「データの取得」を選択します。

「データソースの選択」画面で「Google BigQuery（Microsoft Entra ID）」を選択します。

接続の作成画面では「課金プロジェクト ID」と「対象ユーザーの URI」を入力します。

対象ユーザー URI は以下の形式になります。

//iam.googleapis.com/locations/global/workforcePools/WORKFORCE_POOL_ID/providers/WORKFORCE_PROVIDER_ID

WORKFORCE_POOL_ID: 作成した Workforce プールの ID です
WORKFORCE_PROVIDER_ID: 作成した Workforce プールプロバイダの ID です

接続名を入力して、サインインしていない場合はサインインしてください。EntraID でのサインインが行われます。
問題がなければ「次へ」が押せるようになります。

接続の作成に成功すると、以下の画面のように BigQuery のデータが参照可能になります。

「レポートの作成」を押すと、選択した BigQuery テーブルのデータをソースにしてセマンティックモデルとレポートが作成できます。

まとめ

本記事では、Workforce Identity 連携を使用して Azure EntraID と Google Cloud を連携し、Power BI から BigQuery へ安全に接続する方法を解説しました。

この構成が解決する課題

マルチクラウド環境でデータを活用する際、以下のような課題に直面することがあります:

アカウント管理の複雑化: クラウドごとに異なるアカウントを発行・管理する必要がある
セキュリティリスク: 個別のアカウント管理により、退職者のアクセス権削除漏れなどが発生しやすい
導入コスト: 新しい ID 管理の仕組みを追加で構築する必要がある

Workforce Identity 連携により、既に利用している Azure EntraID をそのまま活用できるため、これらの課題を解決できます。

得られるメリット

既存 ID 基盤の活用: 企業で既に運用している Azure EntraID のアカウントをそのまま使用可能
一元的なアクセス管理: Azure 側でのユーザー管理で、Google Cloud リソースへのアクセスも制御できる
セキュリティの向上: 統合認証により、アカウントのライフサイクル管理が一元化され、セキュリティリスクが低減

設定は複数のステップに分かれますが、一度構築すれば組織全体で安全にクロスクラウドのデータ活用が実現できます。データ分析の際の手法の 1 つとしてお役に立てれば幸いです！