概要

Google Cloud 開発者は通常、Google Cloud のさまざまなプロダクトやサービスを使って日々の業務を行っています。これらのプロダクトを使うことで、クラウド上でアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理できます。インタラクティブなチャット、コーディング支援、組み込みのインテグレーションといった Gemini のアシスト機能を使えば、Google Cloud プロダクトを使う際の生産性を高めることができます。

注: Duet AI は、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。このラボは、この変更を反映して更新されたものです。ラボの手順を実施する際に、ユーザー インターフェースやドキュメントで Duet AI に言及されていた場合は、Gemini と同等であると見なしてください。 注: Gemini は初期段階のテクノロジーであるため、もっともらしく見える出力でも事実に反する場合があります。Gemini からのすべての出力は、使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。

目標

このラボでは、Gemini を使用して次のタスクを行います。

• Cloud Shell エディタで Gemini Code Assist を使用してウェブ アプリケーションを構築する。
• 構築したアプリケーションを Cloud Run にデプロイする。
• Gemini にアプリケーションのエラーに関する説明と修正案の提示を求めるプロンプトを出す。
• Gemini を使用してアプリケーションのインテグレーション テストを開発する。
• Gemini Cloud Assist を BigQuery で使用してテーブルにデータを読み込み、クエリを生成して、その説明を表示する方法を学ぶ。
• Gemini Cloud Assist を Spanner で使用して、トランザクション データをクエリする。
• Gemini Cloud Assist を使用してアプリケーション ログを表示する方法を学ぶ。

設定

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. [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] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [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。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 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。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] パネルでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 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。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] パネルでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスのリストを含むメニューを表示するには、左上のナビゲーション メニューをクリックします。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールが組み込まれた仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリを提供し、Google Cloud 上で実行されます。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールで、Cloud Shell にプリインストールされており、Tab キーによる入力補完がサポートされています。

1. Google Cloud Console のナビゲーション パネルで、「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン（）をクリックします。

2. [次へ] をクリックします。
   環境がプロビジョニングされ、接続されるまでしばらく待ちます。接続の際に認証も行われ、プロジェクトは現在のプロジェクト ID に設定されます。次に例を示します。

サンプル コマンド

• 有効なアカウント名前を一覧表示する:

gcloud auth list

（出力）

Credentialed accounts: - <myaccount>@<mydomain>.com (active)

（出力例）

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• プロジェクト ID を一覧表示する:

gcloud config list project

（出力）

[core] project = <プロジェクト ID>

（出力例）

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6

タスク 1. 環境とアカウントを構成する

1. ラボの認証情報を使用して Google Cloud コンソールにログインし、Cloud Shell ターミナル ウィンドウを開きます。

2. Cloud Shell で次のコマンドを実行して、プロジェクト ID を設定します。

   PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}"

3. ログインに使用した Google ユーザー アカウントを環境変数に保存します。

   USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. Gemini 用の Cloud AI Companion API を有効にします。

   gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

5. Gemini を使用できるよう、必要な IAM ロールを Google Cloud の Qwiklabs ユーザー アカウントに付与します。

   gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

   これらのロールを追加すると、Gemini の支援機能を利用できるようになります。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 環境とアカウントを構成する。

タスク 2. ウェブアプリを構築する

このラボでは、「Cymbal Superstore」という食料品用のウェブアプリを使用します。このラボの後続のタスクでは、Gemini を使用して、このアプリの新機能を開発、デプロイします。このタスクでは、このアプリのフロントエンドとバックエンドのコンポーネントを構築します。

環境を構成する

以下のコマンドと後続の 2 つのサブタスクは、Cloud Shell で実行します。

1. 次のコマンドを実行して、Docker 認証情報ヘルパーを実行します。

   gcloud auth configure-docker

2. 続行を確認するメッセージが表示されたら、「Y」と入力します。

3. cymbal-superstore アプリケーション コードをダウンロードします。

   gcloud storage cp -r gs://cloud-training/OCBL435/cymbal-superstore .

バックエンドを構築する

ウェブアプリのバックエンドは、フロントエンドが商品のフェッチと更新に使用する Inventory API を実装します。

1. バックエンド アプリケーション コンテナ イメージを構築するには、次のコマンドを実行します。

   cd ~/cymbal-superstore/backend docker build --platform linux/amd64 -t {{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}} .

