1. 始める前に
Perspective API は、より優れた会話をオンラインで開催できる無料 API です。API は、機械学習（ML）を使用してテキスト文字列を分析し、会話に対して予想される影響を予測します。
この Codelab では、Perspective API を設定します。
学習内容
- AI を活用した管理アプローチ。コンテンツを作成した瞬間を報告できます。
必要なもの
- Google Cloud にアクセスするための Google アカウント
- まともなインターネット速度
2. 始める
まず、API リクエストを認証するための Google Cloud プロジェクトが必要です。
- Google Cloud Console で既存のプロジェクトを使用します。
- 必要に応じて、新しいプロジェクトを作成します。
- Google アカウントでログインします。
- Cloud Console を開きます。
- [プロジェクトを作成] をクリックするか、[プロジェクトを選択] メニューを開いて、ダイアログで [新しいプロジェクト] をクリックします。
- プロジェクトに名前を付けて、[作成] をクリックします。
これで、プロジェクトがプルダウン メニューに表示されます。
API アクセスのリクエスト
- API へのアクセス権をリクエストするには、こちらのフォームに記入してください。
1 時間以内に、Google Cloud で API を表示して有効にできることを確認するメールが届きます。
3. API を有効にする
- Cloud Console で [Perspective API の概要] ページに移動し、[有効にする] をクリックします。
4. API キーを生成する
- ナビゲーション メニューで [APIs &services; Credentials > Credentials > Create credentials > API Key] をクリックします。
API キーは数分で機能するようになりますが、最長で 1 時間ほどかかることがあります。それまでは、エラー メッセージが表示される場合があります。
- API キーをコピーします。
5. サンプル リクエスト
Google API クライアント ライブラリを使用すると、API クライアント ライブラリを生成できます。以下の例は、API ライブラリの最も一般的な言語設定方法を示しています。
AnalyzeCommentリクエストを作成します。- 次のいずれかのサンプル API 呼び出しを実行して、Perspective API から直接スコアを取得します。
AnalyzeComment メソッドは、requestedAttributes の comment.text フィールド（この場合は TOXICITY モデル）を分析する API リクエストを発行します。
API_KEYフィールドに API キーを貼り付けます。
doNotStore フラグを使用すると、必要に応じて、送信されたすべてのコメントがスコア返された後に自動的に削除されます。
- すべてのリクエスト フィールドとレスポンス フィールド、および
requestedAttributesで使用可能な値の詳細については、API リファレンス ドキュメントをご覧ください。
OBSCENE、ATTACK_ON_COMMENTER、SPAM などの試験運用中の属性もあります。
Python
以下のサンプル リクエストとレスポンスでは、Python バージョンの Google API クライアント ライブラリを使用しています。
- Python クライアント ライブラリをインストールします。
- 次のコマンドを実行します。
次のような出力が表示されます。
お客様の挨拶は有害度スコアが低くなっています。
Node.js
このサンプル リクエストとレスポンスでは、Google API クライアント ライブラリの Node.js バージョンを使用しています。
- Node.js クライアント ライブラリをインストールするか、npm パッケージ
googleapisをインストールします。 - 次のコマンドを実行します。
次のような出力が表示されます。
cURL
このサンプル リクエストとレスポンスでは、cURL コマンドを使用しています。このコマンドは、ほとんどの macOS と Linux ユーザーに有効です。このコマンドを実行するには、cURL のインストールが必要な場合があります。
YOUR_KEY_HEREを API キーに置き換えます。
このレスポンスでは、attributeScores.TOXICITY.summaryScore.value フィールドがコメントの有害モデルのスコアを示しています。コメントは 1.0 点中 0.9 点でした。
6. 完了
Perspective API を起動しました。
詳細
- Perspective API のウェブサイトで、事例紹介など API に関する詳細をご覧ください。
- 属性、言語、メソッドの詳細については、Perspective API デベロッパー ウェブサイトをご覧ください。すぐに開始する場合は、メソッドページで
AnalyzeCommentメソッドとSuggestCommentScoreメソッドの使用方法をご確認ください。