Aidemy: Google Cloud で LangGraph、EDA、生成 AI を使用してマルチエージェント システムを構築する

Google Cloud Platform で「Aidemy」という機能的な AI を活用した教師アシスタント システムを開発し、マルチエージェント システムのパワーを紹介します。Google Cloud で複雑なマルチエージェント システムを設計、構築、デプロイする実践的な経験を積み、LLM アプリケーション開発の重要なコンセプトをマスターし、イベントドリブン アーキテクチャのメリットを理解します。

リモートモデルを使用して BigQuery で映画のポスターを分析する

このラボでは、リモートモデル（Gemini モデル）を使用した推論のための BigQuery Machine Learning（BigQuery ML）の使い方を学びます。そして、映画のポスター画像を分析し、これらのポスターの要約を生成します。

• BigQuery ML
• BigQuery
• Gemini

アーキテクチャと状態

ナビゲーション、高度な状態、副作用を使用して、機能するアプリを作成する方法を学びます。

• Android

Vertex AI Agent Builder を使用した AI エージェントの構築

この Codelab では、Google Cloud の強力なツールとインフラストラクチャを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイする方法を学びます。基本的なコンセプトについて説明するとともに、最初のエージェントを稼働させるための初期手順について説明します。

Trusted Space の Codelab

この Codelab では、Trusted Space ソリューションを使用してアクセラレータで AI/ML ワークロードを実行する方法を学びます。

Android とその他のプラットフォームでのパスキー

パスキーを利用し、安全で使いやすい認証処理を行えるようにします。

• Android

Wear OS 向け Compose

最新の宣言型 UI ツールキットである Wear OS 向け Compose について説明します。このツールキットは、手首に合わせて最適化された美しい UI を構築するのに役立ちます。

パスキーを実装してウェブでパスワードなしのログインを実現する

ウェブでパスキーを実装し、ユーザーが安全かつ簡単に認証できるようにしましょう。

Cloud SQL for PostgreSQL を使用してフルスタック JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run は、フルマネージド プラットフォームで、Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上で直接コードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run 上の Next.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

Codelab: ロジスティック回帰

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

Codelab: ロジスティック回帰

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

Codelab: 線形回帰

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、以下が必要です。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。

Codelab: 線形回帰

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。 前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。 行

App Check ウェブ Codelab

この Codelab では、ウェブアプリを不正アクセスから保護する方法を学びます。

リアルタイム オンデバイスのアプリ内購入の最適化 Codelab

この Codelab では、TFLite モデルをデプロイしてユーザーごとにアプリをパーソナライズし、アプリ内購入を最適化する方法について学びます。

• Google アナリティクス
• Android
• TensorFlow
• Firebase ML
• BigQuery
• Firebase
• Firebase Remote Config
• Firebase A/B Testing

Firebase Cloud Messaging を使用して Flutter アプリの通知を送受信する

この Codelab では、FCM HTTP v1 API を使用して、複数のプラットフォームで実行されているアプリにプッシュ通知を送信します。Flutter を使用してアプリをビルドし、Android、iOS、ウェブでシームレスに動作させます。

• Firebase Cloud Messaging

TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにオンデバイスのテキスト分類を追加する - Android Codelab

この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。

• Firebase
• Android
• Firebase ML
• TensorFlow

Firebase Remote Config を使用して Firebase App Check を段階的にロールアウトする

App Attest と Firebase App Check を使用すると、バックエンド サービスを保護し、Firebase サービスに対するリクエストが正規のアプリから送信されたリクエストであることを確認できます。 通常、割り当て上限に達しないように、App Attest サービスにユーザーを段階的にオンボーディングすることをおすすめします。詳細については、Apple の アプリ構成証明サービスの使用準備 に関するドキュメントをご覧ください。 「 バージョン

• Firebase App Check
• Firebase Remote Config

機能ロールアウトのパフォーマンス モニタリング

この Codelab では、Firebase Performance Monitoring をサンプルアプリに追加して、機能のロールアウト中にパフォーマンスを測定する方法について学習します。

• Firebase
• Firebase Performance Monitoring
• Android

Apple プラットフォーム向け Firebase App Check

Firebase App Check は、リクエストが正規のアプリとデバイスから送信されていることを確認することで、請求詐欺やフィッシングなどの不正行為からバックエンド リソースを保護します。Firebase サービスとお客様のバックエンド サービスの両方と連携して、リソースを安全に保ちます。 Firebase App Check について詳しくは、Firebase のドキュメントをご覧ください。 App Check

• Firebase App Check

Firebase を Next.js アプリと統合する

Firebase を Next.js アプリと統合する方法について説明します。

• Firebase App Hosting

Firebase iOS Codelab Swift

この Codelab では、Swift で iOS の Firebase プラットフォームを使用する方法について学習します。

• Firebase

Firestore を使用してリーダーボードを作成する

この Codelab では、Cloud Firestore と Cloud Functions を使用してリーダーボードを構築します。

Firebase for Flutter を理解する

Firebase で Flutter モバイルアプリを作成する方法を学びます。

• Android
• Firebase Authentication
• Flutter
• Firebase
• Firestore

SKAd Network コンバージョン値スキーマの収益バケットを計算する

この Codelab では、SKAd Network コンバージョン値スキーマを設定するために収益バケットを作成する方法の例を紹介します。

TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにオンデバイスのテキスト分類を追加する - iOS Codelab

この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。

• Firebase ML
• TensorFlow
• Firebase

Firebase Extensions for Gemini API を使用して AI を活用したウェブアプリを構築する

Firebase Extensions と Gemini API を使用して、パーソナライズされたおすすめなどの AI を活用した機能を備えたウェブアプリを作成する方法を学びます。

• Firebase App Hosting
• Firestore
• Firebase Extensions
• Firebase

最初のアプリ内メッセージング テスト

この Codelab では、Firebase A/B Testing を使用して最初の Firebase In-App Messaging テストを作成します。

Firebase Remote Config を使用して Unity ゲームの A/B テストを実装する

この Codelab では、Unity ゲームで Remote Config A/B テストを使用する方法について学習します。

Firebase Angular ウェブ フレームワーク Codelab

この Codelab では、Angular ライブラリの最新版である AngularFire を使用して、リアルタイムの共同マップを含む旅行ブログを作成します。最終的なウェブアプリは、旅行した各場所に画像をアップロードできる旅行ブログで構成されます。 AngularFire はウェブアプリの構築に使用し、Emulator Suite はローカルテストに使用します。Authentication はユーザーデータの追跡に使用し、Firestore と Storage

Cloud Functions のコードを Firebase 拡張機能として再利用する

この Codelab では、ジオハッシュ化用の Firebase 拡張機能を作成します。この入門用 Codelab では、既存の Cloud Functions の関数を Firebase Extensions に変換する方法を学びます。Firebase Extensions は、数百万人ものデベロッパーに簡単に配布でき、Firebase プロジェクトの拡張に役立ちます。

Firebase Remote Config を使用して Unity ゲームを計測可能にする

Remote Config を使用して Unity ゲームを計測する方法

高度な認証機能

ブロッキング関数を使用して多要素認証を実装し、カスタム認証要件を作成する方法について学びます。

• Firebase Authentication

Firebase Android Codelab - フレンドリー チャットを構築する

この Codelab では、Firebase プラットフォームを使用して Android アプリを作成する方法について説明します。

• Firebase
• Android

TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにおすすめを追加する - iOS Codelab

この Codelab では、TensorFlow と Firebase を使用してアプリのコンテンツ レコメンデーション エンジンを作成する方法について学習します。

• Google アナリティクス
• Firebase ML
• TensorFlow
• Firebase

Firebase App Distribution iOS SDK を使用して、新しいアプリのリリースについてテスターに警告する - Codelab

App Distribution SDK を使用すると、最新バージョンをテスターに迅速に配布できます。この Codelab では、新しいビルドが利用可能になったときにテスターにアプリ内アラートを表示するようにアプリを更新します。

• Firebase App Distribution
• Firebase

Measurement Protocol を使用してアプリイベントを GA4 に送信する

この Codelab では、サーバー間呼び出しを行い、Measurement Protocol を使用して GA4 にイベントを送信する方法を学びます。

Terraform を使用して Firebase プロジェクトとプロダクトを設定して管理する

Terraform を使用して、インフラストラクチャと Firebase プロダクトのプログラムによる構成など、Firebase プロジェクトを設定、管理します。

• Firebase

Firebase 向け Google アナリティクスのカスタム イベントを使用した Google 広告 - Android

この Codelab では、GA4F でイベントを実装し、Google 広告でアクション キャンペーンを開始する方法を学びます。

App Distribution と fastlane を使用して、プレリリース版の iOS ビルドを迅速に配布する

この Codelab では、App Distribution と fastlane プラグインを使用して、iOS ビルドを配布し、テストデバイスを登録します。次に、ユーザーは App Distribution コンソールからデバイスと UDID の .txt ファイルをエクスポートし、これらのデバイスの登録を自動化します（これは、アドホック iOS ビルドを配布するための要件です）。

• Firebase

App Bundle のリリースをテスターに配布する - Codelab

最新バージョンのアプリをテスターに迅速に配布できます。このように

• Firebase
• Android

Firebase クロスデバイス Codelab

この Codelab では、Flutter を使用して、Android、iOS、ウェブ用のシンプルな音楽プレーヤーを作成します。このプレーヤーは Firebase RTDB に接続するため、ユーザーはデバイス間で再生を同期できます。

• Firebase Realtime Database
• Firebase Authentication

Cloud Messaging と Cloud Functions を使用してウェブアプリの通知を送信する

この Codelab では、Cloud Functions for Firebase を使用してチャットアプリのユーザーに通知を送信する方法について学習します。

• Cloud Functions for Firebase
• Firebase
• Firebase Cloud Messaging

モジュラー Firebase JS SDK に移行してウェブアプリを強化する

この Codelab では、既存の Firebase ウェブアプリを新しいモジュラー Firebase JS SDK に移行し、使用していないコードを削除してアプリの読み込みを高速化します。

