ビジネスのデジタル化が進み、多くのサービスやデバイスから膨大なデジタルデータが日々生成されています。そこで、いわゆる「ビッグデータ」を活用することも増えてきました。ビッグデータを活用する上で、より素早く大量のデータを解析していく重要性が高まっています。

ビジネスにとって戦略的で重要な役割を果たすエンジニアになるためには、ビッグデータを分析するスキルも求められるようになってきました。

現在、活用できるビッグデータ解析サービスとしては、Google社が提供する「Google BigQuery」（以下、BigQuery）が有名です。**BigQueryは、安価で誰もが使いやすいツールでありながら、高性能なサービスと言われています。**

今回は、BigQueryの特徴や使い方、メリット・デメリット、活用事例などを解説していきます。

*BigQueryは、Googleのクラウドサービス「Google Cloud」（旧 GCP：Google Cloud Platform）の1つとして提供されるプロダクトです。*大規模なクエリを実行機能として持つデータウェアハウスサービスとして、ビッグデータを超高速で解析できるサービスです。データウェアハウス（Data Ware House）とは、一般に時系列に整理された大量のデータを格納するシステムを指します。

BigQueryは2010年5月に発表され、2011年11月に一般提供されています。元々、Google社内では「Dremel」というツールを活用してビッグデータを解析してきました。Dremelの機能を一般のユーザーでも利用できるようにしたものが、BigQueryです。

BigQueryは、データ分析におけるアクセスログの解析や業務効率化に欠かせないツールとして注目されています。

【参考】：[BigQuery公式サイト](https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja)

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*BigQueryは、データ分析やPythonとのAPI連携などに活用できます。*データ分析では、数テラバイト（TB）や数ペタバイト（PB）という大容量のデータを数秒、数十秒で処理できます。また、解析対象のデータをGoogle Cloud上にアップロードすると、PythonのコードからBigQueryのコマンドを実行できます。

さらに、実行処理速度が高速であるため、リアルタイムでのデータ解析も可能です。その他にも、様々なログデータなどの蓄積・保存場所として活用したり、API連携によって様々なサービスのログ情報などを効率的に解析したりすることにも役立てられます。

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**BigQueryは、大量のデータを高速かつ安価に解析できる点が特徴です。**また、サーバーレスで利用できるため専門知識がなくてもデータ分析が可能です。

BigQueryは、なぜ高速にデータを分析できるのでしょうか。BigQueryのデータ処理が高速な理由は、ビッグデータでの検索を目的として設計されているからです。BigQueryの特徴的な仕組みとして「カラム型データストア」「ツリーアーキテクチャ」の2点が挙げられます。それぞれについて解説していきます。

【参考】：[GoogleのBigQuery解説ページ](https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction?hl=ja#data-analyst)

### 仕組み（1）：カラム型データストア

BigQueryの特徴の1つは「カラム型データストアである」という点です。BigQueryは、分析クエリに最適化された列（カラム）形式でデータを保存します。

一般的なデータベースでは、クエリ処理を行う際のデータを読み込む際に「行単位」「横方向」に読み込んでいきます。一方、BigQueryでは「列（カラム）単位」「縦方向」で読み込んでいきます。

データを横方向に読み込む場合は、データ全体を読み込む必要があります。一方、データを縦方向に読み込むと、必要なデータの列のみが対象です。クエリの対象となる列のデータのみにアクセスするため、トラフィックを最小化できます。

また、一般的に同じ列に含まれるデータは類似性が高いことから、データのばらつきが少ないことも挙げられます。データの中に反復パターンが多ければ多いほど、圧縮率は高くなります。BigQueryでは、高い圧縮率を持ちつつクエリ処理を実行できるのです。

### 仕組み（2）：ツリーアーキテクチャ

BigQueryが持つ仕組みのもう1つの特徴が「ツリーアーキテクチャである」点です。ツリーアーキテクチャとは、クエリがツリー状に広がる構造を指します。

BigQueryでは、クライアントからクエリを受け取るルートサーバーから実際にクエリ処理を実行する多数のリーフサーバーへとクエリが広がっていきます。これにより、何千台もの複数のリーフサーバーが分散的に処理可能です。

