クイックスタート: Vertex AI を使用してテキストを生成する

このページでは、Apps Script の Vertex AI アドバンストサービスを使用して Gemini 2.5 Flash モデルにプロンプトを送信し、テキストを生成する方法について説明します。

Vertex AI アドバンスドサービスの詳細については、リファレンスドキュメントをご覧ください。

Apps Script の Vertex AI 拡張サービスから生成された AI テキスト。 — **図 1.** Apps Script 実行ログの Vertex AI サービスレスポンス。

目標

環境をセットアップする。
Vertex AI アドバンストサービスを使用する Apps Script プロジェクトを作成します。
スクリプトを実行してテキストを生成します。

前提条件

課金を有効にした Google Cloud プロジェクト。既存のプロジェクトで課金が有効になっていることを確認するには、プロジェクトの課金ステータスを確認するをご覧ください。プロジェクトを作成して課金管理を設定するには、Google Cloud プロジェクトを作成するをご覧ください。

環境の設定

このセクションでは、Google Cloud コンソールと Apps Script で環境を構成して設定する方法について説明します。

Cloud プロジェクトで Vertex AI API を有効にする

Google Cloud コンソールで、Google Cloud プロジェクトを開き、Vertex AI API を有効にします。

API の有効化
正しい Cloud プロジェクトで API を有効にしていることを確認し、[次へ] をクリックします。
正しい API を有効にしていることを確認し、[有効にする] をクリックします。

Apps Script プロジェクトを作成して設定する

Apps Script プロジェクトを作成して設定するには、次の手順を行います。

script.google.com にアクセスします。
[新しいプロジェクト] をクリックして、Apps Script プロジェクトを作成します。
左上の [無題のプロジェクト] をクリックします。
スクリプトに「Vertex AI quickstart」という名前を付けて、[名前を変更] をクリックします。

Vertex AI アドバンスドサービスを設定する

Vertex AI アドバンスドサービスを有効にしてコードを設定する手順は次のとおりです。

スクリプトエディタで、[サービス] に移動し、[サービスを追加] をクリックします。
プルダウンメニューで [Vertex AI API] を選択し、[追加] をクリックします。

Code.gs ファイルを開き、その内容を次のコードに置き換えます。

/**
 * Main entry point to test the Vertex AI integration.
 */
function main() {
  const prompt = 'What is Apps Script in one sentence?';

  try {
    const response = callVertexAI(prompt);
    console.log(`Response: ${response}`);
  } catch (error) {
    console.error(`Failed to call Vertex AI: ${error.message}`);
  }
}

/**
 * Calls the Vertex AI Gemini model.
 *
 * @param {string} prompt - The user's input prompt.
 * @return {string} The text generated by the model.
 */
function callVertexAI(prompt) {
  // Configuration
  const projectId = 'GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID';
  const region = 'us-central1';
  const modelName = 'gemini-2.5-flash';

  const model = `projects/${projectId}/locations/${region}/publishers/google/models/${modelName}`;

  const payload = {
    contents: [{
      role: 'user',
      parts: [{
        text: prompt
      }]
    }],
    generationConfig: {
      temperature: 0.1,
      maxOutputTokens: 2048
    }
  };

  // Execute the request using the Vertex AI Advanced Service
  const response = VertexAI.Endpoints.generateContent(payload, model);

  // Use optional chaining for safe property access
  return response?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text || 'No response generated.';
}

GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID は、Cloud プロジェクトのプロジェクト ID に置き換えます。

[保存] をクリックします。

スクリプトをテストする

スクリプトエディタで [実行] をクリックして、main 関数を実行します。
メッセージが表示されたら、スクリプトを承認します。
[実行ログ] をクリックして、Vertex AI からのレスポンスを表示します。

Vertex AI は、質問に対する回答 What is Apps Script in one sentence? を返します。たとえば、実行ログは次のようなレスポンスを返します。

Response: Google Apps Script is a cloud-based, JavaScript platform that lets you
automate, integrate, and extend Google Workspace applications like Sheets, Docs,
and Gmail.

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、Cloud プロジェクトを削除することをおすすめします。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このチュートリアルで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。appspot.com の URL など、プロジェクト ID を使用する URL を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースを削除します。

複数のチュートリアルとクイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにできます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。メニュー アイコン > [IAM と管理] > [リソースの管理] をクリックします。
Resource Manager に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

このクイックスタートで使用したリソースに対して Google Cloud アカウントで課金されないようにするには、Cloud プロジェクトを削除することをおすすめします。

クイックスタート: Vertex AI を使用してテキストを生成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

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