Android WebView に Firebase 向け Google アナリティクスを実装する

この Codelab では、JavaScript の Webview 実装を使用して GA4 にイベントを送信する方法を学びます。

AngularFire ウェブ Codelab

この Codelab では、チャットアプリを構築して、ウェブで Firebase プラットフォームを使用する方法について学習します。

• Firebase
• Firebase App Hosting

ウェブ向け Firebase Performance Monitoring

この Codelab では、ウェブアプリに Firebase Performance Monitoring を設定し、エンドユーザーにとってアプリが適切に動作するようにする方法について学習します。

• Firebase

FirebaseUI を使用して Flutter アプリにユーザー認証フローを追加する

この Codelab では、わずか数行のコードで Flutter アプリに Firebase Authentication を追加する方法を学びます。

• Flutter
• Firebase
• Firebase Authentication

Firebase Performance Monitoring を使用して読み込み時間と画面レンダリングを測定する

この Codelab では、サンプルアプリを作成し、Firebase Performance Monitoring を使用して読み込み時間と画面レンダリングを測定する方法を学習します。

• Firebase Performance Monitoring
• Firebase
• Android

Firebase での効果的なユーザー アプローチ

ターゲットを絞ったメッセージング キャンペーンをユーザーに配信する方法、配信データとエンゲージメント データを活用してキャンペーンの効果を最大限に引き出す方法を学びます。

FCM と FIAM を使用してユーザーにメッセージを送信する

Firebase Cloud Messaging と Firebase In-App Messaging を使用してユーザーにメッセージを送信する方法を学びます。

• Android

FCM トピックを使用した最初のマルチキャスト プッシュ メッセージ

この Codelab では、FCM トピックを使用して、選択したアプリ インスタンス グループに push メッセージをマルチキャストする方法を学びます。

• Firebase Cloud Messaging
• Android

高度な Crashlytics 機能を使用して Unity ゲームのクラッシュを把握する

この Codelab では、Crashlytics の高度な機能の使用方法について学習します。これにより、クラッシュとその原因となった状況をより詳しく把握できます。

TensorFlow Lite と Firebase を使用してアプリにおすすめを追加する - Android Codelab

この Codelab では、TensorFlow と Firebase を使用してアプリのコンテンツ レコメンデーション エンジンを作成する方法について学習します。

• Firebase
• Firebase ML
• Google アナリティクス
• TensorFlow
• Android

ウェブ向け Firebase を理解する

Firebase と StackBlitz オンライン エディタを使用して、ウェブアプリを一から構築します。基本的な HTML と JavaScript を使用して Firebase と通信します。これは、Firebase コンソールを使用して Firebase をアプリに統合するための入門ガイドとして最適です。前もって知識を蓄える必要もソフトウェアをインストールする必要もありません。

• Firestore
• Firebase Hosting
• Firebase Authentication
• Firebase

Spanner ベクトル検索を使ってみる

この Codelab では、Spanner インスタンスを作成し、Spanner の組み込みベクトル検索と Vertex AI モデルとの統合を使用して、ベクトル エンベディングの類似性検索を行います。

Scene Semantics と Geospatial Depth

環境をより詳しく把握できる、ARCore の Scene Semantics API と Geospatial Depth API について学びます。

ストリートビュー ジオメトリと屋上アンカー

最大 100 メートルのデータの構築について理解する上で役立つ、ARCore の Streetscape Geometry API と Rooftop Anchors API について説明します。

Cloud データベース、サーバーレス ランタイム、オープンソースの統合を使用したおもちゃ屋検索アプリ

この Codelab では、AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j、GenAI Toolbox for Databases を使用して、ユーザーの検索に一致するおもちゃ（テキストと画像）を見つけ、ユーザーのリクエストに基づいてカスタムおもちゃを作成し、カスタム作成したおもちゃの価格を予測するように設計された RAG ベースのベクトル検索アプリケーションを構築します。

Private Service Connect インターフェース Vertex AI Pipelines

このチュートリアルでは、Private Service Connect Vertex AI Pipelines を構成して検証する方法について説明します。

AlloyDB Omni と Kubernetes 上のローカル AI モデル。

この Codelab では、GKE クラスタに AlloyDB Omni をデプロイし、同じクラスタに I モデルをデプロイし、AlloyDB Omni にモデルを登録して、それらを連携させる方法について学習します。

• AlloyDB for PostgreSQL

AlloyDB Omni のカラム型エンジンで分析クエリを高速化

この Codelab では、AlloyDB Omni をコンピューティング VM にデプロイし、データを読み込み、AlloyDB カラム型エンジンを使用してパフォーマンスを向上させる方法を学びます。

• AlloyDB for PostgreSQL

AlloyDB AI でベクトル エンベディングを使ってみる

この Codelab では、AlloyDB AI をベクトル検索と組み合わせて使用し、ベクトルデータにインデックスを作成する方法について学習します。

• AlloyDB for PostgreSQL

Cloud SQL for PostgreSQL でベクトル エンベディングを使用する

この Codelab では、Cloud SQL AI 統合をベクトル検索と組み合わせて使用し、ベクトルデータにインデックスを作成する方法について学習します。

• Cloud SQL

AVIF 画像の配信

ウェブページの読み込みに必要なバイト数のうち、画像が占める割合は平均で 60%以上 です。AVIF を使用すると、画像のサイズを小さくしてウェブサイトの読み込みを高速化できます。 AVIF は、AV1 動画ビットストリームから派生した画像形式です。AVIF は圧縮効率を重視して構築されています。 AVIF 画像は、同じ画質またはそれ以上の画質の JPEG、PNG、GIF、WebP 画像よりもはるかに小さくなります。 Squoosh は画像圧縮ウェブアプリです。Squoosh

AlloyDB 用 Private Service Connect を作成する方法

この Codelab では、AlloyDB 用の Private Service Connect を作成する方法について説明します。

• AlloyDB for PostgreSQL

Gemini を活用した YouTube 要約ツールを作成する

この Codelab では、YouTube 動画を要約できる Gemini を活用した動画要約ツールを作成する方法について学習します。

Cloud SQL 用に Private Service Connect を作成する方法

この Codelab では、Cloud SQL 用の Private Service Connect を作成する方法について学習します。

• Cloud SQL

AlloyDB での生成 AI とエージェント アプリケーション用の Toolbox のインストールと設定

この Codelab では、データベース向け生成 AI ツールボックス サービスを使用して、AlloyDB と生成 AI 機能を使用した価格予測アプリケーションのツールボックスを構築してデプロイします。

Go での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法

生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。

Firebase Data Connect を使用して構築する

Firebase Data Connect と GraphQL を使用してウェブアプリを作成する方法について学習する

Codelab - Firestore、ベクトル検索、Langchain、Gemini を使用してコンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを作成する（Python バージョン）

この Codelab では、ナレッジドリブンのヨガのポーズ レコメンダー アプリの作成手順について説明します。このアプリは、ユーザーの質問に回答して、適切なヨガのポーズを提案します。Hugging Face データセットからヨガポーズの Firestore コレクションを作成し、Firestore ベクトル検索を設定して、すべてを Flask アプリケーションに統合します。

• Cloud Run

JavaScript での生成 AI アプリケーション向けの実用的なオブザーバビリティ手法

生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。

Python での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法

生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。

Java での生成 AI アプリケーションの実用的なオブザーバビリティ手法

生成 AI アプリケーションには、他のアプリケーションと同様にオブザーバビリティが必要です。 生成 AI には特別なオブザーバビリティ手法が必要ですか？ このラボでは、シンプルな生成 AI アプリケーションを作成します。 Cloud Run にデプロイします。Google Cloud のオブザーバビリティ サービスとプロダクトを使用して、重要なモニタリング機能とロギング機能を実装します。 Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを作成 する必要があります。

AI 時代におけるアプリケーションの構築

このラボでは、Google の生成 AI プロダクトを使用して、Gemini Cloud Assist を活用して Google Cloud にインフラストラクチャを構築し、Data Canvas の自然言語から SQL への機能を使用して BigQuery データをクエリします。また、Gemini Code Assist を使用して Colab Enterprise Jupyter ノートブックと Eclipse Theia（Visual Studio Code）でコードを記述し、Cloud

Firestore、ベクトル検索、Gemini 2.0 を使用して、コンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを構築しましょう。

この Codelab では、ユーザーの質問に応じてヨガのポーズに関する質問に回答するように設計された、ナレッジドリブンのコンテキスト ベースのヨガのポーズ検索アプリを作成します。また、ヨガのポーズの作成や編集などの管理タスクも行えます。

Java デベロッパーのための Kotlin

Android Studio を使用して Java コードを Kotlin に組み込み、変換する

• Android
• Kotlin

（非推奨）Kotlin への変換

この Codelab では、Java コードを Kotlin に変換する方法を学びます。

Android 11 - 第 5 週 - 言語

Android 11 では、Kotlin のサポートを頻繁に使用される Jetpack ライブラリの一部にする、新しい Java API をプラットフォームに追加する、ネイティブ コードのメモリ破損に対応する新しいツールを開発するなど、言語とライブラリへの大きな投資が行われています。このパスウェイは、Android アプリへのアップデートを紹介し、アップデートの実装方法を説明した動画と記事で構成されています。

• Android

Android 11 - 第 2 週 - 機械学習

機械学習により、アプリは経験を積み重ねながら学習し、改善していくことができます。このパスウェイでは、Android 11 に用意されているさまざまな機械学習ツールとメソッドを紹介します。

• Android

ML Kit と CameraX を使用した言語の認識、識別、テキストの翻訳: Android

この Codelab では、ML Kit を使用して Android アプリを作成します。このアプリでは、オンデバイス ML を使用して、59 の言語間でテキストを認識、識別、翻訳します。また、CameraX ライブラリを統合して、リアルタイムのカメラフィードからこれらのタスクを実行する方法についても学習します。

• Android
• Firebase

Activity Recognition Transition API の Codelab

Activity Recognition Transition API を使用して、アプリに強力なコンテキスト機能を構築する方法を学びます。

Codelab - Firestore、ベクトル検索、Langchain、Gemini を使用してコンテキストに応じたヨガのポーズ レコメンダー アプリを作成する（Node.js バージョン）

