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Google Chat、Vertex AI、Firestore でプロジェクトを管理する

このチュートリアルでは、チームがプロジェクトをリアルタイムで管理するために使用できる Google Chat アプリを作成する方法について説明します。Chat アプリは Vertex AI を使用して、チームがユーザーストーリー（チームが開発するユーザーの視点から見たソフトウェアシステムの機能を表す）を記述し、Firestore データベースにストーリーを保持できるようにします。

図 1: チャーリーは、Chat スペースでチームと機能開発について話し合っています。プロジェクト管理の Chat アプリについて言及すると、Chat アプリがヘルプを提供するプロンプトを表示します。
図 2./createUserStory スラッシュコマンドを使用して、チャーリーはストーリーを作成します。
図 3. プロジェクト管理の Chat アプリは Vertex AI を使用してストーリーの説明を記述し、スペースでストーリーを共有します。
図 4.チャーリーは [編集] をクリックして、ストーリーの詳細を確定します。AI の説明は正確ですが、チャーリーは詳細を知りたいので、[展開] をクリックして、Vertex AI にストーリーの説明に要件を追加してもらいます。Charlie は自分にストーリーを割り当て、ステータスを [Started] に設定して、適切な優先度とサイズを選択して [Save] をクリックします。
図 5. チャーリーは、/manageUserStories スラッシュコマンドを使用して、チームのすべてのユーザーストーリーをいつでも表示、管理できます。

前提条件

Google Chat へのアクセス権を持つビジネスまたはエンタープライズ Google Workspace アカウント。
Google Cloud サービスにアクセスして、次の操作を行います。
- Google Cloud プロジェクトを作成します。
- Google Cloud 請求先アカウントを Cloud プロジェクトにリンクする。アクセス権があるかどうかを確認するには、課金を有効にするために必要な権限をご覧ください。
- 未認証の Google Cloud Functions の関数の呼び出しを使用する。これは、Google Cloud 組織がドメインで制限された共有を使用しているかどうかを判断することで確認できます。
必要に応じて、Google Cloud 管理者にアクセス権または権限をリクエストします。
Google Cloud CLI を使用する場合、gcloud CLI と連携するように構成された Node.js 開発環境。Node.js 開発環境の設定をご覧ください。

目標

アジャイルソフトウェアプロジェクトを管理する Chat アプリを構築する。
Vertex AI を活用した生成 AI 支援のストーリー作成ツールを使用して、ユーザーがユーザーストーリーを作成できるようにします。
- ストーリーの説明を生成、再生成する。
- メモからストーリーの説明を展開して、要件を満たします。
- 文法を修正して誤字を修正。
Firestore データベースへの書き込みと読み取りを行い、作業を最新の状態に保ちます。
ユーザーが会話から直接ストーリーを作成、編集、割り当て、開始できるようにすることで、Chat スペースでのコラボレーションを促進します。

使用プロダクト

プロジェクト管理アプリは、次の Google Workspace と Google Cloud プロダクトを使用します。

Chat API: メッセージなどの Chat インタラクションイベントを受信して応答する Google Chat アプリを開発するための API。プロジェクト管理用の Google Chat アプリは、Chat API を使用して Chat から送信されたインタラクションイベントを受信し、応答します。また、Chat での表示方法を決定する属性（名前やアバター画像など）を構成します。
Vertex AI API: 生成 AI プラットフォーム。プロジェクト管理の Google Chat アプリは、Vertex AI API を使用してユーザーストーリーのタイトルと説明を記述します。
Firestore: サーバーレスのドキュメントデータベース。プロジェクト管理用の Google Chat アプリは、Firebase を使用してユーザーストーリーに関するデータを保存します。
Cloud Functions: サーバーやランタイム環境を管理せずに、Chat インタラクションイベントに応答する単一目的のスタンドアロン関数を作成できる軽量のサーバーレスコンピューティングサービス。プロジェクト管理用の Google Chat アプリは、Cloud Functions を使用して、Chat がインタラクションイベントを送信する HTTP エンドポイントをホストします。また、これらのイベントを処理して応答するロジックを実行するコンピューティングプラットフォームとして、このエンドポイントをホストします。

