# tableau Tableau Server on Linux (server-linux) - Full Documentation [メイン コンテンツに進む](#main-content) # \[「データに聞く」 (Ask Data) の使用状況\] ビュー **「データに聞く」とメトリクスへの重要な変更点** Tableau の「データに聞く」機能とメトリクス機能は、2024 年 2 月の Tableau Cloud および Tableau Server バージョン 2024.2 で廃止されました。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、「[Tableau AI と Tableau Pulse によるデータ エクスペリエンスの再構築](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-gpt)」を参照してください。 \[「データに聞く」 (Ask Data) の使用状況\] ビューは事前に構築されたダッシュボードであり、サイト管理者またはサーバー管理者はこのビューで、サイトでの「データに聞く」 (Ask Data) の使用パターンと価値を表示および把握できます。また、管理者は、「データに聞く」 (Ask Data) に対するエンゲージメントの増加を確認したり、社内トレーニングやロールアウトの結果を監視したりできます。このダッシュボードでは、見出しの値のいくつかのメトリクスに加えて、「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているユーザー、データ ソース、およびデータ ソース所有者がハイライトされます。  「データに聞く」 (Ask Data) を有効にするには、[サイトでの「データに聞く」 (Ask Data) 機能の無効化または有効化](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/ja-jp/ask_data_enable.htm)を参照してください。 ## ダッシュボードの詳細 \[「データに聞く」 (Ask Data) の使用状況\] ビューには、サイト全体での「データに聞く」 (Ask Data) 機能についての情報が表示されます。次のメトリクスを使用して、ユーザー エンゲージメントを把握し、組織へのセルフサービス分析の導入を促進することができます。  ダッシュボードの上部にある 3 つの見出しメトリクスには、サイトでの「データに聞く」 (Ask Data) の使用状況の概要が示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) のユーザー数 - サイトで「データに聞く」 (Ask Data) を使用しているユーザーの総数が表示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) のクエリ数 - サイトで発行された「データに聞く」 (Ask Data) のクエリの総数が表示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) で使用されたデータ ソースの数 - 「データに聞く」 (Ask Data) で使用されたデータ ソースの総数が表示されます。  ダッシュボードの中央では、「データに聞く」 (Ask Data) の経時的な使用状況が 2 つの折れ線グラフで示されます。 - 一定期間にわたる個別ユーザー - 「データに聞く」 (Ask Data) を一定期間にわたって使用している個別ユーザーの数が表示されます。 - 一定期間にわたる個別データ ソース所有者 - 一定期間にわたる個別データ ソース所有者の数が表示されます。  ダッシュボードの下部にある 3 つの棒グラフには、「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているユーザー、データ ソース、およびデータ ソース所有者が示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているユーザー - 「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているユーザーと、各ユーザーが発行したクエリの総数が示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) で頻繁に使用されているデータ ソース - 「データに聞く」 (Ask Data) で頻繁に使用されているデータ ソースと、各データ ソースに対して発行されたクエリの総数が示されます。 - 「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているデータ ソース所有者 - 「データに聞く」 (Ask Data) を頻繁に使用しているデータ ソース所有者と、各ユーザーが所有しているデータ ソースの総数が示されます。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # \[ユーザーとしてプレビュー\] を使用して、行レベルのセキュリティをテストする \[ユーザーとしてプレビュー\] を使用して、データ ポリシーをテストします。ユーザーに表示されるデータを表示して、行レベルのセキュリティが期待どおりに機能していることを確認します。このテストは、データ ポリシーによってテーブル内の行が表示されなくなっている場合 (たとえば、営業担当者だけが行を表示でき、あなたは営業担当者ではない場合など) に役立ちます。 データ ポリシーが適用されたときにデータをプレビューするには: 1. テーブルを選択します。 2. \[テーブルの詳細\] セクションで、\[ポリシーを適用\] チェック ボックスをオンにします。 3. \[ユーザーとしてプレビュー\] をクリックして、\[グループ\] (オプション) と \[ユーザー\] を選択します。 4. ポリシーに、テーブルの詳細にあるユーザーの正しいデータが表示されていることを確認します。 5. 必要に応じて、他のユーザーに対してこの手順を繰り返します。 > [!TIP] > > **ヒント:** \[テーブルの詳細\] で、 をクリックして、表示する値やデータ ポリシーによって除外する値など、列の値の範囲を表示します。ポリシーがデータを正しくフィルターしていることを示す適切な指標となる 1 つまたは 2 つの列を選択します ## 実行可能なユーザー 仮想接続をテストするには、以下が必要です。 - 仮想接続が接続する先のデータベースへの認証資格情報を持っている。 - サーバー管理者、サイト管理者、または Creator である。 ## 次のステップ データ ポリシーをテストした後、仮想接続を他のユーザーと共有する準備ができたら、「[仮想接続のパブリッシュとパーミッションの設定](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/ja-jp/dm_vconn_publish_save.htm)」を参照してください。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データに聞く」 (Ask Data) 機能でのデータの最適化 **「データに聞く」とメトリクスへの重要な変更点** Tableau の「データに聞く」機能とメトリクス機能は、2024 年 2 月の Tableau Cloud および Tableau Server バージョン 2024.2 で廃止されました。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、「[Tableau AI と Tableau Pulse によるデータ エクスペリエンスの再構築](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-gpt)」を参照してください。 データ ソースを管理してパブリッシュする際、以下のいくつかのヒントは「データに聞く」 (Ask Data) をユーザーがさらに上手に使用するのに役立ちます。このプロセスに少し時間を割くと、組織の幅広い人員がデータ分析を使用し始めることができ、自主的に答えを得たり、より深い洞察を得たりするのに役立ちます。 ## 「データに聞く」 (Ask Data) 機能でのデータの最適化 データ ソースの所有者は、「データに聞く」 (Ask Data) インターフェイスの左側にある \[データ\] ペインで、フィールドの同義語を追加したり、無関係な値を除外したりすることができます。 ### データ ソースまたはレンズ レベルでの設定の変更 「データに聞く」 (Ask Data) の \[データ\] ペインで設定を変更するときは、データ ソース レベルとレンズ レベルのどちらで変更するのかをしっかり確認してください。(詳細については、[「特定の対象者に焦点を当てた「データに聞く」 (Ask Data) のレンズを作成する」](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/ask_data_lenses.htm)を参照してください。) - データ ソース レベルでは、左上隅に円筒形のデータ ソース アイコンが表示されます。\[データ\] ペインで行った変更内容は、既定で、その後に作成されるすべてのレンズに適用されます。 **注:** 抽出の場合、シリンダーが 2 つ表示されます。  - 個々のレンズについては、左上隅に引用符アイコンが表示されます。\[データ\] ペインで行った変更内容は、このレンズにのみ適用されます。  ### フィールドの名前と値に対応する同義語の追加 データ ソースにある用語と同じ用語を使用しないユーザーもいるかもしれません。このため、データ ソース所有者や Tableau 管理者は、[特定のデータ フィールドの名前と値に対応する同義語を追加](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/ask_data_synonyms.htm)できます。入力する同義語は組織全体が使用するため、全員がデータ分析をすばやく簡単に行えるようになります ### 検索結果から特定のフィールド値を除外する 「データに聞く」 (Ask Data) における検索結果の有用性を向上させるために、特定のフィールド値をインデックス作成から除外することができます。「データに聞く」 (Ask Data) では、インデックスが作成されていない値は検索結果に追加されませんが、関連する値は引き続きビジュアライゼーションに表示されます。たとえば、検索結果に不要な詳細が追加されないようにするため、"製品" フィールドの値からインデックスを作成しない場合でも、「データに聞く」 (Ask Data) では結果データのビジュアライゼーションに "iPhone 12" などの値が表示されます。また、ユーザーは、インデックスが作成されていない値を引用符で囲んでクエリに手動で追加できます ("iPhone 12" を含む製品の売上など)。 **注意:** [データ ソースのインデックス作成設定の値](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/ask_data_enable.htm#Indexing)が \[無効\] に設定されている場合、このフィールド レベルの設定は無視されます。フィールド名と関連する同義語には、常にインデックスが作成されます。 1. データ ソースまたは個々のレンズの \[「データに聞く」 (Ask Data)\] タブに移動します。 2. 左側のソース フィールドにカーソルを合わせ、\[フィールドの詳細を編集\] アイコン (鉛筆) をクリックします。  3. \[Index field values (フィールド値のインデックス作成)\] の選択を解除します。 表示されるテキスト ボックスをクリックしてデータ ソースのインデックスをもう一度作成するか、通常のインデックス作成スケジュールに基づいてインデックスをもう一度作成します。 ## データ ソースを最適化する 「データに聞く」 (Ask Data) で最適なエクスペリエンスが得られるようにするには、元のデータ ソースを最適化します。 **注:** 「データに聞く」では、多次元キューブ データ ソースや、Google アナリティクスのようなリレーショナル データ ソースではないデータ ソース、仮想接続を使用するデータ ソースはサポートされていません。 ### 「データに聞く」 (Ask Data) のインデックス作成を最適化する データ ソースの所有者は、「データに聞く」 (Ask Data) のフィールド値のインデックス作成の頻度を変更して、システム パフォーマンスを最適化することができます。 1. \[データ ソース\] ページの上部で \[詳細\] アイコンをクリックします。  2. 「データに聞く」 (Ask Data) セクションで、\[編集\] をクリックします。 3. フィールド値のインデックス作成のオプションを選択します。 - \[自動\] にすると、ライブの場合、更新された抽出がある場合、または再パブリッシュされた場合に、変更があるかを 24 時間ごとに確認し、データ ソースを分析します。このオプションは、「データに聞く」 (Ask Data) を使用することが多いデータ ソースで選択し、ユーザーがクエリを発行する前に使用できるようにしてください。 - \[手動\] にすると、Tableau 作成者がデータ ソース ページにインデックス作成をトリガーする場合にのみ、データ ソースを分析します。このオプションは、データ ソースに頻繁に変更があるものの、ユーザーがたまにしか「データに聞く」 (Ask Data) を使用してクエリを発行しない場合に選択してください。 手動のインデックス作成をトリガーするには、\[データ ソース\] ページに移動して、左側の \[データ\] ペインで円で囲まれた "i" をクリックし、\[Reindex Data Source (データ ソースのインデックス再作成)\] をクリックします。  - \[無効\] にすると、値ではなくフィールド名のみが分析されます。 4. \[保存\] をクリックします。 ### データ抽出を使用してパフォーマンスを向上させる パフォーマンスを向上させ、大規模なデータ セットをサポートするには、ライブ データ ソースではなく、パブリッシュされた抽出と共に「データに聞く」を使用します。詳細については、「[抽出の作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/extracting_data.htm)」を参照してください。 ### ユーザーがデータ ソースにアクセスできるようにする ユーザーが「データに聞く」 (Ask Data) を使用するには、個々のデータ ソースに接続するためのパーミッションが必要です。