この Codelab では、ナレッジドリブンのヨガのポーズ レコメンダー アプリの作成手順について説明します。このアプリは、ユーザーの質問に回答して、適切なヨガのポーズを提案します。Hugging Face データセットからヨガポーズの Firestore コレクションを作成し、Firestore ベクトル検索を設定して、すべてを Node.js アプリケーションに統合する方法について学びます。

• Cloud Run

アプリ モダナイゼーションのワークショップ

この Codelab では、古い PHP アプリケーションを Google Cloud にモダナイズし、コンテナ化し、Cloud Run にデプロイして Cloud SQL に接続します。さらに、Cloud Build を使用してアプリケーションの CI/CD について詳細を確認し、Secret Manager を使用してアプリケーションを保護します。

Private Service Connect - PSC バックエンドを使用してプロデューサー サービスにアクセスする

この Codelab では、グローバル外部アプリケーション ロードバランサで PSC バックエンドを使用して、別のネットワーク内のプロデューサー サービスにアクセスする方法について説明します。

Firebase と Jetpack Compose を使用して Android アプリを作成する

Firebase と Jetpack Compose を使用して、認証、パフォーマンス モニタリング、宣言型 UI、フィーチャー トグルを追加することで、ToDo リストの Android アプリの機能を構築できます。

• Firestore
• Firebase Authentication
• Firebase Performance Monitoring
• Firebase Remote Config

AWS で集計サービスを使用する

この Codelab を実施するには、いくつかの前提条件が必要です。各要件には、「ローカルテスト」と「集計サービス」のどちらに必要かが表示されます。 ローカルテストを行うには、ローカルテストツールをダウンロードする必要があります。このツールは、暗号化されていないデバッグ レポートから概要レポートを生成します。 ローカル テストツールは、 GitHub の Lambda JAR アーカイブ からダウンロードできます。 LocalTestingTool_{version}.jar

Google Cloud Platform（GCP）で集計サービスを使用する

所要時間: 1 ～ 2 時間 この Codelab を実施するモードは、 ローカル テスト と 集約サービス の 2 つがあります。ローカルテストモードでは、ローカルマシンと Chrome ブラウザが必要です（Google Cloud リソースの作成や使用は不要です）。集計サービス モードでは、Google Cloud に集計サービスを完全にデプロイする必要があります。 この Codelab

VPC Service Controls - BigQuery Data Transfer Service の保護

このラボでは、Cloud Storage から BigQuery データセットにデータを転送するときに、 VPC Service Controls を使用して BigQuery Data Transfer Service を保護する方法について学習します。次に、 Cloud Storage を保護し、このプロセスを繰り返して Cloud Storage から BigQuery にデータを転送します。Cloud Storage の保護により VPC Service Controls

Flutter アプリにアプリ内購入を追加する

この Codelab では、Dart バックエンド サービスを使用して検証および管理する Flutter アプリにアプリ内購入を追加します。

• Flutter

Firebase Extensions を使用して Firestore ベクトル検索をモバイルアプリに追加する

Firestore ベクトル検索の使用方法について学習する

• Firebase

Cloud Firestore iOS Codelab

この Codelab では、Cloud Firestore を使用する iOS アプリを作成する方法について説明します。

• Firebase

Cloud Firestore Web Codelab

この Codelab では、Cloud Firestore を使用するウェブアプリの作成方法を学びます。

• Firebase

Firebase Extensions を使用してウェブアプリに新しい機能をすばやく追加する

この Codelab では、Firebase Extensions を使用してオンライン マーケットプレイス ウェブアプリに機能を追加します。

• Firebase Extensions
• Firebase
• Firebase Realtime Database

Cloud Firestore Android Codelab

この Codelab では、Cloud Firestore を使用する Android アプリを作成する方法について説明します。

• Firebase

バージョン管理から Cloud Run に Genkit ウェブ アプリケーションを使用して生成 AI Go を自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Go ウェブアプリを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

生成 AI Angular ウェブ アプリケーションをバージョン管理から Cloud Run に自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Python ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に生成 AI Java ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Next.js ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

生成 AI Node.js ウェブ アプリケーションをバージョン管理から Cloud Run に自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Svelte ウェブ アプリケーションを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

バージョン管理から Cloud Run に Generative AI Node.js Genkit ウェブアプリケーションを自動的にデプロイする

初めてウェブ アプリケーションをデプロイするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、最初のデプロイ後も、プロセスが負担が大きすぎる場合は、アプリケーションの新しいバージョンをデプロイしない可能性があります。継続的デプロイを使用すると、アプリケーションの変更を簡単に自動的にデプロイできます。 このラボでは、ウェブ アプリケーションを作成し、アプリケーションのソースコードが変更されたときにアプリケーションを自動的にデプロイするように Cloud Run

VPC Service Controls の境界内で Cloud Run ジョブをスケジュールする方法

Cloud Scheduler と Cloud Run サービスを使用して、VPC SC 境界内でスケジュールに従って Cloud Run Job を実行する方法について学習します。

• Cloud Run

Wear OS

手首への装着に最適化された Android ベースのオペレーティング システム、Wear OS について学習します。

• Android

PSA を実行している既存の Cloud SQL インスタンスで Private Service Connect を有効にする（Terraform）

プライベート サービス アクセス ネットワーキングが有効になっている既存の CloudSQL インスタンスで PSC アタッチメントを有効にします。別のプロジェクトの PSC エンドポイントを介して接続します。

• Cloud SQL

Flutter のアニメーション

この Codelab では、Flutter でアニメーションを使用する方法について学習します。サイズと色の両方をアニメーション化するウィジェットを作成し、3D カード フリップ エフェクトを追加します。また、アニメーション パッケージのエフェクトを使用し、Android の予測型「戻る」ジェスチャーのサポートを追加します。

• Flutter

ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP の Cloud Pub/Sub からイベントを受信する

この Codelab では、ABAP SDK を使用して Cloud Pub/Sub からイベントを受け取ります。

チャンクを使用してファイルを Cloud Storage にアップロードする

この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud と [ファイルをアップロード] を使用して Cloud Storage JSON API のメソッドを呼び出す方法を学びます。

Google Wallet API を使用して Android でパスを作成する

Google Wallet API を使用すると、ポイントカード、クーポン、ギフトカード、イベント チケット、乗車券、搭乗券など、さまざまなタイプのパスを通じてユーザーに働きかけることができます。各パスタイプ（パスクラス）には、ユースケース固有のフィールドと機能が用意されており、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

Gemini AI と ABAP SDK を使用した感情分析

この Codelab では、Gemini Pro モデルを使用して、ABAP SDK で商品レビューの感情分析を行います。

ABAP SDK for Google Cloud での Translation API の使用

この Codelab では、ABAP SDK を使用して Translation API のメソッドを呼び出す方法を学びます。

ABAP SDK for Google Cloud を使用して Cloud Pub/Sub にイベントを公開する

この Codelab では、Google Cloud Pub/Sub サービスにイベントをパブリッシュする方法を学びます。

Private Service Connect 経由で CloudSQL に接続する（Terraform）

PSC サービス アタッチメントを使用して CloudSQL インスタンスを作成します。別のプロジェクトの PSC エンドポイントを介して接続します。

• Cloud SQL

Spanner Graph を使ってみる

この Codelab では、Spanner インスタンスを作成し、Spanner Graph の使用方法について学習します。

• Spanner

Cloud Functions（第 2 世代）を使ってみる

この Codelab では、Google Cloud Functions（第 2 世代）について学習します。具体的には、HTTP 呼び出し、Pub/Sub メッセージ、Cloud Storage イベント、Cloud Audit Logs に応答する関数をデプロイします。

Looker PSC サウスバウンド HTTPS インターネット NEG SMTP

この Codelab では、Looker SMTP サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとして構成されたインターネット NEG を統合する方法について説明します。

Imagen を Cloud Run にデプロイする

この Codelab では、Imagen モデルを使用して、Cloud Run を使用してウェブページに画像を作成します。

Preprocessing BigQuery Data with PySpark on Dataproc

このラボでは、Dataproc で PySpark を使用して BigQuery からデータを読み込み、Google Cloud Storage に保存する方法について説明します。

GitHub - 生成 AI によるコードレビューの自動化

GitHub - 生成 AI によるコードレビューの自動化

ABAP SDK for Google Cloud を使用して ABAP 環境から Vertex AI LLM を呼び出す

この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud を使用して ABAP 環境から Vertex AI PaLM 2 Text（text-bison）LLM を呼び出す方法について説明します。

イベントドリブン Cloud Run 関数を使ってみる

イベントドリブン Cloud Run 関数の使用を開始する方法

• Cloud Run

Cloud Run GPU で Transformers.js を実行する方法

Cloud Run GPU で安定した拡散を実行する方法を確認する

• Cloud Run

Cloud KMS でデータに署名して検証する（非対称）

この Codelab では、Cloud KMS 非対称鍵を使用してデータを暗号化および復号します。

• Cloud Key Management Service

Eventarc と Cloud Run 関数を使用して Cloud Storage からイベント処理をトリガーする

Cloud Storage バケット イベントを使用して Eventarc で Cloud Run 関数をトリガーし、Google の Vision API を使用してデータの分析と画像処理を行い、結果の画像情報をオブジェクト メタデータとして Cloud Storage に保存する方法について学習します。

Cloud Run でウェブサイトをデプロイする

Cloud Run を使用してウェブサイトをデプロイし、コンテナ化されたアプリにサーバーレスの俊敏性をもたらします。

GKE での Jenkins マルチブランチ パイプライン

この Codelab では、自動スケーリング ビルダー エージェントを含む、GKE に Jenkins のインスタンスをデプロイする手順について説明します。

ドキュメントと API 呼び出しの QA 用の生成 AI エージェント

ドキュメントと API 呼び出しの QA 用の生成 AI エージェント

IPv6 静的ルートのネクストホップ インスタンス（タグなしとタグ付き）、ネクストホップ アドレス、ネクストホップ ゲートウェイを使用する

この Codelab では、next-hop-instance、next-hop-gateway、next-hop-address などの新しいネクストホップ属性を使用して IPv6 静的ルートを使用する方法について学習します。