2. バックエンド コンテナ イメージを Artifact Registry に push します。

   docker push {{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}}

3. 次のコマンドを実行して、バックエンドを Cloud Run にサービスとしてデプロイします。

   gcloud run deploy inventory --image={{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}} --port=8000 --region={{{project_0.default_region|set at lab start}}} --set-env-vars=PROJECT_ID={{{project_0.project_id | Google Cloud Project ID}}} --allow-unauthenticated

4. gcloud run deploy コマンドの出力に表示された Service URL の値をコピーします。

フロントエンドを構築する

Cloud Shell ターミナルでコマンドを実行して、フロントエンドを構築します。

1. バックエンドの Cloud Run エンドポイントに接続するようにフロントエンドのコードを更新します。

   a. Cloud Shell のメニューバーで、[エディタを開く] をクリックします。

   b. エディタの [View] メニューで、[Toggle hidden files] をクリックします。

   c. エクスプローラのフォルダリストで、cymbal-superstore を選択します。

   d. frontend フォルダを開き、.env.production ファイルを選択します。

   e. ファイル内で、REACT_APP_INVENTORY_API_URL の値を、前にコピーした Cloud Run バックエンド サービスのエンドポイント URL の値を貼り付けて置き換えます。

2. フロントエンドを構築するには、[ターミナルを開く] をクリックし、Cloud Shell で次のコマンドを実行します。

   cd ~/cymbal-superstore/frontend npm install && npm run build

3. 次のコマンドを実行して、フロントエンドのウェブアプリを Cloud Storage にアップロードします。

   gcloud storage cp -r build/* gs://{{{project_0.startup_script.frontend_bucket_name|frontend cloud storage bucket name}}}

ウェブアプリを表示する

1. ブラウザでタブを開き、次の URL に移動します。

   http://{{{project_0.startup_script.frontend_ip|frontend IP address}}} 注: 外部 IP が安全な接続をサポートしていないことを示すポップアップが表示された場合は、[Continue to site] をクリックします。

   ウェブアプリに、Cymbal Superstore のホームページが表示されます。

2. [New Arrivals] をクリックします。

   プレースホルダ商品を含む模擬フロントエンド ページが表示されます。これは想定内の動作です。このラボの後続のタスクでバックエンドの Inventory API コードを実装して、新しい商品ページを提供します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 ウェブアプリを構築する。

タスク 3. ウェブアプリのバックエンドを変更する

次に、Gemini を使用してウェブアプリのバックエンドに機能を追加しましょう。

このタスクでは、Gemini にコード補完を指示するプロンプトを出し、アプリに /newproducts エンドポイントを実装します。

/newproducts エンドポイントを作成する

1. Cloud Shell エディタで、backend/index.ts ファイルを開きます。

2. index.ts ソースコード ファイルで 91 行目までスクロールすると、/newproducts エンドポイントのプレースホルダ コメントが表示されます。

   // Your code for the GET /newproducts endpoint goes here.

3. プレースホルダ コメントを次の Gemini プロンプトに置き換えます。

   // Create a new endpoint /newproducts that uses where filters to retrieve only products that were added within the last seven days and are in stock.

4. Gemini に関数コードの生成のプロンプトを出すために、コメント全体を選択してから電球アイコン（）をクリックします。

5. その他の操作メニューで [Gemini: Generate code] を選択します。

6. 生成されたコードの上にカーソルを合わせ、Gemini ツールバーで [Accept] をクリックします。

   Gemini によって、/newproducts エンドポイントの関数コードが入力されます。

   注: Gemini は、プロンプトに対して複数のバージョンのコードを生成することがあります。ツールバーのリストをスクロールして、特定のバージョンを選択できます。

   生成されたコードは次のようになります。

   app.get("/newproducts", async (req: Request, res: Response) => { const sevenDaysAgo = new Date(Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000); // 7 days ago const products = await firestore .collection("inventory") .where("timestamp", ">=", sevenDaysAgo) .where("quantity", ">", 0) .get(); const productsArray: any[] = []; products.forEach((product) => { const p: Product = { id: product.id, name: product.data().name, price: product.data().price, quantity: product.data().quantity, imgfile: product.data().imgfile, timestamp: product.data().timestamp, actualdateadded: product.data().actualdateadded, }; productsArray.push(p); }); res.send(productsArray); });

7. 生成されたコードが上の例と同等でない場合は、index.ts 内のコードを前のステップのコードに置き換えます。

   Gemini によってソースファイルに追加された、余分な関数コードまたは不完全な関数コードを削除します。

タスク 4. アプリをローカルでテストする

npm を使用して、/newproducts バックエンドのエンドポイントをローカルでテストしましょう。

PORT 環境変数を設定する

バックエンドを実行する前に、PORT 環境変数を設定する必要があります。

1. Cloud Shell エディタのメニューバーで、[View] > [Command Palette...] を選択します。

2. コマンド パレットで「user settings json」と入力し、リストから [Preferences: Open User Settings (JSON)] を選択します。