データ ソースに行レベルのパーミッションがある場合、それらのパーミッションは「データに聞く」 (Ask Data) にも適用されますが、安全な値は認識されず、関連する統計的な推奨事項もありません。 ### サポートされていないデータ ソース機能に注意する 「データに聞く」 (Ask Data) では、以下を除くすべての Tableau データ ソース機能がサポートされています。データ ソースにこれらが含まれている場合、「データに聞く」 (Ask Data) のユーザーは関連フィールドのクエリを実行できません。 - セット - 組み合わせフィールド - パラメーター ### ユーザーの質問を予測する ユーザーがしそうな種類の質問を予測し、以下の技術を使用して、これらの質問に合わせてデータ ソースを最適化します。 - [Tableau Prep](https://help.tableau.com/current/prep/ja-jp/prep_clean.htm) や類似ツールでデータをクリーニングまたは加工します。 - [データを結合](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/joining_tables.htm)し、ある表でユーザーが質問を持つかもしれないすべてのフィールドを含め、パフォーマンスを向上させます。 - ユーザーのよくある質問に回答する[計算フィールド](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_calculatedfields.htm)を追加します。 - ヒストグラムまたはビニングされた別の形状としてユーザーが表示する可能性が高い定量的変数に対し、[適切なサイズのビン](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/calculations_bins.htm)を作成します。 ### データを簡素化する ユーザーと「データに聞く」 (Ask Data) の両方がデータを理解しやすくなるよう、データ準備プロセスで可能な限りデータ ソースを簡素化します。 1. パフォーマンスを向上させるため、不要なフィールドは削除します。 2. 各フィールドに固有の意味のある名前を付けます。 - たとえば、冒頭に “Sales … (売上高 …)” が付くフィールド名が 5 つある場合、「データに聞く」 (Ask Data) が “sales (売上高)” という用語を適切に解釈できるよう、適切な区別を付けておきます。 - “Number of records (レコード数)” という名前も、より分かりやすいものに変更します。たとえば、各レコードが地震であるデータ ソースでは、“Number of earthquakes (地震数)” を使用します。 - フィールド名が数字、日付、ブール (“true” または “false”) 値にならないようにします。 - “Sales in 2015 (2015 年の売上高)” や “Average Products Sold (平均販売製品数)” などの分析表現に類似した名前は使わないようにします。 3. 意味のある[フィールド値の別名](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties_aliases_ex1editing.htm)を作成し、ユーザーが会話で用いる用語を反映させます。 ### フィールドの適切な既定の設定 「データに聞く」 (Ask Data) がデータを正しく分析できるよう、既定のフィールド設定が各フィールドのコンテンツを反映するようにしてください。 - テキスト、時刻、日付、地理的値、他の値に対して[データ型を設定](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles_datatypes.htm)します。 - [適切なデータの役割を割り当てます](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_typesandroles.htm): ディメンションまたはメジャー、連続または不連続。 - Tableau Desktop で各メジャーに対し、色、並べ替え順序、数値形式 (パーセンテージ、通貨など)、集計関数などの[適切な既定の設定を割り当てます。](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/datafields_fieldproperties.htm)たとえば、"Sales (売上) には SUM が適切ですが、"Test Score (テスト スコア)" には AVERAGE が既定としてより適している場合があります。 **ヒント:** 既定のコメントではユーザーが「データに聞く」 (Ask Data) でフィールドにカーソルを合わせると説明情報が表示されるため、各フィールドで既定のコメントを設定すると特に役立ちます。 ### 地理的フィールドとカテゴリー フィールドでの階層の作成 時刻データでは、Tableau は自動的に階層を作成するため、ユーザーは簡単に Viz をドリルアップおよびドリルダウンすることができます (日から週、月など)。ただし、地理的データおよびカテゴリー データでは、[カスタム階層を作成](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/qs_hierarchies.htm)して、フィールド間の関係を反映するビジュアライゼーションを「データに聞く」 (Ask Data) が生成しやすくすることをお勧めします。「データに聞く」 (Ask Data) ではデータ ペインに階層が表示されません。 「データに聞く」 (Ask Data) は階層名のインデックスを作成せず、階層内のフィールド名でのみインデックスを作成します。たとえば、\[Location (場所)\] という名前の地理的階層に \[Country (国)\] フィールドと \[City (市区町村)\] フィールドが含まれている場合、ユーザーは「データに聞く」 (Ask Data) の質問に、「Country (国)」と「City (市区町村)」を入力する必要があります。 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データに聞く」 (Ask Data) 機能を使用した自動的なビューの構築 **「データに聞く」とメトリクスへの重要な変更点** Tableau の「データに聞く」機能とメトリクス機能は、2024 年 2 月の Tableau Cloud および Tableau Server バージョン 2024.2 で廃止されました。自然言語技術の進歩に伴い、Tableau は、データに関する質問や変更点の把握をより簡単に行えるように、インターフェイスの改善に取り組んでいます。詳細については、「[Tableau AI と Tableau Pulse によるデータ エクスペリエンスの再構築](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/tableau-pulse-and-tableau-gpt)」を参照してください。 「データに聞く」を使用すると、一般的な言葉で質問を入力し、Tableau で即座に回答を得ることができます。回答は自動的なデータ ビジュアライゼーションの形で得られ、フィールドを手動でドラッグ アンド ドロップしたり、データ構造のニュアンスを理解したりする必要はありません。 「データに聞く」を使用すると、時系列分析や空間分析のような主要な分析概念をサポートし、「去年」や「一番人気の」といった会話調のフレーズを理解することで、高度な質問を自然に行うことができます。  ## 「データに聞く」レンズに移動する 「データに聞く」 (Ask Data) を使用してデータ ソースのクエリを実行する前に、[Tableau 作成者は、まずレンズを作成して](https://help.tableau.com/current/pro/desktop/ja-jp/ask_data_lenses.htm)、レンズで使用するデータ フィールドのサブセットを指定する必要があります。 Tableau で「データに聞く」レンズにアクセスできる場所は次のとおりです。 - Tableau Cloud または Tableau Server サイトのトップ レベルにある \[すべてのレンズ\] ページ。  - レンズを作成したデータ ソースの「データに聞く」タブ。  - ダッシュボードの「データに聞く」オブジェクト。  ## レンズ ページまたはダッシュボード オブジェクトから「データに聞く」 ### レンズに移動して、データをもっと詳しく知る 1. レンズに移動するには、Tableau サイトの \[すべてのレンズ\] ページ、データソースの \[データに聞く\] タブ、ダッシュボードの \[データに聞く\] オブジェクトなどを選択します。 2. (オプション) \[Recommended Visualizations (ビジュアライゼーションの候補)\] で、エントリをクリックすると、レンズの作成者が組織用に作成した視覚化がすばやく表示されます。 推奨事項が現在のデータ分析のニーズに対応していない場合は、[クエリを作成](#Build)して独自の質問を作成してください。 3. 左側の \[データ\] ペインで、各フィールドにカーソルを合わせると、そこに含まれるデータの詳細が表示されます。  幅が狭いダッシュボード オブジェクトでは、\[データ\] ペインが非表示になっている場合がありますが、\[フィールド\] ドロップダウン メニューをクリックすると同様の情報を表示できます。  ### テキストを入力してクエリを作成する 1. \[フィールドまたは値を検索してビジュアライゼーションを作成する\] というボックスに入力します。  2. 入力すると、「データに聞く」 (Ask Data) はデータ フィールド、関数、および文字列値を検索し、結果をドロップダウン リストに表示します。リスト内のアイテムをクリックして、検索ボックスの上に表示されている現在のエントリに追加します。現在のエントリを使用して Viz を自動的に作成するには、任意の時点で Enter キーを押します。  フィールドと分析関数を検索してクエリを変更する A 現在のエントリ B.現在のフィルター C.検索ボックス D.返されたフィールド E.返された分析関数 F.返されたフィールド値 ### 提案されたフレーズを追加してクエリを作成する Tableau は、あなたのレンズや組織内の他のユーザーから尋ねられた、よくある問い合わせに基づいてフレーズを提案します。レンズを開くと、よくある質問にすばやく答えられるような提案が表示されます。 これらの提案をクリックすると、クエリに追加できます。クエリにフレーズを追加すると、より関連性の高いフレーズで提案が動的に更新されます。選択するたびに、自動的にビューが構築されます。  ### フィールドとフィルターを追加してクエリを作成する 1. \[フィールドの追加\] または \[フィルターの追加\] をクリックします。 ![\[フィールドの追加\] および \[フィルターの追加\] オプションが強調表示された「データに聞く」のフレーズ ビルダー。](Img/ask_data_click_phrasebuilder.png) 2. 目的のフィールドをクリックします。(長いリストを絞り込むには、最初に \[検索フィールド\] ボックスに入力します。) ![ビジュアライゼーションのために \[売上\] メジャーが選択された「データに聞く」のフレーズ ビルダー。](Img/ask_data_click_phrasebuilder_2.png) 3. サブオプション (数値フィールドの集計タイプ、文字列フィールドと日付フィールドのグループ化など) を設定します。 4. フィールドまたはフィルターをさらに追加するには、プラス記号をクリックします。  ### クエリの要素がどのように適用されているかを確認する クエリの要素がどのように適用されているかを確認するには、テキスト ボックスまたはその上の解釈にカーソルを合わせます。使用されていない単語はグレー表示されているため、「データに聞く (Ask Data)」に伝わりやすくなるようにクエリのフレーズを変更できます。  ## 質問のフレーズの変更 ユーザー インターフェイスでオプションやデータ フィールド、フィルターなどをクリックすることによって、質問のフレーズを変更することもできます。 ### Viz タイプの変更 既定の Viz からデータの十分な情報が取得できない場合は、右上隅にあるメニューをクリックし、以下のサポートされている Viz タイプから選択します。 - 棒グラフ - ガント棒 - ヒート マップ - ヒストグラム - 折れ線グラフ - マップ - 円グラフ - 散布図 - 積み上げ棒グラフ - テキスト テーブル - ツリーマップ  **注:** 特定の Viz タイプを自動的に作成するため、「データに聞く」 がエントリに \[レコード数\] などのフィールドを追加する場合があります。 ### フィールド、フィルター、表示データを変更する 「データに聞く」 (Ask Data) により、フィールド値の表示方法をいくつかの方法で微調整できます。 - 縦軸と横軸で使用するフィールドを切り替えるには、Viz 選択メニューの左にある \[軸の交換\] ボタン ![\[軸の交換\] ボタン。](Img/environ_swap.png) をクリックします。  - フィールドを変更するには、最初にクエリ エントリでフィールドをクリックしてから、下のフィールド名をクリックします。(差の計算に使用されるフィールドを変更するには、「[時間の経過による差異の比較](#Compare)」を参照してください。)  - フィールドの集計タイプまたはグループ化タイプを変更 (平均から合計に変更するなど) するには、テキスト ボックスのフィールド名をクリックしてから、別の集計タイプまたはグループ化タイプを選択します。  - カテゴリ フィルターの場合は、以下の例の「米国を除外」のように、値をクリックして特定の値を変更するか、ワイルドカード パラメーターを入力します。  - 数値範囲を調整するには、「高い」、「中間」、「安い」などの単語をクリックします。  - フィールドやフィルターを削除するには、カーソルを合わせて「X」をクリックします。 ### 日付フィルターの調整 日付フィルターを調整するには、「最後の」、「前の」などの単語をクリックします。その後、次のいずれかをクリックします。 - \[特定の日付\] をクリックして、特定の期間または日付の値を入力します。 - \[相対日付\] をクリックして、現在の日付を基準にした日付範囲を表示します。 - \[日付範囲\] をクリックして、特定の開始点および終了点を入力します。 \[特定の日付\] では、\[日付の詳細\] メニューで次のような固有のオプションが提供されます。 - \[期間\] オプションでは、連続した日付の範囲が 1 つ表示されます。 - \[日付の値\] オプションでは、複数の期間で繰り返すことができる複数の範囲が表示されます。