こうした独自のアーキテクチャが、BigQueryにおける大規模なデータの高速処理を実現しています。

次に、BigQueryの使い方を解説していきます。**BigQueryを初めて利用する場合、まずは公式サイトにアクセスします。**

公式サイト上で「BigQueryの無料トライアル」を選択し、画面の案内に従ってアカウント情報やお支払情報などの必要事項を入力します。

入力が完了すると「Google Cloud Platform」（GCP）に登録され、BigQueryを利用できるようになります。

次に、実際の使い方の例を紹介します。BigQueryでデータを分析する際は、まず「プロジェクト」を作成する必要があります。画面上部の「新しいプロジェクト」を選択し、任意の名前でプロジェクトを作成します。

次に、プロジェクト内に「データセット」を作成します。対象のプロジェクト名の右側にある「アクションを表示」のアイコンから「データセットを作成」を選択することで作成可能です。

続いて、データセット内にデータを読み込むための「テーブル」を作成します。データセット名の横にある「アクションを表示」のアイコンから「テーブルを作成」を選択します。

テーブルの作成画面で、テーブルの作成元やアップロードするデータ、テーブル名などを設定して「テーブルを作成」を選択します。解析対象のデータに合わせて設定して、テーブルの画面で「プレビュー」を選択すると、読み込んだデータの内容が確認できます。

BigQueryでテーブルに読み込んだデータを解析する際は「クエリ」ボタンを選択します。分析したい内容に応じたクエリをエディタ画面に入力して「実行」を選択することでデータ分析が実施されます。

BigQueryの料金は、コンピューティング（分析）、ストレージ、追加サービス、データの取り込みと抽出などに基づいています。データの読み込みとエクスポートは無料です。

BigQueryではインスタンスや仮想マシンを用意する必要がなく、必要に応じてコンピューティングリソースを割り当ててくれます。**BigQueryの料金は、クエリの処理にかかる「分析料金」やデータを保存する「ストレージ料金」などの費用がかかります。**

また、BigQueryには無料のオペレーションと無料枠も用意されています。分析で処理されるクエリデータは毎月1TBまで、ストレージは毎月10GBまで無料です（2023年5月現在）。

BigQueryでは、クエリ実行用として「オンデマンド料金」「定額料金」の2種類の料金モデルが用意されています。初期設定ではクエリでスキャンされたデータに対して料金が発生するオンデマンド料金モデルで課金されます。2023年5月時点では、東京（asia-northeast1）におけるオンデマンド料金は「1TBあたり米6ドル」です。

また、定額料金プランに加入する場合は、専用の「クエリ処理容量（BigQueryスロットの割り当て数）」を購入します。クエリでこの容量を使用しても、処理されたバイト数に対しては請求されません。2023年5月時点では、東京（asia-northeast1）における月額定額料金は「100スロットあたり米2,400ドル」です。

BigQueryでは「アクティブ ストレージ」と「長期保存」に対してストレージ料金が発生します。アクティブ ストレージには、過去90日間で変更されたテーブルまたはテーブル パーティションが含まれます。一方、長期保存で90日間連続して変更されていないテーブル、テーブル パーティションが含まれます。

*ストレージの料金は、テーブルに格納されている非圧縮状態でのデータの量に基づいて計算されます。*

【参考】：[BigQuery の料金概要](https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja)

## BigQueryのメリット・デメリットとは？

ここからは、より具体的にBigQueryを利用するメリット、デメリットを見ていきましょう。

BigQueryを利用する上で、ぜひ参考にしてください。

### メリット1：データベースの専門知識がなくても扱える

一般的なデータウェアハウスでは、データベースに関する専門知識が必要になることが多いです。例えば、分析を始める前にサーバー構築や設定の最適化などを実施します。

また、クエリ処理を実施する場合は「チューニング」が必要です。各テーブルや各種領域、インデックスなどに対して最適な計算やシミュレーションなどをするためには、データベースの専門知識が求められます。