3. 次の属性を追加して、JSON オブジェクトを更新します。

   "terminal.integrated.env.linux": { "PORT": "8000" } JSON オブジェクトの前の属性の末尾には、必ずカンマを追加してください。

   属性を追加すると、属性オブジェクトは次のようになります。

   { "window.menuBarVisibility": "classic", "window.commandCenter": true, "http.proxySupport": "off", "workbench.startupEditor": "welcomePageInEmptyWorkbench", "redhat.telemetry.enabled": false, "workbench.layoutControl.enabled": false, "window.autoDetectColorScheme": true, "geminicodeassist.project": "cloudshell-gca", "terminal.integrated.defaultProfile.linux": "Google Cloud Shell", "terminal.integrated.env.linux": { "PORT": "8000" } }

バックエンド サーバーを実行する

1. Cloud Shell ターミナルで、Firestore にアクセスするアプリケーションを認証します。

   gcloud auth application-default login

2. 指示に従ってリンクをクリックして Google Cloud アカウントを認証し、認証コードをコピーしてリクエストされた場所に貼り付けます。

3. 次のコマンドを実行して、バックエンド サーバーを起動します。

   cd ~/cymbal-superstore/backend npm run start

   バックエンドの Inventory API サーバーが起動します。次のテキストが表示されたら、準備が完了しています。

   Cymbal Superstore: Inventory API running on port: 8000

/newproducts エンドポイントを呼び出す

1. Cloud Shell ターミナルのメニューバーで、[+] をクリックして新しいターミナルを開きます。

2. 次のコマンドを実行して、API エンドポイントを呼び出します。

   curl localhost:8000/newproducts

   コマンドから次のエラーが返されます。

   curl: (52) Empty reply from server

3. 元のターミナル ウィンドウに戻って、バックエンドからログに記録された例外トレースを表示します。

   トレースを確認すると、例外の根本原因は次のとおりであると考えられます。

   details: ...'The query contains range and inequality filters on multiple fields, please refer to the documentation for index selection best practices: https://cloud.google.com/firestore/docs/query-data/multiple-range-fields.',

タスク 5. Gemini Code Assist を使用してバックエンドを修正する

Gemini Code Assist を使用する

1. Cloud Shell エディタで、backend/index.ts ファイルを開きます。

2. Gemini Code Assist のチャット ウィンドウを開くには、コードエディタのメニューバーで [Gemini Code Assist Chat] をクリックします。

   

3. [Ask Gemini] プロンプトで次のプロンプトを入力して、送信アイコン（）をクリックします。

   Help me debug this Firestore client error: The query contains range and inequality filters on multiple fields

   Gemini からこのエラーの説明と修正案が返されます。以下は、回答の一例です。

   "The query contains range and inequality filters on multiple fields" in Firestore arises when you try to use range operators (like >, >=, <, <=) or inequality operators (!=) on more than one field in a single query. Firestore's indexing limitations prevent it from efficiently handling such queries.

   Gemini also provides a solution to fix the error.

   注: Gemini は実行するたびに異なる回答を生成することがあるため、示されている例と回答が一致しない場合があります。

   このエラーを修正するには、1 つの不等式フィルタのみを使用します。

4. backend/index.ts ファイルで、quantity フィルタを削除するために、/newproducts ハンドラから次のコードを削除します。

   .where("quantity", ">", 0)

   このコードを削除すると、タイムスタンプをチェックする不等式フィルタは 1 つだけになり、数量が 0 の商品は API レスポンスからフィルタされなくなります。

5. 数量が 0 の商品を削除するために、次の if ステートメントを使用して、products.forEach() 内のコードをラップします。

   if (product.data().quantity > 0) { }

   if ステートメントでコードをラップすると、products.forEach() コードは次のようになります。

   products.forEach((product) => { if (product.data().quantity > 0) { const p: Product = { id: product.id, name: product.data().name, price: product.data().price, quantity: product.data().quantity, imgfile: product.data().imgfile, timestamp: product.data().timestamp, actualdateadded: product.data().actualdateadded, }; productsArray.push(p); } });