たとえば、複数年にわたる第 1 四半期の売上実績を組み合わせる場合は、\[日付の値\] で \[四半期\] を選択します。  ## 時間の経過による差異の比較 「データに聞く」を使用すると、「前年比」や「四半期比」などの語句を使用して期間を比較できます。結果は、「データに聞く」から保存したワークブックの差分または差の割合表計算として表示されます。  テキスト ボックスで差分計算をクリックして、他のフィールド、集計方法、および期間を選択します。  ## 単純計算を適用する 「データに聞く」 (Ask Data) では 2 つのメジャー間の単純計算がサポートされており、以下の記号を使用して適用できます。 + メジャーを合計する \- メジャーの差を計算する \* 乗算を行う / 除算を行う 「データに聞く」 (Ask Data) で保存されたワークブックでは、これらの計算は計算フィールドになる代わりに \[列\]、\[行\]、\[マーク\] シェルフでアドホック計算になります。  ## 他の Viz を含むシートを追加する レンズから複数の異なる Viz をすばやく作成するには、「データに聞く」 (AskData) でシートを追加します。 Web ページの一番下で、次のいずれかを実行します。 - 名前付きシートの右側にある \[Add Sheet (シートの追加)\] アイコンをクリックします。  - シート名を右クリックし、\[Duplicate (複製)\] または \[削除\] を選択します (「データに聞く」 (Ask Data) からシートの名前を変更するには、新しいワークブックに保存する必要があります)。 ## メール、Slack、またはリンクを介して 「データに聞く」 (Ask Data) の Viz を共有する 「データに聞く」 (AskData) の Viz は、レンズにアクセスできる人なら誰とでもすばやく共有できます。 1. ブラウザーの右上隅にある \[Share (共有)\] アイコンをクリックします。  2. 次のいずれかを実行します。 - メールまたは Slack で Viz を共有するには、テキスト ボックスに特定のユーザー名を入力します。(メールと Slack の統合は、Tableau 管理者によって事前に構成されている必要があります。) - カスタム メールやその他のメッセージに貼り付けることができる URL をコピーするには、\[リンクのコピー\] をクリックします。 ## レンズ所有者にフィードバックを送信する レンズの構造や「データに聞く」の活用方法について質問がある場合、作者に直接フィードバックを送信できます。(このオプションは既定で有効になっていますが、レンズ作成者はそれを無効にすることができます)。 1. 「データに聞く」のクエリ ボックスの左側にある \[「データに聞く」のヒント\] のアイコンをクリックします。  2. ヒント ダイアログの下部にある \[レンズ作成者に連絡\] をクリックします。 ## クエリを正常に実行するためのヒント 「データに聞く」 (Ask Data) に対する質問を組み立てるときに、次のヒントを活用すると、より良い結果が得られます。 - **キーワードを使用する** - たとえば、「これらの空港がある国をすべて表示したい」ではなく「空港と国」で試してみてください。 - **フィールド名や値の正確な文字列を使用する** — たとえば、レンズに "Airport Code (空港コード)"、"Airport Name (空港名)"、"Airport Region (空港の地域)" フィールドが含まれる場合、これらを名前で指定します。 - **ランク付けされたリストを表示する** - 「データに聞く」では、「最高」や「最低」といった用語はそれぞれ上位 1 位と下位 1 位にマッピングされています。より広い範囲のランキングを表示する場合は、代わりに「高」や「低」を使用します。たとえば、「低価格の家」と入力します。 - **表計算のクエリ** — 表計算フィールドのクエリ式では、「前年差」をフィルター、制限、または含めることはできません。 - **通常よりも長い値を引用符で囲む** — 行の改行、タブ、11 個以上の単語を含む長いフィールド値を分析する場合は、それらを引用符で囲みます。パフォーマンスを向上させるため、「データに聞く」 (Ask Data) は、その長さのフィールド、または最初の 200,000 の一意のフィールド値を超えるフィールドにはインデックスを作成しません。 ## このセクションの他の記事 [メイン コンテンツに進む](#main-content) # 「データの説明を見る」のしくみ 「データの説明を見る」は、データをより詳細に探索するための増分出発点として使用します。データが生成する説明によって、ビュー内の分析済みマークを構成する値や関連する値など、さまざまな値を表示できるようになりますこれにより、データ ソース内のデータ ポイントの特性、および統計モデリングを使用したデータの関連付け方法 (相関性) について説明できるようになります。これらの説明では、データを調査したり次に探索する内容についての興味深いヒントを見つけたりするための別のツールが提供されます。 **注:** データの説明を見るは、データ内の関係を明らかにし、説明するツールです。関係の原因やデータの解釈方法は教えてくれません。**あなたこそがデータのエキスパートです。**さまざまなビューを使用してさらに深く掘り下げていこうと興味がわく特性を判断する鍵となるのは、ドメインに関するあなたの知識や直感です。 「データの説明を見る」のしくみと、分析を強化するために「データの説明を見る」を使用する方法に関する関連情報については、Tableau Conference のプレゼンテーションを参照してください。 - [アナリストから統計学者へ: 実際の「データの説明を見る」 (1 時間)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/analyst-statistician-explain-data-practice) - [「データの説明を見る」の活用 (45 分)](https://www.tableau.com/ja-jp/events/tc/2019/leveraging-explain-data) ## 「データの説明を見る」であるもの (および「データの説明を見る」ではないもの) 「データの説明を見る」とは次のものを指します。 - ドメインの専門知識を活用するツールとワークフロー。 - データの関係を明らかにし、次にどこを見るべきかを推奨するツール。 - データ分析を迅速化しより広範なユーザーがデータ分析にアクセスしやすくするためのツールとワークフロー。 「データの説明を見る」とは次のものを指しません。 - 統計テストツール。 - 仮説を証明または反証するツール。 - データの因果関係について、回答を与えたり、何かを教えるツール。 マークで「データの説明を見る」を実行するときは、次の点に注意してください。 - **集計可能なきめ細かいデータを使用する**。この機能は、集計データの分析を明示的に目的としています。つまり、データはきめ細かい必要がありますが、「データの説明を見る」で選択するマークはより高い詳細レベルで集計され、要約されている必要があります。「データの説明を見る」は、最も細かい詳細レベルの非集計マーク (行レベルのデータ) では実行できません。 - **データの形状、サイズ、およびカーディナリティを考慮する**。「データの説明を見る」は小さなデータ セットで使用できますが、十分な幅と、モデルを作成するための十分なマーク (粒度) が含まれている必要があります。 - **因果関係を想定しない**。相関関係は因果関係ではありません。説明はデータのモデルに基づいていますが、因果関係を説明するものではありません。 相関関係があるとは、いくつかのデータ変数の間 (たとえば A と B の間) に関係があることを意味します。データの関連性を見ただけで、A が原因で B になった、B が原因で A になった、またはもっと複雑な何かが実際に起きていることは断定できません。データのパターンは、それぞれの場合で全く同じであり、アルゴリズムによりそれぞれの場合の違いを示すことはできません。2 つの変数が一緒に変化すると思われるというだけで、必ずしも一方が他方の変化の原因であるとは限りません。3 つ目の要素がその両方の変化の原因の可能性もあれば、それが偶然で全く因果関係がない場合もあります。 とはいえ、どういうことかを特定するのに役立つ、データに含まれていない外的知識がある場合があります。一般的な類の外的知識と言えば、実験でデータを収集した状況があります。コイン投げで B が選択されたことを知っているなら、A の違いの一貫したパターン (単なるランダム ノイズではない) は B が原因でなければいけません。これらの概念の詳細な説明については、Hal Varian の記事[「Causal inference in economics and marketing」](https://www.pnas.org/content/pnas/113/27/7310.full.pdf)を参照してください。 ## 説明の分析および評価方法 「データの説明を見る」は、ダッシュボードやシート上で統計分析を行い、異常値となっているマークや、選択した具体的なマークを検索します。また、現在のビューには表示されていない、データ ソースの関連するデータ ポイントの可能性も考慮されます。 「データの説明を見る」では、最初にビジュアライゼーションに存在するデータのみを使用してマークの値を予測します。次に、データ ソース内のデータ (現在のビューではない) が考慮され、モデルに追加されます。モデルによって、予測されるマーク値の範囲が決まりますが、これは予測値の 1 標準偏差以内です。 ### 予測範囲とは マークの予測値は、Viz の参照元データの予測範囲の中央値です。予測範囲は、分析されたマークに対して統計モデルが予測する 15 パーセンタイルから 85 パーセンタイルまでの値の範囲です。Tableau は、選択したマークに対して統計分析を実行するたびに、予測範囲を算出します。 考えられる説明は、統計モデルを使用して説明能力が評価されます。説明ごとに、期待値と実際の値とが比較されます。 | 値 | 説明 | | --- | --- | | 予測より高い / 予測より低い | 期待値の概要で、マークが_予想よりも低い_か_予想よりも高い_と説明されている場合、集計済みのマーク値が、統計モデルがマークで予測している値の範囲外にあることを意味します。予測値の概要で、マークが_予測よりもわずかに低い_か_予測よりもわずかに高い_と説明されているか、_自然変動幅の範囲内にある_と説明されている場合は、集約されたマーク値は予測範囲内にあるが、中央値よりも低いか高いことを意味します。 | | 予測値 | マークに予測値がある場合、その値が、そのマークの統計モデルが予測している予測値の範囲内にあることを意味します。 | | ランダムな変動 | 分析されたマークのレコード数が少ない場合、「データの説明を見る」で使用できる十分なデータがないため、統計的に有意な説明が作成されない可能性がありますマークの値が予測範囲外の場合、この予期しない値がランダムな変動によるものなのか、参照元レコードの意味のある違いによるものなのかを「データの説明を見る」で判断できません。 | | 説明なし | 分析されたマーク値が予想範囲外で、「データの説明を見る」で使用する統計モデルに適合しない場合、説明は生成されません。 | ### 分析に使用されるモデル 「データの説明を見る」はビュー内のデータに関するモデルを作成してマークの値を予測し、そのモデルを踏まえ、マークが予測より高いか低いかを判断します。次に、データ ソースからビューへの列の追加やレコードレベルの外れ値のフラグ付けといった追加の情報を潜在的な説明として検討します。潜在的な説明ごとに、「データの説明を見る」で新しいモデルを適合させ、新しい情報を踏まえてマークがどの程度想定外であったかを評価します。説明が必要となる変動性の大きさに対して複雑性 (データ ソースから追加される情報の量) をトレード オフすることで、説明が採点されます。わかりやすい説明とは、変化のある説明よりも簡単であることです。
| 説明のタイプ | 評価 |
|---|---|
|
極値 |
極値は、視覚化されたマークのモデルに基づく、外れ値となる集計マークです。選択したマークは、レコード値がデータで期待値分布の端にある場合に極値を含むと見なされます。 極値は、極値がある場合とない場合の集計マークを比較することによって決定されます。値を削除してもマークがあまり減らなければ、高い得点が得られます。 マークに極値が含まれていても、ただちに、それらの値は外れ値である、または、ビューからそれらのレコードを除外する必要がある、という意味ではありません。選択すべき内容は分析に応じて異なります。説明は単にマーク内の興味深い極値を示しています。たとえば、バナナの価格が 10 セントではなく 10 ドルであるレコードであれば、誤って入力された値だとわかるかもしれません。または、特定の営業担当者がある四半期に優れた成績を収めていたことが明らかになるかもしれません。 |
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レコード数 |
レコード数は、個数を集計する観点から集計の合計をモデル化して説明したものです。いっぽう、レコードの平均値は、平均を集計する観点からモデル化しています。モデルが合計をより適切に説明するほど、スコアは高くなります。 ここでは、数が多いまたは少ないか、平均が高いまたは低いことが原因で合計が興味深いかどうかについて説明します。 |
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マークの平均値 |
このタイプの説明は、合計を表す集計マークで使用されます。集計する個数または平均の観点から、SUM(X) = COUNT(X) * AVG(X) の関係を踏まえて、そのマークが他のマークと一致しているかどうかを説明します。 ここでは、数が多いまたは少ないか、平均が高いまたは低いことが原因で合計が興味深いかどうかについて説明します。 |
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関連するディメンション |
この説明は、視覚化されていないディメンションのカテゴリ間の分析という観点から、分析されたマークのターゲット メジャーをモデル化します。この分析により、モデルの複雑さとマークの説明のバランスを取ることができます。 視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、現在ビューでは使用されていないディメンションを指します。このタイプの説明は、合計、カウント、平均に使用されます。 非視覚化ディメンションのモデルは、説明する列の分類値に従ってマークを分割してから、ソースのビジュアライゼーションに含まれるすべてのデータ ポイントが含まれた値を使用してモデルを構築し、作成されます。行ごとに、モデルが各マークを形成する個々のコンポーネントの復元を試みます。分析では、視覚化されていないディメンションの値が不明なモデルを使用した場合と比べて、視覚化されていないディメンションに対応するコンポーネントをモデル化して合計すると、モデルがマークをより適切に予測するかどうかを示します。 集計ディメンションの説明では、マークの値が条件を指定せずにどの程度詳しく説明されているかを調べます。次に、潜在的な説明となる各列の値にモデルが条件を付けます。説明の列の分布に条件を付けることによって、より優れた予測が得られます。 |