Cloud Functions は、次の Google Cloud プロダクトを使用して、インタラクションイベントの構築、処理、コンピューティングリソースのホストを行います。
- Cloud Build: 自動ビルドを実行する、継続的インテグレーション、デリバリー、デプロイのためのフルマネージドプラットフォーム。
- Pub/Sub: メッセージを処理するサービスとメッセージを生成するサービスを切り離す、非同期でスケーラブルなメッセージングサービス。
- Cloud Run Admin API: コンテナ化アプリを実行するためのフルマネージド環境。

アーキテクチャ

プロジェクト管理の Google Chat アプリのアーキテクチャは、HTTP エンドポイントで Chat インタラクションイベントを受信して処理し、Vertex AI を使用してユーザーストーリーの作成を支援し、ユーザーストーリーの詳細を Firestore データベースに保存します。次の図は、使用される Google Workspace リソースと Google Cloud リソースのアーキテクチャを示しています。

プロジェクト管理 Google Chat アプリのアーキテクチャ図

プロジェクト管理の Google Chat アプリは次のように動作します。

ユーザーが Chat でメッセージを送信し、プロジェクト管理の Google Chat アプリを呼び出します。呼び出す方法は、アプリに直接メッセージを送信する、スペースでアプリをメンションする、スラッシュコマンドを入力する、のいずれかです。
Chat は、同期 HTTP リクエストを Cloud Functions の関数の HTTP エンドポイントに送信します。
プロジェクト管理の Google Chat アプリが HTTP リクエストを処理します。
1. Vertex AI は、ユーザーストーリーの作成や更新に役立ちます。
2. Firestore データベースは、ユーザーストーリーデータの保存、取得、更新、削除を行います。
Cloud Functions は Chat に HTTP レスポンスを返します。このレスポンスは、メッセージまたはダイアログとしてユーザーに表示されます。

環境を準備する

このセクションでは、Chat アプリ用の Google Cloud プロジェクトを作成して構成する方法について説明します。

Google Cloud プロジェクトを作成する

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー > [IAM と管理] > [プロジェクトを作成] に移動します。
[プロジェクトの作成] に移動
[プロジェクト名] フィールドに、プロジェクトのわかりやすい名前を入力します。
省略可: プロジェクト ID を編集するには、[編集] をクリックします。プロジェクトの作成後にプロジェクト ID を変更することはできないため、プロジェクトのライフタイムを考慮してニーズに合った ID を選択してください。
[ロケーション] フィールドで [参照] をクリックして、プロジェクトの候補となるロケーションを表示します。[選択] をクリックします。
注意: Google Workspace の組織が見つからない場合は、
つまり、Google Workspace アカウントにログインしていないということです。Google Workspace デベロッパードキュメントに記載されている機能の一部は、組織に関連付けられたプロジェクトでのみ使用できます。
[作成] をクリックします。Google Cloud コンソールがダッシュボードページに移動し、数分以内にプロジェクトが作成されます。

gcloud CLI

次のいずれかの開発環境で、Google Cloud CLI（gcloud）にアクセスします。

Cloud Shell: gcloud CLI がすでに設定されているオンラインターミナルを使用するには、Cloud Shell をアクティブにします。
Cloud Shell を有効にする
ローカルシェル: ローカル開発環境を使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化します。
Cloud プロジェクトを作成するには、gcloud projects create コマンドを使用します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
作成するプロジェクトの ID を設定して、PROJECT_ID を置き換えます。