Vertex AI と LangChain4j を使用した Gemini in Java

この Codelab では、ユーザーとチャットしたり、ドキュメントについて質問したり、関数呼び出しによるモデルの拡張を行ったりします。Java の生成 AI の使用、Vertex AI への Gemini 大規模言語モデルの統合、LangChain4j フレームワークの利用などを行います。

Firebase Genkit を使用して、データを活用する生成 AI 機能を構築する

Firebase Genkit を使用して、すでに習得しているアプリ開発スキルとツールで生成 AI 機能を構築する方法を学びます。

• Firebase
• Firestore
• Firebase Genkit
• Firebase App Hosting

Visual Studio Code を使用した Cloud Functions での Node.js 向けローカル開発

ローカルマシンの Visual Studio Code から Cloud Functions for Node.js のコードを記述、デプロイ、デバッグする方法を学びます。

Dialogflow CX: 小売の仮想エージェントを構築する

仮想エージェントを構築するための会話型 AI プラットフォーム（CAIP）である Dialogflow CX を使用して、小売チャットボットを構築する方法を学びます。

Private Service Connect 66

この Codelab では、コンシューマ ネットワークとプロデューサー ネットワークをデプロイして、Private Service Connect 66 の実装と検証について学習します。

Cloud Run GPU で TorchServe と Stable Diffusion を実行する方法

Cloud Run GPU で安定した拡散を実行する方法を確認する

• Cloud Run

Private Service Connect エンドポイントを介して Python SDK で Vertex AI の Anthropic Claude にアクセスする

Python SDK と PSC エンドポイントを介して VM から Vertex AI の Anthropic にアクセスする

AI 時代におけるアプリケーションの構築

このラボでは、Google の生成 AI プロダクトを使用して、Gemini Cloud Assist を活用して Google Cloud にインフラストラクチャを構築します。

生成 AI を使用した JIRA ユーザーストーリーの実装

生成 AI を使用した JIRA ユーザーストーリーの実装

Cloud Run での Wagtail

この Codelab では、サーバーレス コンポーネント（ウェブエンジン用の Cloud Run、データベース用の Cloud SQL、メディア アセット用の Cloud Build）を使用して Wagtail をデプロイする方法について説明します。

• Cloud Run

マルチパーティ コンピューティングと Confidential Space によってデジタル アセットをトランザクションする方法

この Codelab では、Confidential Space を使用して、マルチパーティ コンピューティングでデジタル アセットのトランザクションを行う方法を学びます。

ソフトウェア供給の保護

Artifact Registry を使用すると、さまざまなアーティファクト タイプを格納し、単一のプロジェクトに複数のリポジトリを作成し、各リポジトリに特定のリージョンやマルチリージョンを関連付けることができます。リポジトリのモードは複数あります。各モードはそれぞれ異なる目的で使用されます。次の図は、さまざまなモードのリポジトリを一緒に使用する方法の 1 つを示しています。図には、2 つの Google Cloud

Cloud SQL PSC への Looker PSC サウスバウンド アクセス

この Codelab では、サウスバウンド アクセス用に Cloud SQL PSC と Looker PSC を統合する方法について学習します。

Private Service Connect 64

この Codelab では、コンシューマ ネットワークとプロデューサー ネットワークをデプロイして、Private Service Connect 64 の実装と検証について学習します。

GCP に Lustre Parallel File System をデプロイする

オープンソースの Lustre Deployment Manager スクリプトを使用して、Google Cloud Platform に Lustre Parallel ファイル システムをデプロイする方法について説明します。

ABAP SDK for Google Cloud を使用して Google Cloud Secret Manager から認証情報/シークレットを取得する

この Codelab では、ABAP SDK for Google Cloud を使用して Secret Manager から認証情報/シークレットを取得する方法について説明します。

Cloud Deploy を使用したリリース

このチュートリアルでは、preview、canary、prod という名前の 3 つの GKE クラスタを作成します。次に、各クラスタに対応する Cloud Deploy ターゲトと、これらのターゲットでデプロイを実行する手順を定義する Cloud Deploy パイプラインを作成します。 デプロイ フローは、Cloud Deploy リリースを作成し、プレビュー クラスタでデプロイを行う cloudbuild

Python で Translation API を使用する

このチュートリアルでは、Python で Translation API を使用する方法について説明します。

ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP で BigQuery ML 予測を読み取る

この Codelab では、BigQuery で ML モデルを作成し、ABAP SDK for Google Cloud を使用して SAP でこのモデルから予測を取得します。

Cloud NGFW Enterprise Codelab [TLS インスペクションあり]

この Codelab では、Cloud NGFW Enterprise を使用して TLS インスペクションを備えた脅威対策を実現する方法を学びます。

Compose を使用してビューベースの Android アプリにアダプティブ レイアウトを追加する

Jetpack Compose を使用してビューベースの Android アプリにアダプティブ レイアウトを追加する方法を学習します。

Android アプリリンクを構成、実装、検証する

この Codelab では、レストランをリスト表示する Android アプリを作成します。この作業を通じて、Android アプリリンクを設計、構成、検証する方法を学びます。

• Android

ベースライン プロファイルを使用してアプリのパフォーマンスを改善する

この Codelab では、ベースライン プロファイルを使用して、アプリの起動時間とフレーム時間を改善する方法を説明します。

• Android

Android アプリに Play Integrity を追加する

この Codelab では、Play Integrity API をサンプルアプリに追加します。Play Integrity API を使用して完全性判定の結果をリクエストします。これにより、アプリのライセンス ステータスと完全性、アプリが実行されるデバイスの完全性ステータスを判定できます。

• Android

適応性機能をネイティブ ゲームに統合する

この Codelab では、まずシンプルな 3D 物理シミュレーション ゲームをセットアップし、それに適応性機能を統合します。統合するもの:

• Android

Confidential Space を使用して ML モデルと知的財産を保護する

この Codelab では、Confidential Space を使用して ML モデルと知的財産を保護する方法を学びます。

ローカルでウェブの B&A をエンドツーエンドでテストする

入札およびオークション サービス（B&A） は、購入者と販売者が Protected Audience オークションを実施するための 4 つのサービスで構成されています。 購入者のスタック: 販売者のスタック: この Codelab では、ローカル環境でエンドツーエンドの設定とテストを行います。チュートリアルの所要時間は、最初のサービスのビルド時間を除いて約 1 時間です。

AI 対応の BigQuery DataFrames パッケージを使用して、構造化データと非構造化データから分析情報を取得

このラボでは、BigQuery Studio の Python ノートブックから BigQuery DataFrames を使用して、Python で非構造化データから分析情報を取得します。

Artifact Registry の詳細

Artifact Registry は、OCI コンテナ イメージと言語パッケージ（Maven や npm など）を管理するための統合ツールを提供する、フルマネージドのパッケージ マネージャーです。 Artifact Registry は、次の例に示すように、Google Cloud の幅広い他の Google Cloud サービスと完全に統合されています。 このラボでは、ハンズオン チュートリアル形式で、これらの機能の多くについて説明します。 このラボの学習目標は何ですか？ Cloud

BigQuery DataFrames パッケージを使用したアイオワ州の酒類販売の探索的データ分析

このラボでは、BigQuery Studio の Python ノートブックから BigQuery DataFrames を使用して、アイオワ州の酒類販売の一般公開データセットをクリーンアップして分析します。

Live Agent Transfer

この Codelab では、人間のエージェントと bot のエージェント間の会話転送を管理する方法を学びます。最後に、基本的なウェブ インターフェースが表示されます。このインターフェースでは、エージェントとの進行中のすべての会話を表示したり、会話にライブで参加したり、会話から退出したりできます。

構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して健康に関するデータをキャプチャして処理する

この Codelab では、構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して Android アプリを作成する方法について説明します。アプリは、構造化データ キャプチャ ライブラリを使用して、FHIR の質問票と回答をレンダリングして処理します。 この Codelab では、 構造化データ キャプチャ ライブラリ を中心に説明します。関連のない概念とコードブロックについては軽く触れるにとどめ、そのままコピーして貼り付けられるようにしています。Android アプリを初めて作成する場合は、まず

• ヘルススタックを開く

AlloyDB を使用して JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run は、HTTP リクエスト経由で呼び出し可能なステートレス コンテナを実行できるフルマネージド サーバーレス プラットフォームです。この Codelab では、IAM 認証を使用してサービス アカウントで Cloud Run の Node.js アプリケーションを AlloyDB に安全に接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

Actions on Google を使ったスマートホーム化

スマートホーム アクションを作成して、Google アシスタントで接続済みデバイスを制御できるようにする方法を学びます。

Cloud 間インテグレーションのローカル フルフィルメントを有効にする

Local Home SDK を使用してローカル フルフィルメントを有効にし、スマートホームの統合をアシスタントで拡張する方法を解説します。

• Google アシスタント
• クラウドからクラウドへの移行

Cloud SQL for PostgreSQL を使用して JavaScript アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run は、HTTP リクエスト経由で呼び出し可能なステートレス コンテナを実行できるフルマネージド サーバーレス プラットフォームです。この Codelab では、Cloud Run 上の Node.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

FHIR エンジン ライブラリを使用して FHIR リソースを管理する

この Codelab では、FHIR Engine ライブラリを使用して Android アプリを作成します。アプリは FHIR エンジン ライブラリを使用して、FHIR サーバーから FHIR リソースをダウンロードし、ローカルの変更をサーバーにアップロードします。 Android アプリを初めて作成する場合は、まず 初めてのアプリを作成する ことから始めましょう。 HAPI FHIR は、一般的なオープンソースの FHIR サーバーです。この Codelab では、Android

• ヘルススタックを開く

Firebase App Check と reCAPTCHA を使用して Places API リクエストを検証する

この Codelab では、Places API へのリクエストを実行する前に、Firebase AppCheck と reCAPTCHA を使用してウェブ アプリケーションを検証する方法について学習します。