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関連するメジャー |
この説明は、視覚化されていないメジャーの観点から、視覚化されたディメンション全体で平均を集計してマークをモデル化します。視覚化されていないディメンションとは、データ ソース内に存在するが、ビューでは現在使用していないディメンションを指します。 関連するメジャーの説明によって、視覚化されていないメジャーとターゲット メジャーの間の線形関係または二次関係が明らかになります。 |
| 既定で除外されるフィールド | 除外の理由 |
|---|---|
|
データ ソースに 1,000 を超えるメジャーがあるときの、すべてのビジュアライズされていないメジャー。 データ ソースに 1,000 を超えるディメンションがあるときの、すべてのビジュアライズされていないディメンション。 |
1,000 個を超えるビジュアライズされていないメジャーやディメンションの説明を計算すると、計算に時間がかかり、場合によっては数分かかることがあります。これらのフィールドは初期分析では規定により除外されますが、さらに分析するためにそれらを含めるよう選択することができます。 このような場合は、「データの説明を見る」で複数のフィールドを考慮するかどうかを確認するアラートが表示されることがあります。詳細を表示するには、アラートのリンクをクリックします。[すべて説明] をクリック して、フィールドをさらに含めて分析を実行します。 |
| ジオメトリ、緯度、または経度を使用するフィールド | ジオメトリ、緯度、経度だけでは説明にはなりえません。緯度や経度を説明として呼び出す説明は、偽の相関関係によるものであり、確実な説明ではない可能性が高いです。 |
| 濃度の高いディメンション (500 人を超えるメンバーを持つディメンション) |
高濃度のディメンションは、計算に時間がかかります。ディメンションに 500 個を超える一意の値が含まれる場合は、分析対象として見なされません。 |
| グループ、ビン、またはセット | 現在サポートされていません。 |
| 表計算 | 表計算がビューとは異なる詳細レベルにある場合は、表計算を分析することはできません。 |
| 平均化できないビジュアライズされていないメジャー | 平均化できないビジュアライズされていないメジャーには、計算式に集計が含まれる計算フィールドであるメジャーが含まれます (シートに追加すると AGG() フィールドとして表示されます)。 |
| 非連続メジャーと連続ディメンション | 現在サポートされていません。 |
| 非表示のフィールド | 利用できません。 |
| エラーのある計算フィールド | 分析する値がありません。 |
|
この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、463 時間というレンタル時間の 1 つの極値が、予測よりも高い 613 時間という総レンタル時間に影響しています。 この高い値の理由としては、誰かが自転車を返却したときにドッキングするのを忘れた可能性が考えられます。このような場合は、作成者は将来の分析のためにこの値を除外することをお勧めします。
|
|
違いを視覚化するこのセクションでは次のことを示しています。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、483 という極値を除外すると、分析されたマークは、ビュー内の他のマークと比較してとくに高くないことがわかります。他のマークが目立つようになりました。自転車のレンタル時間が他のいくつかの場所で長く、作成者はその理由を確認しようとして、他のマークを調べたいと考えるでしょう。 |
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この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、ターゲット メジャーの Null 値の割合が青色の円で示されています。 |
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この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、元のビジュアライゼーションのディメンションである乗車月ごとに、走行距離のレコード数が一覧表示されています。8 月は総走行距離の値が最も高くなっています。 8 月に走行距離の値が最も高くなっているのは、8 月には多くの人が乗車したからか、それとも一部の人が長く走行したからかを確認することができます。 |
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この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、8 月の平均走行距離は、ほかの月と比べて大幅に高くも低くもありません。これは、8 月は乗車時間が長い人がいたからではなく、乗車回数が多かったため、8 月の総走行距離が長かったことを示しています。 |
この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、統計分析により、多くの乗車がバック湾の駅周辺から行われていることが明らかになりました。「駅周辺」は視覚化されていないディメンションであり、ビジュアライゼーションの参照元データの走行距離と何らかの関係があることがわかります。 |
この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、統計分析により、全体的な乗車のマークと比較して、サウス駅と MIT からの乗車が多く、チャールズ サークル駅とケンダル駅からの乗車が少ないことが明らかになりました。 「駅名」は視覚化されていないディメンションであり、ビジュアライゼーションの参照元データの走行距離と何らかの関係があることがわかります。 |
この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、走行距離が長い理由の 1 つとして、平均合計レンタル時間が長いことが考えられます。 |
この説明では以下を示します。
探索オプションを以下に示します。
さらなる分析のための手順を以下に示します。
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この例では、高い割合のレコードが曇りの天気に関連付けられています。データはボストンでのレンタサイクルに関するものであり、分析されたマークは 8 月の走行距離であるため、通常、天気は暖かくて湿度が高いと推測できます。暑さを避けるために、曇りの日には自転車がより頻繁に借りられたかもしれません。8 月は曇りの日が多かった可能性もあります。 |
| モード | アクセスできるユーザー |
|---|---|
|
表示モード |
Tableau の Viewer、Explorer、Creator ([Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)] パーミッション機能を持つ) は、「データの説明を見る」の説明を表示モードで実行および探索できます。 |
|
編集モード
|
Tableau の Creator は、Tableau Desktop、Tableau Cloud、Tableau Server でビューを編集するときに「データの説明を見る」を実行できます。[Run Explain Data (「データの説明を見る」を実行)] パーミッション機能と編集権限を持つ Explorer は、Tableau Cloud または Tableau Server でワークブックを編集するときに「データの説明を見る」を実行できます。 Creator と 編集権限を持つ Explorer は、新しいワークシートを開いてさらに分析することができます。 また、「データの説明を見る」の設定を使用して、「データの説明を見る」を使用できるユーザーと表示内容を制御することもできます。 |
|
「データの説明を見る」を使用する |
ワークブックの作成とアクセスの制御 |
| カテゴリ | 製品名 | 売上 |
| 家具 | フロア ランプ | $96.00 |
| 「データの説明を見る」は、以下を使用するビューでは実行できません。 |
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|
「データの説明を見る」は、以下を選択した場合は実行できません。 |
|
| 「データの説明を見る」は、以下の説明に使用されるメジャーでは実行できません。 |
|
|
「データの説明を見る」は、以下の場合にディメンションの説明を提供できません。 |
|
| 機能 | 説明 | 機能を使用する要件 | バージョン |
|---|---|---|---|
| Tableau Resource Monitoring Tool について | Tableau Server の正常性を包括的に確認できます。Resource Monitoring Tool を使用すると、読み込み時間の遅延、抽出の失敗、その他の重要な問題を引き起こす原因を特定でき、エンド ユーザー エクスペリエンスに影響を与える問題に前もって対応するのに役立ちます。 | 監視している Tableau Server インストール には Advanced Management ライセンスが必要です。 |
2019.3 以降で利用可能です。 Linux のサポートは、バージョン 2020.4 で導入されました。 |
| Tableau Content Migration Tool について | Content Migration Tool を使用すると、Tableau Server のプロジェクト間、サイト間、展開間でコンテンツを簡単にコピーまたは移行できます。独立した Tableau Server インストールにあるプロジェクト間 (Tableau Server の開発インスタンスと本番インスタンスの間など)、または単一の Tableau Server インストールにあるプロジェクト間で実行可能です。 |
|
バージョン 2019.3 以降で利用可能です。 |
| アクティビティ ログ | アクティビティ ログによって、イベントがローカル ハード ドライブの vizportal ログ フォルダーに書き込まれ、さらなる分析と監査が行われます。 |
Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 |
バージョン 2022.3 以降で利用可能です。 |
| Tableau Server 外部リポジトリ | Tableau Server リポジトリを Tableau Server 外部に展開できます。Tableau Server リポジトリは、すべてのユーザー インタラクション、抽出の更新などに関するデータを格納する PostgreSQL データベースです。 | 外部リポジトリを使用している Tableau Server には Advanced Management ライセンスが必要です。 |
バージョン 2019.3 以降で利用可能です。 - AWS は、Tableau Server バージョン 2019.3 以降でサポートされています。 - Azure は Tableau Server バージョン 2020.4 以降でサポートされています。 |
| ノード ロールによるワークロード管理 | ノード ロールを使用すると、Tableau Server インストールで特定のタイプのワークロードが処理される場所を構成できます。ノード ロール機能を使用すると、リソースを特定のワークロード (抽出更新、サブスクリプションなど) 専用にしたり、ワークロードに合わせて拡張したりできます。 | Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 | バージョン 2019.3 以降で利用可能です。 |
| Tableau Server のキー管理システム | Tableau Server で抽出暗号化のために AWS と KMS を使用するように構成する追加機能が得られます。 | Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 |
バージョン 2019.3 以降で利用可能です。 - AWS は、Tableau Server バージョン 2019.3 以降でサポートされています。 - Azure は Tableau Server バージョン 2021.1 以降でサポートされています。 |
| Tableau Server 外部ファイル ストア | ネットワークに接続されているストレージ (NAS) をファイル ストアとして使用できます。これにより、ファイル ストアを Tableau Server でローカルに実行する必要がなくなりました。 | Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 | バージョン 2020.1 以降で利用可能です。 |
| Tableau バックグラウンダーのリソース制限 | Tableau Server リソース制限マネージャーは、設定されたリソース制限に対するバックグラウンダー リソースの使用状況を追跡し、リソース制限が正しく適用されていることを確認します。 | Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 | バージョン 2022.1 以降で利用可能です。 |
| Tableau Server の独立したゲートウェイ | Tableau Server の独立したゲートウェイを使用すると、Tableau Server が管理するリバース プロキシを別のコンピューターにインストールできます。DMZ に独立したゲートウェイをインストールして、サーバーのインストールとすべてのデータのセキュリティを確保します。独立したゲートウェイはさまざまな構成で使用でき、クライアント接続の要求に合わせて拡張できます。 | Tableau Server には有効な Advanced Management ライセンスが必要です。 | バージョン 2022.1 以降で利用可能です。 |
| Tableau Server | Alibaba Cloud ECS の自己展開 |
|---|---|
| 本番環境で利用可能 |
|
| インスタンスを置き換えずに Tableau をアップグレード |
|
