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概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

このラボは「Vertex AI におけるプロンプト設計」コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

テスト対象トピック

• Vertex AI Studio において、効果的なプロンプトを作成し、パラメータを使用して目的に合った生成 AI 出力を生成する。
• Gemini モデルを活用して、実際のマーケティング シナリオで商品の説明とタグラインを作成する。
• Vertex AI Studio からエクスポートした Python コードを確認して実行し、生成 AI の実装の基本を学ぶ。
• Jupyter ノートブックを使用して生成 AI コードのテストと変更を行う。

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。

チャレンジ シナリオ

あなたは、学習者の自然とのふれあいを促進する教育コンテンツ スタートアップのメンバーです。現在、アウトドア用品とアパレルの新しいラインを立ち上げているオンライン小売企業の Cymbal Direct と提携しています。同ラインは、若者に自然に触れ、自然とつながりたいと思ってもらえるようにデザインされています。

Cymbal Direct は、この新しい商品ラインのために、生成 AI の力を活用したマーケティング キャンペーンを企画したいと考えています。あなたの任務は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームにおけるツール開発を支援し、以下のコンテンツの生成を効率化することです。

• イメージが思い浮かぶような商品説明: 画像分析を使用して、商品の本質と自然の中にいるような感覚を捉えた短い説明文を作成します。
• 魅力的なタグライン: 商品の特徴、対象ユーザー、喚起したい感情に重点を置きます。

タスク 1. Gemini 画像分析ツールの構築

このセクションでは、Vertex AI Studio の モデルを使用して、Cymbal Direct 商品の画像を分析するためのテンプレートを作成します。単純な情報から、イメージが思い浮かぶような特定の感覚を生むフレーズまで、画像からインスピレーションを得た説明テキスト オプションを生成することが目標です。

タスク:

1. Vertex AI Studio で モデルを使用してプロンプトを作成し、Google Cloud Storage に保存されている Cymbal Direct の商品画像を分析します。そして、画像からインスピレーションを得た複数の説明テキストを生成します。

このタスクの画像は にあります。

2. さまざまなプロンプトを試して以下を生成します。

   • 画像からインスピレーションを得た短い説明テキスト
   • 広告に適したキャッチーなフレーズ
   • 自然に重点を置いたキャンペーン用の詩的な説明

3. 評価とイテレーション: 必要に応じてプロンプトとパラメータを調整し、結果を改善します。

4. プロンプトに「Cymbal Product Analysis」という名前を付けます。

5. プロンプトの保存: 結果に満足したら、[保存] をクリックして リージョンを選択します。

注: このタスクには モデルを使用してください。 Gemini 画像分析ツールの構築

タスク 2. Gemini タグライン生成ツールの構築

このタスクでは、Vertex AI Studio の モデルを使用して、さまざまなタグライン案を生成するためのプロンプトを作成します。商品属性、対象ユーザー、感情的共鳴に基づいてタグラインのスタイルをカスタマイズできるプロンプトを開発するのが目標です。

タスク:

1. モデルを使用して新しいプロンプトを作成し、Cymbal Direct の新しい商品ライン用に、カスタマイズ可能なタグライン生成ツールを作成します。

2. [システム指示] ボックスに以下を入力します。

Cymbal Direct is partnering with an outdoor gear retailer. They're launching a new line of products designed to encourage young people to explore the outdoors. tHelp them create catchy taglines for this product line.

3. 出力のスタイルを誘導するために、プロンプトには 2 つのサンプルを含めます。最初の例として以下の入力と出力のサンプルを追加してから、このテンプレートを使用してさらに例を追加します。

入力	出力
Write a tagline for a durable backpack designed for hikers that makes them feel prepared. Consider styles like minimalist.	Built for the Journey: Your Adventure Essentials.

4. タグラインを以下に基づいてカスタマイズするパラメータを備えたプロンプトを設計します。

   • 商品属性（例: 耐久性、軽量）
   • 対象ユーザー（例: 冒険好きの若者、ファミリー）
   • 感情的共鳴（例: 力がみなぎる、つながりを感じる）

5. 入力とプロンプトを 1 つ追加し、[送信] ボタンをクリックして、Gemini でタグライン オプションを生成します。

6. 評価とイテレーション:

   • さまざまなパラメータの組み合わせを試して、どのようなタグラインが生成されるかを確認してください。
   • その結果に応じて、プロンプトの文言の微調整、パラメータ オプションの追加、スタイルの選択肢の調整を行い、目的の成果物を得られるようにします。

