@daijimtd
ご質問ありがとうございます。
エラー画面の sourceErrorMessage には、次のメッセージが出ています。
ERROR: Current user is not authenticated with IAM credentials.
このメッセージは「接続しているユーザーがIAM認証されていない」という意味です。そのため、SQLの書き方よりも、データソース（Amazon Redshift）への接続時の認証方式が原因である可能性が高いと考えられます。
考えられる原因
andes.jp_ats_roc.* のテーブルは、Redshift上ではAWS Lake Formation経由の共有データ（データ共有）として参照されているものと思われます。
Redshiftのドキュメントによると、Lake Formationで共有されたデータには、RedshiftとLake Formationの両方へのアクセス権があるユーザーしかアクセスできません。CREATE USER で作成したデータベースユーザーではアクセスできないと記載されています。つまり、データベースのユーザー名とパスワードで接続しているデータソースからこれらのテーブルを読むと、今回のようなエラーになる可能性があります。
なお、Hubbleで同じSQLが動くのは、Hubble側の接続方法（認証方式）が異なるためだと推測されます。ただし、Hubbleの内部の仕組みについて公式に確認したものではありません。
ご確認いただきたいこと
1. データソースの認証方式
Amazon QuickからRedshiftへの接続には、次の3つの認証方式があります。
- 信頼できるIDの伝達（Trusted Identity Propagation）
- IAMロールとして実行（Run-as IAM role）
- Redshiftデータベース認証情報（ユーザー名／パスワード）
データセット作成に使っているデータソースが「ユーザー名／パスワード」方式になっていないか、ご確認ください。その場合は、IAMベースの認証方式でデータソースを作成すると解消する可能性があります。必要な権限や設定手順は、下記の参考情報のドキュメントをご参照ください。
2. 共有データへのアクセス権限
- 接続先のクラスターまたはワークグループで、上記2つのテーブルを含むデータ共有が有効になっているかご確認ください。
- あわせて、接続に使うIAMユーザーまたはIAMロールに、そのデータベースへのアクセス権限が付与されているかもご確認ください。
3. 切り分けのための確認
SQL内の DATEADD や DATE_TRUNC はRedshiftでサポートされている関数です。そのため、現時点でSQLを書き換える必要はないと考えられます。
まずは次のような単純なクエリをお試しください。同じエラーが出る場合は、SQLではなく接続・認証の設定が原因だと判断できます。
SELECT * FROM andes.jp_ats_roc.daily_inbound_adhoc_adjustment_result LIMIT 10;
上記で解決しない場合は、次の3点を共有いただけますと、さらに詳しく確認できます。
- データソースの種類（Redshift ProvisionedかServerlessか）
- 現在の認証方式
- 単純なクエリでの結果