• Google Maps Platform
• Maps JavaScript API

AlloyDB と Vertex AI Agent Builder を使用してスマート ショッピング アシスタントを構築する - パート 1

この Codelab では、顧客からの質問に回答したり、商品を見つけたり、e コマース データセット向けに検索結果をカスタマイズしたりするための知識ベースのチャット アプリケーションを構築します。

GKE で Airflow 2 を使用して MLOps ワークフローを構築する

このチュートリアルでは、Airflow DAG を介して GKE で vLLM を使用してモデルをトレーニングして実行する方法について説明します。

Private Service Connect - PSC バックエンドを使用してリージョンの Google API にアクセスする

この Codelab では、Private Service Connect を使用してリージョン Google API にアクセスする方法について説明します。この Codelab では、内部アプリケーション ロードバランサのバックエンドとして PSC ネットワーク エンドポイント グループを設定する手順について説明します。

Codelab の署名付きコンテナ イメージ

この Codelab では、署名付きコンテナ イメージの機能を利用して Confidential Space のユーザビリティを向上させる方法を学びます。

サービス プロデューサーの Private Service Connect ポート マッピング

この Codelab では、Private Service Connect のポート マッピング機能について学びます。その便利性、使用のタイミング、環境でサービス プロデューサーとして構成する方法について学びます。

オンラインで購入して店舗で受け取る: Bonjour Meal - パート 2 - ショッピング カートの作成

この Codelab では、ビジネス メッセージ会話型プラットフォーム上に Python でデジタル エージェントを構築し、このシリーズのパート 1 のエージェントを拡張します。この Codelab では、有意義な会話のきっかけを追加し、在庫検索のエクスペリエンスを紹介します。

オンラインで購入して店舗で受け取れる: Bonjour 食事 - パート 1 - 利用方法

この Codelab では、ビジネス メッセージ会話プラットフォーム上で、Python でデジタル エージェントを構築します。API と Business Communications Developer Console を使用して、特定の質問に回答するデジタル エージェントを作成する手順について説明します。

インターネットを利用しない双方向通信

インターネットを利用できない場合でもユーザーを相互に接続する方法について説明します

インタラクティブな Dice Roller アプリを作成する

ユーザーがサイコロを振ってその結果を表示できるインタラクティブなアプリ「Dice Roller」の作成方法を学習します。

• Android

（非推奨）Wear OS でウォッチフェイスの追加機能にデータを公開する

この Codelab では、プラットフォームのベスト プラクティスを念頭に置きながら、ウォッチフェイスの追加機能にデータを公開する方法を学びます。

プロジェクト: 名刺アプリを作成する

名刺を表示する Android アプリを作成する方法を学習します。

Kotlin の基礎

Kotlin、オブジェクト指向プログラミング、ラムダの基礎について詳しく学習します。

• Android

インターネットから画像を読み込んで表示する

アーキテクチャに関するベスト プラクティスをアプリに適用し、Coil を使用して画像をダウンロードして表示します。

• Android

基本的なレイアウトを作成する

テキストと画像を表示するシンプルなユーザー インターフェースを備えた Android アプリを作成します。

• Android

カスタムのチップ金額を計算する

アクション ボタンの追加方法、キーボード アクションの設定方法、Switch コンポーザブルの使用方法を学習します。

UI と状態を操作する

アプリのユーザー入力からチップを計算するチップ計算アプリを作成します。

• Android

ビュー内の Android ビューと Compose

Android ビューでアプリを作成するための基礎と、ビューで作成したアプリにコンポーザブルを追加する方法について学習します。

• Android

高度なアクティビティの埋め込み

この Codelab では、アクティビティの埋め込みに新しく追加された機能を使用して、アプリの大画面でのエクスペリエンスを改善する方法を学びます。これらの機能には、ペインの拡大、オーバーレイ プレゼンテーション、全画面ダイアログを暗くする機能、アクティビティ スタックの固定などがあります。

Kotlin の基礎（その他）

より面白くて楽しい Android アプリを作成できる、その他の Kotlin プログラミングのコンセプトについて学びます。

• Android

Android Studio のコルーチンの概要

Android アプリ内で Kotlin コルーチンを使用する方法と、コルーチンをテストする方法を学習します。

Kotlin でコレクションを使用する

配列とコレクション（リスト、セット、マップなど）の使用方法について説明します。

インターネットからデータを取得する

コルーチンを実装してアプリをブロックすることなく複数のタスクを同時に実行し、HTTP と REST を使用してインターネットからデータを取得する方法を学習します。

• Android

Compose をビューベースのアプリに追加する

この Codelab では、View システムの画面の一部を Jetpack Compose に移行する方法を学びます。

Kotlin でクラスとオブジェクトを使用する

Kotlin でクラスとオブジェクトを使用する方法について説明します。

Kotlin のプレイグラウンドのコルーチンの概要

Kotlin のプレイグラウンド内で、Kotlin コルーチンを使用して非同期コードを記述する方法を学習します。

Android 11 - 第 1 週 - ユーザーと ID

ユーザーを簡単かつ安全につなげることには多くの課題があります。Android 11 では、Google Identity Services ライブラリとともに Connection Notification API が発表され、ユーザーの登録やログインのプロセスが改善されました。

• Android

Jetpack Compose でのテスト

この Codelab では、Jetpack Compose で作成された UI のテストについて学びます。単独でのテスト、デバッグテスト、セマンティクス ツリー、同期について学びながら、最初のテストを作成します。

スクロール可能なリストを追加する

スクロール可能なリストを Affirmations アプリに追加する

アクティビティの埋め込み

アクティビティの埋め込みのメリット、実装の事例紹介、アクティビティ ベースのアプリをリストと詳細レイアウトにアップグレードする方法、タブレット、折りたたみ式デバイス、ChromeOS デバイスでアプリを差別化できる高度な機能について学びます。

• Android

予測型「戻る」アニメーション

この Codelab では、予測型「戻る」アニメーションを SociaLite アプリに追加する方法を学びます。

ドラッグ＆ドロップの Codelab

ビューのドラッグ＆ドロップを有効にする方法と、アプリ内とアプリ間で DragHelper と DropHelper を使用する方法を学習します。

• Android

Android Enterprise でアプリを作成する

Android Enterprise が提供する管理ソリューションについて学びます。

• Android

Android での Vulkan のスタートガイド

Vulkan はパフォーマンスに優れた最新のグラフィック API です。GPU への低レベルのアクセスが可能で、さまざまな手段で実装を最適化しますが、簡単に使用できるものではありません。代わりに使用できる OpenGL ES は、よりシンプルなものですが、レガシー ハードウェアのアーキテクチャに基づいており、機能とパフォーマンスの面で劣ります。OpenGL ES は他のほとんどのプラットフォームでは非推奨となっており、もう開発は行われていません。Android では、OpenGL ES を非推奨にして Vulkan に移行する予定です。デベロッパーはこの移行に備える必要があります。

• Android

Android アプリのユーザー エクスペリエンスを高める

エッジ ツー エッジ、予測型「戻る」ボタン、Glance を使用して Android アプリのユーザー エクスペリエンスと品質を向上させる方法を学習します。このプログラムでは Codelab を通じて、Android で管理されている SociaLite アプリを改善する方法を学習します。

• Android

仕事用プロファイルで動作するアプリを作成する

この Codelab では、仕事用プロファイルを使って管理対象デバイスで動作したときのユーザー エクスペリエンスが高まるようにアプリを変更します。

Android アプリでのタッチペン サポートの強化

Android アプリで最新のタッチペン エクスペリエンスを実現する高度な手法の実装方法を学びます。

• Android

Jetpack Compose

ネイティブ Android UI を開発するための最新のツールキット「Compose」について学習します。

ユーザー補助、テスト、パフォーマンス

アプリのパフォーマンスを改善して、すべてのユーザーがアプリを使えるようにし、この動作が維持されるよう自動テストを作成します。

• Android

初めてのヘルスコネクト統合アプリ

この Codelab では、ヘルスコネクトに対する読み取りと書き込みをサポートする健康＆フィットネス アプリを作成します。

• Android

Jetpack WindowManager による折りたたみ式デバイスとデュアル スクリーン デバイスのサポート

Jetpack WindowManager ライブラリを使用して、折りたたみ式デバイスやデュアル スクリーン デバイスなどの新しいフォーム ファクタにアプリを対応させる方法を学習します。

• Android

Wear OS で初めてのタイルを作成する

この Codelab では、Wear OS 向けに独自のタイルを作成する方法を学びます。マテリアル デザイン ガイドラインに準拠した UI を簡単に作成できるライブラリであるタイル マテリアル コンポーネントを使用し、Android Studio でタイルをプレビューしながら開発します。

• Wear OS
• Android

アクティビティの埋め込みとマテリアル デザインを使用してリストと詳細レイアウトを作成する

アクティビティ ベースのアプリでアクティビティの埋め込みを使用すると、コードのリファクタリングなしで、大画面での 2 ペイン レイアウトに対応できます。依存関係の追加、XML 構成ファイルの作成、イニシャライザの実装を行い、アプリ マニフェストに何点か変更を加えます。コードを編集する場合は、メイン アクティビティの onCreate() メソッドからいくつかの Jetpack API 呼び出しを実行します。この Codelab では、XML と API の両方の開発手法でアクティビティ ベースのアプリを更新し、リストと詳細の 2 ペイン レイアウトに対応します。

• Android

アダプティブ レイアウトでアプリを作成する

正規レイアウト パターンを実装してアプリを大画面に適応させる方法について学習します。

さまざまな画面サイズに適応する

このパスウェイでは、アプリをさまざまな画面サイズに適応させてユーザー エクスペリエンスを向上させる方法と、アダプティブ UI をテストする方法について学習します。

• Android

Android プライバシー Codelab

Android は過去いくつかのリリースで、個別のプライバシー機能を多数リリースしてきました。皆さまのアプリで、これらの機能をぜひ採用していただければと思います。この Codelab では、個々のプライバシー機能の連携について解説し、デベロッパーのアプリから非公開のユーザーデータへのアクセスについて確認する方法と、実行中の既存アプリにプライバシーに関するベスト プラクティスを導入する方法をお見せします。

