AI,API,gemini,Google Apps Script,クラウド,センサー,中級,地図,生成AI

このチュートリアルでは、地図の中心周辺の観光名所をGoogle Gemini APIに問い合わせて地図上に表示し、マーカーをクリックするとその場所の説明を表示するアプリを作ります。

生成AI観光名所地図アプリでは観光名所をGeminiで検索してその場所を地図上にマーカーで表示しましたが、結構知らない場所も表示されるので、どんなところかわかると便利だろうと思い、マーカーをクリックするとその名前と住所に加えてその場所の説明も表示するようにしました。

この機能追加のために、アプリ本体とGASスクリプトを変更しています。

Google Gemini APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。

Google AI Studio で作るGemini APIは課金方法を登録しなくても以下の範囲ならば無料で使えます。

  • 1 分あたりのリクエスト数: 5
  • 1 日あたりのリクエスト数: 250,000
  • 1 分あたりのトークン数(入力): 100

Google Apps Scriptの設定

Google Apps Scriptに設定方法などはここを参照してください。

GASスクリプトの変更

200文字以内の説明も返すようにマニュアルでスクリプトの中のプロンプトを変更します。

観光地検索API (Google Apps Script)

/**
 * App InventorからのGETリクエストを処理するメイン関数
 * @param {object} e - App Inventorから渡されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 観光地情報のJSONまたはエラーメッセージ
 */
function doGet(e) {
  // レスポンスのMIMEタイプをJSONに設定
  const response = ContentService.createTextOutput();
  response.setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);

  try {
    // クエリパラメータから緯度、経度、半径を取得
    const lat = e.parameter.latitude;
    const lon = e.parameter.longitude;
    const radius = e.parameter.radius;

    // パラメータが不足している場合はエラーを返す
    if (!lat || !lon || !radius) {
      response.setContent(JSON.stringify({
        error: "パラメータが不足しています。'latitude', 'longitude', 'radius'が必要です。"
      }));
      return response;
    }

    // Gemini APIを呼び出して観光地情報を取得
    const touristSpots = getTouristSpots(lat, lon, radius);
    
    // 取得した情報をJSON形式で返す
    response.setContent(JSON.stringify(touristSpots));

  } catch (error) {
    // エラーが発生した場合、エラーメッセージをJSONで返す
    response.setContent(JSON.stringify({
      error: "データの取得中にエラーが発生しました。",
      details: error.message
    }));
  }

  return response;
}

/**
 * Gemini APIを呼び出して、指定された座標周辺の観光地情報を取得する
 * @param {number} latitude - 中心の緯度
 * @param {number} longitude - 中心の経度
 * @param {number} radius - 検索半径(メートル)
 * @returns {Array<Object>} - 観光地のリスト
 */
function getTouristSpots(latitude, longitude, radius) {
  // スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
  const API_KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
  if (!API_KEY) {
    throw new Error("APIキーがスクリプトプロパティに設定されていません。");
  }

  const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${API_KEY}`;

  // Geminiに渡すプロンプト(指示文)- 緯度経度が不要なことを明記
  const prompt = `
あなたは優秀なローカルツアーガイドです。
以下の中心座標と半径の範囲内にある観光地を最大5件まで探してください。
結果は必ず指定されたJSON形式で、名前と住所と200文字以内の説明のみを含めてください。緯度と経度は不要です。

中心緯度: ${latitude}
中心経度: ${longitude}
半径: ${radius}メートル
`;

  // Gemini APIに送信するデータ(ペイロード)- responseSchemaから緯度経度を削除
  const payload = {
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": prompt
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseMimeType": "application/json",
      "responseSchema": {
        "type": "ARRAY",
        "items": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
            "name": { "type": "STRING", "description": "観光地の名前" },
            "address": { "type": "STRING", "description": "観光地の住所" },
            "desc": { "type": "STRING", "description": "観光地の説明" }
          },
          "required": ["name", "address"]
        }
      }
    }
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    'method': 'post',
    'contentType': 'application/json',
    'payload': JSON.stringify(payload),
    'muteHttpExceptions': true // HTTPエラー時もレスポンスを返す
  };

