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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 Google Chat アプリをプロジェクトをリアルタイムで管理できます。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（ユーザーの特徴を表すユーザーの視点から見たソフトウェアシステム）と、 Firestore データベースにストーリーを保持します

図 1: Charlie が Chat スペースでの機能開発についてチームと話し合います。プロジェクト管理用の Chat アプリに言及すると、チャットアプリにヘルプを求めるメッセージが表示されます。
図 2./createUserStory スラッシュコマンドを使用して、Charlie はストーリーを作成します。
図 3.プロジェクト管理用の Chat アプリは、Vertex AI を使用してストーリーの説明を作成し、スペースでストーリーを共有します。
図 4.Charlie 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、チャーリーはより詳細な情報が必要なので、[開く] をクリックして Vertex AI でストーリーの説明に要件を追加させます。Charlie はストーリーを自分に割り当て、ステータスを [Started] に設定し、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.Charlie は /manageUserStories スラッシュコマンドを使用して、いつでもチームのすべてのユーザーストーリーを表示、管理できます。

前提条件

企業または大企業以下にアクセスできる Google Workspace アカウント Google Chat。
次のことを行うための Google Cloud サービスへのアクセス。
- 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。宛先詳しくは、課金を有効にするために必要な権限
- 未認証の Google Cloud Functions の関数の呼び出しを使用する。これを確認するには、Google Cloud がドメインで制限された共有を使用している。
必要に応じて、Google Cloud 管理者にアクセス権の付与または付与します。
Google Cloud CLI を使用する場合は、Node.js gcloud CLI と連携するように構成された開発環境。詳しくは、 Node.js 開発を設定する必要があります。

目標

アジャイルソフトウェアを管理する Chat アプリを構築するできます。
生成 AI でユーザーストーリーの作成をサポートする Vertex AI を活用した AI 支援の文章作成ツール: <ph type="x-smartling-placeholder">
- ストーリーの説明を生成、再生成する。
- メモから事例の説明を開いて、要件を満たす。
- 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や読み取りを行うことで、作業を常に最新の状態に保ちます。
Chat スペースでのコラボレーションを促進するために、ストーリーの作成、編集、割り当て、開始を会話から直接行えます。

使用するプロダクト

プロジェクト管理アプリは、次の Google Workspace と Google Cloud プロダクト:

Chat API: メッセージの受信と応答を行う Google Chat アプリを開発するための API メッセージなどのチャットインタラクションイベント。プロジェクト管理 Google Chat アプリは Chat API を使用して受信と応答を行います Chat から送信されたインタラクションイベントに関連付けたり、API 呼び出しに名前やアバター画像など、このアイコンが Chat でどのように表示されるかが決まります。
Vertex AI API: 生成 AI プラットフォーム。プロジェクト管理 Google Chat アプリは Vertex AI API を使用してユーザーストーリーを作成タイトルと説明を入力します
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 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: 軽量のサーバーレスコンピューティングサービスで、 Chat に応答できる単一目的のスタンドアロン関数インタラクションイベントを処理できるため、サーバーやランタイム環境を管理する必要がありません。「プロジェクト管理、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やり取りする HTTP エンドポイントをこれらのイベントを処理して応答するロジックを実行します。

Cloud Functions では、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を処理し、コンピューティングリソースをホストできます。
- Cloud Build: 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自動ビルドを実行するアプリです
- Pub/Sub: サービスを分離する、非同期でスケーラブルなメッセージングサービスメッセージを処理するサービスからメッセージを生成します。
- 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

プロジェクト管理用の Google Chat アプリアーキテクチャは、チャットインタラクションイベントを HTTP エンドポイントで処理し、Vertex AI を使用してユーザーストーリーを記述し、ユーザーストーリーの詳細を Firestore データベースに保存する。「次の図は、Google Workspace と Compute Engine の使用した Google Cloud リソース。