Cloud プロジェクトの課金を有効にする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、[お支払い] に移動します。メニュー アイコン > [お支払い] > [マイプロジェクト] をクリックします。
[マイプロジェクトのお支払い] に移動
[組織を選択] で、Google Cloud プロジェクトに関連付けられている組織を選択します。
プロジェクトの行で [アクション] メニュー（）を開き、[お支払い情報を変更] をクリックして、Cloud 請求先アカウントを選択します。
[アカウントを設定] をクリックします。

gcloud CLI

使用可能な請求先アカウントを一覧表示するには、次のコマンドを実行します。
```
gcloud billing accounts list
```
請求先アカウントを Google Cloud プロジェクトにリンクします。
```
gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID は、課金を有効にする Cloud プロジェクトのプロジェクト ID です。
- BILLING_ACCOUNT_ID は、Google Cloud プロジェクトにリンクする請求先アカウント ID です。

API を有効にする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、Google Chat API、Vertex AI API、Cloud Functions API、Firestore API、Cloud Build API、Pub/Sub API、Cloud Run Admin API を有効にします。

API を有効にする
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。

gcloud CLI

必要に応じて、現在の Cloud プロジェクトを gcloud config set project コマンドで作成したプロジェクトに設定します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成した Cloud プロジェクトのプロジェクト ID に置き換えます。
gcloud services enable コマンドを使用して、Google Chat API、Vertex AI API、Cloud Functions API、Firestore API、Cloud Build API、Pub/Sub API、Cloud Run Admin API を有効にします。
```
gcloud services enable chat.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
cloudfunctions.googleapis.com \
firestore.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
pubsub.googleapis.com \
run.googleapis.com
```
Cloud Build、Pub/Sub、Cloud Run Admin API は、Cloud Functions の前提条件です。

認証と認可

このチュートリアルでは、認証と認可の構成は必要ありません。

Firestore API と Vertex AI API を呼び出すために、このチュートリアルでは Cloud Functions の関数に関連付けられたデフォルトのサービスアカウントでアプリケーションのデフォルト認証情報を使用します。この認証情報を設定する必要はありません。本番環境のコンテキストでは、通常、サービスアカウントをcreateして Cloud Functions の関数に接続します。

Google Chat アプリを作成してデプロイする

Google Cloud プロジェクトが作成されて構成されたので、Google Chat アプリをビルドしてデプロイする準備が整いました。このセクションでは、次の操作を行います。

ユーザーストーリーの保持と取得を行う Firestore データベースを作成する。
必要に応じて、サンプルコードを確認します。
Chat から HTTP リクエストとして受信したイベントに応答して、Chat アプリのコードをホストして実行する Cloud Functions の関数を作成します。
Google Chat API の構成ページで Google Chat アプリを作成してデプロイします。

Firestore データベースを作成する

このセクションでは、ユーザーストーリーを保存して取得する Firestore データベースを作成しますが、データモデルは定義しません。データモデルは、サンプルコードで model/user-story.js ファイルと model/user.js ファイルによって暗黙的に設定されます。

プロジェクト管理 Chat アプリのデータベースは、 コレクションに編成された ドキュメントに基づく NoSQL データモデルを使用します。詳細については、Firestore データモデルをご覧ください。

次の図は、プロジェクト管理 Google Chat アプリのデータモデルの概要を示しています。

Firestore データベースのデータモデル。

ルートコレクションは spaces です。各ドキュメントは、Chat アプリがストーリーを作成したスペースを表します。各ユーザーストーリーは userStories サブコレクション内のドキュメントで表され、各ユーザーは users サブコレクション内のドキュメントで表されます。

コレクション、ドキュメント、フィールドの定義を表示する

