再実行ガイド

このガイドでは、dbt + BigQueryの全設定項目検証を最初から再現するための手順を説明します。

📋 目次

環境準備
プロジェクトセットアップ
Category 1: プロジェクト基本設定
Category 2: BigQuery接続設定
Category 3: モデル設定
Category 4: テスト設定
Category 5: ドキュメント設定
Category 6: パフォーマンス最適化
Category 7: スナップショット設定
Category 8: シード設定
Category 9: フック設定
Category 10: その他の設定
ログとテーブルの確認
トラブルシューティング

1. 環境準備

1.1 前提条件

OS: macOS / Linux / Windows（WSL推奨）
Python: 3.8以上
GCPプロジェクト: BigQueryが有効化されていること
権限: BigQuery Data Editor + BigQuery Job User

1.2 ソフトウェアのインストール

# Python仮想環境の作成
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windowsの場合: .venv\Scripts\activate
 
# dbt-bigqueryのインストール
pip install dbt-bigquery==1.11.0
 
# バージョン確認
dbt --version
# 出力例:
# Core:
#   - installed: 1.11.5
#   - latest:    1.11.5 - Up to date!
# Plugins:
#   - bigquery: 1.11.0 - Up to date!

1.3 Google Cloud認証

方法1: OAuth認証（ローカル開発推奨）

# gcloud CLIのインストール（未インストールの場合）
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install
 
# 認証
gcloud auth application-default login
 
# プロジェクトの設定
gcloud config set project your-gcp-project-id

方法2: サービスアカウント認証（本番推奨）

# サービスアカウントキーのダウンロード
# GCPコンソール > IAM > Service Accounts > Create Service Account
# - 権限: BigQuery Data Editor, BigQuery Job User
# - JSONキーを作成してダウンロード
 
# 環境変数に設定
export DBT_BIGQUERY_KEYFILE_JSON='{"type": "service_account", ...}'
 
# または、ファイルパスを設定
export DBT_BIGQUERY_KEYFILE=/path/to/your-sa-key.json

2. プロジェクトセットアップ

2.1 プロジェクトディレクトリ構造

# プロジェクトディレクトリに移動
cd /path/to/jaffle_shop_duckdb
 
# ディレクトリ構造の確認
tree -L 2
# 出力例:
# .
# ├── dbt_project.yml
# ├── profiles.yml
# ├── models/
# ├── tests/
# ├── seeds/
# ├── snapshots/
# ├── macros/
# └── docs/

2.2 profiles.ymlの設定

ローカル開発用（OAuth認証）:

# profiles.yml
dbt:
  outputs:
    sandbox:
      type: bigquery
      method: oauth
      project: your-gcp-project-id
      dataset: dbt_sandbox
      location: asia-northeast1
      threads: 4
      priority: interactive
      job_execution_timeout_seconds: 600
      job_retries: 1
 
  target: sandbox

本番用（サービスアカウント認証）:

dbt:
  outputs:
    prod:
      type: bigquery
      method: service-account-json
      project: your-gcp-project-id
      dataset: dbt_prod
      location: asia-northeast1
      threads: 16
      priority: batch
      job_execution_timeout_seconds: 3600
      job_retries: 1
      keyfile_json: "{{ env_var('DBT_BIGQUERY_KEYFILE_JSON') }}"
 
  target: prod

2.3 接続確認

# dbt debug で接続テスト
dbt debug --profiles-dir . --target sandbox
 
# 期待される出力:
# Configuration:
#   profiles.yml file [OK found and valid]
#   dbt_project.yml file [OK found and valid]
#
# Required dependencies:
#  - git [OK found]
#
# Connection:
#   method: oauth
#   database: your-gcp-project-id
#   schema: dbt_sandbox
#   location: asia-northeast1
#   priority: interactive
#   Connection test: [OK connection ok]