| Linux でのインストール |
|
| Windows でのインストール |
|
| スケール アップ |
|
| スケールアウト (ノードを追加) |
|
| Active Directory をサポート |
|
| 持ち込みライセンス (BYOL) |
|
| コンポーネント/リソース | Alibaba Cloud | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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CPU |
16+ vCPU |
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オペレーティング システム |
|
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|
メモリ |
128+ GB RAM (vCPU あたり 4GB RAM) |
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|
ストレージ |
2 ボリューム: オペレーティング システム用に 30~50 GiB のボリューム Tableau Server 用に 100 GiB 以上のボリューム |
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|
ストレージ タイプ |
SSD クラウド ディスク SSD クラウド ディスクの詳細については、Alibaba Web サイトの「Cloud disks and Shared Block Storage」を参照してください。 |
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|
ディスク遅延 |
Linux の iostat コマンドで測定して 20ms 以下。 Alibaba Cloud でのディスク遅延と IOPS との関連性の詳細については、Alibaba Web サイトの「Storage parameters and performance test」を参照してください。 |
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| コンポーネント/リソース | Amazon Web サービス | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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CPU |
16+ vCPU |
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|
オペレーティング システム |
|
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|
メモリ |
128+ GB RAM (vCPU あたり 4GB RAM) |
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|
ストレージ |
2 ボリューム: オペレーティング システム用に 30~50 GiB のボリューム Tableau Server 用に 100 GiB 以上のボリューム |
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|
ストレージ タイプ |
EBS 推奨 (SSD (gp2) または プロビジョニングされた IOPS) |
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|
ディスク遅延 |
Linux の iostat コマンドで測定して 20ms 以下。 |
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| Tableau Server | AWS Self-Deployment | AWS Quick Start | AWS Marketplace |
|---|---|---|---|
| 本番環境で利用可能 |
|
|
|
| アップグレード可能 |
|
|
|
| Linux でのインストール |
|
|
|
| Windows でのインストール |
|
|
|
| スケール アップ |
|
|
|
| スケールアウト (ノードを追加) |
|
|
|
| Active Directory をサポート |
|
|
|
| 持ち込みライセンス (BYOL) |
|
|
|
| 最新バージョンの Tableau をサポート |
|
|
|
|
Actian Matrix* Alibaba AnalyticDB for MySQL‡ Alibaba Data Lake Analytics‡ Alibaba MaxCompute‡ Amazon Athena‡ Amazon Aurora for MySQL‡ Amazon EMR Hadoop Hive‡ Amazon Redshift‡ Apache Drill‡ Aster Database* Azure Data Lake Storage Gen2‡ Box‡ Cloudera Hadoop‡ Databricks‡ Datorama by Salesforce‡ Denodo‡ Dremio by Dremio‡ Dropbox‡ Esri コネクタ‡ Exasol‡ |
Google BigQuery**‡ Google BigQuery JDBC**‡ Google Cloud SQL‡ Google ドライブ‡ Impala‡ Kognito* Kyvos‡ Hortonworks Hadoop Hive IBM BigInsights IBM DB2‡ IBM PDA (Netezza)* Kyvos‡ MariaDB‡ MarkLogic* Microsoft Azure SQL データベース‡ Microsoft Azure Synapse Analytics‡ Microsoft SQL Server‡ MonetDB* MongoDB BI Connector‡ MySQL‡ |
OData‡ OneDrive‡ Oracle‡ Pivotal Greenplum Database‡ PostgreSQL‡ Progress OpenEdge* Presto‡ Qubole Presto‡ SAP HANA (仮想接続のみ)‡ SAP Sybase ASE* SAP Sybase IQ* Salesforce‡ SharePoint Lists‡ SingleStore (旧 MemSQL)‡ Snowflake‡ Spark SQL‡ Teradata***‡ Vertica‡ |
|
Alibaba AnalyticsDB for MySQL‡ Alibaba Data Lake Analytics‡ Amazon Athena‡ Amazon Aurora for MySQL‡ Amazon EMR Hadoop Hive‡ Amazon Redshift‡ Apache Drill‡ Azure Data Lake Storage Gen2‡ Azure Synapse Analytics (SQL Server 互換) Box‡ Cloudera Hadoop‡ Databricks‡ Datorama by Salesforce‡ Denodo‡ Dremio by Dremio‡ |
Dropbox*‡ Esri コネクタ‡ Exasol‡ Google BigQuery*‡ Google Cloud SQL (MySQL 互換)‡§ Google ドライブ‡ Hortonworks Hadoop Hive Impala‡ Kyvos‡ MariaDB‡ Microsoft Azure SQL データベース‡ Microsoft Azure Synapse Analytics‡ Microsoft SQL Server‡ MongoDB BI Connector‡ MySQL‡ |
OData‡ OneDrive*‡ Oracle‡ Pivotal Greenplum Database‡ PostgreSQL‡ Presto‡ Qubole Presto‡ Salesforce‡ SAP HANA (仮想接続のみ)‡ SharePoint Lists‡ SingleStore (旧 MemSQL)‡ Snowflake‡ Spark SQL‡ Teradata**‡ Vertica‡ |
|
Google ドライブ OData |
| サイト ロール | License level | Administrator level | Publishing capability |
|
サーバー管理者 このロールは、サーバーを管理しているとき (つまり、特定のサイトにサインインしていないとき) にユーザーをインポートする場合にのみ有効です。 |
ただし、Creator ライセンスが利用可能な場合は、常にそのライセンスがサーバー管理者サイト ロールに適用されます。利用できる Creator ライセンスがない場合は、 ライセンス発行のトラブルシューティング を参照して Tableau Server がこれをどのように処理するかについて学んでください。 | System | True |
|
サイト管理者 Creator またはサイト管理者 Explorer これらのロールは、特定のサイトへのサインイン中にユーザーをインポートする場合にのみ有効です。 |
Creator または Explorer | Site | True |
| Creator | Creator | なし | True |
| Explorer (パブリッシュ可能) | Explorer | なし | True |
| Explorer | Explorer | なし | False |
| Viewer | Viewer | なし | False |
| ライセンスなし | ライセンスなし | なし | False |
| Tableau Server | Google Compute Engine VM の自己展開 |
|---|---|
| 本番環境で利用可能 |
|
| VM を置き換えずに Tableau をアップグレード |
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| Linux でのインストール |
|
| Windows でのインストール |
|
| スケール アップ |
|
| スケールアウト (ノードを追加) |
|
| Active Directory をサポート |
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| 持ち込みライセンス (BYOL) |
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| コンポーネント/リソース | Google Cloud Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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CPU |
16+ vCPU |
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オペレーティング システム |
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メモリ |
128+ GB RAM (vCPU あたり 4GB RAM) |
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ストレージ |
2 ボリューム: オペレーティング システム用に 30~50 GiB のボリューム Tableau Server 用に 100 GiB 以上のボリューム |
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ストレージ タイプ |
SSD 永続ディスク、200GB++ SSD 永続ディスクの詳細については、Google Cloud Platform Web サイトの「ストレージ オプション 」を参照してください。 |
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ディスク遅延 |
Linux の iostat コマンドで測定して 20ms 以下。 |
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| 構成プロパティ | 説明 |
|---|---|
| gateway.tsig.authn_module_block | 通常ロードされる Apache httpd モジュールのセットの最後に表示されます。その意図は、ファイルには 1 つまたは複数の LoadModule ディレクティブが含まれることです。モジュール自体はフルパスで識別される必要があります。 |
| gateway.tsig.authn_global_block | すべての LoadModule の参照の後、他のほとんどの Apache httpd ディレクティブの前に表示されます。その意図は、カスタム モジュールに必要な構成ディレクティブの場所を提供することです。 |
| gateway.tsig.authn_globalbottom_block | 構成ファイルの一番下に、グローバル レベルで表示されます。その意図は、特に他のさまざまなディレクティブの後に、カスタム モジュールに必要な構成ディレクティブの場所を提供することです。(これが必要になる可能性はほとんどありません) |
| gateway.tsig.authn_location_block | <Location "/"> ブロックの内側に表示され、すべての URL パスをカバーします。 |
| gateway.tsig.authn_directory_block | <Directory "/"> ブロックの内側に表示され、Independent Gateway が提供するすべてのファイルへのパスをカバーします。(これが必要になる可能性はほとんどありません。Independent Gateway が提供するファイルのほとんどは、画像や JavaScript ファイルなどの機密性の低い静的なアセットです) |
| gateway.tsig.authn_virtualhost_block |
1 つまたは 2 つの |
|
ユーザーは Active Directory ドメインにログインします。 |
|
Kerberos KDC はユーザーを認証し、チケット保証チケット (TGT) をユーザーのコンピューターに送信します。 |
|
ユーザーは Tableau Desktop または Web ブラウザーで Tableau Server に接続します。 |
|
Tableau Server がユーザーを認証します。 |