`spaces`

Chat アプリがストーリーを作成したスペース。

フィールド
`Document ID`	`String` ストーリーが作成される特定のスペースの一意の ID。Chat API のスペースのリソース名に対応します。
`userStories`	`Subcollection of Documents (userStories)` Chat アプリとそのユーザーが作成したストーリー。Firebase の `userStories` の `Document ID` に対応します。
`users`	`Subcollection of Documents (user)` ストーリーを作成したユーザー、またはストーリーが割り当てられているユーザー。
`displayName`	`String` Chat API のスペースの表示名。ユーザーとのダイレクトメッセージには設定されません。

`userStories`

Chat アプリとそのユーザーが作成したストーリー。

フィールド
`Document ID`	`String` Chat アプリとそのユーザーによって作成された特定のユーザーストーリーの一意の ID。
`assignee`	`Document (user)` ストーリーの完了に割り当てられたユーザーのリソース名。`users` ドキュメントの `Document ID` と、Chat API のユーザーのリソース名に対応しています。
`description`	`String` ソフトウェア機能についてユーザーの立場から説明します。
`priority`	`Enum` 作業を完了する緊急性。指定可能な値は `Low`、`Medium`、`High` です。
`size`	`Enum` 作業量。有効な値は `Small`、`Medium`、`Large` です。
`status`	`Enum` 作業のフェーズ。有効な値は `OPEN`、`STARTED`、`COMPLETED` です。
`title`	`String` ストーリーのタイトル、簡単な概要。

`users`

ストーリーを作成したユーザー、またはストーリーを割り当てられたユーザー。

フィールド
`Document ID`	`String` 特定ユーザーの一意の ID。Firebase の `userStories` の `assignee` と、Chat API のユーザーのリソース名に対応しています。
`avatarUrl`	`String` ユーザーの Chat のアバター画像をホストする URL。
`displayName`	`String` ユーザーの Chat の表示名。

Firestore データベースを作成する方法は次のとおりです。

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで Firestore に移動します。メニュー アイコン > [Firestore] をクリックします。

Firestore に移動
[データベースを作成] をクリックします。
[Firestore モードの選択] で、[ネイティブモード] をクリックします。
[続行] をクリックします。
データベースを構成します。
1. [データベースに名前を付ける] で、[データベース ID] は (default) のままにします。
2. [ロケーションタイプ] で、データベースのリージョン（us-central1 など）を指定します。最適なパフォーマンスを得るには、Chat アプリの Cloud Functions の関数と同じロケーションまたは近くのロケーションを選択します。
[データベースを作成] をクリックします。

gcloud CLI

gcloud firestore databases create コマンドを使用して、ネイティブモードの Firestore データベースを作成します。
```
gcloud firestore databases create \
--location=LOCATION \
--type=firestore-native
```
LOCATION は、Firestore リージョンの名前（us-central1 など）に置き換えます。

サンプルコードを確認する

必要に応じて、Cloud Functions の関数を作成する前に、GitHub でホストされているサンプルコードを確認して、よく理解してください。

GitHub で表示

各ファイルの概要は次のとおりです。

env.js: 指定した Google Cloud プロジェクトとリージョンに Chat アプリをデプロイするための環境構成変数。このファイルの構成変数を更新する必要があります。
package.json、package-lock.json: Node.js プロジェクトの設定と依存関係。
index.js: チャットアプリの Cloud Functions のエントリポイント。HTTP リクエストからチャットイベントを読み取り、アプリハンドラを呼び出し、HTTP レスポンスを JSON オブジェクトとして投稿します。
controllers/app.js: メインのアプリケーションロジック。Chat 用アプリのメンションとスラッシュコマンドを処理して、インタラクションイベントを処理します。カードのクリックに応答するために、app-action-handler.js を呼び出します。
controllers/app-action-handler.js: カードのクリック Chat インタラクションイベントを処理するアプリケーションロジック。