3. Category 1: プロジェクト基本設定

3.1 dbt_project.ymlの検証

# dbt compileでYAMLの構文チェック
dbt compile --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  Running with dbt=1.11.5
# 17:30:01  Found 10 models, 15 tests, 3 seeds
# 17:30:02  Concurrency: 4 threads (target='sandbox')
# 17:30:05  Completed successfully

3.2 検証項目

以下の設定項目を検証します：

name: プロジェクト名
config-version: 2（必須）
version: プロジェクトバージョン
profile: profiles.ymlとの連携
model-paths: モデルの配置場所（デフォルト: ['models']）
seed-paths: シードの配置場所（デフォルト: ['seeds']）
test-paths: テストの配置場所（デフォルト: ['tests']）
macro-paths: マクロの配置場所（デフォルト: ['macros']）
snapshot-paths: スナップショットの配置場所（デフォルト: ['snapshots']）
target-path: コンパイル出力先（デフォルト: 'target'）
clean-targets: dbt cleanの対象（デフォルト: ['target', 'dbt_packages']）
require-dbt-version: dbtバージョン制約
query-comment: SQLコメント挿入
vars: グローバル変数

詳細: Category 1レポート

4. Category 2: BigQuery接続設定

4.1 認証方法の検証

OAuth認証の確認:

# OAuth認証で接続
dbt run --select stg_customers --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  Running with dbt=1.11.5
# 17:30:01  Found 1 model, 0 tests, 0 seeds
# 17:30:02  Concurrency: 4 threads (target='sandbox')
# 17:30:03  1 of 1 START sql view model dbt_sandbox.stg_customers ................... [RUN]
# 17:30:05  1 of 1 OK created sql view model dbt_sandbox.stg_customers .............. [CREATE VIEW in 2.0s]

4.2 オプション設定の検証

以下の設定を検証します：

priority: interactive / batch
job_execution_timeout_seconds: タイムアウト時間
job_retries: リトライ回数
location: データロケーション（asia-northeast1等）
maximum_bytes_billed: コスト上限
threads: 並列実行数

詳細: Category 2レポート

5. Category 3: モデル設定

5.1 データ準備

# Step 1: シードのロード
dbt seed --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  1 of 3 START seed file dbt_sandbox.raw_customers ........................ [RUN]
# 17:30:02  1 of 3 OK loaded seed file dbt_sandbox.raw_customers ..................... [INSERT 100 in 2.0s]
# 17:30:02  2 of 3 START seed file dbt_sandbox.raw_orders ............................ [RUN]
# 17:30:04  2 of 3 OK loaded seed file dbt_sandbox.raw_orders ........................ [INSERT 99 in 2.0s]
# 17:30:04  3 of 3 START seed file dbt_sandbox.raw_payments .......................... [RUN]
# 17:30:06  3 of 3 OK loaded seed file dbt_sandbox.raw_payments ...................... [INSERT 113 in 2.0s]
 
# Step 2: Stagingモデルのビルド
dbt run --select staging --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:10  1 of 3 START sql view model dbt_sandbox.stg_customers .................... [RUN]
# 17:30:12  1 of 3 OK created sql view model dbt_sandbox.stg_customers ............... [CREATE VIEW in 2.0s]
# 17:30:12  2 of 3 START sql view model dbt_sandbox.stg_orders ....................... [RUN]
# 17:30:14  2 of 3 OK created sql view model dbt_sandbox.stg_orders .................. [CREATE VIEW in 2.0s]
# 17:30:14  3 of 3 START sql view model dbt_sandbox.stg_payments ..................... [RUN]
# 17:30:16  3 of 3 OK created sql view model dbt_sandbox.stg_payments ................ [CREATE VIEW in 2.0s]
 