  // APIを呼び出す
  const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  if (responseCode !== 200) {
    throw new Error(`APIリクエストに失敗しました。ステータスコード: ${responseCode}, レスポンス: ${responseBody}`);
  }
  
  // レスポンスからJSON部分を抽出してパースする
  const result = JSON.parse(responseBody);
  const jsonText = result.candidates[0].content.parts[0].text;
  
  return JSON.parse(jsonText);
}

App Inventorアプリ

ページの最後にあるダウンロードセクションからソースコードをダウンロードできます。

[プロジェクト]メニューから[新規プロジェクトを始める]を選択し、"AITravelGuide"と名前を付けます。

デザイン編集

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AI,API,gemini,Google Apps Script,クラウド,センサー,バイブコーディング,中級,地図,生成AI

このチュートリアルでは、地図の中心周辺の観光名所をGoogle Gemini APIに問い合わせて地図上に表示するアプリを作ります。観光名所地図アプリではGoogle Sheets APIを使ってGoogleスプレッドシートに入力された東京の観光名所を地図上に表示したので、あらかじめ入力した観光名所しか表示できませんでしたが、このアプリでは原理的にどの場所の観光名所でも表示できます。

Google Gemini APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。バイブコーディングです。

Google AI Studio で作るGemini APIは課金方法を登録しなくても以下の範囲ならば無料で使えます。

  • 1 分あたりのリクエスト数: 5
  • 1 日あたりのリクエスト数: 250,000
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Google Apps Scriptの設定

API呼び出し処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

無料のアカウントでもこちらからGemini 2.5 Proが使えます。

プロンプト

観光名所を地図上に表示するには緯度、経度が必要ですが、Geminiは緯度、経度を知っているとは限らないので、代わりに知っているはずの住所を返してもらい、位置センサーコンポーネントを使って緯度、経度に変換します。

App inventorの地図コンポーネントの中心の緯度、経度から指定した半径内にある観光地の名前と住所(緯度、経度は不要)を最大5件取得し、地図上にマーカーで表示したい。Google apps script とGoogle ai studio で取得するGemini APIキーでGemini 2.5 Flashを使う。他のAPIは使わない。結果はJSONで戻す。APIキーはスクリプトプロパティから読む。App inventor部分は自分でやるから、それ以外の部分を教えて。

返答

Google Apps Scriptだけではなく、Gemini APIの設定からウェブアプリとしてのデプロイ方法、使い方まで詳しく教えてくれます。

はい、承知いたしました。App Inventorから呼び出すためのGoogle Apps Scriptを作成します。

このスクリプトは、指定された緯度・経度・半径を基に、Gemini 2.5 Flashモデルを使用して周辺の観光地情報を最大5件取得し、JSON形式で返します。

以下に、Google Apps Scriptのコードと、その設定方法を説明します。

1. Google Apps Scriptの準備
まず、Google Apps Scriptプロジェクトを準備する手順を説明します。

Google Apps Script プロジェクトの作成と設定ガイド

  1. Google Driveを開く: Google Driveにアクセスします。
  2. 新規プロジェクト作成:

    • 左上の「+ 新規」ボタンをクリックします。
    • その他」 > 「Google Apps Script」を選択します。
    • もし表示されない場合は、「アプリを追加」から「Google Apps Script」を検索して接続してください。

  3. プロジェクトに名前を付ける:

    • 左上の「無題のプロジェクト」をクリックし、「観光地検索API」などの分かりやすい名前に変更します。

  4. スクリプトの貼り付け:

    • エディタに最初から書かれている function myFunction() { ... } をすべて削除します。
    • 後述するコードをすべてコピーして、エディタに貼り付けます。

  5. APIキーの設定:

    • 左側のメニューから歯車アイコンの「プロジェクトの設定」をクリックします。
    • スクリプト プロパティ」のセクションにある「スクリプト プロパティを追加」ボタンをクリックします。
    • プロパティGEMINI_API_KEY と入力します。
    • に、Google AI Studioで取得したご自身のAPIキーを貼り付けます。
    • スクリプト プロパティを保存」をクリックします。