services/space-service.js、services/user-service.js、services/user-story-service.js: これらのファイルには、Chat スペース、ユーザー、ユーザーストーリーの操作に固有のアプリケーションロジックの部分が含まれています。これらのファイルの関数は、app.js または app-action-handler.js によって呼び出されます。これらのファイルの関数は、データベースオペレーションを実行するために firestore-service.js の関数を呼び出します。
services/firestore-service.js: データベースオペレーションを処理します。このファイルの関数は、services/space-service.js、services/user-service.js、services/user-story-service.js によって呼び出されます。
services/aip-service.js: 生成 AI テキスト予測用に Vertex AI API を呼び出します。
model/*.js: これらのファイルには、アプリケーションサービスが関数間でデータを保存して渡すために使用するクラスと列挙型の定義が含まれています。Firestore データベースのデータモデルを設定します。
views/*.js: このディレクトリ内の各ファイルは、カードオブジェクトをインスタンス化し、Chat アプリがこれをカードメッセージまたはダイアログアクションレスポンスとして Chat に返します。
views/widgets/*.js: 各ファイルは、アプリが views/ ディレクトリ内のカードの作成に使用するウィジェットオブジェクトのタイプをインスタンス化します。
test/**/*.test.js: このディレクトリとそのサブディレクトリの各ファイルには、対応する関数、コントローラ、サービス、ビュー、ウィジェットの単体テストが含まれています。プロジェクトのルートディレクトリで npm run test を実行すると、すべての単体テストを実行できます。

Cloud Functions の関数を作成してデプロイする

このセクションでは、プロジェクト管理 Chat アプリのアプリケーションロジックを含む Cloud Functions の関数を作成してデプロイします。

Cloud Functions の関数は、Chat インタラクションイベントを含む Chat からの HTTP リクエストに応答して実行されます。実行時に、Cloud Functions コードはイベントを処理し、Chat にレスポンスを返します。このレスポンスは、Chat によってメッセージ、ダイアログ、その他のタイプのユーザー操作としてレンダリングされます。必要に応じて、Cloud Functions は Firestore データベースからの読み取りや書き込みも行います。

Cloud Functions の関数を作成する方法は次のとおりです。

Google Cloud コンソール

GitHub からコードを zip ファイルとしてダウンロードします。

zip ファイルをダウンロード
ダウンロードした ZIP ファイルを展開します。

抽出されたフォルダには、Google Workspace サンプルリポジトリ全体が含まれています。
抽出したフォルダで google-chat-samples-main/node/project-management-app/ に移動し、project-management-app フォルダを ZIP ファイルに圧縮します。

ZIP ファイルのルートディレクトリには、次のファイルとフォルダが含まれている必要があります。
- env.js
- README.md
- gcloudignore.text
- package-lock.json
- package.json
- index.js
- model/
- controllers/
- views/
- services/
Google Cloud コンソールで、[Cloud Functions] ページに移動します。

Cloud Functions に移動

Chat アプリの Google Cloud プロジェクトが選択されていることを確認します。
[関数を作成] をクリックします。
[関数の作成] ページで、関数を設定します。
1. [環境] で、[Cloud Run Function] を選択します。
2. [関数名] に「project-management-tutorial」と入力します。
3. [リージョン] でリージョンを選択します。
4. [認証] で、[未認証の呼び出しを許可] を選択します。
5. [次へ] をクリックします。
[ランタイム] で [Node.js 20] を選択します。
[エントリポイント] で、デフォルトのテキストを削除し、「projectManagementChatApp」と入力します。
[ソースコード] で [ZIP アップロード] を選択します。
[転送先バケット] で、バケットをcreateまたは選択します。
1. [探す] をクリックします。
2. バケットを選択します。
3. [選択] をクリックします。
Google Cloud は、このバケットに zip ファイルをアップロードし、コンポーネントファイルを抽出します。次に、Cloud Functions はコンポーネントファイルを Cloud Functions にコピーします。
ZIP ファイルで、GitHub からダウンロードした ZIP ファイルをアップロードし、解凍して再圧縮します。
1. [探す] をクリックします。
2. ZIP ファイルに移動して選択します。
3. [開く] をクリックします。
[デプロイ] をクリックします。

[Cloud Functions の詳細] ページが開き、関数が表示され、2 つの進行状況インジケーター（ビルドとサービス用のインジケーター）が表示されます。両方の進行状況インジケーターが消えてチェックマークに置き換えられると、関数はデプロイされ、使用できる状態になります。