# Step 3: Martsモデルのビルド
dbt run --select customers orders --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:20  1 of 2 START sql table model dbt_sandbox.customers ....................... [RUN]
# 17:30:25  1 of 2 OK created sql table model dbt_sandbox.customers .................. [CREATE TABLE (100 rows) in 5.0s]
# 17:30:25  2 of 2 START sql table model dbt_sandbox.orders .......................... [RUN]
# 17:30:30  2 of 2 OK created sql table model dbt_sandbox.orders ..................... [CREATE TABLE (99 rows) in 5.0s]

5.2 検証モデルの実行

19個の検証モデルを実行します：

# マテリアライゼーションの検証（5種類）
dbt run --select mat_table_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select mat_view_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select mat_incremental_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select mat_ephemeral_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select mat_matview_demo --profiles-dir . --target sandbox
 
# パーティショニングの検証（6種類）
dbt run --select partition_date_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select partition_timestamp_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select partition_int_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select partition_filter_required_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select partition_expiration_demo --profiles-dir . --target sandbox
 
# クラスタリングの検証（3種類）
dbt run --select cluster_single_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select cluster_multi_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select cluster_part_demo --profiles-dir . --target sandbox
 
# 増分戦略の検証（3種類）
dbt run --select incr_merge_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select incr_insert_overwrite_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select incr_microbatch_demo --profiles-dir . --target sandbox
 
# その他の設定（2種類）
dbt run --select labels_demo --profiles-dir . --target sandbox
dbt run --select expiration_demo --profiles-dir . --target sandbox

詳細: Category 3レポート

6. Category 4: テスト設定

6.1 Schema Testsの実行

# すべてのSchema Testsを実行
dbt test --select test_type:generic --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  1 of 8 START test unique_stg_customers_customer_id ....................... [RUN]
# 17:30:02  1 of 8 PASS unique_stg_customers_customer_id ............................. [PASS in 2.0s]
# 17:30:02  2 of 8 START test not_null_stg_customers_customer_id ..................... [RUN]
# 17:30:04  2 of 8 PASS not_null_stg_customers_customer_id ........................... [PASS in 2.0s]
# ...
# 17:30:20  Completed successfully

6.2 Singular Testsの実行

# Singular Testsを実行
dbt test --select test_type:singular --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  1 of 2 START test assert_positive_order_amount ........................... [RUN]
# 17:30:02  1 of 2 PASS assert_positive_order_amount ................................. [PASS in 2.0s]
# 17:30:02  2 of 2 START test assert_valid_order_status_transition ................... [RUN]
# 17:30:04  2 of 2 PASS assert_valid_order_status_transition ......................... [PASS in 2.0s]

6.3 Unit Testsの実行

# Unit Testsを実行（高速）
dbt test --select test_type:unit --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  1 of 10 START unit test customers::test_customer_aggregation ............. [RUN]
# 17:30:01  1 of 10 PASS unit test customers::test_customer_aggregation .............. [PASS in 1.0s]
# ...
# 17:30:15  Completed successfully

詳細: Category 4レポート

7. Category 5: ドキュメント設定

7.1 dbt docsの生成

# ドキュメント生成
dbt docs generate --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  Running with dbt=1.11.5
# 17:30:01  Found 10 models, 15 tests, 3 seeds
# 17:30:05  Building catalog
# 17:30:10  Catalog written to target/catalog.json
# 17:30:10  Manifest written to target/manifest.json

7.2 dbt docsの表示

# ローカルサーバーを起動
dbt docs serve --profiles-dir . --port 8080
 
# ブラウザで開く
open http://localhost:8080

詳細: Category 5レポート

8. Category 6: パフォーマンス最適化

6.1 スロット使用状況の確認

# BigQuery CLIでスロット使用状況を確認
bq ls -j -a -n 50 your-gcp-project-id
 
# dbt実行中のスロット監視
dbt run --select customers --profiles-dir . --target sandbox &
bq show -j $(bq ls -j -a -n 1 your-gcp-project-id | tail -n 1 | awk '{print $1}')