  6. プロジェクトのデプロイ:

    • 右上の青い「デプロイ」ボタンをクリックし、「新しいデプロイ」を選択します。
    • 種類の選択(歯車アイコンの隣)で「ウェブアプリ」を選択します。
    • 次の設定を行います。

      • 説明: 「観光地検索API for App Inventor」など、分かりやすい説明を入力します。
      • 次のユーザーとして実行: 自分
      • アクセスできるユーザー: 全員

    • デプロイ」ボタンをクリックします。
    • 初回は「アクセスを承認」を求められます。ご自身のアカウントを選択し、詳細設定から安全でないページへの移動を許可して、スクリプトの実行を許可してください。
    • デプロイが完了すると、「ウェブアプリのURL」が表示されます。このURLをコピーしてください。App InventorからAPIを呼び出す際にこのURLが必要になります。

以上で、Google Apps Script側の準備は完了です。

2. Google Apps Script コード
こちらのコードを、先ほど作成したGoogle Apps Scriptプロジェクトのエディタに貼り付けてください。

観光地検索API (Google Apps Script)

/**
 * App InventorからのGETリクエストを処理するメイン関数
 * @param {object} e - App Inventorから渡されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 観光地情報のJSONまたはエラーメッセージ
 */
function doGet(e) {
  // レスポンスのMIMEタイプをJSONに設定
  const response = ContentService.createTextOutput();
  response.setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);

  try {
    // クエリパラメータから緯度、経度、半径を取得
    const lat = e.parameter.latitude;
    const lon = e.parameter.longitude;
    const radius = e.parameter.radius;

    // パラメータが不足している場合はエラーを返す
    if (!lat || !lon || !radius) {
      response.setContent(JSON.stringify({
        error: "パラメータが不足しています。'latitude', 'longitude', 'radius'が必要です。"
      }));
      return response;
    }

    // Gemini APIを呼び出して観光地情報を取得
    const touristSpots = getTouristSpots(lat, lon, radius);
    
    // 取得した情報をJSON形式で返す
    response.setContent(JSON.stringify(touristSpots));

  } catch (error) {
    // エラーが発生した場合、エラーメッセージをJSONで返す
    response.setContent(JSON.stringify({
      error: "データの取得中にエラーが発生しました。",
      details: error.message
    }));
  }

  return response;
}

/**
 * Gemini APIを呼び出して、指定された座標周辺の観光地情報を取得する
 * @param {number} latitude - 中心の緯度
 * @param {number} longitude - 中心の経度
 * @param {number} radius - 検索半径(メートル)
 * @returns {Array<Object>} - 観光地のリスト
 */
function getTouristSpots(latitude, longitude, radius) {
  // スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
  const API_KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
  if (!API_KEY) {
    throw new Error("APIキーがスクリプトプロパティに設定されていません。");
  }

  const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${API_KEY}`;

  // Geminiに渡すプロンプト(指示文)
  const prompt = `
あなたは優秀なローカルツアーガイドです。
以下の中心座標と半径の範囲内にある観光地を最大5件まで探してください。
結果は必ず指定されたJSON形式で、名前、住所、緯度、経度を含めてください。

中心緯度: ${latitude}
中心経度: ${longitude}
半径: ${radius}メートル
`;

  // Gemini APIに送信するデータ(ペイロード)
  const payload = {
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": prompt
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseMimeType": "application/json",
      "responseSchema": {
        "type": "ARRAY",
        "items": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
            "name": { "type": "STRING", "description": "観光地の名前" },
            "address": { "type": "STRING", "description": "観光地の住所" },
            "latitude": { "type": "NUMBER", "description": "観光地の緯度" },
            "longitude": { "type": "NUMBER", "description": "観光地の経度" }
          },
          "required": ["name", "address", "latitude", "longitude"]
        }
      }
    }
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    'method': 'post',
    'contentType': 'application/json',
    'payload': JSON.stringify(payload),
    'muteHttpExceptions': true // HTTPエラー時もレスポンスを返す
  };