サンプルコードを編集して定数を設定します。
1. [Cloud Functions の詳細] ページで、[編集] をクリックします。
2. [次へ] をクリックします。
3. [ソースコード] で [インラインエディタ] を選択します。
4. インラインエディタで env.js ファイルを開きます。
5. project-id をクラウドプロジェクト ID に置き換えます。
6. 省略可: Cloud Functions の関数でサポートされているロケーションに us-central1 を更新します。
[デプロイ] をクリックします。
関数のデプロイが完了したら、トリガー URL をコピーします。
1. [関数の詳細] ページで、[トリガー] をクリックします。
2. URL をコピーします。これは、次のセクションで Chat アプリを構成するときに必要になります。

gcloud CLI

GitHub からコードのクローンを作成します。

git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git

このプロジェクト管理 Chat アプリのコードが含まれているディレクトリに切り替えます。
```
cd google-chat-samples/node/project-management-app
```
env.js ファイルを編集して環境変数を設定します。
1. project-id は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。
2. us-central1 は、Google Cloud プロジェクトのロケーションに置き換えます。
Cloud Functions 関数を Google Cloud にデプロイします。
```
gcloud functions deploy project-management-tutorial \
--gen2 \
--region=REGION \
--runtime=nodejs20 \
--source=. \
--entry-point=projectManagementChatApp \
--trigger-http \
--allow-unauthenticated
```
REGION は、インフラストラクチャがホストされている Cloud Functions の関数のロケーション（us-central1 など）に置き換えます。

関数のデプロイが完了したら、レスポンスから url プロパティをコピーします。これは、次のセクションで Google Chat アプリを構成する際に使用するトリガー URL です。

Google Cloud コンソールで Google Chat アプリを構成する

このセクションでは、Google Cloud コンソールで Chat API を構成し、Chat アプリに関する情報（Chat アプリの名前、サポートされているスラッシュコマンド、Chat インタラクションイベントを送信する Chat アプリの Cloud Functions の関数のトリガー URL など）を設定する方法について説明します。

Google Cloud コンソールで、メニュー > [その他のプロダクト] > [Google Workspace] > [プロダクトライブラリ] > [Google Chat API] > [管理] > [構成] をクリックします。

Chat API の構成に移動
[アプリ名] に「Project Manager」と入力します。
[アバターの URL] に「https://developers.google.com/chat/images/quickstart-app-avatar.png」と入力します。
[説明] に「Manages projects with user stories.」と入力します。
[インタラクティブ機能を有効にする] をクリックしてオンにします。
[機能] で、[1:1 のメッセージを受信する] と [スペースとグループの会話に参加する] を選択します。
[接続設定] で [HTTP エンドポイント URL] を選択します。
[HTTP エンドポイント URL] に、Cloud Functions のデプロイからコピーしたトリガー URL を https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/project-management-tutorial の形式で貼り付けます。gcloud CLI を使用して Cloud Functions の関数をデプロイした場合、これは url プロパティです。

Chat アプリのスラッシュコマンドを登録します。スラッシュコマンドを登録するには:

[スラッシュコマンド] で [スラッシュコマンドを追加] をクリックします。

次の表に示すスラッシュコマンドごとに、名前、コマンド ID、説明を入力し、スラッシュコマンドがダイアログを開くかどうかを選択して、[完了] をクリックします。

名前	コマンド ID	説明	ダイアログを開く
`/createUserStory`	1	指定したタイトルのストーリーを作成します。	選択されていません
`/myUserStories`	2	ユーザーに割り当てられたすべてのストーリーを一覧表示します。	選択されていません
`/userStory`	3	指定したストーリーの現在のステータスを表示します。	選択されていません
`/manageUserStories`	4	ストーリーを編集できるダイアログが開きます。	選択済み
`/cleanupUserStories`	5	スペース内のすべてのストーリーを削除します。	選択されていません