**一方、BigQueryはサーバーレスで利用できるため、チューニング作業を必要としません。**また、従来のデータベースのクエリで必須だったインデックスも不要で、データベースの専門知識がなくとも大規模なデータ分析を可能にしています。

### メリット2：コストパフォーマンスが良い

BigQueryは、一般的なデータウェアハウスとは異なり、クエリの実行時のみサービスが起動します。そのため、サービスが起動している間のみ料金が発生します。テーブルに保存したデータ量とSQLで抽出したデータ量に応じて課金される従量制を取っています。

また、クラウドサービスとしてサーバーレスであるため拡張性に優れています。データ保存のためには別途ストレージ費用がかかりますが、その分を加味しても、類似のサービスと比べて安価に利用可能で、コストパフォーマンスが高いといえます。

### メリット3：Google Cloudとのシームレスな連携

*BigQueryのメリットとしては「他のGoogle Cloudのサービスとシームレスに連携できる」点が挙げられます。*

たとえば、アクセス解析サービス「Google Analytics 4」（GA4）と連携でき、GA4で取得したデータをBigQueryにエクスポートすることが可能です。また、他のデータソースの情報と組み合わせて分析したり、データの可視化などによって、GA4単体よりも詳細なデータ分析が可能です。

GA4とBigQueryを連携させるには、Google Cloudのユーザー登録をする必要があります。さらにBIツール「Googleデータポータル」との連携も可能です。

BigQueryには多くのメリットがある一方で、デメリットもあります。

*まず挙げられるデメリットは「慣れるまでに時間がかかる」点です。*BigQueryに関する学習環境は、十分整っているとはいえません。SQLの記述やエラーの解決にはある程度慣れる必要があるため、実際に活用できるまでに時間がかかることもあります。

また、BigQueryでは適切な設定をしていないと、コストがかさむ可能性も考えられます。BigQueryのコストを抑えたい場合は「クエリの対象データを限定する」「課金されるデータの上限を設定する」「テーブルを分割する」「データを圧縮する」などの方法を実施することが必要です。

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BigQueryは、すでに国内外で有効活用されています。例えば、マーケティング分野ではWebサイトのアクセス解析データを用いた広告改善や、Webサイトの顧客行動の分析改善に活用されています。

また、小売業では購買データの高速分析に用いたり、建材メーカーでは専門知識のない従業員が必要なときに利用できるデータ活用の民主化などにも活用されたりしています。

## BigQueryはエンジニアとして活躍するための必須ツール

**BigQueryはとても使い勝手のよいデータウェアハウスであり、高速で安価で扱いやすい特徴があります。**また、BigQueryは、多くのエンジニアが扱えるSQLで操作可能なため、BigQueryでデータ分析するために新たに学習する必要がなく取り掛かりやすい点も魅力の1つです。

ビッグデータ分析のニーズは幅広く、そのスキルはあらゆる業種や職種にとって重要な素養になると考えられます。これからエンジニアとして活躍していくためにも、ぜひ、BigQueryを使いこなせるようになることをおすすめします。

Google BigQueryは、Googleから提供される「データ分析」に利用できるフルマネージドサービスです。簡単な操作で高速に大量のデータを分析できる機能を備えています。この記事ではその特徴や使い方、メリット・デメリットなどを解説します。

Google BigQueryは、Googleから提供される「ビッグデータ分析」に利用できるフルマネージドなデータウェアハウスサービスです

標準的なSQLクエリで実行できるサーバレス型でチューニングが不要なため、専門的なスキルがなくても利用できるというメリットがあります

実行したクエリごとに料金が発生する料金体系などで、安価で誰もが使いやすい高性能なサービスといわれています

BigQueryとは？特徴や使い方、料金、メリットなどを解説！

**Notionのリレーションは、データベース同士を関連付ける機能を指します。**データベース同士のリレーションを作成すると、データを統合的に管理できるため非常に便利な機能といえるでしょう。

本記事ではNotionにおけるリレーションの機能の概要と、リレーションの使い方を解説します。普段から会社でNotionを利用している方や、これからNotionを活用したい方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Notion公式](https://www.notion.so/)