プロジェクト管理 Google Chat アプリのアーキテクチャ図

プロジェクト管理用の 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すると、 Google Chat アプリにメッセージを送信したり、スペースで名前リンクを付けるか、スラッシュコマンドを入力します。
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。
プロジェクト管理用の Google Chat アプリは、HTTP リクエストや request:
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: ユーザーストーリーを保存、取得、更新、削除する分析できます
Cloud Functions は Chat に HTTP レスポンスを返し、メッセージまたはダイアログとしてユーザーに表示します。

環境を準備する

このセクションでは、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。 Chat アプリ。

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、メニューに移動します。 > IAM と管理 > [プロジェクトを作成] をクリックします。
[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、プロジェクト用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 ID は変更できませんそのため、有効期間中にニーズを満たす ID を選択してください。できます。
[場所] フィールドで [参照] をクリックして、できます。[選択] をクリックします。 <ph type="x-smartling-placeholder">
</ph> 注意: Google Workspace の組織が見つからない場合
Google Workspace アカウントにログインしていません。一部の機能（Google Workspace デベロッパー向けドキュメントで説明されている）は、プロジェクト関連付けられています
[作成] をクリックします。Google Cloud コンソールで [ダッシュボード] ページに移動し、プロジェクトが作成される示されます

gcloud CLI

次のいずれかの開発環境で、Google Cloud コンソールに CLI（gcloud）:

Cloud Shell: gcloud CLI でオンラインターミナルを使用する Cloud Shell をアクティブにします。
Cloud Shell をアクティブにする
ローカルシェル: ローカル開発環境を使用するには、インストールと初期化使用できます。
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
```
PROJECT_ID は、作成するプロジェクトの ID を設定して置き換えます。

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 > [お支払い] > [マイプロジェクト] を選択します。
[マイプロジェクトの課金] に移動
[組織を選択] で、関連付けられている組織を選択します。 Google Cloud プロジェクトです
プロジェクトの行で、[アクション] メニューを開く (), [お支払い情報を変更] をクリックし、 Cloud 請求先アカウント。
[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、プロジェクトのプロジェクト ID です。課金を有効にする Cloud プロジェクト。
- BILLING_ACCOUNT_ID は、リンクする請求先アカウント ID です。 Google Cloud プロジェクトです

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 です。

API を有効にする
正しい [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 プロジェクトをプロジェクト、 gcloud config set project コマンドを使用して作成します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、プロジェクトのプロジェクト ID に置き換えます。作成しました。
Google Chat API、Vertex AI API、Cloud Functions API を有効にする Firestore API、Cloud Build API、Pub/Sub API gcloud services enable コマンドで Cloud Run Admin API を実行します。
```
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。

認証と認可

これに従うために認証と認可の構成は不要ご覧ください

このチュートリアルでは、Firestore API と Vertex AI API を呼び出すために、アプリケーションのデフォルト認証情報デフォルトのサービスアカウントを Cloud Functions の関数に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、通常作成および添付代わりに Cloud Functions の関数にサービスアカウントを割り当てます。

Google Chat アプリを作成してデプロイする

Google Cloud プロジェクトの作成と構成が完了したので、Google Cloud プロジェクト、 Google Chat アプリをデプロイします。このセクションでは、次のとおりです。

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。
Cloud Functions の関数を作成して、イベントに応答する Chat アプリのコード HTTP リクエストとして受信します。
Google Chat API で Google Chat アプリを作成してデプロイするできます。

Firestore データベースを作成する

このセクションでは、データの保持と取得を行う Firestore データベースを作成します。データモデルは定義しません。データモデルがサンプルコードの model/user-story.js と model/user.js に暗黙的にできます。

プロジェクト管理用の Chat アプリのデータベースでは、NoSQL が使用されます。データモデルを ドキュメント 整理 collections。詳しくは以下をご覧ください。 Firestore データモデル。

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

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、参加しているスペースを Chat アプリで作成されたストーリー。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 用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、またはストーリーを割り当てられたユーザー。
`displayName`	`String` Chat API で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では設定されません。

`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 用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)` ストーリーを完成させるため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 でのユーザーのリソース名に対応します。
`description`	`String` ユーザーの視点から見たソフトウェア機能の説明。
`priority`	`Enum` 作業完了の緊急度。有効な値は `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に説明します。