| Tableau が...で実行されている。 | キータブを手動生成する必要がありますか? |
|---|---|
| Active Directory ドメイン内の Windows | はい |
| Active Directory ドメイン内の Linux | はい |
| 非 Active Directory 環境内の Windows または Linux | Kerberos SSO はサポートされているシナリオではありません。 |
| Tableau が...で実行されている。 | キータブを手動生成する必要がありますか? |
|---|---|
| Active Directory ドメイン内の Windows | いいえ |
| Active Directory ドメイン内の Linux | はい |
| 非 Active Directory 環境内の Windows または Linux | はい |
| Tableau が...で実行されている。 | ディレクトリ サービス | キータブを手動生成する必要がありますか? |
|---|---|---|
| AD 定義域での Windows | Active Directory | いいえ |
| Windows | LDAP (GSSAPI バインド) | はい |
| Linux | Active Directory または LDAP (GSSAPI バインド) | はい |
| Windows または Linux | Active Directory または LDAP (シンプル バインド) | いいえ |
| Windows または Linux | ローカル アイデンティティ ストア | キータブは必要ありません。 |
| コンポーネント/リソース | Microsoft Azure | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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CPU |
16 vCPU コア |
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|
オペレーティング システム |
|
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メモリ |
128+ GB RAM (vCPU あたり 4GB RAM) |
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|
ストレージ |
2 ボリューム: オペレーティング システム用に 30~50 GiB のボリューム Tableau Server 用に 100 GiB 以上のボリューム |
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|
ストレージ タイプ |
プレミアム ストレージ P20 (512GB)++ 詳細については、Microsoft Azure Web サイトの「高パフォーマンスプレミアム ストレージと VM 向けの管理ディスク」 を参照してください。 |
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ディスク遅延 |
Linux の iostat コマンドで測定して 20ms 以下。 |
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| クレーム | 名前 | 説明または必要な値 |
"kid" |
キー ID | 必須 (ヘッダー内)アイデンティティ プロバイダーからの一意のキー識別子 |
"iss" |
発行者 | 必須 (ヘッダー内またはクレームとして)信頼できる接続済みアプリとその署名キーを識別する一意の発行元 URI |
"alg" |
アルゴリズム | 必須 (ヘッダー内)JWT 署名アルゴリズム。サポートしているアルゴリズム名の一覧は、javadoc.io ドキュメントの「Class JWSAlgorithm」ページにあります。この署名アルゴリズムは、vizportal.oauth.external_authorization_server.blocklisted_jws_algorithmsのコマンドを使用して設定できます。 |
"sub" |
件名 | 認証された Tableau Server ユーザーのユーザー名 |
"aud" |
オーディエンス |
値は " |
"exp" |
有効期限 | JWT の有効期限が切れないようにする必要があります。JWT の有効期限 (UTC) は、設定された最大有効期間の範囲内である必要があります。最大有効期間は、vizportal.oauth.external_authorization_server.max_expiration_period_in_minutes コマンドを使用して構成できます。 |
"jti" |
JWT ID | JWT ID クレームは、JWT に一意の識別子を提供し、大文字と小文字を区別します。 |
"scp" |
スコープ |
埋め込みのワークフローの場合、サポートされる値は次のとおりです。 " 注:
REST API 承認ワークフローの場合は、「JWT 認可をサポートする REST API メソッド」を参照してください。 認証に REST API を使用するメタデータ API ワークフローの場合、サポートしているスコープは 認証に REST API 使用する VizQL データ サービス ワークフローの場合、サポートされるスコープは |
https://tableau.com/groups
|
動的グループ メンバーシップ | 埋め込みのワークフローのみ。 値は、Tableau Server の 1 つまたは複数のグループ名に一致する必要があります。詳細については、アサーションを使用した動的グループ メンバーシップを参照してください。 |
| (ユーザー属性) | (ユーザー属性値) |
埋め込みのワークフローのみ。 Tableau Server 2025.1 以降では、 ユーザー属性を含めることができます。埋め込みコンテンツでユーザー属性関数が使用されると、Tableau は認証されたユーザーのコンテキストをチェックし、ランタイムに表示できるデータを決定します。 注:
|
| エラー コード | 概要 | 説明 | 可能な解決策または説明 |
| 5 | SYSTEM_USER_NOT_FOUND | Tableau ユーザーが見つかりませんでした | この問題を解決するには、JWT の ' sub' (サブジェクト) クレーム値が、認証済みの Tableau Server の "username" であることを確認します。この値は大文字と小文字が区別されます。 |
| 16 | LOGIN_FAILED | ログインできませんでした | このエラーは通常、JWT の次のクレームの問題のいずれかが原因で発生します。
|
| 67 | FEATURE_NOT_ENABLED | オンデマンド アクセスがサポートされていません | オンデマンド アクセスは、ライセンス認証されている Tableau Cloud サイトを介してのみ利用できます。 |
| 10081 | COULD_NOT_RETRIEVE_IDP_METADATA | EAS メタデータ エンドポイントがありません | この問題を解決するには、EAS が正しく構成されており、正しい発行元が呼び出されていることを確認します。 |
| 10082 | AUTHORIZATION_SERVER_ISSUER_NOT_SPECIFIED | 発行元がありません | この問題を解決するには、正しい発行元が呼び出されていることを確認します。発行元の URL を変更するには、vizportal.oauth.external_authorization_server.issuer コマンドを使用します。 |
| 10083 | BAD_JWT | JWT ヘッダーに問題が含まれています | 'kid' (シークレット ID) または 'clientId' (発行元) のクレームが JWT ヘッダーにありません。この問題を解決するには、この情報が含まれていることを確認します。 |
| 10084 | JWT_PARSE_ERROR | JWT に問題が含まれています | この問題を解決するには、次を確認します。
|
| 10085 | COULD_NOT_FETCH_JWT_KEYS | JWT がキーを見つけることができませんでした | シークレットを見つけることができませんでした。 この問題を解決するには、正しい発行元が呼び出されていることを確認します。発行元の URL を変更するには、vizportal.oauth.external_authorization_server.issuer コマンドを使用します。 |
| 10087 | BLOCKLISTED_JWS_ALGORITHM_USED_TO_SIGN | JWT 署名アルゴリズムの問題 | この問題を解決するには、署名アルゴリズムを削除します。詳細については、vizportal.oauth.external_authorization_server.blocklisted_jws_algorithmsを参照してください。 |
| 10088 | RSA_KEY_SIZE_INVALID | JWT 署名要件の問題 | この問題を解決するには、EAS または IdP を使用して、JWT が 2048 ビットの RSA キー サイズで署名されていることを確認します。 |
| 10091 | JTI_ALREADY_USED | 一意の JWT が必要です | JWT はすでに認証プロセスで使用されています。この問題を解決するには、EAS または IdP が新しい JWT を生成する必要があります。 |
| 10092 | NOT_IN_DOMAIN_ALLOW_LIST | 埋め込みコンテンツのドメインが指定されていません | この問題を解決するには、設定 unrestrictedEmbedding が true に設定されていること、または domainAllowlist パラメーターに、Tableau REST API の「サイトの埋め込み設定の更新」メソッドを使用して Tableau コンテンツを埋め込むドメインが含まれていることを確認してください。 |
| 10094 | MISSING_REQUIRED_JTI | JWT ID がありません | この問題を解決するには、'jti' (JWT ID) が JWT に含まれていることを確認します。 |
| 10096 | JWT_EXPIRATION_EXCEEDS_CONFIGURED_EXPIRATION_PERIOD | 'exp' (有効期限) が既定の最大有効期間を超えています。この問題を解決するには、有効な JWT に必要な登録済みのクレームを確認し、正しい値を使用するようにします。最大有効期間を変更するには、vizportal.oauth.external_authorization_server.max_expiration_period_in_minutes コマンドを使用します。 | |
| 10097 | SCOPES_MALFORMED | スコープ クレームに関する問題 | このエラーは、'scp' (スコープ) クレームが JWT にないか、リスト型として渡されていない場合に発生する可能性があります。この問題を解決するには、'scp' が JWT に含まれ、リスト型として渡されていることを確認します。JWT に関するトラブルシューティングのヘルプについては、auth0 サイトの「デバッガー」を参照してください。 |
| 10098 | JWT_UNSIGNED_OR_ENCRYPTED | JWT が署名されていないか、暗号化されています | Tableau は、署名されていない JWT または暗号化された JWT をサポートしていません。 |
| 10099 | SCOPES_MISSING_IN_JWT | スコープのクレームがありません | JWT に必要な 'scp' (スコープ) クレームがありません。この問題を解決するには、'scp' が JWT に含まれていることを確認します。JWT に関するトラブルシューティングのヘルプについては、auth0 サイトの「デバッガー」を参照してください。 |
| 10100 | JTI_PERSISTENCE_FAILED | 予期しない JWT ID エラー | 'jti' (JWT ID) で予期しないエラーが発生しました。この問題を解決するには、新しい 'jti' で新しい JWT を生成する必要があります。 |
| 10103 | JWT_MAX_SIZE_EXCEEDED | JWT が最大サイズを超えています | JWT サイズが 8000 バイトを超えている場合、このエラーが発生する可能性があります。この問題を解決するには、必要なクレームのみが Tableau Server に渡されていることを確認してください。 |
| RMT サーバーのサービス | |||
| 名前 | 目的 | ログ ファイルの場所
Windows: Linux: 注: ログ ファイルの詳細については、Tableau Resource Monitoring Tool ログ ファイルを参照してください。 |
注 |
| ホスト | インストール中に使用され、他のプロセスが実行されていることを確認するためにも使用されます。 | Windows:
host\YYYYMMDD.log Linux: |
役割:
|
| バックグラウンダー | エージェントから送信された情報を処理し、RMT が収集した postgres データを維持します。管理者コマンド ライン ユーティリティも提供します。処理された情報に基づいてインシデントと通知を生成します。 | Windows: background\YYYYMMDD-pts.log
Linux: |
役割:
|
| ディレクター | 一種の調整プロセスであり、その主な役割の 1 つは、Tableau Server にライセンスのステータスを照会し、システム全体のステータスを設定することです。 | Windows: director\YYYYMMDD-pts.logLinux: |
役割:
|
| Web | Web サーバーを実行します。ユーザー インターフェイスを提供します。情報収集のためにエージェントを登録します | Windows: web\YYYYMMDD-pts.logLinux: |
役割:
|
| PostgreSQL | ローカル データ リポジトリ | Windows: pgsql\*.log and *.csvLinux: |
|
| RabbitMQ | メッセージ ブローカー | Windows: \master\logs\rabbitmq\*.logLinux: |
|
| RMT エージェントのサービス | |||
| 名前 | 目的 | ログ ファイルの場所
Windows: Linux: 注: ログ ファイルの詳細については、Tableau Resource Monitoring Tool ログ ファイルを参照してください。 |