  // APIを呼び出す
  const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  if (responseCode !== 200) {
    throw new Error(`APIリクエストに失敗しました。ステータスコード: ${responseCode}, レスポンス: ${responseBody}`);
  }
  
  // レスポンスからJSON部分を抽出してパースする
  const result = JSON.parse(responseBody);
  const jsonText = result.candidates[0].content.parts[0].text;
  
  return JSON.parse(jsonText);
}

3. App Inventorでの使い方
App Inventor側では、「Web」コンポーネントを使って、デプロイ時に取得したウェブアプリのURLにGETリクエストを送信します。

URLの末尾に、以下のようにパラメータを追加してください。

<あなたのウェブアプリのURL>?latitude=35.681236&longitude=139.767125&radius=1000
latitude: 地図の中心の緯度

longitude: 地図の中心の経度

radius: 検索したい半径(メートル単位)

Webコンポーネントが GotText イベントで結果を受け取ったら、返ってきたJSON文字列を解析して、リストとして処理します。その後、各観光地の名前、住所、緯度、経度を使って地図上にマーカーを配置してください。

これで、App InventorアプリからGoogle Apps ScriptとGemini APIを連携させて、周辺の観光地情報を地図に表示する機能が実装できます。もし何かご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。

プロンプト

結果に緯度、経度が含まれているので、緯度、経度を除いてコードを書き直してもらいます。

Geminiの結果から観光地の緯度、観光地の経度を除いて観光地検索APIコードを書き直して。

返答

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AI,API,gemini,Google Apps Script,クラウド,バイブコーディング,中級,生成AI

このチュートリアルでは、手書きのイラストをGoogle Gemini APIで加工・改良し、美しく仕上げた画像を表示するアプリを作ります。

Google Gemini APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。バイブコーディングです。

Google AI Studio で作るGemini APIは課金方法を登録しなくても以下の範囲ならば無料で使えます。

  • 1 分あたりのリクエスト数: 5
  • 1 日あたりのリクエスト数: 250,000
  • 1 分あたりのトークン数(入力): 100

Google Apps Scriptの設定

API呼び出し処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

無料のアカウントでもこちらからGemini 2.5 Proが使えます。

プロンプト

App inventorのキャンバスに描いた絵を解析して改良した絵を出力させたい。改良した絵はbase64エンコードした文字列で受け取ってオリジナルの下のキャンバスに表示したい。
Google Apps Script からGoogle ai studio のAPIを呼び出して使う。キャンバスに描いた絵はエクステンションでbase64エンコードしてJSONでアップロードするのでGASでbase64が正しいか確認し、必要であれば修正する。結果はJSONで戻す。APIキーはスクリプトプロパティから読む。
App inventor部分は自分でやるから、それ以外の部分を教えて。

返答

Google Apps Scriptだけではなく、Gemini APIの設定からウェブアプリとしてのデプロイ方法、使い方まで詳しく教えてくれます。

App InventorとGoogle AIのGeminiモデルを連携させるためのGoogle Apps Script(GAS)ですね。承知いたしました。

App Inventorから送られてくる手描きの絵(Base64文字列)をGemini APIで解析・改良し、新しい画像を生成してApp Inventorに返すためのGASコードを作成します。

このスクリプトは、以下の処理を行います。

POSTリクエストの受付: App Inventorから送信されたJSONデータ(画像データとプロンプトを含む)を受け取ります。

Base64データの整形: 受け取ったBase64文字列から不要なヘッダー(data:image/png;base64,など)を削除します。

Gemini APIの呼び出し:

スクリプトプロパティに保存されたAPIキーを安全に読み込みます。

入力された画像とプロンプトをgemini-2.0-flash-preview-image-generationモデルに送信し、画像の改良を依頼します。このモデルは、入力画像を解釈し、指示に基づいて新しい画像を生成できます。

