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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 アプリでは、Vertex AI を使用して、チームがユーザーストーリー（開発するユーザーの視点からソフトウェアシステムの機能を表す）を作成し、そのストーリーを Firestore データベースに保存します。

図 1: チャーリーさんが Chat スペースの機能開発についてチームと話し合います。プロジェクト管理の Chat アプリについてメンションすると、Chat 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で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 を使用して事例の説明を作成し、スペースで事例を共有します。
図 4.[編集] をクリックして事例の詳細を確定します。AI の説明は正確ですが、チャーリーさんはより詳細な情報を求めているため、[開く] をクリックして Vertex AI に事例の説明に要件を追加させます。チャーリーさんは自分自身に事例を割り当て、ステータスを「開始」に設定し、適切な優先度とサイズを選択して、[保存] をクリックします。
図 5./manageUserStories スラッシュコマンドを使用すると、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 Google Workspace アカウント。
Google Cloud サービスにアクセスして、次のことを行う。
- 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します。アクセス権を確認するには、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します。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の付与を依頼してください。
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

アジャイルなソフトウェアプロジェクトを管理する Chat アプリを構築します。
Vertex AI を活用した生成 AI 支援型の文章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支援します。
- 事例の説明を生成、再生成する。
- メモから事例の説明を展開して、要件を満たすようにします。
- 文法を修正して誤字脱字を訂正します。
Firestore データベースに対して書き込みと読み取りを行うことで、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が促進されます。

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 プロダクトと Google Cloud プロダクトを使用します。

