想像以上に簡単にできる、初めての AI アプリケーションの構築
Mollie Pettit
Developer Relations Engineer
※この投稿は米国時間 2025 年 11 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
開発者の皆様は、今やあらゆる場所で生成 AI を目にしていらっしゃるでしょう。一方で、生成 AI のモデルや高度な概念は非常に複雑だと感じていらっしゃるかもしれません。そのため、実際には何から着手したらよいのか、悩むこともあるでしょう。
幸いなことに、AI を活用したアプリケーションを初めて構築する場合でも、その手順は想像以上に簡単です。AI のエキスパートでなくても、すぐに取り掛かることができます。この投稿では、このような不安を解消して最初の一歩を踏み出すための新しい Codelab を紹介します。Google の Gemini モデルを使用して、機能的でインタラクティブな旅行 chatbot を構築するプロセス全体について説明します。
Codelab を確認して、今すぐ最初の AI アプリケーションを構築しましょう。
準備: プロジェクトの概要
この Codelab では、旅行会社の開発者として、新しいチャット アプリケーションの構築を担当します。まず、基本的なウェブ アプリケーションのフロントエンドを作成し、生成 AI を活用して、段階的にアプリケーションを完成させていきます。
最終的には、次のような旅行アシスタントを構築します。
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旅行先に関する質問に答える。
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パーソナライズしたおすすめを提供する。
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天気などのリアルタイム データを取得して、本当に役立つアドバイスを提供する。
このプロセスは、以下に示すいくつかの主要な段階に分かれています。
最初の接続を設定する
高度な機能を実装する前に、アプリケーションが AI モデルと通信できるようにする必要があります。これを簡単に行うには、Vertex AI SDK を使用します。これは、Vertex AI platform と通信するためのライブラリです。
Vertex AI SDK は、ML のライフサイクル全体にわたって使用できる強力なツールですが、このラボでは、最もよく使用されるツールの一つである生成 AI アプリケーションの構築に注目します。Vertex AI SDK のこの機能は、アプリケーションと Gemini モデルの橋渡しを行います。この機能がなければ、複雑な接続をすべて手動で処理し、認証の管理、複雑な API リクエストのフォーマット、レスポンスの解析を行うコードを自分で記述する必要があります。Vertex AI SDK を使用すれば、複雑な処理がすべて用意されているため、開発者はメッセージを送信して応答を受け取るという本来の目的に集中できます。
この Codelab では、これがどれほど簡単なのかを実感できます。
システム指示で AI に目的を伝える
アプリを接続すると、AI の回答がまだ目的に合わせて調整されていないことがわかります。特定のユースケースにより適した回答を得るには、システム指示を与えます。
重要なヒント: Google AI Studio を使用してシステム指示を作成する
システム指示を作成する際は、Gemini をクリエイティブ パートナーとして活用し、下書きを作成してもらうと便利です。たとえば Google AI Studio で、Gemini に「知的でフレンドリーな旅行アシスタント」の包括的な指示セットを生成するよう依頼できます。
下書きができたら、これを Google AI Studio でテストします。新しいチャットを開始し、右側のパネルで、アプリで使用するモデルとして [Gemini モデル] を設定し、テキストをシステム指示フィールドに貼り付けます。これにより、コードを記述することなくモデルとすばやくやり取りし、指示に対するモデルの動作を確認できます。結果に問題がなければ、最終バージョンをアプリケーションに直接コピーできます。
コンセプトは非常にシンプルです。Python で基本的な関数（天気を確認する関数など）を作成し、そのツールをモデルに記述します。その後、ユーザーが天気について質問すると、モデルはアプリケーションに関数を実行するよう要求し、その結果に基づいて回答します。これにより、モデルはトレーニング データの範囲を超えて質問に答えることができるようになり、最新の情報にアクセスできる強力で便利なアシスタントを作成できます。
このラボでは、Geocoding API と Weather Forecast API を使用して、旅行に関する質問に答える際に天候を考慮できる機能をアプリに追加しました。
最初の一歩を踏み出そう
AI を利用したアプリケーションを構築する際に、最初からすべてを理解しておく必要はありません。まずは最初のステップを踏み出し、具体的なものを構築する過程で重要なコンセプトを学ぶことが重要です。この Codelab は、その第一歩となるように設計されています。Codelab の終了時には、実際に使える旅行 chatbot が完成するだけでなく、本番環境でも使える AI アプリケーションの基本的な構成要素を実際に体験できます。このアプリの想像以上の出来に驚かれるかもしれません。
ハッシュタグ #ProductionReadyAI を使用して、進捗状況を共有し、他の参加者と交流しましょう。この Codelab をぜひご活用ください。
-デベロッパー リレーションズ エンジニア、Mollie Pettit