注 |
| ホスト | インストール中に使用され、他のプロセスが実行されていることを確認するためにも使用されます。 | Windows:
host\YYYYMMDD.log Linux: |
役割:
|
| バックグラウンダー | エージェントから送信された情報を処理し、RMT が収集した postgres データを維持します。管理者コマンドライン ユーティリティも提供します。処理された情報に基づいてインシデントと通知を生成します。 | Windows: background\YYYYMMDD-pts.log
Linux: |
役割:
|
| Web | Web サーバーを実行します。 データ のパブリッシュのためにマスターへのエージェントの登録を実行します。 |
Windows: web\YYYYMMDD-pts.logLinux: |
|
| RMT バージョン | OS サポート | Tableau Server バージョン |
|---|---|---|
| 2026.2.x | Windows、Linux | 2024.2.x、2024.3.x、2025.1.x、2025.2.x、2025.3.x、2026.1.x、2026.2.x |
| 2026.1.x | Windows、Linux | 2024.1.x、2024.2.x、2024.3.x、2025.1.x、2025.2.x、2025.3.x、2026.1.x |
| 2025.3.x | Windows、Linux |
2022.3.x、2023.1.x、2023.3.x、2024.2.x、2025.1.x、2025.3.x |
| 2025.1.x、2025.2.x | Windows、Linux |
2022.3.x、2023.1.x、2023.3.x、2024.2.x、2025.1.x |
| 2024.2.x | Windows、Linux |
2022.3.x、2023.1.x、 2023.3.x、2024.2.x |
| 2023.3.x | Windows、Linux |
2022.3.x、 2023.1.x、2023.3.x |
| 2023.1.x | Windows、Linux |
2022.3.x、2023.1.x |
| 2022.3.x | Windows、Linux |
2022.3.x |
| チェック ID | 名前 | プラットフォーム | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #1 | オペレーティング システム | Linux, Windows | WARN OS のバージョンが事前チェックの許可リストに含まれていません。対応OSは、RHEL 8.x/9.x、Ubuntu 20.04/22.04/24.04、CentOS Stream 8/9、Oracle Linux 8.x/9.x、AlmaLinux 8.x/9.x、Rocky Linux 8.x/9.x、Amazon Linux 2023、Windows Server 2019/2022 です。 |
| #2 | ディスク容量 | Linux, Windows | FAIL RMT サーバーは 20 GB 未満、エージェントは 5 GB 未満の空きWARN RMT サーバーは 50 GB 未満、エージェントは 10 GB 未満の空き |
| #2a | ディスク タイプ | Linux, Windows | INFO ドライブが SSD と HDD のどちらであるかを表示します |
| #3 |
RAM |
Linux, Windows | WARN RMT サーバーは 8 GB (最少要件) 未満、エージェントは 4 GB (最少要件) 未満 |
| #4 | CPU コア | Linux, Windows | WARN RMT サーバーは 8 GB (最少要件) 未満、エージェントは 4 GB (最少要件) 未満 |
| #4a | CPU 命令セット | Linux, Windows | FAIL (Linux): SSE4_2 または popcnt が見つかりません。WARN (Windows): 古い CPU が検出されました。 |
| #4b | VC++ Redist | Windows | FAIL Visual Studio 2022 C++ Redistributable が見つかりません。 |
| #4c | OpenSSL DLLs | Windows | INFO libcrypto-3-x64.dll および libssl-3-x64.dll の確認 |
| #5 | システム稼働時間 | Linux, Windows | INFO: 10 分未満の場合 (ごく最近にリブート) または 90 日を超える場合 (適用待ちのバッチがある) の注意事項 |
| #6 | Systemd の稼動 | Linux | FAIL systemd が稼動していません、PASS : 稼動中または動作が不安定です |
| #7 | FIPS モード | Linux, Windows | FAIL (Windows): レジストリで有効化されています, PASS FIPS が無効になっています。WARN (Linux) config.json と一致しません。PASS OS と設定が一致しています |
| #7a | PowerShell バージョン | Windows | INFOPowerShell のバージョン |
| #7b | システム ロケール | Windows | INFOシステム ロケール情報 |
| #7c | WMI ヘルス | Windows | WARN WMI リポジトリに不整合があります |
| チェック ID | 名前 | プラットフォーム | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #8 | サービス アカウント | Linux, Windows | FAIL RMT サービス アカウントまたは Windows サービスが見つかりません |
| #9 | グループ メンバーシップ | Linux | FAIL 必須のサービス グループ (rmtmasterapp、rmtmasterconfig など) が見つかりません |
| #10 | ユーザー Systemd | Linux | FAIL ユーザー systemd daemon/リンガーがアクティブでありません |
| #44 | pamtester がインストールされました | Linux | WARN インストールされていません。これを修復するには、yum install pamtester または apt install libpam-runtime をインストールします |
| チェック ID | ディレクトリ | Expected Owner:Group | 期待されるモード |
| #11 | 構成ディレクトリ | tabrmt-master:rmtmasterconfig | 2775 |
| #12 | ログ ディレクトリ | tabrmt-master:rmtmasterlogs | 2775 |
| #13 | データ ディレクトリ (+ PG/RMQ サブディレクトリ) | Component-appropriate | 2775 |
| #14 | 前提条件ディレクトリ | root またはコンポーネント ユーザー | 755 |
| #14a | rabbitmq-defaults ファイル | Group-writable が必要 | g+w |
| #15 | SSL 証明書ディレクトリ | tabrmt-master:rmtopenssl | 2775 |
| #15a | ホーム ディレクトリ | コンポーネント ユーザー | 770 |
| #15b | /etc/profile.d/tabrmt-*.sh | root | 既定 |
| #15c | 構成ディレクトリの setgid ビット | -- | 2xxx が必要 |
| #16 | environment.bash | コンポーネント ユーザー | group-writable |
| チェック | 名前 | 重大度 |
| #11 | 構成ディレクトリの ACL | FAIL サービス ユーザーに FullControl 権限がありません |
| #12 | ログ ディレクトリの ACL | FAIL サービス ユーザーに Modify 権限がありません |
| #13 | データ ディレクトリの ACL (RMT サーバー) | FAIL サービス ユーザーに PG/RMQ データ ディレクトリへの FullControl 権限がありません |
| #14 | 前提条件ディレクトリの ACL (RMT サーバー) | WARN ReadAndExecute 権限がありません (注: アップグレードのたびに前提条件となる MSI が再インストールされ、インストール後の処理で ACL が再適用されます) |
| #15 | SSL 証明書ディレクトリの ACL (RMT Server) | FAIL サービス ユーザーに FullControl 権限がありません |
| #16a | サービス ユーザー ID | PASS (参考情報: サービスがどのユーザーとして実行されるかを表示します) |
| #16b | SeServiceLogonRight 権限 | INFO 見つかりません、 WARN 見つからないか、secedit が失敗しました |
| #16c | RMT ディレクトリに対するサービス ユーザーの ACL | FAIL サービス ユーザーに必要な権限がありません |
| チェック ID | 名前 | --db-password オプションが必要 | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #17 | PG サービス | いいえ | FAIL ローカル サービスが停止され、かつ無効化されています |
| #18 | ポート 5555 のリッスン | いいえ | WARN (セキュリティ グループ / VPC / RDS のヒント) リッスンしていません |
| #19 | DB Connection | はい | WARN 内部 DB に接続できません (SSL、パスワード、またはネットワークの問題) |
| チェック ID | 名前 | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #22 | RMQ サービス | FAIL ローカル サービスが停止され、かつ無効化されています |
| #24 | キューのバックログ | WARN いずれかのキューに 10,000 を超えるメッセージがあります |
| #25 | RabbitMQ ユーザー | WARN 既定の guest ユーザーがまだ存在しています |
| #26 | アクティブな接続 | INFO 情報提供のみ。アクティブな接続の数を通知します |
| #27 | Erlang クッキーにアクセス可能 | WARN クッキー ファイルが見つからないか、パーミッションが間違っています (モード 400 または 600 である必要があります) |
| #27a | ERLANG_HOME 設定 | WARN (Windows のみ) 「ERLANG_HOME」が設定されていないか、パスが存在しません。 |
| #27b | SSL 有効期限 | FAIL 証明書の有効期限が切れています |
| #27c | ディスク アラーム | FAIL RMQ パーティションの空き容量が 10 GB 未満 (アップグレードが停止します) |
| #45 | 証明書ディレクトリへの登録 | WARN 証明書ディレクトリは存在しますが、空であるか、期待される証明書ファイルが見つかりません (サーバー証明書、鍵、CA 証明書) |
| チェック ID | 名前 | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #28a/b | エージェントとマスター間の通信 | WARN エージェントがポート 5671、5672、80、または 443 でマスターに接続できません |
| #33 ~ 35 | JSON/Bash Config | FAIL config.json、setup.json、または environment.bash が見つからないか有効でありません |
| #36a | 既知の不具合バージョン | FAIL 現在のバージョンが 2025.3.0 (回帰 (リグレッション) によりアップグレードできません) |
| チェック ID | 名前 | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #38 | すべての RMT サービスが稼働中 | WARN 停止した各サービスについての警告 |
| #38a | 標準プロセス | FAIL サービスの停止後も、tabrmt-* プロセスが残っています |
| #39 | バックグラウンド プロセッサー が稼動中 | WARN ホスト プロセスが稼動していません |
| #40 | アップグレード前のバックアップに関する注意喚起 | WARN アップグレード前に構成をバックアップするよう注意を喚起します |
| #41 | トポロジ | INFO 情報提供のみ。マスター / エージェントのノード タイプおよびアクティブなエージェント数 (DB 使用時) を通知 |
| #42 | コンポーネントのバージョン一覧 | INFO 情報提供のみ。RMT、PostgreSQL、RabbitMQ、OpenSSL のバージョンを通知 |
| #43 | マシン仕様の概要 | INFO 情報提供のみ。OS、CPU コア、RAM、空きディスク容量を通知 |
| チェック ID | 名前 | コンポーネント | 失敗 (FAIL) / 警告 (WARN) 条件 |
| #1a-d | サービスとプロセス | RMT Server, Agent | FAIL Main、PG、または RMQ サービスが稼働していません |
| #2 | ホスト プロセス スーパーバイザー | RMT Server, Agent | WARN ホスト スーパーバイザーのプロセスが見つかりません (自動復旧は行われません) |
| #3a-b | 構成ファイルの整合性 | RMT Server, Agent | FAIL 見つからないか、不正な JSON です |
| #4a-b | ファイル パーミッション | RMT Server, Agent | FAIL 構成/ログ ディレクトリがサービス アカウントで読み込み可/書き込み可でありません |
| #5a-d | ポートのリッスン | RMT Server | FAIL Web (443)、AMQP (5672)、または DB (5555) をリッスンしていません |
| #6 | PostgreSQL 接続性 | RMT Server | FAIL PostgreSQL が接続を受け付けていません |