Chat API: メッセージなどのチャット操作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て応答し、Chat での表示を決定する属性（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。プロジェクト管理用の 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作成します。
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でき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コンピューティングプラットフォームに送信して、そ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 HTTP 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と処理を行い、コンピューティングリソースをホストします。
- Cloud Build: 自動ビルドを実行するフルマネージドの継続的インテグレーション、デリバリー、デプロイプラットフォーム。
- Pub/Sub: メッセージを生成するサービスとメッセージを処理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では、HTTP エンドポイントでチャット操作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を作成し、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 アプリを呼び出す（直接メッセージを送信するか、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、Cloud Functions の関数の HTTP エンドポイントに同期 HTTP リクエストを送信します。
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 が 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ません。プロジェクトの存続期間に応じて、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、プロジェクトの潜在的な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
Google Workspace アカウントにログインしていません。Google Workspace デベロッパー向けドキュメントで説明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利用できます。
[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、gcloud CLI をインストールしてinitialize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
```
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 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課金] に移動
[組織を選択] で、Google Cloud プロジェクトに関連付けられた組織を選択します。
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 が有効になっていることを確認し、[次へ] をクリックします。
正しい API が有効になっ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の手順では、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アプリケーションのデフォルト認証情報を使用します。デフォルトのサービスアカウントは Cloud Functions の関数に関連付けられたため、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作成して 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 プロジェクトの作成と構成が完了したので、Google Chat アプリをビルドしてデプロイする準備ができました。このセクションでは、次のことを行います。

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の保持と取得を行う 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、model/user-story.js ファイルと model/user.js ファイルによってサンプルコードで暗黙的に設定されます。

プロジェクト管理の 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 アプリとそのユーザーが作成した特定のユーザーストーリーの一意の ID。
`assignee`	`Document (user)` ストーリーを完了す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 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` 作業を完了する緊急度。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（簡単な要約）。

`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` 特定のユーザーの一意の ID。Firebase では `userStories` の `assignee`、Chat API ではユーザーのリソース名に対応します。
`avatarUrl`	`String` ユーザーの Chat 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. [データベースの命名] で、[データベース ID] を (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、ネイティブモードで 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、よく理解しておいてください。

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: Chat アプリの Cloud Functions の関数のエントリポイント。HTTP リクエストから Chat 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送信します。
controllers/app.js: メインのアプリケーションロジック。Chat アプリの名前リンク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: カードクリックのチャット操作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処理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。これらのファイル内の関数は、app.js または app-action-handler.js によって呼び出されます。データベースオペレーションを実行するために、これらのファイル内の関数は 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 によって呼び出されます。
services/aip-service.js: 生成 AI テキスト予測用の Vertex AI API を呼び出します。
model/*.js: このファイルには、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した。
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/ ディレクトリでカードのビルド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内の各ファイルには、対応する関数、コントローラ、サービス、ビュー、または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、プロジェクト管理の Chat アプリのアプリケーションロジックを構成する Cloud Functions の関数を作成してデプロイします。

Cloud Functions の関数は、Chat の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。実行されると、Cloud Functions の関数のコードがイベントを処理して Chat にレスポンスを返します。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としてレンダリングされます。該当する場合、Cloud Functions の関数は Firestore データベースからの読み取りまたは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

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は、Google Workspace のサンプルリポジトリ全体が含まれています。
抽出したフォルダ内で 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 アプリ用の 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、[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] 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、バケットを作成または選択します。
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 ZIP ファイルをこのバケットにアップロードし、このバケット内のコンポーネントファイルを抽出します。Cloud Functions がコンポーネントファイルを Cloud Functions の関数にコピーします。
ZIP ファイルに、GitHub からダウンロードして解凍、再圧縮した ZIP ファイルをアップロードします。
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。
[Deploy] をクリックします。

Cloud Functions の詳細ページが開き、関数に 2 つの進行状況インジケーター（ビルドの進行状況インジケーターとサービスのインジケーター）が表示されます。両方の進行状況インジケーターが表示されなくなり、チェックマークに変わったら、関数がデプロイされて準備が整います。
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、Cloud Functions の関数でサポートされているロケーションに更新します。
[Deploy] 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、次のセクションの Chat アプリを構成する際に必要になります。

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 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 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 アプリを構成するため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、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 のトリガー URL など、Chat アプリに関する情報を使用して、Google Cloud コンソールで Chat API を構成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 アイコン > [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 対 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 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する。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。

次の表に示す各スラッシュコマンドについて、名前、コマンド ID、説明を入力し、スラッシュコマンド（ダイアログを開く）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	指定したタイトルでストーリーを作成します。	未選択
`/myUserStories`	2	ユーザーに割り当てられているすべての記事を一覧表示します。	未選択
`/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。	未選択
`/manageUserStories`	4	ストーリーを編集できるダイアログを開きます。	選択中
`/cleanupUserStories`	5	スペース内のすべてのストーリーを削除します。	未選択

[公開設定] で、[この Chat アプリを Workspace ドメイン内の特定のユーザーとグループが使用できるようにする] をオンにして、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 に記録] を選択します。
[保存] をクリックします。構成の保存メッセージが表示されます。これは、Chat アプリのテストの準備ができたことを意味します。

Chat アプリをテストする

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、削除して、プロジェクト管理 Chat アプリをテストします。

Trusted Tester として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 人以上のユーザーを追加] 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 構成] ページの [公開設定] 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。
アプリとの新しいダイレクトメッセージで、「Hello」と入力して enter キーを押します。プロジェクト管理の Chat アプリは、機能の詳細を示す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 を使用して作成され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に関して作成されたレコード、アプリを操作したユーザー、作成したユーザーストーリーを確認します。

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、[Save] 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。コマンドを表示するには、「/」と入力するか、Chat アプリの名前を指定してください。
/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。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からエラーが返されると、Chat インターフェースに「エラーが発生しました」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いにもかかわらず、Chat アプリまたはカードから予期しない結果（カードメッセージが表示されないなど）が発生することがあります。

Chat の UI にエラーメッセージが表示されない場合もありますが、Chat アプリのエラーロギングがオンになっている場合は、エラーメッセージとログデータを使用してエラーを修正できます。エラーの表示、デバッグ、修正については、Google Chat の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ついて、Google Cloud アカウントに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] > [リソースの管理] 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`