7. プロンプトに「Cymbal Tagline Generator Template」という名前を付けます。

8. プロンプトの保存: 結果に満足したら、[保存] をクリックして リージョンを選択します。注: プロンプトが自動保存機能ですでに保存されている場合は、プロンプトの名前が正しいことと、プロンプト管理ページに表示されることを確認してください。

注: このタスクには モデルを使用してください。 Gemini タグライン生成ツールの構築

タスク 3. 画像分析コードのテスト

このタスクでは、作成した画像分析プロンプトの Python コードを調べます。次に、プロンプトをより具体的にし、ノートブックで新しいプロンプトをテストします。

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）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。

3. 「image-analysis.ipynb」という名前の新しいノートブック ファイルを作成します。カーネルを [Python 3] に設定します。

画像分析コードの確認

1. [Vertex AI Studio] ページから [プロンプト管理] ページに移動します。作成した Cymbal Product Analysis プロンプトを選択します。

2. ツールバーの右側にある [コードで構築] をクリックします。言語として Python を使用します。

注: 最初のコードブロックでは、ターミナル コマンドを使用して必要な Python パッケージをインストールします。これらのコマンドは、[ファイル] > [新規] > [ターミナル] に移動して、Workbench インスタンス内のターミナルで実行できます。

3. ノートブックで 2 つ目のコードセルを実行します。コードが問題なく実行され、想定どおりの出力が生成されることを確認します。

画像分析プロンプトの変更

1. コード内には三重引用符（"""）で囲まれたテキスト行が 1 行あります。これが現在の画像分析プロンプトです。たとえば、次のようになっています。

"""Describe this image with a focus on colors, textures, and the feeling it evokes."""

2. ここからはこのプロンプトをより具体的にしていきましょう。コードセル内のプロンプトの文言を変更して、出力が 10 単語未満になるようにします。

3. 次に、プロンプトコードを変更して、考えられる限り最もクリエイティブで、ありきたりでない、予想外の画像説明を生成するようモデルに指示します。

ヒント: これを実現するには、コード内のパラメータの一つを調整する必要があります。

4. コードへの変更を保存します。次に、ノートブックでコードセルを再実行し、新しいプロンプトで Gemini をテストします。

5. 新しい説明が以前よりも短く、よりクリエイティブになっていることを確認します。

注: 進捗状況チェックを行う前にノートブック ファイルを保存してください。 画像分析コードのテスト

タスク 4. タグライン生成コードのテスト

このタスクでは、作成したタグライン プロンプトの Python コードを調べます。次に、特定のキーワードを含むようにプロンプトを変更し、ノートブックで新しいプロンプトをテストします。

タグライン生成コードの確認

1. Workbench インスタンスに、tagline-generator.ipynb という名前の新しいノートブック ファイルを作成します。カーネルを [Python 3] に設定します。

2. [Vertex AI Studio] ページから [プロンプト管理] ページに移動します。作成した Cymbal Tagline Generator Template プロンプトを選択します。

3. ツールバーの右側にある [コードで構築] をクリックします。言語として Python を使用します。

注: 最初のコードブロックでは、ターミナル コマンドを使用して必要な Python パッケージをインストールします。前のセクションですでに実行している場合は、再度実行する必要はありません。

4. ノートブックで 2 つ目のコードセルを実行します。コードが問題なく実行され、想定どおりの出力が生成されることを確認します。

タグライン生成プロンプトの変更

1. コード内には三重引用符（"""）で囲まれた複数のテキスト行があります。これが現在のタグライン生成プロンプトです。

2. 次に、特定のキーワードを含むようにプロンプトを変更します。さきほどの入力を変更し、タグラインにキーワード「nature」を含めるように具体的にリクエストします。

3. コードへの変更を保存します。次に、ノートブックでコードセルを再実行し、新しいプロンプトで言語モデルをテストします。

4. 新しいタグラインにキーワード「nature」が含まれていることを確認します。

タグライン生成コードのテスト 注: スコアが表示されない場合は、数分待ってから [進捗状況を確認] ボタンをクリックしてください。

お疲れさまでした

これでラボは完了です。Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム内で一連のツールを作成できるよう Cymbal Direct を支援し、同社の新しい商品ラインについての「イメージが思い浮かぶような商品説明」と「魅力的なタグライン」の生成を効率化しました。また、ノートブック内の画像分析とタグライン生成コードを調べて変更しました。お疲れさまでした。

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。

• Gemini の概要
• Vertex AI の生成 AI に関するドキュメント
• 生成 AI に関する YouTube チャンネル
• Vertex AI クックブック。生成 AI に関するノートブックを集めた、検索可能なギャラリーです。
• Google Cloud 生成 AI レポジトリ。他のノートブックやサンプルを確認できます。

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 5 月 14 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 5 月 14 日

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