6.2 クエリパフォーマンスの測定

# --log-level debug でクエリ詳細を確認
dbt run --select customers --profiles-dir . --target sandbox --log-level debug
 
# 出力例（抜粋）:
# DEBUG: Executing SQL: CREATE TABLE `your-gcp-project-id.dbt_sandbox.customers` AS ...
# DEBUG: BigQuery adapter: Query complete, processed 5.2 MB in 3.2s

詳細: Category 6レポート

9. Category 7: スナップショット設定

9.1 スナップショットの作成

# 初回スナップショット
dbt snapshot --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:30:00  1 of 1 START snapshot dbt_sandbox_snapshots.customers_snapshot .......... [RUN]
# 17:30:05  1 of 1 OK snapshotted dbt_sandbox_snapshots.customers_snapshot ........... [INSERT 100 in 5.0s]

9.2 データ変更後の再スナップショット

# データを変更（例: raw_customersを更新）
# その後、再度スナップショット実行
dbt snapshot --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例:
# 17:35:00  1 of 1 START snapshot dbt_sandbox_snapshots.customers_snapshot .......... [RUN]
# 17:35:05  1 of 1 OK snapshotted dbt_sandbox_snapshots.customers_snapshot ........... [MERGE (5 inserted, 3 updated) in 5.0s]

詳細: Category 7レポート

10. Category 8: シード設定

10.1 シードのロード（各種設定）

# 基本的なシードロード
dbt seed --profiles-dir . --target sandbox
 
# 特定のシードのみロード
dbt seed --select raw_customers --profiles-dir . --target sandbox
 
# full-refreshでの再ロード
dbt seed --full-refresh --profiles-dir . --target sandbox

詳細: Category 8レポート

11. Category 9: フック設定

11.1 フックの実行確認

# フック付きでdbt run実行
dbt run --profiles-dir . --target sandbox
 
# 出力例（on-run-startフックが実行される）:
# 17:30:00  Running with dbt=1.11.5
# 17:30:01  1 of 1 START hook: dbt.on-run-start.0 .................................... [RUN]
# 17:30:02  1 of 1 OK hook: dbt.on-run-start.0 ....................................... [OK in 1.0s]
# 17:30:02  1 of 10 START sql view model dbt_sandbox.stg_customers ................... [RUN]
# ...
# 17:30:50  1 of 1 START hook: dbt.on-run-end.0 ...................................... [RUN]
# 17:30:51  1 of 1 OK hook: dbt.on-run-end.0 ......................................... [OK in 1.0s]

詳細: Category 9レポート

12. Category 10: その他の設定

12.1 varsの利用

# コマンドラインからvarsを渡す
dbt run --select customers --vars '{"fiscal_year_start_month": 4}' --profiles-dir . --target sandbox

12.2 dbtパッケージのインストール

# packages.ymlに定義したパッケージをインストール
dbt deps
 
# 出力例:
# 17:30:00  Installing dbt-labs/dbt_utils
# 17:30:05  Installed from version 1.1.1
# 17:30:05  Up to date!

詳細: Category 10レポート

13. ログとテーブルの確認

13.1 dbt実行ログの保存

# ログをファイルに保存
mkdir -p logs/verification
 
# すべてのカテゴリを実行してログ保存
dbt seed --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/01_seed.log
dbt run --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/02_run.log
dbt test --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/03_test.log
dbt snapshot --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/04_snapshot.log

13.2 BigQueryテーブル情報の取得

# テーブル一覧
bq ls your-gcp-project-id:dbt_sandbox
 
# 特定テーブルのスキーマ確認
bq show --schema --format=prettyjson your-gcp-project-id:dbt_sandbox.customers
 
# テーブルの統計情報
bq show your-gcp-project-id:dbt_sandbox.customers
 
# 出力例:
#    Last modified                  Schema                 Total Rows   Total Bytes   Expiration   Time Partitioning   Clustered Fields   Labels
#  ----------------- ------------------------------------ ------------ ------------- ------------ ------------------- ------------------ --------
#   17 Feb 00:30:00   |- customer_id: integer             100          5242880                   DAY (field: order_                     verification:model
#                     |- first_name: string                                                       _date)              customer_id,
#                     |- last_name: string                                                                            status
#                     |- first_order: date
#                     |- most_recent_order: date
#                     |- number_of_orders: integer
#                     |- customer_lifetime_value: float
 