## Notionのリレーションを活用する場面

Notionのリレーションはデータベースを関連付ける機能だと説明しましたが、具体的にリレーションを活用する場面は、どういうところでしょうか。リレーションは様々な場面で使用されていますが、顧客管理を始めとする業務で活用することが多いでしょう。

顧客管理の例でいえば、システムなどで顧客のデータベースと自社商品のデータベースを管理している企業が多いかと思います。このような場合、顧客のデータベースと商品のデータベースが関連付けられていると、誰がどの商品を購入したのかを把握できます。

さらに、そのデータを解析することで、年代や性別ごとに顧客の好みやニーズを発見することができます。**こちらはあくまで1つの例にすぎませんが、データベースをリレーションさせることでビジネスの課題を発見したり、需要を把握したりすることに役立ちます。**

その他にも、プロジェクトのタスク管理や、スケジュール管理、顧客管理なども効率的に行うことができるため、リレーションをうまく活用することは、非常に重要なことだといえるでしょう。 

## Notionのリレーションをする方法

**ここまで、リレーションの概要について解説しましたが、ここからは具体的なリレーションの活用方法をご紹介します。**

時間のある方は本記事を参考にしながら一緒に手を動かしてみましょう。その際、リレーションを作成するためにサンプルのデータベースを2つ用意してください。

データベースの作り方が分からない方は、本記事でデータベースの作り方も簡単に紹介していますので、そちらも参考にしつつ作業を進めてみましょう。

### Notionのデータベースを作成する

*では早速、データベースを作成しましょう。*Notionにログインし、新規ドキュメントを作成します。「新規ページ」をクリックし、新規ドキュメントを表示しましょう。その後、画面左側のメニューから、「テーブル」をクリックしましょう。

すると、テーブルの種類がいくつか表示されます。候補の中にある、テーブルビューをクリックし、「新規データベース」をクリックしましょう。

新規データベースを選択すると、画面が切り替わります。画面が切り替わったら、データソースを選択してデータベースの名前を決めます。データソースがない方は、新規データベースを作成します。

~~【図】：データベースの作成~~

任意のタイトルを付けたら、次はプロパティを設定していきましょう。

Notionでのプロパティは、例えばテキストや数値、ドロップダウンメニューで選択ができるセレクトやマルチセレクト、ステータス、日付などがあります。これらはテーブルデータに関わるデータの種類を管理しています。

本記事では、試しに下図のようにテキストと数字のプロパティを設定しました。この手順をもう1度繰り返し、まずは2つのデータベースを作成します。

~~【図】：データベースを作成した後~~

データベースの中の値は任意のもので構いませんので、データベースがない方は本記事を参考にしつつデータベースを作成してみましょう。

【参考】：[Notion公式　プロパティについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/database-properties)
【参考】：[Notion公式 リレーションについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/relations-and-rollups)

### Notionのデータベースを関連付ける

*データベースが2つ作成できたところで、本題のリレーションを行います。*

ちなみに前述で紹介しましたが、テーブルのデータの種類を管理しているプロパティでは、リレーションやロールアップなど、データベース同士の関係性も管理しています。そのため、リレーションを追加したい場合にはプロパティの設定を行う必要があります。

まず、データベースの右上に3つ点が並んでいるアイコンがありますので、そちらをクリックしましょう。

~~【図】：データベース右上のアイコン~~

すると、プロパティを選択できます。プロパティの種類から「リレーション」を選択し、リレーションをしたいデータベースを選びます。

任意のデータベースを選択したら、「リレーションを追加」ボタンをクリックしてください。リレーションの設定は以上です。リレーションを追加したデータベースにカーソルを合わせると、リレーション先のデータが表示されるようになりました。

