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Google Cloud コンソールでスキルを試す

ラボの設定手順と要件
アカウントと進行状況を保護します。このラボを実行するには、常にシークレット ブラウジング ウィンドウとラボの認証情報を使用してください。

OpenAI ライブラリを使用して Gemini を呼び出す

ラボ 1時間 universal_currency_alt クレジット: 5 show_chart 中級
info このラボでは、学習をサポートする AI ツールが組み込まれている場合があります。
このコンテンツはまだモバイル デバイス向けに最適化されていません。
快適にご利用いただくには、メールで送信されたリンクを使用して、デスクトップ パソコンでアクセスしてください。

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Google Cloud セルフペース ラボのロゴ

概要

OpenAI のライブラリをすでに使用しているデベロッパーは、Gemini Chat Completions API を活用することで、Gemini の機能を簡単に利用できます。Gemini Chat Completions API を使用すると、既存の AI アプリケーションに Gemini の機能をスムーズに組み込んでテストできます。OpenAI ライブラリを使用した Gemini 呼び出しについて詳しくは、こちらをご覧ください。このラボでは、OpenAI ライブラリを使用して Gemini を呼び出す方法を学びます。

Gemini

Gemini は、Google DeepMind が開発した強力な生成 AI モデルのファミリーであり、テキスト、コード、画像、音声、動画などのさまざまな形式のコンテンツを理解し、生成することができます。

Vertex AI の Gemini API

Vertex AI の Gemini API は、Gemini モデルを操作するための統合インターフェースを提供します。これにより、開発者は強力な AI 機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。最新バージョンの詳細情報と具体的な機能については、Gemini の公式ドキュメントをご覧ください。

Gemini モデル

  • Gemini Pro: 複雑な推論向けに設計されており、次のようなことができます。
    • 膨大な量の情報の分析と要約。
    • 高度なクロスモーダル推論（テキスト、コード、画像など）。
    • 複雑なコードベースでの効果的な問題解決。
  • Gemini Flash: 速度と効率が向上するように最適化されており、以下を提供します。
    • 1 秒未満の応答時間と高スループット。
    • 高品質かつ低コストでの幅広いタスクの実行。
    • 空間理解の向上、新しい出力形式（テキスト、音声、画像）、ネイティブでのツール使用（Google 検索、コード実行、サードパーティ機能）など、強化されたマルチモーダル機能。

前提条件

このラボを開始する前に、以下について理解しておく必要があります。

  • 基本的な Python プログラミング。
  • 一般的な API のコンセプト。
  • Vertex AI Workbench の Jupyter ノートブックでの Python コードの実行。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

  • Gemini Chat Completions API を使用するように OpenAI SDK を構成する
  • チャット補完リクエストを送信する
  • チャット補完レスポンスをストリーミングする
  • マルチモーダル リクエストを送信する
  • 関数呼び出しリクエストを送信する
  • tool_choice パラメータを使用して関数呼び出しリクエストを送信する

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

  • 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）
注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。
  • ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）
注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

  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、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、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）。

    ラボでリソースがスピンアップし、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] ペイン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] ペイン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にアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。 ナビゲーション メニュー アイコンと検索フィールド

タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

  1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（ナビゲーション メニュー アイコン）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。

  2. インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。

Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。

注: JupyterLab にノートブックが表示されない場合は、次の追加手順でインスタンスを再設定してください。

1. JupyterLab のブラウザタブを閉じて、Workbench のホームページに戻ります。

2. インスタンス名の横にあるチェックボックスをオンにして、[リセット] をクリックします。

3. [JupyterLab を開く] ボタンが再度有効になったら、1 分待ってから [JupyterLab を開く] をクリックします。

タスク 2. ノートブックを設定する

  1. ファイルを開きます。

  2. [Select Kernel] ダイアログで、使用可能なカーネルのリストから [Python 3] を選択します。

  3. ノートブックの「Getting Started」セクションを実行します。[Project ID] と [Location] は事前構成されています。

注: いずれかのノートブック セルの実行で 429 応答が返される場合は、1 分待ってから再度セルを実行し、次に進んでください。

[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。 ライブラリをインポートしてノートブックを設定する。

タスク 3. Chat Completions API の例

このセクションでは、さまざまなチャット補完リクエストを送信し、チャット補完レスポンスをストリーミングすることで、Chat Completions API をテストします。

  1. ノートブックの「Chat completion examples」（チャット補完の例）セクションを実行します。

[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。 チャット補完リクエストを送信する。

[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。 チャット補完レスポンスをストリーミングする。

[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。 マルチモーダル リクエストを送信する。

[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。 「tool_choice」パラメータを指定して関数呼び出しリクエストを送信する。

お疲れさまでした

これで完了です。このラボでは、Gemini Chat Completions API を使用するように OpenAI SDK を構成する方法、その API を使用してチャット補完リクエストを送信する方法、モデルが生成したレスポンスをストリーミングする方法、マルチモーダル リクエストを送信する方法、関数呼び出しに API を使用する方法を学びました。

次のステップと詳細情報

以下のリソースで Gemini に関する理解を深めましょう。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 10 月 14 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 10 月 14 日

Copyright 2026 Google LLC. All rights reserved. Google および Google のロゴは Google LLC の商標です。その他すべての企業名および商品名はそれぞれ各社の商標または登録商標です。

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始める前に

  1. ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
  2. ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
  3. 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します

シークレット ブラウジングを使用する

  1. ラボで使用するユーザー名とパスワードをコピーします
  2. プライベート モードで [コンソールを開く] をクリックします

コンソールにログインする

    ラボの認証情報を使用して
  1. ログインします。他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金が発生したりする可能性があります。
  2. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします
  3. ラボを終了する場合や最初からやり直す場合を除き、[ラボを終了] はクリックしないでください。クリックすると、作業内容がクリアされ、プロジェクトが削除されます

このコンテンツは現在ご利用いただけません

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ありがとうございます。

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1 回に 1 つのラボ

既存のラボをすべて終了して、このラボを開始することを確認してください

シークレット ブラウジングを使用してラボを実行する

このラボを実行するには、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用することをおすすめします。これにより、個人アカウントと受講者アカウントの競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。