6. backend/index.ts ファイルを保存します。

API を再テストする

1. ターミナルで次のコマンドを実行して、バックエンド API サーバーを再起動します。

   cd ~/cymbal-superstore/backend npm run start

2. 別の bash ターミナルに切り替えて、curl コマンドを再実行します。

   curl localhost:8000/newproducts

   バックエンド API は、最近追加された商品のリストを含む json 配列を返します。

3. 元の Cloud Shell ターミナルに戻って、Ctrl+C キーを押してアプリケーションを終了します。

タスク 6. フロントエンドをテストする

バックエンドを再構築して再デプロイする

前のステップに沿って、更新されたバックエンド サービスのコンテナ イメージを再構築し、そのイメージをレジストリに push してバックエンド サービスを Cloud Run に再デプロイします。便宜上、ここでは各ステップを繰り返します。

1. Cloud Shell で、新しいターミナルを開くか、すでに開いているターミナルを使用します。

2. 次のコマンドを実行して、バックエンドのコンテナ イメージを構築してリポジトリに push し、Cloud Run にバックエンド サービスをデプロイします。

   cd ~/cymbal-superstore/backend docker build --platform linux/amd64 -t {{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}} . docker push {{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}} gcloud run deploy inventory --image={{{project_0.startup_script.inventory_container_image_url|inventory container image url}}} --port=8000 --region={{{project_0.default_region|us-central1}}} --set-env-vars=PROJECT_ID={{{project_0.project_id | Google Cloud Project ID}}} --allow-unauthenticated

ウェブアプリをテストする

1. ブラウザでタブを開き、次の URL に移動します。

   http://{{{project_0.startup_script.frontend_ip|frontend IP address}}}

   ウェブアプリに、Cymbal Superstore のホームページが表示されます。

2. [New Arrivals] をクリックします。

   このページには、前のタスクで実装した /newproducts エンドポイントからのレスポンスで返された商品が表示されます。

タスク 7. Gemini を使用してテストを作成する

このタスクでは、Gemini を使用して新商品用の API のテストをバックエンドで作成します。

テストを作成する

1. Cloud Shell エディタで、backend/index.test.ts ファイルを開きます。

   注: このファイルには、supertest と呼ばれるツールで開発された、Jest テスト フレームワークを使用するいくつかの簡単なテストが含まれています。

2. Gemini Code Assist のチャット ウィンドウを開くには、コードエディタのメニューバーで [Gemini Code Assist Chat] をクリックします。

   

3. Gemini に GET /newproducts エンドポイントのテストの作成のプロンプトを出すために、以下のプロンプトを入力して、送信アイコン（）をクリックします。

   Help me write an Express.js test using Jest, in typescript, for the GET /newproducts handler in index.ts. The test should check if the response code is 200 and the list of new products is length 8.

4. Gemini は生成されたテストコードを返します。/newproducts エンドポイントの describe コードブロックをコピーして、backend/index.test.ts ファイルに貼り付けます。

   注: describe コードブロックのみをコピーします。テストコードの例に含まれるインポート ステートメントをコピーする必要はありません。

テストを実行する

1. Cloud Shell ターミナルで次のコマンドを実行して、テストを実行します。

   cd ~/cymbal-superstore/backend npm run test

2. test コマンドの出力が示すように、すべてのテストが実行されて、すべてのテストに合格しました。

   注: 出力には、Jest 環境が破棄されたためにテストスイートの実行に失敗したことも示されます。このエラーは無視して、次のタスクに進んでください。

タスク 8. Gemini を BigQuery で使用する

このタスクでは、Gemini を使用して BigQuery のテーブルにデータをアップロードし、そのテーブルからデータをフェッチするクエリを構築します。

BigQuery にデータをアップロードする

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[BigQuery] を選択します。

2. BigQuery の [エクスプローラ] ペインで を開き、cymbal_sales データセットを開いて cymbalsalestable テーブルを選択します。

   注: データセットとテーブルは、このラボ用に事前にプロビジョニングされています。テーブルのデータは CSV 形式で、Cloud Storage のバケットに保存されます。

3. Gemini Cloud Assist チャット ウィンドウを開くには、Google Cloud コンソールのトップメニューで Gemini を開くアイコン（）をクリックし、[Start Chatting] をクリックします。

4. Gemini プロンプトとして以下のテキストを入力し、送信アイコン（）をクリックします。

   What bq command can be used to upload CSV data from Cloud Storage to BigQuery?