| #7 | RabbitMQ ステータス | RMT サーバー | SKIP 外部です。FAIL すべてのリトライを実施しても成功しませんでした。 |
| #8a | キューのコンシューマー | RMT Server | WARN バックログが存在しますが、アクティブなコンシューマーがいません (マスター ワーカーが切断されています) |
| #9 | RMQ アラーム | RMT Server | FAIL アクティブなメモリまたはディスクのリソース アラームが発生しています。 |
| #10 | RabbitMQ SSL 証明書 | RMT サーバー | FAIL 証明書の有効期限が切れています。WARN 証明書の有効期限が 30 日以内に切れます。 |
| #11 | FIPS 一致 | RMT Server, Agent | FAIL OS の FIPS 状態が isFIPSEnabled 構成と一致していません |
| #12 | Web サーバー HTTP レスポンス | RMT サーバー | https://localhost:<port>/authentication/login への HTTP GET を実行したときの応答です。PASS 200 または 302 が返されました。FAIL 接続が拒否されました、またはタイムアウトしました。WARN その他のエラーが返されました。 |
| #13 | HTTPS 証明書の有効期限 | RMT Server | FAIL Web サーバーの TLS 証明書の有効期限が切れています |
| #14a-d | ディスク容量 | RMT Server, Agent | FAIL 空きが 1 GB 未満です。WARN: 空きが 5 GB 未満です。 |
| #15 | 最近のログ エラー | RMT Server, Agent | FAIL ログに FATAL (致命的な) エラーがあります。WARN: CRITICAL (重大な) エラーがあります |
| #16 | RMT ステータス | RMT Server, Agent | FAILrmtadmin ステータスが失敗パターンを返します |
| #17 | Agent ログ履歴 | Agent | エージェントのデータ ディレクトリにあるログ追跡ファイル (.history, .json) を確認します。WARN ファイルが読み込めないか、破損しています。 |
| #18a-f | インベントリ バージョン | RMT Server, Agent | INFO RMT バージョン、PostgreSQL バージョン、RabbitMQ バージョン、Erlang/OTP バージョン、.NET Runtime (Windows) / OS (Linux)、OS バージョン (Windows) / Kernel (Linux) についての情報です |
| 終了コード | ステータス | アップグレード時の動作 |
| 0 | READY TO UPGRADE | アップグレードを続行します |
| 1 | UPGRADE WITH CAUTION | アップグレードを続行しますが、警告をレビューしてください |
| 2 | アップグレード不可 | アップグレードがキャンセルされました |
| 3 | スクリプト エラー | 実行環境を確認してください |
| 終了コード | ステータス |
| 0 | ALL PASSED |
| 1 | WARNINGS PRESENT |
| 2 | CRITICAL FAILURES |
| チェック | 名前 | 既定 | InstallerContext |
| #17 | PG サービス | WARN 停止しています、FAIL 停止し、無効化されています、INFO すべて停止しています | WARN (警告) |
| #18 | PG ポート | WARN リッスンしていません、INFO すべてのサービスが停止しています | WARN (警告) |
| #22 | RabbitMQ サービス | WARN 停止しています、FAIL 停止し、かつ無効化されています、INFO すべて停止しています | WARN (警告) |
| #23 | Port 5672 (AMQP) | WARN リッスンしていません、INFO すべてのサービスが停止しています | WARN (警告) |
| #38a | 取り残された RMT プロセス | (確認項目の説明を参照してください) | SKIP (インストーラーがプロセスのライフサイクルを管理します) |
| しきい値 | RMT Server | Agent | 単位 |
| ディスク容量 FAIL | 20 | 5 | GB 空き |
| ディスク容量 WARN | 50 | 10 | GB 空き |
| 一時ディレクトリ FAIL | 5 | 5 | GB 空き |
| 一時ディレクトリ WARN | 10 | 10 | GB 空き |
| RAM FAIL | 8 | 4 | GB |
| RAM WARN | 16 | 8 | GB |
| CPU FAIL | 4 | 2 | コア |
| CPU WARN | 8 | 4 | コア |
| データベース サイズ FAIL | 500 | - | GB |
| データベース サイズ WARN | 200 | - | GB |
| Hangfire スキーマ FAIL | 10 | - | GB |
| Hangfire スキーマ WARN | 1 | - | GB |
| WAL ディレクトリ FAIL (Windows) | 10 | - | GB |
| WAL ディレクトリ FAIL (Windows) | 2 | - | GB |
| WAL ディレクトリ FAIL (Linux) | 10 | - | GB |
| Mnesia ディレクトリ WARN | 5 | - | GB |
| RabbitMQ ディスク アラーム FAIL | 10 | - | GB 空き |
| Queue バックログ WARN | 10,000 | - | メッセージ |
| 証明書の有効期限 WARN | 30 | 30 | 日 |
| クリーンアップの保持 WARN | 180 | - | 日 |
| 不要タプル率 WARN | 20 | - | パーセント |
| エージェントのハートビートが途絶 | 15 | - | 分 |
| ネットワーク ドライバーの経過年数 WARN | 3 | - | 年 |
| ログ ディレクトリ サイズ WARN | 5 | 5 | GB |
| ログ ディレクトリ サイズ WARN (深刻) | 20 | 20 | GB |
| しきい値 | 値 | 単位 |
| ディスク容量 FAIL | 1 | GB 空き |
| ディスク容量 WARN | 5 | GB 空き |
| 証明書の有効期限 WARN | 30 | 日 |
| Queue バックログ WARN | 10,000 | メッセージ |
| ログのスキャン対象期間 | 60 | 分 |
| RabbitMQ 起動の再試行 | 6 試行 x 5 秒 | 計 30 秒 |
| コンポーネント | 最低バージョン |
| RabbitMQ | 3.10.10 以上 |
| エージェント バージョン | 2023.1.0 以上 |
| ポート | サービス | Direction |
| 80 | RMT Web UI (HTTP) | インバウンド |
| 443 | RMT Web UI (HTTPS) | インバウンド |
| 5672 | RabbitMQ AMQP | RMT サーバーへのインバウンド |
| 5671 | TLS 上の RabbitMQ AMQP | RMT サーバーへのインバウンド |
| 15672 | RabbitMQ 管理 UI | ローカル |
| 25672 | RabbitMQ ノード間 | ローカル |
| 5555 | 内部 PostgreSQL | ローカル |
| 結果 | ステータス | アクション |
| PASS (成功) | 終了コード 0 | 問題は検出されませんでした。アップグレードが進行します。 |
| WARN (警告) | 終了コード 1 | アップグレードは続行されますが、重大ではないリスクについてレポートを確認する必要があります。 |
| FAIL (失敗) | 終了コード 2 | アップグレードは中止されました。アップグレードを再実行する前に、これらの問題を解決する必要があります。 |
| 結果 | ステータス | アクション |
| PASS (成功) | 終了コード 0 | システムは正常です。必要なアクションはありません。 |
| WARN (警告) | 終了コード 1 | 警告を確認してください。ほとんどは自然に解決します (一時的な RabbitMQ の起動の遅延など)。 |
| FAIL (失敗) | 終了コード 2 | 1 つまたは複数の重要なチェックが失敗しました。調査して再修復してください。 |
| サービス アカウント | リソース | 既定のパーミッション | 最小限必要なパーミッション |
|---|---|---|---|
| Tableau Resource Monitoring Tool マスター | |||
| アプリケーション ファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 |
フル コントロール | |
| ログ ディレクトリとファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 |
読み取り、書き込み | |
| 設定ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 |
フル コントロール | |
| Tableau Resource Monitoring Tool PostgreSQL | |||
| アプリケーション ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール | |
|
データ ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール | |
| ログ ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | 読み取り、書き込み | |
| Tableau Resource Monitoring Tool RabbitMQ | |||
|
データ ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール | |
|
アプリケーション ファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール | |
|
ログ ファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | 読み取り、書き込み | |
| Tableau Resource Monitoring Tool エージェント | |||
|
アプリケーション ファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール | |
|
ログ ディレクトリとファイル
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | 読み取り | |
|
設定ディレクトリ
|
フル コントロール: 読み取り、書き込み、実行、変更 | フル コントロール |
| サービス アカウント | リソース | パーミッション |
|---|---|---|
| Tableau Resource Monitoring Tool マスター | ||
| アプリケーション ファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
| ログ ディレクトリとファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
| 設定ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
| Tableau Resource Monitoring Tool PostgreSQL | ||
| アプリケーション ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
サービス ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - なし その他 - なし |
|
|
データ ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
ログ ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 実行 |
|
| 上記以外の PostgreSQL ディレクトリ下のディレクトリ
|
所有者 - 読み取り、書き込み グループ - なし その他 - なし |
|
/var/opt/tableau/tabrmt/data/postgresql13/base
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - なし その他 - なし |
|
/var/opt/tableau/tabrmt/data/postgresql13/certificates
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) その他 - 実行 |
|
| Tableau Resource Monitoring Tool RabbitMQ | ||
|
データ ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
アプリケーション ファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
ログ ファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 実行 |
|
|
その他のディレクトリ (
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 実行 |
|
/var/opt/tableau/tabrmt/data/rabbitmq/<other than mentioned>
|
所有者 - 読み取り、実行 グループ - 読み取り、実行 その他 - なし |
|
| Tableau Resource Monitoring Tool エージェント | ||
|
アプリケーション ファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
ログ ディレクトリとファイル
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |
|
|
設定ディレクトリ
|
所有者 - フル パーミッション (読み取り、書き込み、実行) グループ - 読み取り、書き込み、実行 その他 - 読み取り、実行 |