この古いバージョンの AutoML Vision は非推奨になりました。2024 年 3 月 31 日を過ぎると Google Cloud で使用できなくなります。以前の AutoML Vision のすべての機能と新機能は、Vertex AI プラットフォームで使用可能です。リソースを移行する方法については、Vertex AI に移行するをご覧ください。

リスティングにおけるフィルタの使用

フィルタを使用することにより、リソース、評価、またはオペレーションを一覧表示するときに、より具体的な結果を返すことができます。

オペレーション

次のパラメータを使用して、リスト表示されたオペレーションをフィルタリングできます。

フィルタ

operation_id - 指定された値に等しい ID を持つすべてのオペレーションを返します。特定の値と等しくない（!=）オペレーションを指定することもできます。
done - ステータスが "done": true のすべてのオペレーションを返します。"done" ではなく、進行中のオペレーションを指定することもできます。
クエリ
- ?filter="done=true"
- ?filter="done!=true"
worksOn - リソース（データセットまたはモデル）に影響するすべてのオペレーションを返します。特定の値と等しくない（!=）オペレーションを指定することもできます。
クエリ
- データセット - ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id"
- モデル - ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"

追加のクエリパラメータ

pageSize - 返される結果を一定数の行に制限します。指定しない場合、サーバーはデフォルトのサイズを選択します。
pageToken - 結果の次ページを取得するためのトークン。pageSize が設定され、結果がそのページサイズより大きい最初のクエリでも、nextPageToken が返されます。このトークンを pageToken に渡して、後続の結果を取得できます。

次のコマンドラインコードのサンプルは、完了したオペレーション（ステータスが "done": true）でリスト表示されたオペレーションをフィルタリングする方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

project-id: Google Cloud Platform プロジェクト ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true"

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true""

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行してユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true"" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

次のレスポンスは、複数の AutoML オペレーションを含むプロジェクトからのもので、完了したオペレーション（?filter="done=true"）でフィルタリングされています。

レスポンス



    {
  "operations": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/VCN1765936620487311360",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-12T19:50:54.701276Z",
        "updateTime": "2019-12-12T21:44:41.398588Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/VCN3089482538515693568"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN4019988233986244608",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2269: The label is already a ground truth."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: Single label example 6192816919589105442 can have at most one approved positive annotation."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2267: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-12T20:24:26.992578Z",
        "updateTime": "2019-12-12T20:40:39.672070Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL1400159888251813888",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:08:07.315450Z",
        "updateTime": "2019-12-12T00:48:44.703974Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/TBL5737009781177057280"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL7492967234130673664",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:07:36.217459Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:08:17.727121Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "error": {
        "code": 1,
        "message": "CANCELLED"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL6841634138022215680",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:02:56.089038Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:02:59.300928Z",
        "deleteDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL8322192515520266240",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T22:57:14.840747Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:59:00.764354Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TCN7841151780321755136",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: DUPLICATE_CONTENT: Duplicated content detected. Multiple documents (line 2552 and line 3528) share the same content."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://automl-docs-filtering-vcm/happiness.csv line 3527: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-11T22:22:40.789066Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:36:40.388359Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    }
  ]
}

追加のクエリパラメータ

他のパラメータ（pageSize、pageToken）でクエリを実行するには、パラメータを URL に追加します。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?pageSize=INT

パラメータをアンパサンド（&）で連結することもできます。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?filter="done=true&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

データセット

次のパラメータを使用して、一覧表示されたデータセットをフィルタリングできます。

フィルタ

dataset_metadata - 対象とするメタデータ型のすべてのデータセットを返します。
使用可能な値
- imageClassificationDatasetMetadata:*（AutoML Vision - 画像分類）
- imageObjectDetectionDatasetMetadata:*（AutoML Vision - オブジェクト検出）
- textClassificationDatasetMetadata:*（AutoML Natural Language - 分類）
- textExtractionDatasetMetadata:*（AutoML Natural Language - エンティティ抽出）
- textSentimentDatasetMetadata:*（AutoML Natural Language - 感情分析）
- translationDatasetMetadata:*（AutoML Translation）