[公開設定] で [Workspace ドメイン内の特定のユーザーとグループにこの Chat 用アプリの利用を許可する] を選択し、メールアドレスを入力します。
必要に応じて、[ログ] で [Logging にエラーをログに記録] を選択します。
[保存] をクリックします。構成が保存されたというメッセージが表示されたら、Chat アプリをテストする準備が整っています。

Chat アプリをテストする

プロジェクト管理 Chat アプリをテストするには、アプリにメッセージを送信し、スラッシュコマンドを使用してユーザーストーリーを作成、編集、削除します。

信頼できるテスターとして自分自身を追加したときに指定した Google Workspace アカウントを使用して Google Chat を開きます。

Google Chat に移動
[ 新しいチャット] をクリックします。
[1 人以上を追加] フィールドに、Chat アプリの名前を入力します。
検索結果から Chat アプリを選択します。ダイレクトメッセージが開きます。

注: 結果のリストに Chat アプリが表示されない場合は、Google Cloud コンソールの [Chat API の構成] ページの [公開設定] に Google Workspace アカウントが含まれていることを確認してください。
そのアプリの新しいダイレクトメッセージに、「Hello」と入力して enter を押します。プロジェクト管理 Chat アプリは、できることを詳しく説明するヘルプメニューを返します。
ストーリーを作成するには、メッセージバーに /createUserStory Test story と入力して送信します。プロジェクト管理 Chat アプリは、Vertex AI の生成 AI を使用して作成したユーザーストーリーの詳細を示すカードメッセージで応答します。
コンソールで Firestore データベースを確認し、Chat アプリを追加したスペース、そのスペースを操作したユーザー、作成したユーザーストーリーに関するレコードを確認します。

Firestore に移動
Google Chat に戻ります。

Google Chat に移動
必要に応じて、ストーリーを編集するには [編集] をクリックします。ストーリーに問題がなければ、[保存] をクリックします。
アプリでサポートされている各スラッシュコマンドをテストします。表示するには、「/」と入力するか、Chat アプリの名前を指定します。
/cleanupUserStories スラッシュコマンドを発行して、テストユーザーストーリーを削除します。または、アプリを削除またはアンインストールします。アプリを削除すると、そのスペースで作成されたすべてのユーザーストーリーが削除されます。

トラブルシューティング

Google Chat アプリまたはカードがエラーを返すと、Chat インターフェースに「エラーが発生しました」というメッセージが表示されます。または「リクエストを処理できません」というメッセージが表示されます。Chat UI にエラーメッセージが表示されなくても、Chat アプリやカードが予期しない結果（カードメッセージが表示されないなど）を生成することがあります。

チャット UI にエラーメッセージが表示されない場合でも、チャットアプリのエラーロギングがオンになっている場合は、エラーの修正に役立つ説明的なエラーメッセージとログデータが利用できます。エラーの表示、デバッグ、修正については、Google Chat エラーのトラブルシューティングと修正をご覧ください。

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。

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、プロジェクト全体を削除するのではなく、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 > [IAM と管理] > [リソースを管理] 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。

Google Chat、Vertex AI、Firestore でプロジェクトを管理する

前提条件

目標

使用プロダクト

アーキテクチャ

環境を準備する

Google Cloud プロジェクトを作成する

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Cloud プロジェクトの課金を有効にする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

API を有効にする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

認証と認可

Google Chat アプリを作成してデプロイする

Firestore データベースを作成する

コレクション、ドキュメント、フィールドの定義を表示する

spaces

userStories

users

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

サンプルコードを確認する

Cloud Functions の関数を作成してデプロイする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Google Cloud コンソールで Google Chat アプリを構成する

Chat アプリをテストする

トラブルシューティング

クリーンアップ

関連トピック

`spaces`

`userStories`

`users`