# テーブルのサンプルデータ確認
bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT * FROM `your-gcp-project-id.dbt_sandbox.customers` LIMIT 5'

13.3 コンパイル済みSQLの確認

# コンパイル済みSQLの場所
ls -lh target/compiled/jaffle_shop/models/
 
# 特定モデルのコンパイル済みSQLを確認
cat target/compiled/jaffle_shop/models/customers.sql
 
# テストのコンパイル済みSQL
cat target/compiled/jaffle_shop/models/staging/schema.yml/unique_stg_customers_customer_id.sql

14. トラブルシューティング

14.1 認証エラー

エラー: Could not find Application Default Credentials

解決策:

# OAuth認証を再実行
gcloud auth application-default login
 
# または、サービスアカウントキーを設定
export DBT_BIGQUERY_KEYFILE_JSON='...'

14.2 接続エラー

エラー: Database Error: 403 Access Denied

解決策:

# 権限を確認
gcloud projects get-iam-policy your-gcp-project-id
 
# 必要な権限を付与
gcloud projects add-iam-policy-binding your-gcp-project-id \
  --member="user:your-email@example.com" \
  --role="roles/bigquery.dataEditor"
 
gcloud projects add-iam-policy-binding your-gcp-project-id \
  --member="user:your-email@example.com" \
  --role="roles/bigquery.jobUser"

14.3 テスト失敗

エラー: FAIL 5 unique_stg_orders_order_id

解決策:

# 失敗したテストのコンパイル済みSQLを確認
cat target/compiled/jaffle_shop/models/staging/schema.yml/unique_stg_orders_order_id.sql
 
# BigQueryで直接実行して詳細を確認
bq query --use_legacy_sql=false < target/compiled/jaffle_shop/models/staging/schema.yml/unique_stg_orders_order_id.sql
 
# データを確認
bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT order_id, COUNT(*) as cnt FROM `your-gcp-project-id.dbt_sandbox.stg_orders` GROUP BY order_id HAVING cnt > 1'

14.4 パフォーマンス問題

症状: dbt run が10分以上かかる

解決策:

# threadsを増やす
dbt run --threads 8 --profiles-dir . --target sandbox
 
# 特定のモデルのみ実行
dbt run --select +customers --profiles-dir . --target sandbox
 
# --log-level debug で詳細確認
dbt run --select customers --log-level debug --profiles-dir . --target sandbox

15. 完全な実行シーケンス（全カテゴリ）

以下は、すべてのカテゴリを順番に実行するスクリプトです。

#!/bin/bash
set -e
 
# プロジェクトディレクトリに移動
cd /path/to/jaffle_shop_duckdb
 
# ログディレクトリ作成
mkdir -p logs/verification
 
echo "=== Category 1: プロジェクト基本設定 ==="
dbt compile --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/01_compile.log
 
echo "=== Category 2: BigQuery接続設定 ==="
dbt debug --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/02_debug.log
 
echo "=== Category 3: モデル設定 ==="
dbt seed --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/03_seed.log
dbt run --select staging --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/04_staging.log
dbt run --select customers orders --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/05_marts.log
dbt run --select verification --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/06_verification_models.log
 
echo "=== Category 4: テスト設定 ==="
dbt test --select test_type:generic --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/07_schema_tests.log
dbt test --select test_type:singular --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/08_singular_tests.log
dbt test --select test_type:unit --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/09_unit_tests.log
 
echo "=== Category 5: ドキュメント設定 ==="
dbt docs generate --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/10_docs_generate.log
 
