
Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Create a Cloud Storage bucket
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Upload an image in a storage bucket (demo-image.jpg)
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Make the uploaded image publicly accessible
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Google APIs Explorer は、コードを記述することなく、さまざまな Google API メソッドを試せるツールです。API Explorer を使用すると、以下のようなことができます。
API Explorer では、リクエストが行われるたびに独自の API キーが使用されます。API Explorer を使用してリクエストを行う際、{YOUR_API_KEY}
というラベルのプレースホルダを含むリクエスト構文が表示されますが、このプレースホルダを独自の API キーに置き換えると、アプリケーションで同じリクエストを行うことができます。
こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します)。
ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。Cloud Storage バケットが正常に作成されている場合は、評価スコアが表示されます。
API Explorer を使用して Cloud Vision API に画像を分析するよう指示します。まず、分析する画像をバケットに追加します。独自の画像を使用するか、以下の画像をパソコンにダウンロードし、demo-image.jpg
という名前で保存します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。ストレージ バケットに画像が正常にアップロードされている場合は、評価スコアが表示されます。
アップロードしたファイルがバケットに表示されたら、次の手順に沿って画像を一般公開で共有します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。アップロードした画像が正常に一般公開されている場合は、評価スコアが表示されます。
これで画像が一般公開され、API Explorer を使用できるようになりました。
[ナビゲーション メニュー] > [API とサービス] に移動します。
[+ API とサービスの有効化] をクリックし、「Cloud Vision」を検索して、検索結果のリストで [Cloud Vision API] をクリックして選択します。
API が有効になっていることを確認します。有効になっていない場合は、[有効にする] をクリックします。
Cloud Vision の [この API を試す] のリンクを開きます。
新しいタブが開いて API Explorer のページが読み込まれます。
[Google APIs Explorer] ページが表示されます。
images.annotate
メソッドを使用しています。Cloud Vision API リファレンスですべての API バージョンとそのメソッドを確認できます。
[Add Item]
を選択します。プロパティに [features] を選択します。[Add Item]
を選択します。次に [type]、その横で [LABEL_DETECTION] を選択します。gs://MY_BUCKET/demo-image.jpg
のようになります。以上の操作が終了すると、[Request body] フィールドは以下のように表示されます。
API Explorer コンソールの右側のパネルで、cURL
、HTTP
、JAVASCRIPT
を使用した Cloud Vision API 呼び出しを確認できます。
[Execute] をクリックします。
受講者用アカウントを選択します。
次の画面で [許可] をクリックすると、API Explorer にアクセスできます。
Cloud Vision API 画像分析の結果が右側のパネルの下部に表示されます。結果の上部は次のようになります。
以下の多肢選択式問題に答えて、今回のラボで学習した内容の理解を深めましょう。正解を目指して頑張ってください。
Cloud Vision API サービスへの最初の images.annotate
リクエストを実行しました。
このセルフペース ラボは、「Exploring APIs」クエストと「Intro to ML: Image Processing」クエストの一部です。クエストとは学習プログラムを構成する一連のラボのことで、完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。バッジは公開して、オンライン レジュメやソーシャル メディア アカウントにリンクできます。このラボの修了後、このラボが含まれるクエストに登録すれば、すぐにクレジットを受け取ることができます。受講可能なすべてのクエストについては、Google Cloud Skills Boost カタログをご覧ください。
このラボは、Google Cloud の多くの機能を体験できる「Qwik Start」と呼ばれるラボシリーズの一部です。ラボカタログで「Qwik Start」を検索し、興味のあるラボを探してみてください。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボのプラットフォームから、アカウントと使用したリソースが削除されます。
ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。
星の数は、それぞれ次の評価を表します。
フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。
フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。
マニュアルの最終更新日: 2023 年 9 月 19 日
ラボの最終テスト日: 2023 年 9 月 19 日
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