追加のクエリパラメータ

pageSize - 返される結果を一定数の行に制限します。指定しない場合、サーバーはデフォルトのサイズを選択します。
pageToken - 結果の次ページを取得するためのトークン。pageSize が設定され、結果がそのページサイズより大きい最初のクエリでも、nextPageToken が返されます。このトークンを pageToken に渡して、後続の結果を取得できます。

次のコマンドラインコードのサンプルは、dataset_metadata を指定して、リスト表示されたデータセットをフィルタリングする方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

project-id: Google Cloud Platform プロジェクト ID。
dataset-metadata-value: フィルタリングする dataset_metadata のタイプ。これらの値は、AutoML の問題のタイプによって異なります。

HTTP メソッドと URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value"

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value""

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

次のレスポンスは、複数の AutoML データセットを含むプロジェクトからのもので、AutoML Translation データセット（?filter="translationDatasetMetadata:*"）でフィルタリングされています。

レスポンス:

レスポンス



    {
  "datasets": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id1",
      "displayName": "display-name1",
      "createTime": "2019-12-12T16:47:46.087383Z",
      "etag": "AB3BwFoNzSb-7OEMHn3QQb1sa2Xs5cJ4S5J1UlkYWbQlCAntibE1rbOzVFzTpSIRWek=",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id2",
      "displayName": "display-name2",
      "createTime": "2019-12-12T16:46:05.674490Z",
      "etag": "AB3BwFqxV5dZHNxry9nuJTX3KwpPENGT0cdop39h8rzryec3umRU-daaPztYwLCZMV2J",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id3",
      "displayName": "display-name3",
      "createTime": "2019-12-12T16:43:19.988997Z",
      "etag": "AB3BwFqulR4Lud3ndHJIrzrOYkaQORNw3rzZM4WR9_xzvvu_iG45CEvmG_ph2QXnR3m7",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    }
  ]
}

追加のクエリパラメータ

他のパラメータ（pageSize、pageToken）でクエリを実行するには、パラメータを URL に追加します。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?pageSize=INT

パラメータをアンパサンド（&）で連結することもできます。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

モデル

次のパラメータを使用して、リスト表示されたモデルをフィルタリングできます。

フィルタ

model_metadata - 対象とするメタデータ型のすべてのモデルを返します。
使用可能な値
- imageClassificationModelMetadata:*（AutoML Vision - 画像分類）
- imageObjectDetectionModelMetadata:*（AutoML Vision - オブジェクト検出）
- textClassificationModelMetadata:*（AutoML Natural Language - 分類）
- textExtractionModelMetadata:*（AutoML Natural Language - エンティティ抽出）
- textSentimentModelMetadata:*（AutoML Natural Language - 感情分析）
- translationModelMetadata:*（AutoML Translation）
datasetId - 特定のデータセットから作成されたすべてのモデルを返します。

追加のクエリパラメータ

pageSize - 返される結果を一定数の行に制限します。指定しない場合、サーバーはデフォルトのサイズを選択します。
pageToken - 結果の次ページを取得するためのトークン。pageSize が設定され、結果がそのページサイズより大きい最初のクエリでも、nextPageToken が返されます。このトークンを pageToken に渡して、後続の結果を取得できます。

次のコマンドラインコードのサンプルは、model_metadata を指定して、リスト表示されたモデルをフィルタリングする方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

project-id: Google Cloud Platform プロジェクト ID。
model-metadata-value: フィルタリングする model_metadata のタイプ。これらの値は、AutoML の問題のタイプによって異なります。

HTTP メソッドと URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value"

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value""

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

次のレスポンスは、複数の AutoML モデルタイプを含むプロジェクトからのもので、AutoML Natural Language モデル（?filter="textClassificationModelMetadata:*"）でフィルタリングされています。

レスポンス



    {
  "model": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id1",
      "displayName": "display-name1",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:45:24.351490Z",
      "deploymentState": "UNDEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T16:07:03.117529Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id2",
      "displayName": "display-name2",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:44:45.865731Z",
      "deploymentState": "UNDEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T16:04:42.287184Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id3",
      "displayName": "display-name2",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:45:05.000640Z",
      "deploymentState": "DEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T02:34:15.294401Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    }
  ]
}