一般的な Android ユースケースでコルーチンを使用する

コルーチンを使用して、ネットワーク呼び出しやローカルデータへのアクセスなどの一般的なユースケースでバックグラウンド タスクの管理を簡素化する方法を学習します。

• Android

レイアウト、テーマ設定、アニメーション

より高度なレイアウトを実装し、アプリに動きやスタイルを追加します。さまざまな Compose アニメーション API、マテリアル デザイン 3 を実装する方法、カスタム レイアウトを使用して複雑なデザインを実装する方法、Lazy レイアウトを使用してパフォーマンスの高い UI を作成する方法について学びます。

• Android

Jetpack Compose の高度な状態と副作用

この Codelab では、Jetpack Compose の状態と副作用に関する高度なコンセプトについて学習します。複雑なステートフル コンポーザブルの状態ホルダーを作成する方法、コルーチンを作成して Compose コードから suspend 関数を呼び出す方法、さまざまなユースケースを実現するために副作用をトリガーする方法をご確認ください。

• Android

実践: クリック動作

ボタンクリックの動作について学習した内容を応用して、アプリを作成します。

• Android

Jetpack Compose で要素をアニメーション化する

この Codelab では、Compose Animation API の使用方法を学びます。

ウェブアプリ マニフェスト

ウェブアプリ マニフェストは、インストールされたアプリとして PWA をどのように扱うべきかを定義する JSON ファイルです。これには、オペレーティング システム内の外観や基本的な動作が含まれます。

マテリアル 3 を使用した Compose でのテーマ設定

この Codelab の目的は、新しいマテリアル デザイン 3 と Material You の実装を使用した Jetpack Compose でのテーマ設定のデモを行うことです。

Jetpack WindowManager を使用して折りたたみ式デバイスのカメラアプリを最適化する

Android デバイスは長年にわたり進化を続け、さまざまなサイズ、形状、ディスプレイ、機能を搭載したデバイスが登場しています。当初からスマートフォンで写真を撮影できる機能は重要でした。現在でも、消費者がスマートフォンを購入する際に重視する項目の一つにカメラ機能が入っています。

Compose for TV の概要

Compose for TV の基本を学習し、TV アプリでよく使われる画面を 2 つ作成します。

• Android

Compose の状態の概要

状態の概要と、Jetpack Compose での状態の使用方法と操作方法を学習します。

• Android

Android Sleep API の Codelab

Android Sleep API に登録して、SleepSegmentEvents と SleepClassifyEvents を取得する方法を学びます。

WorkManager でタスクのスケジュールを設定する

WorkManager を使用するタイミングと方法を学びます。WorkManager は、アプリケーション プロセスがまだ実行中かどうかにかかわらず、実行する必要があるバックグラウンド作業を処理する API です。

• Android

Compose での ViewModel と状態

この Codelab では、アーキテクチャ コンポーネントのひとつである ViewModel の使用方法を学びます。ViewModel を実装して、構成変更時にアプリの状態が保持されるようにします。

Android アプリに Gemini の機能を追加する

Vertex AI for Firebase を使用して、簡単な Gemini API 機能を Android アプリに追加する方法を学習します。

• Android

Compose でのドラッグ＆ドロップ

修飾子を使用して Compose でドラッグ＆ドロップを有効にする方法を学習します。

• Android

Android Automotive OS 用の駐車時向けアプリを作成してテストする

この Codelab では、Android Automotive OS デバイス向けに優れた駐車時エクスペリエンスを構築してテストする方法について学習します。自動車に搭載されているさまざまな画面を最大限に活用する方法、自動車特有のさまざまな状況において、ユーザーが標準の Android メカニズムを使用してコンテンツの再生を操作できるようにする方法を学びます。

• Android
• Android Auto

Jetpack Compose を使用して、キーボード、マウス、トラックパッド、タッチペンのサポートを追加する

キーボードとポインティング デバイス（マウスやトラックパッドなど）をサポートするアプリを、Compose で開発する方法について説明します。

• Android

おおよその現在地

Android 1 で位置情報の利用許可をリクエストする

アーキテクチャ コンポーネント

アプリ アーキテクチャと、ViewModel、UI の状態、StateFlow を使用してより複雑なアプリを作成する方法を学習します。

• Android

リポジトリと手動 DI を追加する

ネットワーク呼び出しをリポジトリに分割し、Mars Photos アプリのアーキテクチャをさらに改善する方法を学習します。

Google Pay API for Web 201: 上級

この Codelab は、 ウェブ用 Google Pay API 101: 基本 の続きであり、その Codelab で作成したコードを使用します。この Codelab を完了するには、まずその Codelab を完了してください。 ButtonOptions の概要は次のとおりです。詳細な説明については、ドキュメントをご覧ください オプション 必要性 値 _trackEvent() 必須 JavaScript イベント ハンドラの名前 allowedPaymentMethods 任意

• Google Pay

Jetpack Compose への移行

この Codelab では、View システムの画面の一部を Jetpack Compose に移行する方法を学びます。

• Android

Jetpack Compose の基本

この Codelab では、Compose の基本を学習します。

• Android

Android の基礎 02.2: アクティビティのライフサイクルと状態

この Codelab では、TwoActivities アプリにロギング ステートメントを追加し、アクティビティのライフサイクルの変化を確認します。これらの変更と連動して、そのような条件下でユーザー入力を処理する方法を探ります。

Ongoing Activity API を使用して、新しい方法で Wear OS ユーザーにアピールする

Wear の Ongoing Activity API を使用すると、デベロッパーは、最小限のコードでアプリの利便性を高めることができます。ユーザーは、ウォッチフェイスやアプリ ランチャーから簡単なタップ操作でアプリに戻って重要なアクティビティを表示できるようになります。

• Android
• Wear OS

Compose の基本

Jetpack Compose を使用する最初の一歩として、コンポーズ可能な関数、基本的なレイアウトと状態、マテリアル デザイン、リスト、アニメーションについて学びます。

• Android

美しいアプリを作成する

マテリアル デザイン、アニメーション、ユーザー補助に関するおすすめの方法を用いて、アプリをより美しく直感的に操作できるようにします。

• Android

Kotlin でコレクションを使用する

配列とコレクション（リスト、セット、マップなど）の使用方法について説明します。

Android TV の映画 / テレビ エピソード用 Watch Next のエンゲージメントを向上させる

この Codelab では、テレビ映画 / エピソード用 Watch Next を作成するためのベスト プラクティスについて学びます。

Nearby Messages をアプリに追加する

Nearby Messages API でメッセージを送信、検出する方法を学びましょう

データレイヤーの構築

この Codelab では、Android アプリ アーキテクチャのデータレイヤーについて学びます。リポジトリ、データモデル、データソースを構築し、ローカル データベースとネットワーク サービスにデータを読み書きします。

WorkManager によるバックグラウンド処理

Android 用の WorkManager API を使用すると、バックグラウンド処理の実行が簡単になります。WorkManager は、クエリ可能、再利用可能、チェーン化可能なタスクを作成できます。Android の推奨タスク スケジューラでもあります。この Codelab では、簡単なジョブの作成から、より複雑なチェーン化されたジョブの作成まで、WorkManager の使い方を詳しく説明します。

Compose 内のビュー

Jetpack Compose で作成されたアプリ内に既存のビューを追加して使用する方法について学習します。

• Android

Jetpack Compose でのシンプルなアニメーション

Compose アプリに簡単なスプリング アニメーションを追加する方法を学習します。

Jetpack Compose の状態

この Codelab では、状態を管理することでリッチでインタラクティブな Compose アプリケーションを構築する方法を学びます。

Jetpack Compose のユーザー補助

この Codelab では、Compose アプリのユーザー補助を改善する方法を学びます。タップ ターゲットを大きくする方法や、内容説明、クリックラベル、カスタム操作を追加する方法などをご確認ください。

• Android

Compose の基本レイアウト

この Codelab では、Compose に標準搭載されているコンポーザブルと修飾子を使用して、実際のデザインを実装する方法を学びます。

カスタムのチップ金額を計算する

アクション ボタンの追加方法、キーボード アクションの設定方法、Switch コンポーザブルの使用方法を学習します。

Android のページングの基本

この Codelab では、リストを表示するアプリにページング ライブラリを統合します。ページング ライブラリを使用すれば、大規模なデータセットからデータのページをローカル ストレージやネットワーク経由で読み込んで表示できます。

アートスペース アプリを作成する

自分のアートスペースを紹介する Android アプリの作成方法を紹介します。

Jetpack Compose でのパフォーマンスに関する実践的な問題の解決

システム トレースを分析し、遅れの原因として一般的なものを修正して、Compose アプリを高速に実行できるようにします。

• Android

Cronet の基本

最終更新日: 2022 年 5 月 6 日 Cronet は Android アプリがライブラリとして利用できる Chromium ネットワーク スタックです。Cronet は、アプリの動作に必要なネットワーク リクエストのレイテンシを抑え、スループットを向上させる複数のテクノロジーを利用します。 Cronet Library は、 YouTube 、 Google アプリ 、 Google フォト 、 マップ - ナビ＆乗換

• Android

Android 15 でのエッジ ツー エッジの適用の処理

Android 15 でのエッジ ツー エッジの適用の処理を学びます。

• Android

Wear OS 向け Compose の Codelab

この Codelab では、新しい Wear OS 向け Compose を使用して Compose の知識をウェアラブルに転用する方法を学びます。Codelab が終了するまでに、手首用アプリでシンプルなコンポーザブルと高度なコンポーザブルの両方の作成を完了します。

• Android
• Wear OS

フォーム ファクタ

Jetpack Compose を使用して、さまざまな画面形式とデバイスタイプに対応したアプリを開発します。

• Android

Android ネットワーク セキュリティ構成の Codelab

この Codelab では、Android のネットワーク セキュリティ構成について確認し、安全なネットワーク通信を確立する際のよくある問題について見ていきます。