`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 データベースの作成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 > [Firestore]。

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を指定します（例: us-central1。最適なパフォーマンスを得るには、同じものまたは近くのものを選択してください Chat アプリの Cloud Functions の関数としてロケーションを指定できます。
[データベースを作成] をクリックします。

gcloud CLI

ネイティブモードで Firestore データベースを作成する gcloud firestore databases create コマンド:
```
gcloud firestore databases create \
--location=LOCATION \
--type=firestore-native
```
LOCATION は、Firestore の名前に置き換えます。リージョン（例: us-central1 として。

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: リソースをデプロイするための環境変数指定した Google Cloud プロジェクトに Chat アプリから送信し、あります。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: Chat 用アプリの Cloud Functions の関数のエントリポイント。これは、読み取り参加者の Chat イベントアプリケーションハンドラを呼び出し、HTTP レスポンスを JSON オブジェクト。
controllers/app.js: メインのアプリロジック。処理インタラクションイベントを処理して、 Chat 用アプリの名前リンクとスラッシュコマンド。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: カードのクリックを処理するアプリケーションロジック Chat のインタラクションイベント。
services/space-service.js、services/user-service.js、services/user-story-service.js: これらのファイルには、インフラストラクチャの Chat スペースの操作に固有のアプリケーションロジックをユーザー、ユーザー、ユーザーストーリーですこれらのファイル内の関数は、app.js によって呼び出されます。または app-action-handler.js。データベースオペレーションを実行するために、これらのファイルは、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。このファイル内の関数は、 services/space-service.js、services/user-service.js、 services/user-story-service.js。
services/aip-service.js: 生成 AI テキスト用に Vertex AI API を呼び出す説明します
model/*.js: これらのファイルには、アプリケーションが実行するクラスと列挙型の定義が関数間でのデータの保存と受け渡しに使用する。彼らは、 Firestore データベースのデータモデルを作成する。
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その後、Chat 用アプリがカードメッセージかダイアログアクションレスポンス。
views/widgets/*.js: 各ファイルがインスタンス化 widget のタイプアプリが views/ ディレクトリのカードを作成する際に使用するオブジェクト。
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、単体テストが含まれています。（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）すべての単体テストを実行するには、Google Cloud Platform 内で npm run test を実行します。ルートディレクトリに表示されます。

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、Cloud Functions の関数を作成してデプロイします。 Google Chat アプリのアプリケーションロジックです。

レスポンスで Cloud Functions の関数が実行される Google Chat を含む Chat から HTTP リクエストにイベントです。実行されると、Cloud Functions 関数のコードがイベントを処理し、は、Chat にレスポンスを返します。このレスポンスは、メッセージ、ダイアログ、その他のユーザー操作。該当する場合、Cloud Function は、Firestore データベースからの読み取りまたは Firestore データベースへの書き込みも行います。

Cloud Functions の関数を作成する手順は次のとおりです。

Google Cloud コンソール

コードを GitHub から 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 Google Workspace のサンプル全体が含まれるできます。
抽出したフォルダで、 google-chat-samples-main/node/project-management-app/、圧縮後 project-management-app フォルダを zip ファイルに変換します。

zip ファイルのルートディレクトリには、次のものが含まれている必要があります。ファイルとフォルダ:
- 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

使用する Google Cloud プロジェクトが、 Chat アプリが選択されています。
[ 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 [第 2 世代] 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する。
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。
[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、作成または、バケットを選択します。
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 が 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作成します。次に、Cloud Functions はコンポーネントファイルを説明します。
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ます。展開されて再圧縮されたもの:
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、関数が表示されます。進行状況インジケーターが 2 つあります。1 つはビルド用、もう 1 つはサービス用です。進行状況インジケーターが両方とも消えて、チェックマークに変わるとき関数がデプロイされ準備が整いました
サンプルコードを編集して定数を設定します。
1. [Cloud Functions の関数の詳細] 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: us-central1 を次のように更新します。サポートされているロケーション Cloud Functions の関数に対して課金されます
[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。コンテナイメージを構成するには、クリックします。