追加のクエリパラメータ

他のパラメータ（pageSize、pageToken）でクエリを実行するには、パラメータを URL に追加します。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?pageSize=INT

パラメータをアンパサンド（&）で連結することもできます。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

モデル評価

次のパラメータを使用して、リスト表示されたモデル評価をフィルタリングできます。

フィルタ

annotationSpecId - 指定された値に等しい ID を持つすべてのモデル評価を返します。また、特定の値と等しくない（!=）モデル評価を指定することもできます。

追加のクエリパラメータ

pageSize - 返される結果を一定数の行に制限します。指定しない場合、サーバーはデフォルトのサイズを選択します。
pageToken - 結果の次ページを取得するためのトークン。pageSize が設定され、結果がそのページサイズより大きい最初のクエリでも、nextPageToken が返されます。このトークンを pageToken に渡して、後続の結果を取得できます。

次のコマンドラインコードのサンプルは、annotationSpecId を指定して、リスト表示されたモデル評価をフィルタリングする方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

project-id: Google Cloud Platform プロジェクト ID。
model-id: 評価対象のモデルの ID。
annotation-spec-id: モデル評価が適用されるアノテーション仕様の ID。この ID は、モデル評価全体で空白です。

HTTP メソッドと URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id""

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"" | Select-Object -Expand Content

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

次のレスポンスは、複数の AutoML モデルタイプを含むプロジェクトからのもので、単一のモデル（?filter="annotationSpecId=1231173747155664896"）からのモデル評価でフィルタリングされています。

レスポンス



    {
  "modelEvaluation": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations/model-evaluation-id",
      "annotationSpecId": "1231173747155664896",
      "createTime": "2019-12-12T21:39:22.737188Z",
      "evaluatedExampleCount": 150,
      "classificationEvaluationMetrics": {
        "auPrc": 1,
        "confidenceMetricsEntry": [
          {
            "confidenceThreshold": 0.915923,
            "recall": 1,
            "precision": 1,
            "f1Score": 1,
            "recallAt1": 1,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 1
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.91773844,
            "recall": 0.96666664,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.9830508,
            "recallAt1": 0.96666664,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.9830508
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.922848,
            "recall": 0.93333334,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.9655172,
            "recallAt1": 0.93333334,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.9655172
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.93254685,
            "recall": 0.9,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.94736844,
            "recallAt1": 0.9,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.94736844
          },
          ...
          {
            "confidenceThreshold": 0.9732056,
            "recall": 0.13333334,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.23529412,
            "recallAt1": 0.13333334,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.23529412
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.97356653,
            "recall": 0.1,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.18181819,
            "recallAt1": 0.1,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.18181819
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.97429,
            "recall": 0.06666667,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.125,
            "recallAt1": 0.06666667,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.125
          },
          {
            "confidenceThreshold": 0.9773706,
            "recall": 0.033333335,
            "precision": 1,
            "f1Score": 0.06451613,
            "recallAt1": 0.033333335,
            "precisionAt1": 1,
            "f1ScoreAt1": 0.06451613
          },
          {
            "confidenceThreshold": 1,
            "precision": 1
          }
        ],
        "confusionMatrix": {}
      },
      "displayName": "golf"
    }
  ]
}

追加のクエリパラメータ

他のパラメータ（pageSize、pageToken）でクエリを実行するには、パラメータを URL に追加します。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?pageSize=INT

パラメータをアンパサンド（&）で連結することもできます。

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

リスティングにおけるフィルタの使用

オペレーション

curl

PowerShell

レスポンス

追加のクエリ パラメータ

データセット

curl

PowerShell

レスポンス

追加のクエリ パラメータ

モデル

curl

PowerShell

レスポンス

追加のクエリ パラメータ

モデル評価

curl

PowerShell

レスポンス

追加のクエリ パラメータ

追加のクエリパラメータ

追加のクエリパラメータ

追加のクエリパラメータ

追加のクエリパラメータ