アクティビティのライフサイクルのステージ

この Codelab では、アクティビティのライフサイクルとロギングについて学習します。

Android アプリに画像を追加する

コンポーザブルを使用するシンプルなアプリの作成方法を学習します。

• Android

ベクトル エンベディングに textembedding-gecko@003 を使用する

この Codelab では、gecko@003 モデルとは何か、そしてそのアプリケーションの実際のユースケースについて学びます。

Private Service Connect エンドポイントを介して Python SDK で Gemini Chat にアクセスする

Python SDK と PSC エンドポイントを介して VM から Gemini にアクセスする

• Vertex AI

Vertex AI Conversation を使用して生成チャットアプリを作成する

この Codelab では、Vertex AI Conversation を使用してデータストア エージェントとチャットアプリを作成、構成、デプロイし、Google ストアの製品に関するお客様からの質問に回答します。

Next Paint（INP）とのインタラクションの測定

これは、 web-vitals ライブラリを使用して Interaction to Next Paint（INP） を測定する方法を学ぶためのインタラクティブな Codelab です。 コードは web-vitals-codelabs リポジトリ にあります。 この Codelab では、Gastropodicon（人気のあるカタツムリの解剖学リファレンス サイト）を使用して、INP に関する潜在的な問題を探ります。 ページを操作して、どの操作が遅いかを確認します。 [ その他のツール ]

Media CDN と Live Streaming API を使用した Google Cloud でのライブ配信

このラボでは、Media CDN（CDN）を使用したライブ配信ワークフローのデモをデプロイする手順を説明します。Live Stream API +Cloud Storageメディア プレーヤー。

ラボ: NCC PSC の伝播

このラボの目的は、PSC 伝播による NCC を確認することです。

PaLM Vertex AI API と Google Cloud Storage を使用したコンテンツ要約用の Cloud Functions の関数

Google Cloud Storage にアップロードされたファイルを処理し、コンテンツに対して Vertex AI PaLM API を使用して要約を実行する方法を示す Cloud Functions の関数。

ラボ: SD-WAN アプライアンスを使用して NCC サイトからクラウドへ

このラボでは、ソフトウェア定義の WAN アプライアンス スポークが NCC ハブに接続された NCC について学習します。

Looker PSC サウスバウンド HTTPS インターネット NEG

この Codelab では、GitHub.com への Looker サウスバウンド アクセスのために、サービス プロデューサーとして HTTPS で構成されたインターネット NEG を統合する方法について説明します。

SQL を使用した BQML による映画評価の予測

BigQuery ML で SQL のみを使用して映画スコア予測モデルを作成します。

Looker PSC サウスバウンド ハイブリッド NEG からオンプレミス

この Codelab では、オンプレミスの postgres データベースへの Looker サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとしてハイブリッド NEG を統合する方法について説明します。

Vertex AI AutoML を使用した映画評価の予測

Vertex AI AutoML を使用して映画スコア予測モデルを作成し、API エンドポイントにデプロイして、Java Cloud Functions から Prediction API をトリガーします。

簡素化されたマスターデータ管理: マッチングと生成 AI と統合する

この Codelab では、BigQuery の一般公開データセットに含まれる citibike_stations データについて、拡充や重複除去などのマスターデータ管理アプリケーションを Gemini 1.0 Pro で簡素化する方法を示します。

生成 AI によるコードレビューの自動化

生成 AI によるコードレビューの自動化

Looker PSC ノースバウンド リージョン外部 L7 ALB

この Codelab では、ノースバウンド Looker アクセス用に L7 リージョン外部アプリケーション ロードバランサを統合する方法について説明します。

Gemini Pro を使用してマルチモーダル RAG で Q&A アプリを作成する

この Codelab では、Gemini Pro を使用してマルチモーダル質問応答システムを構築する方法を学びます。

MediaPipe を使用した Android でのオンデバイスでの画像生成

この Codelab では、MediaPipe Solutions を使用して、デバイスでのテキストから画像の生成を Android アプリに追加する方法を学びます。

基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 3 上の Cloud Functions のアプリ

この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。

Google フォームのアンケートの回答を変換して BigQuery に読み込む

この Codelab では、Dataprep を使用して Google フォームのアンケート データを変換し、BigQuery に push して詳細な分析を行う方法を学びます。

基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 2 Cloud Run（Docker）上のアプリ

この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。

基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 3 Cloud Run 上のアプリ（Docker）

この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。

AlloyDB、ベクトル検索、Vertex AI を使用して特許検索アプリを作成する

この Codelab では、Gemini 1.5 Pro を AlloyDB と VertexAI とともに使用して特許検索アプリケーションを作成する方法について説明します。

Cloud Run での Django

この Codelab では、サーバーレス コンポーネント（ウェブエンジン用の Cloud Run、データベース用の Cloud SQL、メディア アセット用の Cloud Build）を使用して Django をデプロイする方法を学びます。

• Cloud Run

MediaPipe Tasks で手書きの数字分類器を作成する Android アプリを作成する

MediaPipe を使用して、Android で画像分類を使用して手書きの数字を検出する方法を学びます。

Cloud Run for Anthos のイベントに関する Codelab

この Codelab では、Cloud Run のイベントについて学習します。具体的には、Cloud Pub/Sub、監査ログ、Cloud Storage、Cloud Scheduler からのイベントをリッスンし、カスタム イベントを生成/使用する方法を説明します。

タグを使用したグローバル ネットワーク ファイアウォール ポリシー

この Codelab では、タグ付きのグローバル ネットワーク ファイアウォール ポリシーを使用してトラフィックを制御する方法を学びます。

Looker PSC サウスバウンド SSH インターネット NEG

この Codelab では、SSH で構成されたインターネット NEG を、github.com への Looker サウスバウンド アクセスのサービス プロデューサーとして統合する方法について説明します。

大規模言語モデルのファインチューニング: Vertex AI が LLM を次のレベルに引き上げる方法

この Codelab では、Vertex AI を使用して LLM の教師ありファインチューニングを行う方法を学びます。

ML Kit を使用して画像内のオブジェクトを検出する: Android

この Codelab の内容

ラボ: スポークとしての NCC VPC

このラボの目標は、VPC をスポークとして NCC を探索することです。

Google Cloud 上の Spring Native

Spring Native は、Spring 6.x と Spring Boot 3.x でメインラインに入るための新たなプロジェクトです。つまり、リリースの数か月前にこれに慣れておくのに最適です。

安全なソースコード

ソースコードの安全な手法とは、ソースコードのセキュリティを向上させるために使用できる一連の手法です。これらの手法は、ソースコードの脆弱性を特定して修正し、ソースコードへの不正アクセスを防止し、ソースコードの変更を防止するのに役立ちます。

ML Kit を使用して画像内のオブジェクトを検出し、視覚的な商品検索を構築する: Android

この Codelab では、ML Kit を使用して、オンデバイスの機械学習を使用して画像内のオブジェクトを検出し、ユーザーが商品の画像検索を実行できる Android アプリを作成します。

• Android
• ML Kit

安全なビルドとCloud Build、Artifact Registry、GKE を使用してデプロイする

Container Analysis はコンテナ用の脆弱性スキャンとメタデータ ストレージを提供します。スキャン サービスは、Artifact Registry と Container Registry 内のイメージに対して脆弱性スキャンを実行してから生成されたメタデータを保存し、API を介して利用できるようにします。メタデータ ストレージには、脆弱性スキャン、Google Cloud サービス、サードパーティ プロバイダなど、さまざまなソースからの情報を保存できます。

TCP プロキシの Codelab - TCP プロキシ ロードバランサを使用したレート制限と IP 拒否リスト

この Codelab では、バックエンド サービスを使用して TCP/SSL ロードバランサを作成し、ロードバランサへのアクセスを特定のユーザー クライアントのセットのみに制限します。

DNS の自動構成を使用した Private Service Connect

この Codelab では、Private Service Connect の自動 DNS を構成して検証する方法を学びます。

Cloud Run への安全なデプロイ

Cloud Run に安全にデプロイするための基本的なプラクティス

Identity-Aware Proxy（IAP）でサーバーレス アプリケーションを保護する

Identity-Aware Proxy を使用して、CloudRun で実行されるアプリケーションのアクセスを保護し、ユーザー ログインを必須にする

コンテナビルドの保護

ソフトウェアの脆弱性は、偶発的なシステム障害の原因になる場合や、悪意のある攻撃者にソフトウェアを侵害する手段を提供する可能性がある弱点です。Container Analysis では、コンテナ内の脆弱性を検出するために、次の 2 種類の OS スキャンを行います。 On-Demand Scanning API を使用すると、自分のコンピュータにローカルに保存されているイメージ、または Container Registry や Artifact Registry

アクティビティのライフサイクルと状態を使用する方法

この実践的な Codelab は、Android デベロッパー向け基礎（バージョン 2）コースのユニット 1: スタートガイドの一部です。順番に Codelab を進めると、このコースを最大限に活用できます。

Gemma によるアジャイル安全分類器の紹介

この Codelab では、パラメータ エフィシエント チューニング（PET）を使用してカスタマイズされたテキスト分類器を作成する方法について説明します。PET 手法では、モデル全体をファインチューニングするのではなく、少量のパラメータのみを更新するため、比較的簡単に迅速にトレーニングできます。また、比較的少ないトレーニング データでモデルが新しい動作を学習しやすくなります。この手法について詳しくは、 Towards Agile Text Classifiers for Everyone

Keras で LIT を使用して Gemma モデルを分析する

生成 AI プロダクトは比較的新しいため、アプリケーションの動作は以前のソフトウェアよりも大きく異なる場合があります。そのため、使用している ML モデルを調査し、モデルの動作の例を調べて、想定外の動作を調査することが重要です。 Learning Interpretability Tool（LIT）（ ウェブサイト 、 GitHub ）は、ML モデルのデバッグと分析を行うためのプラットフォームであり、モデルの動作の理由と方法を理解できます。 この Codelab では、LIT を使用して

スマートホーム デバイスを Google アシスタントにリンクする

Cloud 間統合を構築してデプロイし、仮想スマート洗濯機をアシスタントに統合します。

• Google アシスタント
• クラウドからクラウドへの移行

スマートホームのデバッグ

GCP の指標とロギングを使用して本番環境の問題を特定して解決する方法を学習します。テストスイートを使用して、機能と API の問題を特定する方法について学習します。