~~【図】：リレーション先のデータが表示されている画面~~
【参考】：[Notion公式 リレーションについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/relations-and-rollups)

###双方向のリレーションを設定する

*前述までの設定では、リレーションは1方向でしたが、双方向のリレーションも設定可能です。*両方のリレーションから編集をしたい場合には、こちらの双方向のリレーションを行いましょう。

こちらも設定方法は非常に簡単ですので、ぜひ一緒に手を動かしてみましょう。先ほどと同様にデータベースのプロパティを選択し、その後リレーションをしたいデータベースを選択します。この際、「リレーションを追加」のボタンを押す前に、「（データベース名）に表示」を選択しましょう。

双方向のリレーションを設定する方法は以上です。もし、双方のデータベースから編集したい場合はこちらの設定を行ってください。

~~【図】：双方向のリレーションの設定~~
【参考】：[Notion公式 リレーションについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/relations-and-rollups)

### リレーションにおけるオプションの設定

Notionのリレーションに設定されているオプションは以下の3つです。このオプションでは、設定しておくと使い勝手が良くなるような機能が用意されています。それぞれ必要に応じて設定してみましょう。

*■プロパティとして表示する*

リレーションの表示オプションを表示したい場合は、データベースの「リレーション」を選択後、「プロパティとして表示」を選択しましょう。リレーション先の情報が、プロパティとして表示されるようになります。

*■ページセクションとして表示する*
次に、ページ本体の上にセクションとして表示する場合に、このオプションを使いましょう。こちらも「リレーション」という部分を選択し、「ページセクションとして表示する」を選べば設定は完了です。

*■コンテンツの内容を非表示にする*
リレーション先のコンテンツは、必要な時にしかみない場合は「最小化」というオプションを設定してみましょう。データベースの「リレーション」というメニュー項目から「最小化」を選択すると、コンテンツの内容は下図の赤枠部分のアイコンをクリックしなければ、見えない状態に変わります。

【参考】：[Notion公式 リレーションについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/relations-and-rollups)

## Notionのロールアップをする方法

**Notionでは、リレーションの設定を前提に行うロールアップという機能があります。**こちらの機能は、データの集約などに役に立ちますので、余裕のある方は、ぜひこの機能も参考にしてみてください。ここからは、Notionのロールアップについてご紹介します。

作業の手順自体は非常に簡単ですので、業務で集計を行う必要のある方は、こちらもぜひ参考にしてください。

では、ロールアップを設定してみましょう。*先ほどリレーションの設定で使用したデータベースに、プロパティを追加します。プロパティの種類は「ロールアップ」を選択しましょう。*

ロールアップでは、ロールアップしたいプロパティと、どの計算をするのかを選べます。計算の種類は合計・平均・中央値・最大・最小・範囲などさまざまな計算が可能です。試しに、ご自身のしたい計算方法を選択してみましょう。

~~【図】：ロールアップの設定方法~~

プロパティと計算の種類を選択したら、ロールアップの列の下にある「計算」ボタンが表示されますので、それを押します。計算結果が表示されれば、設定は成功です。

【参考】：[Notion公式 ロールアップについて](https://www.notion.so/ja-jp/help/relations-and-rollups)

## リレーションを活用してNotionを便利に使おう

Notionのリレーション機能は、業務を効率的に行ったり、ビジネス上の課題を発見したりする上で便利なものだと分かりました。

またリレーションだけでなく、ロールアップも非常に便利な機能ですので、こちらも合わせて使いこなせると、より業務の効率化などを目指せるでしょう。

**リレーションやロールアップの使い方はそれほど難しくありませんので、興味のある方はぜひ本記事を参考にしてリレーションを行ってください。**

Notionはリレーション機能が提供されており、データベースを関連付けることができます。今回は、そんなNotionのリレーションの概要や、ロールアップ機能の設定、具体的な使い方をご紹介します。普段Notionを利用している方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