   Gemini からの回答を確認します。回答には、Cloud Storage から BigQuery にデータをアップロードするために実行できる bq load コマンドが含まれています。

5. Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

   bq load --source_format=CSV --autodetect cymbal_sales.cymbalsalestable gs://{{{project_0.project_id | Google Cloud Project ID}}}-cymbal-frontend/sales_bq_rawdata.csv 注: このコマンドには、BigQuery データセットとテーブルの置き換え後の名前と、CSV データを含む Cloud Storage バケットへのパスがすでに含まれています。また、テーブル スキーマを自動検出するオプションも使用されています。

6. BigQuery UI で更新（）をクリックします。

   テーブルのスキーマを表示します。

7. [クエリ] をクリックします。

8. デフォルトのクエリを次のように置き換えます。

   SELECT * FROM `{{{project_0.project_id | Google Cloud Project ID}}}.cymbal_sales.cymbalsalestable` LIMIT 1000;

9. [実行] をクリックして、このクエリを実行します。

   [結果] タブで、テーブルのデータを含むクエリの結果を確認します。このテーブルには、Cymbal Superstore ウェブ アプリケーションの商品販売の週次集計販売データのサンプルが含まれています。

Gemini を使用して SQL クエリを生成する

Gemini を使用して、週ごとの販売合計額のクエリを生成してみましょう。

1. 翌週 8 月 12 日の販売に関するクエリの生成を Gemini にプロンプトで指示するために、[クエリ] フィールドで前に入力したクエリの下に空白行を挿入し、その空白行の左側にある Gemini アイコン（）をクリックします。

2. [Gemini を使用して SQL を生成] ダイアログで、次のように入力します。

   # Get sales for total_aug_12

3. [生成] をクリックします。

4. Gemini がクエリを生成するまで待ちます。[挿入] をクリックします。

クエリの説明を表示して実行する

1. クエリを選択して右クリックし、[現在の選択内容を説明する] を選択します。左余白にある Gemini のマジック ペンシルをクリックすることもできます。

   Cloud Assist のチャット ウィンドウに、SQL クエリの説明が表示されます。

2. [実行] をクリックして、このクエリを実行します。

   クエリの結果は、ページの下部にある [結果] タブに表示されます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Gemini を BigQuery で使用する。

タスク 9. Gemini を Spanner で使用する

Spanner インスタンスと販売トランザクションのサンプルデータを含むデータベースは、このラボ用に事前にプロビジョニングされています。

このタスクでは、Gemini を使用して SQL クエリを生成し、transactions データベースからデータをフェッチします。

1. Google Cloud コンソール メニューの [データベース] で、[Spanner] をクリックします。

2. リンクをクリックして、Spanner インスタンス「Cymbal Superstore Transactions」を開きます。

3. [transactions-db] をクリックして、データベースを開きます。

4. 左側のペインで、[データベース] の下にある [Spanner Studio] をクリックします。

5. [無題のクエリ] タブをクリックして選択します。

6. [クエリ] ボックスで Gemini を使用して SQL を生成するアイコン（）をクリックし、「SELECT」と入力して [生成] をクリックします。

   Gemini から SQL の候補が返されるまで待ちます。

7. 候補を採用するには、[挿入] をクリックします。

8. WHERE 句が存在する場合は、SQL クエリから削除します。

9. [実行] をクリックして、このクエリを実行します。

   クエリの結果を確認します。

タスク 10. Gemini を使用してログを表示する

Gemini を使用して、Google Cloud のサービスを運用および管理することもできます。このタスクでは、Gemini の指示に沿って、Cloud Run で実行されるインベントリ バックエンドのログを表示します。

1. Google Cloud コンソールで Cloud Assist チャット ウィンドウを開くには、トップメニュー バーで Gemini Cloud Assist チャット アイコン（）をクリックします。

2. Gemini プロンプトとして以下を入力し、送信アイコン（）をクリックします。

   How can I view the logs for the Cloud Run service called "inventory" in the Google Cloud console?

3. Gemini の回答に示される手順に沿って、Cloud Run サービス inventory のログを表示します。

お疲れさまでした

このラボでは、以下の操作について学習しました。

• Google Cloud プロダクトを Gemini のアシスト機能とともに使用して、アプリケーションを構築、テスト、デプロイする。
• Gemini Code Assist にアプリケーションのエラーに関する説明と修正案を求めるプロンプトを出す。
• Gemini Cloud Assist を BigQuery で使用してテーブルにデータを読み込み、クエリを生成して、その説明を表示する。
• Gemini Cloud Assist を Spanner で使用する。
• Gemini Cloud Assist を使用してアプリケーション ログを表示する。

ラボを終了する

ラボでの学習が完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Qwiklabs から削除され、アカウントの情報も消去されます。

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。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

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、ご提案、修正が必要な箇所については、[サポート] タブからお知らせください。

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