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

このプロジェクトのコードが含まれているディレクトリに切り替えます管理用 Chat アプリ:
```
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 の関数を 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 を Cloud Functions の関数のロケーションインフラストラクチャがホストされている場所（us-central1 など）。

関数のデプロイが完了したら、url プロパティをレスポンスが返されます。これは、次のセクションで使用するトリガー URL です。 Google Chat アプリを構成します。

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 Chat で Chat API を Chat 用アプリに関する情報が表示された Google Cloud コンソール。（Chat 用アプリの名前、サポートされているスラッシュ、 Chat 用アプリの Cloud Endpoints のトリガー URL Chat のインタラクションイベントを送信する関数。

Google Cloud コンソールで [メニュー] をクリックします。 > 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]。

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]、[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 [アプリの URL] を選択します。
[アプリの URL] に、Cloud 次の形式の関数デプロイ https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/project-management-tutorial。 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 です。プロパティです。

作成した Chat 用アプリのスラッシュコマンドを使用します。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で [ダイアログを開く] を選択してから、[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を開きます。	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 [ 組織内の特定のユーザーやグループにこの Chat 用アプリの使用を許可する Workspace ドメイン] 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 [エラーを Logging にロギング] を選択します。
[保存] をクリックします。設定の保存に関するメッセージが表示されます。 Chat 用アプリはテストの準備が整いました

Chat アプリをテストする

プロジェクト管理用の Chat アプリにメッセージを送信してテストするまた、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、削除する方法を学びます。

Google Workspace アカウントを持つユーザーをご自身で Trusted Tester として追加した際に提供される通知もあわせてご確認ください。

Google Chat にアクセス
[ チャットを新規作成] をクリックします。
[1 人以上のユーザーを追加] フィールドに、招待する Chat アプリ。
結果から Chat 用アプリを選択します。ダイレクトというメッセージが開きます。

注: 目的の Chat アプリが Google Workspace アカウントが Chat API Configuration の [Visibility] 設定できます。
アプリとの新しいダイレクトメッセージで、「Hello」と入力し、 enter キーを押します。プロジェクト管理 Chat アプリが、詳細を示すヘルプメニューで応答するできます。
ストーリーを作成するには、/createUserStory Test story 送信することもできます。プロジェクト管理 Chat アプリから、メッセージの詳細を示すカードメッセージがユーザーストーリーを作成します。
コンソールで、Firestore データベースを調べて、スペースを追加したスペースについて作成された Chat アプリとやり取りしたことのあるユーザー、ユーザーストーリーです

Firestore に移動
Google Chat に戻ります。

Google Chat にアクセス
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。満足できる結果が得られたら、 [保存] をクリックします。
アプリがサポートする各スラッシュコマンドをテストします。確認するには、 /するか、Chat アプリの名前リンクを付けてください。
/cleanupUserStories を発行して、テストユーザーストーリーを削除します。使用します。またはアプリを削除またはアンインストールします。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 card がエラーを返した場合、 Chat の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ている。または「リクエストを処理できません」が表示されます。場合によっては、Chat の UI がエラーメッセージは表示されませんが、Chat 用アプリまたは予期しない結果が生じた場合たとえば、カードメッセージに表示されます。

Chat UI にエラーメッセージが表示されない場合がありますが、エラーの修正に役立つ、わかりやすいエラーメッセージとログデータ Chat 用アプリのエラーロギングが有効になっている場合。表示のヘルプについては、エラーの修正について詳しくは、このモジュールの Google Chat のエラーのトラブルシューティングと修正

クリーンアップ

サービスアカウントに対する Google Cloud アカウントへの課金を回避するために、リソースがある場合は、その Terraform 構成ファイルをできます。

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 上の 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することができます。

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 と管理者 > [リソースの管理] をクリックします。
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 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、[ を削除します。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックして削除します。できます。

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

前提条件

目標

使用するプロダクト

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`