Notionのリレーションは、データベースを関連付ける機能です

Notionのリレーションの設定は、データベースが持つプロパティを操作すると設定できます

Notionには、リレーション以外にもロールアップという、便利な機能も提供されています

Notionのリレーション・ロールアップとは？データベースの便利な機能の使い方を解説

Terraform Cloudとは、HashiCorpが提供するマネージドサービスで、SaaS型ホスティングサービスとして提供されます。不要なツール抜きに、簡単に本番環境で利用可能にします。

*Terraform Cloudは、Terraformをチームで共同利用するために、アクセスコントロールやモジュール共有のためのプライベートリポジトリを提供します。*インフラをリモート実行するために、セルフサービスインフラストラクチャを作成し、マルチクラウドのコンプライアンスと管理を実現します。

【参考】：[Terraform Cloud](https://cloud.hashicorp.com/products/terraform)

IaaSとPaaSの違いを知り、クラウドに強いエンジニアになろう！

*Terraformとは、Infrastructure as Code（IaC）と呼ばれるインフラの構成管理ツールを指します。*クラウドとオンプレミスのコンピュータリソースを、安全かつ効率的に構築・変更・バージョンアップすることができます。運用形態の異なるマルチクラウド・マルチプラットフォーム環境における、属人的な処理から解放します。

Terraformでは、リソース情報を人間が判読できる設定ファイルとして定義し、再利用・共有します。作成した設定ファイルを用いて、一貫性のあるワークフローを定義・使用し、ライフサイクル全体を通したインフラのプロビジョニングと管理を行います。

【参考】：[Terraform](https://www.terraform.io/)

*Terraform Cloudは、クラウドベースの構成管理が可能であり、インフラの設定作業を自動化することができます。*GUIからTerraformを操作可能で、作業の可視化や標準化が可能です。作業の効率向上により、作業品質向上・作業速度向上がもたらされます。

Terraform Cloudはクラウドホスティングサービスのため、専用のリソースを割り当てる必要がありません。初期コスト削減が可能で、スモールスタートにうってつけです。

Terraform Cloudのデメリットは、メリットの裏返しとなる部分です。具体的には、Freeプランではオンプレミスは対象外となり、有償のBusinessプランが必要です。そのほか、システムをローカルに割り当てないために、ネットワークパフォーマンスの制限を受けます。同時実行数も契約内容に従って、制限を受けます。

とは言っても、*チームコラボレーションを念頭に置くと、勝手にローカルシステムで設定せずに一貫したコントロールが可能となるTerraform Cloudは、明らかにメリットが上回ると考えて良いでしょう。*

Terraform Cloudの料金プランは、「Free」「Team & Governance」「Business」の3つのプランが用意されています。プランの違いは以下の通りです。

*・Freeプラン*
名称通り、無料のプランで小規模チーム向けプランです。Terraformで提供するInfrastructure as Codeの機能に加えて、インフラの管理と共有機能、チーム管理のためのポリシー適応などが利用できます。このプランでは、アクティブメンバーが5人に制限されています。

*・Team & Governanceプラン*
Freeプランの機能に加えて、チーム管理機能を必要に応じてオプション追加することができます。1ユーザーあたり、20USドルからオプションが選択可能です。

*・Businessプラン*
Team & Governanceプランの機能に加えて、SSOや監査ログなどの高度なセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンスを提供します。必要に応じて企業向けのサポートオプションが選択可能です。

【参考】：[Terraform Cloud Pricing](https://cloud.hashicorp.com/products/terraform/pricing)
【参考】：[Terraform Cloud Plans and Features](https://developer.hashicorp.com/terraform/cloud-docs/overview)

*Terraform Cloudを使うために、最初にアカウントの作成など必要な手続きを進めていきます。*クラウド連携を行う場合は、事前に連携先のアカウント登録が必要となります。具体的には、GitHubやAWSなどのアカウント登録を済ませておく必要があります。

【参考】：[Get Started - Terraform Cloud](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started)
【参考】：[What is Terraform Cloud - Intro and Sign Up](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-sign-up)

