【解決】Looker Studio で「データセットにアクセスできません」エラーが発生したときの対処法
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こんにちは。今回は Looker Studio を使ってレポートを作成していた際に遭遇した、以下のようなエラーの原因と解決策について紹介します。

エラーの内容

Looker Studio のレポートを開こうとしたところ、以下のようなエラーが表示されました。

データセットにアクセスできません
基盤となるデータセットへのアクセスに必要な権限がありません。

詳細
エラー ID: efac3868

見た目には一見シンプルなエラーですが、実はこの原因はいくつかの可能性があり、少し深掘りする必要があります。

発生した状況

  • 操作するIAMにはBigQuery管理者の権限を付与している
  • Looker Studio で新規レポートを作成

  • 既存の BigQuery データソース を指定してグラフを追加

  • 編集モードでレポートを開いたところ、エラー発生

原因

今回のケースでは、**「データソースのスコープが『このレポート内のみ』に制限されていた」**ことが原因でした。

Looker Studio のデータソースには「スコープ設定」があり、以下の2つのいずれかを選ぶことができます。

スコープ 説明
このレポート内のみ データソースはこの1つのレポート内でしか使用できない
再利用可能 他のレポートやユーザーからも使える

スコープが「このレポート内のみ」の状態で、他のレポートから再利用しようとしたことで、裏側のデータセットにアクセスできずエラーが発生していました。

解決策

以下の手順で解決できました。

✅ ステップ1: データソースのスコープを変更

  1. Looker Studio で該当のデータソースを開く

  2. 右上の「データソースの共有」または「スコープの変更」をクリック

  3. スコープを「再利用可能」に設定

  4. 保存

✅ ステップ2: レポートに戻り、データが表示されることを確認

その他に確認すべきポイント

今回のようなスコープの問題以外にも、似たエラーが出た場合には以下を確認してみるとよいです。

データソースの認証モード

  • 「オーナーの認証情報を使用」になっているか?

  • 「レポート閲覧者の認証情報を使用」になっている場合、閲覧者に BigQuery などのアクセス権限があるか?

BigQuery のアクセス権

  • データセットまたはテーブルに対して、Looker Studio を操作するユーザーに roles/bigquery.dataViewer などの権限があるか?

サービスアカウントやキーの有効性(使っている場合)

Looker Studio のデータソースに関する Q&A

データソースの「再利用可能」とは何ですか?
データソースを「再利用可能」に設定することで、そのデータソースを他のレポートやユーザーが使えるようになります。逆に「このレポート内のみ」に設定されていると、そのレポート外では使用できず、エラーの原因になることがあります。
なぜ「再利用可能」にしないとアクセスできなかったのですか?
Looker Studio のデータソースは「レポート単位のスコープ」がデフォルトで設定されることがあります。その場合、他のレポートからデータソースを参照しようとすると、アクセス権が不足しているように見えてエラーになります。
共有設定を「再利用可能」にしても他のユーザーが見れない場合は?
データソース自体を再利用可能にしても、基盤となる BigQuery などのデータセットに対する IAM 権限が別途必要です。たとえば、対象ユーザーに BigQuery Data Viewer ロールを付与する必要があります。
データソースのオーナーが退職・削除された場合は?
データソースの認証情報が無効になるため、レポート表示ができなくなります。オーナーを変更するか、新たに同じ設定でデータソースを作成し直す必要があります。
サービスアカウントで接続している場合の注意点は?
サービスアカウントのキーが失効していたり、権限が足りなかったりすると同様のエラーが出る可能性があります。また、サービスアカウントに対して BigQuery データセットの IAM 権限を適切に付与しているか確認してください。

まとめ

Looker Studio の「データセットにアクセスできません」エラーは、一見すると権限の問題に見えますが、データソースのスコープ設定基盤データのアクセス権も深く関係しています。

今回のケースでは、スコープを「再利用可能」に変更することで無事解決しました。

参考になった方へ

今後はLooker Studio や GA4、BigQuery 関連のノウハウも発信していく予定です。
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