始める前に
- 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
- 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。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
Create a Cloud Storage bucket
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Upload an image in a storage bucket (demo-image.jpg)
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Make the uploaded image publicly accessible
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Google APIs Explorer は、コードを記述することなく、さまざまな Google API メソッドを試せるツールです。API Explorer を使用すると、以下のようなことができます。
API Explorer では、リクエストが行われるたびに独自の API キーが使用されます。API Explorer を使用してリクエストを行う際、{YOUR_API_KEY} というラベルのプレースホルダを含むリクエスト構文が表示されますが、このプレースホルダを独自の API キーに置き換えると、アプリケーションで同じリクエストを行うことができます。
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。
[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] 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。
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。
[ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。
[次へ] をクリックします。
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。
[ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。Cloud Storage バケットが正常に作成されている場合は、評価スコアが表示されます。
API Explorer を使用して Cloud Vision API に画像を分析するよう指示します。まず、分析する画像をバケットに追加します。独自の画像を使用するか、以下の画像をパソコンにダウンロードし、demo-image.jpg という名前で保存します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。ストレージ バケットに画像が正常にアップロードされている場合は、評価スコアが表示されます。
アップロードしたファイルがバケットに表示されたら、次の手順に沿って画像を一般公開で共有します。
[進行状況を確認] をクリックして、実行したタスクを確認します。アップロードした画像が正常に一般公開されている場合は、評価スコアが表示されます。
これで画像が一般公開され、API Explorer を使用できるようになりました。
[ナビゲーション メニュー] > [API とサービス] に移動します。
[+ API とサービスの有効化] をクリックし、「Cloud Vision」を検索して、検索結果のリストで [Cloud Vision API] をクリックして選択します。
API が有効になっていることを確認します。有効になっていない場合は、[有効にする] をクリックします。
Cloud Vision の [この API を試す] のリンクを開きます。
新しいタブが開いて API Explorer のページが読み込まれます。
[Google APIs Explorer] ページが表示されます。
images.annotate メソッドを使用しています。Cloud Vision API リファレンスですべての API バージョンとそのメソッドを確認できます。
[Add Item] を選択します。プロパティに [features] を選択します。[Add Item] を選択します。次に [type]、その横で [LABEL_DETECTION] を選択します。gs://MY_BUCKET/demo-image.jpg のようになります。以上の操作が終了すると、[Request body] フィールドは以下のように表示されます。
API Explorer コンソールの右側のパネルで、cURL、HTTP、JAVASCRIPT を使用した Cloud Vision API 呼び出しを確認できます。
[Execute] をクリックします。
受講者用アカウントを選択します。
次の画面で [許可] をクリックすると、API Explorer にアクセスできます。
Cloud Vision API 画像分析の結果が右側のパネルの下部に表示されます。結果の上部は次のようになります。
以下の多肢選択式問題に答えて、今回のラボで学習した内容の理解を深めましょう。正解を目指して頑張ってください。
Cloud Vision API サービスへの最初の images.annotate リクエストを実行しました。
このセルフペース ラボは、「Exploring APIs」クエストと「Intro to ML: Image Processing」クエストの一部です。クエストとは学習プログラムを構成する一連のラボのことで、完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。バッジは公開して、オンライン レジュメやソーシャル メディア アカウントにリンクできます。このラボの修了後、このラボが含まれるクエストに登録すれば、すぐにクレジットを受け取ることができます。受講可能なすべてのクエストについては、Google Cloud Skills Boost カタログをご覧ください。
このラボは、Google Cloud の多くの機能を体験できる「Qwik Start」と呼ばれるラボシリーズの一部です。ラボカタログで「Qwik Start」を検索し、興味のあるラボを探してみてください。
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。
ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボのプラットフォームから、アカウントと使用したリソースが削除されます。
ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。
星の数は、それぞれ次の評価を表します。
フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。
フィードバックやご提案の送信、修正が必要な箇所をご報告いただく際は、[サポート] タブをご利用ください。
マニュアルの最終更新日: 2023 年 9 月 19 日
ラボの最終テスト日: 2023 年 9 月 19 日
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