GitHub Desktop 3.0とは？メジャーアップデートで何が変わったのか、概要を解説！

ITエンジニアが知っておくべきAWSアカウントのセキュリティ管理

*HashiCorp Cloud Platform（HCP）アカウントを、お持ちでない場合はアカウント作成を行います。*アカウントをお持ちの方は、アカウント認証情報を用いてTerraform Cloudにログインし、手続きを行います。

【参考】：[Terraform Create an account](https://app.terraform.io/public/signup/account)

*アカウント作成の次の画面で、組織を作成します。*5人までの組織は無料で、ワークスペースの共同利用やプライベートモジュール、プロバイダーの共有が可能です。もし、既存の組織に参加する場合は、組織の管理者にアカウント作成で使用したメールアドレスを伝えることで、組織参加の招待状を受け取ることができます。

【参考】：[What is Terraform Cloud - Intro and Sign Up: Create an organization](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-sign-up#create-an-organization)

### Terraform Cloudへのログイン準備

Terraform Cloudをコマンドラインから使用するには、ログインが必要です。*ログインにより、リモートでのプランや実行のトリガー、ステートのクラウドへの移行など、必要なリモート操作を行うことができます。*事前にローカルにTerraform CLIをインストールしておきます。

【参考】：[Log in to Terraform Cloud from the CLI](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-login)
【参考】：[Install Terraform](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/aws-get-started/install-cli)

### Terraform Cloudのログインフロー

*Terraform Cloudのログインフローとして、最初にTerraform Cloudでの認証が必要です。*”terraform login” コマンドを実行し、認証することを確認します。

その後、ブラウザが自動的に立ち上がり、Terraform Cloudのログイン画面が表示されます。Web UIでトークン名を入力するか、デフォルト名のterraform loginを設定します。ここで、「Create API token」をクリックして、認証トークンを生成します。

「Create API token」という画面がポップアップしますので、ここで表示されるトークンを格納しておきます。このトークンはTerraform Cloudの組織へのアクセスに必要です。Terraform CLIで、求められたターミナルに貼り付けます。これで、認証処理が完了となります。

【参考】：[Log in to Terraform Cloud from the CLI](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-login)



これまでのアカウント作成と組織の作成の手順で、Terraform Cloudが使用できる状態になっています。CLIドリブンのワークフローを使用するために、”terraform init”コマンドを実行し、ワークスペースを作成します。*使用するリソースは、ワークスペースによって構成されます。*

ここで、作成されたマークスペースのVariablesで、「Apply variable set」をクリックしVariable Setを新たに作成します。これにより、連携するクラウドサービスの認証情報などを保存し、使用可能にします。

【参考】：[Create a Workspace](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-workspace-create)

例えばクラウドサービスのプロバイダーを用いる場合、Variablesにインスタンスのタイプや名称を登録します。登録が完了したら、”terraform apply”でプランを登録します。確認の上、問題なければ「Confirm & Apply」でプランを実行します。プロビジョニング実行後の結果は、画面に表示されます。

*実行が正常に完了した場合、Terraformのリソーステーブルに作成したリソースが表示されます。*

【参考】：[Create Infrastructure](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started/cloud-workspace-configure)

以降は、*必要な処理の手順を「Get Started - Terraform Cloud」を見ながら進めるのが良いでしょう。*Credentials Variable Set（CVS）やワークスペースの作成、インフラの作成・変更、リソースやワークスペースの破棄など必要な機能はそれぞれ4〜5分程度の情報にまとめてあります。

【参考】：[Get Started - Terraform Cloud](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/cloud-get-started)



## Terraform Cloudはチーム利用の効率向上をもたらします

Terraform Open Source版ではCLIが主体でしたが、Terraform CloudではGUIを用いてTerraformを操作します。個人のローカルシステムで勝手にインフラの構成やプロビジョニングを行うわけではなく、クラウドホスティングサービスで統一的に管理しています。そのため、ワークスペースのアクセスコントロールが簡単にでき、CI／CD環境をスムースに構築可能となりました。