• クラウドからクラウドへの移行
• Google アシスタント

スマートホームのログベースの指標

Google Cloud でログベースの指標を使用してパターンを追跡し、スマートホーム統合のエラーログを分析する方法について説明します。

• Google アシスタント
• クラウドからクラウドへの移行

WebRTC で CameraStream を実装する

CameraStream トレイトと WebRTC を使用して、ウェブカメラから Google Nest ディスプレイ デバイスにストリーミングする方法について説明します。

• Google アシスタント
• クラウドからクラウドへの移行

Cloud 間インテグレーションを強化して保護する

カスタマイズ可能なデバイス トレイトでクラウド間インテグレーションを拡張し、2 要素認証でセキュリティを強化する方法を解説します。

• クラウドからクラウドへの移行
• Google アシスタント

ローカルホームのデバッグ

GCP の指標とロギングを使用して本番環境の問題を特定して解決する方法を学習します。テストスイートを使用して、機能と API の問題を特定する方法について学習します。ローカルホーム アプリを開発する際に Chrome Dev Tools を使用する方法を学びます。

• クラウドからクラウドへの移行
• Google アシスタント

Cloud Scheduler での Cloud Run ジョブのトリガー

Cloud Scheduler で Cloud Run ジョブを作成し、ジョブ実行を構成する方法を説明します。

Cloud Deploy を使用した Cloud Run アプリケーションのデプロイ

Cloud Deploy を使用して Cloud Run アプリケーションをデプロイする方法を学習します。

販売注文の自動化のための生成 AI エージェント

この Codelab では、販売注文プロセスを自動化する会話型 AI エージェント アプリを構築します。

Cloud Run の上り（内向き）トラフィックの保護

Cloud Run での上り（内向き）設定

使用中の共有データを Confidential Space で保護する

この Codelab では、Confidential Space を使用して機密性を保持しながらマルチパーティ データ共有を保護する方法を学びます。

Room を使用してデータを永続化する

Room ライブラリを使用すると、Android アプリでリレーショナル データベースを簡単に作成して使用できます。

• Android

Node.js でビッグデータから Google スライド プレゼンテーションを生成

この Codelab では、Google スライド API と BigQuery を使用してプレゼンテーションを作成し、最も一般的なソフトウェア ライセンスの分析を報告します。

• Google Workspace

AdWords と Merchant Center のサブアカウントの作成とリンク

この Codelab では、AdWords API と Content API For Shopping を使って、AdWords MCC アカウントと Merchant Center マルチクライアント アカウントによって管理される新しいアカウントを作成するソリューションを作成します。新しいサブアカウントをリンクすると、新しい Merchant Center サブアカウントによって管理されている商品を、新しい AdWords サブアカウントで作成されたショッピング キャンペーンで使用できるようになります。

Go でアプリのパフォーマンスを向上させるために計測する（パート 1: トレース）

OpenTelemetry は、トレースと指標に関するシステム オブザーバビリティの業界標準です。また、継続的なプロファイリングは、パフォーマンス調整のためのラスト 1 マイルの情報を特定するためのツールです。この Codelab では、トレース用に OpenTelemetry を使用してアプリケーションを計測する方法、Profiler エージェントを使用する方法、Cloud Trace と Cloud Profiler で可視化したグラフからボトルネックを特定する方法について学習します。

Private Service Connect インターフェースのマネージド サービス

このチュートリアルでは、VPC ピアリング経由でサービスにアクセスできるように Private Service Connect インターフェースを構成して検証する方法について説明します。

Private Service Connect でマルチリージョン MongoDB Atlas にアクセスする

この Codelab では、グローバル アクセスを使用して MongoDB への Private Service Connect アクセスを構成および検証する方法を学びます。

AI Platform Notebooks で調達向け Document AI を使用して請求書を解析する

Procurement DocAI を使用して請求書をインテリジェントに解析する方法を学びます。

Dataproc での自然言語処理用の PySpark

このラボでは、Spark MLlib と spark-nlp を使用して、大量のデータに対して ML と NLP を実行する方法について説明します。

マイクロサービスレインボー ルンパス

Cloud Run にマイクロサービスをデプロイし、マイクロサービスが他のマイクロサービスに「レインボー」を投げて勝利を目指して競い合う仮想イベントに参加し、Google Cloud について理解を深めましょう。Kotlin、Java、Go、Python、Node.js のマイクロサービスを実際にデプロイし、その過程でコンテナと Cloud Run について学びます。アルゴリズムを継続的に改善することで、他の冒険者よりも多くのポイントを獲得できるか試してみましょう。

GCP の Learning Interpretability Tool（LIT）を使用した LLM プロンプトのデバッグ

このラボでは、Google Cloud Platform（GCP）に LIT アプリケーション サーバーをデプロイして、Vertex AI Gemini 基盤モデルとセルフホストのサードパーティの大規模言語モデル（LLM）を操作する方法について詳しく説明します。また、LIT UI を使用してプロンプトのデバッグとモデルの解釈を行う方法に関するガイダンスも含まれています。 このラボでは、次の方法について学習します。 LIT

Private Service Connect インターフェース

このチュートリアルでは、Private Service Connect インターフェースを構成して検証する方法について説明します。

AI Platform Notebooks でモデルをプロトタイピング

このラボでは、AI Platform Notebooks を使用して ML ワークフローのプロトタイピングを行う方法を学びます。カスタム ノートブック インスタンスの作成、git でのノートブック コードの追跡、What-If ツールを使用したモデルのデバッグについて説明します。

• TensorFlow

C# での Google Cloud Functions

この Codelab では、C# で Google Cloud Run 関数について学習します。具体的には、さまざまな Google Cloud ソースからの HTTP と CloudEvents に応答する C# 関数をデプロイします。

基本的な「Google 翻訳」をデプロイするPython 2 App Engine 上のアプリ

この Codelab では、Google Cloud Translation API を Python で使用し、ローカルで実行する方法と、Cloud サーバーレス コンピューティング プラットフォーム（App Engine、Cloud Functions、Cloud Run）にデプロイする方法を学びます。

Eventarc と Workflows でイベント駆動型オーケストレーションを構築する

この Codelab では、マイクロサービスのイベント ドリブン オーケストレーションを構築し、Eventarc と Workflows で画像を処理します。

CodeLab: NCC を使用した動的ルート交換

このラボの目的は、VPC スポークとの動的ルート交換を使用した NCC について学習することです。

トラフィック分割、段階的なロールアウト、ロールバックに Cloud Run 関数のリビジョンを使用する

Cloud Run 関数でリビジョンを使用して、トラフィックの分割、段階的なロールアウト、ロールバックを行う方法を学習します。

• Cloud Run

Google Kubernetes Engine（GKE）でウェブサイトのデプロイ、スケーリング、更新を行う

GKE を使用してウェブサイトのデプロイ、スケーリング、更新を行う方法を学習します。

Python での Natural Language API の使用

このチュートリアルでは、Python で Natural Language API を使用する方法を学びます。

Private Service Connect とハイブリッド NEG と内部 HTTP(S) ロードバランサを使用して、ハイブリッド ネットワーキング経由でオンプレミス サービスに接続する

内部 HTTP(S) ロードバランサで Private Service Connect とハイブリッド NEG を使用して、ハイブリッド ネットワーキング経由でオンプレミス サービスに接続する

スマートホームのサービス停止のモニタリング

この Codelab では、スマートホーム統合に自動アラートを設定して、停電を検出する方法を学習します。

• Google アシスタント
• クラウドからクラウドへの移行

Gemini Code Assist Enterprise によるコードのカスタマイズ

Gemini Code Assist Enterprise の新機能と、Google Cloud を使用した組織の構築に Gemini Code Assist Enterprise がどのように役立つかをご覧ください。

• Cloud Run

クラウド プロバイダに保存されていない保護されたリソースで Confidential Space を使用する

この Codelab では、Confidential Space を使用して機密性を保持しながらマルチパーティ データ共有を保護する方法を学びます。この Codelab では、Google Cloud 以外の場所にホストされている保護されたリソースで Confidential Space を使用する方法について説明します。ノンス、オーディエンス、PKI トークン タイプを指定して、Google 構成証明サービスにカスタム トークンをリクエストする方法を学習します。

Cloud SQL 用の Private Services Connect を作成する方法

この Codelab では、CloudSQL 用の Private Service Connect を作成する方法について説明します。

• Cloud SQL

Google Pay API for Web 101: 基本

この Codelab を完了すると、Google Pay が統合された最小限のウェブサイトが完成します。このプロジェクトは、処理のために支払いサービス プロバイダに送信される可能性のある支払いトークンを取得します。 Google Pay の支払いリクエストには、リクエスト オブジェクトが必要です。ここで baseGooglePayRequest として定義されているオブジェクトには、すべてのリクエストに共通する最小設定が含まれています。リクエストに応じて追加の設定が追加されます。この

• Google Pay

Cloud NGFW Enterprise - 侵入防止サービス（TLS インスペクションなし）

この Codelab では、Cloud NGW Enterprise Intrusion Prevention Service を使用して East-West トラフィックと North-South トラフィックを検査する方法を学びます。

認証済みの Cloud Functions を呼び出す方法を学ぶ

呼び出しに認証を要求して Cloud Functions を保護する方法を学習します。

Jetpack Compose でアダプティブ アプリを作成する

この Codelab では、スマートフォン、タブレット、折りたたみ式デバイスに対応したアダプティブ アプリを作成する方法について学習し、到達性についても学びます。また、マテリアル 3 のアダプティブ コンポーネントのベスト プラクティスについても学習します。

• Android

キャスト レシーバーにライブサポートを追加する

この Codelab では、Cast Live API を使用するカスタム ウェブ レシーバー アプリケーションを作成します。

• キャスト

ウェブレシーバーへの Ad Breaks API サポートの追加

この Codelab では、Cast Ad Breaks API を使用するカスタム ウェブ レシーバー アプリケーションを作成します。

• キャスト

カスタムのウェブレシーバーを作成する

この Codelab では、Cast 対応デバイスでコンテンツを再生するカスタムの Web Receiver アプリを作成します。

• キャスト

キャスト レシーバー アプリのデバッグ