echo "=== Category 6: パフォーマンス最適化 ==="
# パフォーマンス測定（ログに時間が記録される）
time dbt run --select customers --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/11_performance.log
 
echo "=== Category 7: スナップショット設定 ==="
dbt snapshot --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/12_snapshot.log
 
echo "=== Category 8: シード設定 ==="
# 既に実行済み（Category 3で実施）
 
echo "=== Category 9: フック設定 ==="
# フック付きrun（ログにフック実行が記録される）
dbt run --select stg_customers --profiles-dir . --target sandbox 2>&1 | tee logs/verification/13_hooks.log
 
echo "=== Category 10: その他の設定 ==="
dbt deps 2>&1 | tee logs/verification/14_deps.log
 
echo "=== BigQueryテーブル情報取得 ==="
bq ls your-gcp-project-id:dbt_sandbox > logs/verification/15_table_list.txt
bq show your-gcp-project-id:dbt_sandbox.customers > logs/verification/16_customers_table_info.txt
 
echo "=== 完了 ==="
echo "ログは logs/verification/ に保存されました"

実行方法:

# 実行権限を付与
chmod +x run_all_verification.sh
 
# 実行
./run_all_verification.sh

16. 検証結果の確認

16.1 成功基準

すべてのカテゴリで以下が確認できればOK：

16.2 ログの確認

# すべてのログファイルでERRORを検索
grep -i "error" logs/verification/*.log
 
# FAILしたテストを検索
grep -i "fail" logs/verification/*.log
 
# エラーがなければ何も出力されない

17. まとめ

この再実行ガイドに従えば、dbt + BigQueryの全設定項目検証を再現できます。

推奨実行時間: 約3〜4時間（すべてのカテゴリ）

ポイント:

各カテゴリを順番に実行
ログをすべて保存
BigQueryテーブル情報も保存
エラーが出たらトラブルシューティングを参照

次のステップ:

プロジェクト概要で全体像を把握
各カテゴリの詳細レポートで深掘り
ベストプラクティスを自プロジェクトに適用

最終更新: 2026-02-17 バージョン: 1.0 作成者: dbt検証プロジェクトチーム

Scrap Notes

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再実行ガイド

📋 目次

1. 環境準備

1.1 前提条件

1.2 ソフトウェアのインストール

1.3 Google Cloud認証

2. プロジェクトセットアップ

2.1 プロジェクトディレクトリ構造

2.2 profiles.ymlの設定

2.3 接続確認

3. Category 1: プロジェクト基本設定

3.1 dbt_project.ymlの検証

3.2 検証項目

4. Category 2: BigQuery接続設定

4.1 認証方法の検証

4.2 オプション設定の検証

5. Category 3: モデル設定

5.1 データ準備

5.2 検証モデルの実行

6. Category 4: テスト設定

6.1 Schema Testsの実行

6.2 Singular Testsの実行

6.3 Unit Testsの実行

7. Category 5: ドキュメント設定

7.1 dbt docsの生成

7.2 dbt docsの表示

8. Category 6: パフォーマンス最適化

6.1 スロット使用状況の確認

6.2 クエリパフォーマンスの測定

9. Category 7: スナップショット設定

9.1 スナップショットの作成

9.2 データ変更後の再スナップショット

10. Category 8: シード設定

10.1 シードのロード（各種設定）

11. Category 9: フック設定

11.1 フックの実行確認

12. Category 10: その他の設定

12.1 varsの利用

12.2 dbtパッケージのインストール

13. ログとテーブルの確認

13.1 dbt実行ログの保存

13.2 BigQueryテーブル情報の取得

13.3 コンパイル済みSQLの確認

14. トラブルシューティング

14.1 認証エラー

14.2 接続エラー

14.3 テスト失敗

14.4 パフォーマンス問題

15. 完全な実行シーケンス（全カテゴリ）

16. 検証結果の確認

16.1 成功基準

16.2 ログの確認

17. まとめ

グラフビュー

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