**頻繁に構成変更が生じる業務では有効性を評価するために、Free版から試してみることをおすすめします。**

NotionとGitHubとの連携機能とは？そのメリットや方法を解説！

Terraform Cloudとは、Terraformをチームで共同利用するためのSaaS型ホスティングサービスを指します。ここでは、Terraform Cloudの概要や使い方、メリット・デメリットや料金プランについて解説しています。

Terraform Cloudとは、SaaS型のTerraformの提供サービスを表します

チーム利用向けに、アクセスコントロールやモジュール共有のための機能を提供します

プラン実行をコントロールし、CI／CD環境をスムースに構築することができます

Terraform Cloudとは？使い方や料金、メリットについて解説！

Notionを普段使用している中で、目次については知っているものの、作成方法は分からないという方は多いのではないでしょうか。**Notionには目次機能がついており、自分で作成したページに任意に目次を追加できます。**

このNotionの目次を作ることで、ドキュメントなどの長い文章でも、読みたい箇所をスムーズに参照できます。本記事では、このNotionの目次を作成する方法や、よくある疑問と回答をまとめました。Notionをこれから利用する方や、目次を作成したことがない方はぜひ参考にしてください。

Notionとは？基本的な使い方やEvernoteとの違いを解説

【初心者向け】Notionの基本的な使い方を7ステップで分かりやすく解説！

まずは、Notionの目次の仕組みについて簡単に紹介します。*Notionの目次は、実はコンテンツブロックの1つです。*そのため、目次にはそれぞれアンカーリンクが自動的に作られ、それぞれのリンク先に飛ぶことができます。

また、見出しはH1・H2・H3の3つの階層を作成できるため、コンテンツの重要度や粒度にあわせて見出しを作ることができます。

【参考】：[Notion公式 目次について](https://extns.notion.site/53b7a400ee5a43868ec3c6cc0e3bdad1)

## Notionにおける目次の基本的な作り方

では早速、Notionの目次の作り方を解説します。**ちなみにNotionの目次を作るには、Notionのアカウント作成とログインが必要です。**

本記事では、アカウント作成方法とログイン方法についても簡単に触れていますので、まだアカウントを作成していない方は、こちらも参照してください。

### Notionのアカウント作成とログイン

*Notionのアカウントを作成したことがない方は、まずアカウントを作成しましょう。*ちなみにアカウント作成やログインが済んでいる方は、ここは読み飛ばして構いません。

Notionの公式サイトにアクセスし、「Mac版をダウンロード」または「Windows版をダウンロード」のボタンをクリックします。

【参考】：[Notion公式](https://www.notion.so/ja-jp)

すると、サインアップの画面が表示されます。Notionはメールアドレスを利用するか、Googleアカウントを利用してユーザ登録ができます。どちらか好みの方法でアカウントを作成してください。

~~【図】：アカウント作成の画面~~

アカウントが作成できたら、ログインを行います。再び公式サイトにアクセスし、「ログイン」ボタンをクリックしましょう。先ほど登録した情報を入力して、ログインボタンをクリックしてください。ログインに成功すると、下図のような画面が表示されます。

*Notionにログインできたら、次に目次を追加してみましょう。*まずは、目次を追加するために任意のページを作成します。

画面左側のメニューの中から「新規ページ」という項目をクリックしましょう。いくつかメニューが表示されますが、今回は「空のページ」を選択します。

「無題」と表示されている場所に、任意のタイトルを入力してください。その後、グレーアウトしている場所をクリックしましょう。

そうすると、左側のメニューの一覧に、追加したページのタイトルが表示されているはずです。ここをクリックすると、先ほど新規作成したページが表示されています。

~~【図】：作成したページを確認する~~

また前述の通り、Notionの目次は見出し1から見出し3まで作れるため、ここでは3種類の見出しを作成してみましょう。

まずは見出しをいくつか作成します。ページタイトルの下に「見出し1」と、「見出し2」「見出し3」と入力してください。次に、各項目を範囲選択し、下図の赤枠のアイコンをクリックしましょう。

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