結果の返却: 生成された新しい画像のBase64文字列をJSON形式でApp Inventorに返します。

以下のドキュメントに、GASのコードと設定方法の詳細を記載します。

画像改良GAS for App Inventor

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理するメイン関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - 処理結果(新しい画像のBase64文字列 or エラーメッセージ)をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // レスポンスの基本構造
  let response = {
    status: 'error',
    message: 'An unknown error occurred.',
    imageData: null
  };

  try {
    // POSTされたJSONデータをパース
    if (!e || !e.postData || !e.postData.contents) {
      throw new Error('Invalid request: No data received.');
    }
    const jsonData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Data = jsonData.imageData;
    const prompt = jsonData.prompt || 'この手描きの絵を、より洗練された高品質なデジタルアートにしてください。';

    // 入力データの検証
    if (!base64Data || typeof base64Data !== 'string') {
      throw new Error('Invalid request: imageData is missing or not a string.');
    }

    // Base64データからヘッダーを削除
    const cleanedBase64 = cleanBase64String(base64Data);

    // スクリプトプロパティからAPIキーを取得
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      throw new Error('Configuration error: API key is not set in Script Properties.');
    }

    // Gemini APIを呼び出して新しい画像を生成
    const generatedBase64 = callGeminiApi(apiKey, cleanedBase64, prompt);

    // 成功レスポンスを作成
    response = {
      status: 'success',
      message: 'Image generated successfully.',
      imageData: generatedBase64
    };

  } catch (error) {
    // エラーレスポンスを作成
    console.error(error.toString());
    response.message = error.message;
  }

  // 結果をJSON形式で返す
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

/**
 * Base64文字列からヘッダー部分(例: "data:image/png;base64,")を削除する
 * @param {string} base64String - 元のBase64文字列
 * @returns {string} - ヘッダーが削除されたBase64文字列
 */
function cleanBase64String(base64String) {
  // "data:[<mime-type>];base64," という形式のヘッダーを正規表現で探して削除
  return base64String.replace(/^data:image\/[a-z]+;base64,/, '');
}

/**
 * Gemini API (Image Generation) を呼び出して画像を生成する
 * @param {string} apiKey - Google AI StudioのAPIキー
 * @param {string} base64Image - 解析・改良の元となる画像のBase64文字列
 * @param {string} prompt - 画像をどのように改良するかを指定する指示文
 * @returns {string} - 生成された新しい画像のBase64文字列
 */
function callGeminiApi(apiKey, base64Image, prompt) {
  // Geminiの画像生成モデルのエンドポイント
  const model = 'gemini-2.0-flash-preview-image-generation';
  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;

  // APIに送信するペイロード(リクエストボディ)
  const payload = {
    contents: [{
      parts: [
        // 1. 指示テキスト
        { text: prompt },
        // 2. 入力画像
        {
          inlineData: {
            mimeType: 'image/png', // App InventorのCanvasはPNG形式
            data: base64Image
          }
        }
      ]
    }],
    generationConfig: {
      // レスポンスとして画像とテキストの両方を要求する
      responseModalities: ['IMAGE', 'TEXT'] 
    },
  };

  // APIリクエストのオプション
  const options = {
    method: 'post',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true // HTTPエラー時に例外をスローさせず、レスポンスを直接受け取る
  };

  // APIにリクエストを送信
  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const responseCode = response.getResponseCode();
  const responseBody = response.getContentText();

  // レスポンスを解析
  if (responseCode === 200) {
    const jsonResponse = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの中から画像データ部分を探す
    const imagePart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.inlineData);
    
    if (imagePart && imagePart.inlineData.data) {
      // 画像のBase64データを返す
      return imagePart.inlineData.data;
    } else {
      // 画像が見つからない場合のエラー
      console.error('API response did not contain image data. Response: ' + responseBody);
      // テキスト部分があれば、それをエラーメッセージとして利用
      const textPart = jsonResponse?.candidates?.[0]?.content?.parts?.find(p => p.text);
      const errorMessage = textPart ? textPart.text : 'No image data in response.';
      throw new Error(`API Error: ${errorMessage}`);
    }
  } else {
    // APIがエラーを返した場合
    console.error('API Error. Code: ' + responseCode + '. Body: ' + responseBody);
    throw new Error(`API request failed with status code ${responseCode}. Details: ${responseBody}`);
  }
}

設定と使用方法
Google Apps Scriptプロジェクトの作成:

Googleドライブで「新規」>「その他」>「Google Apps Script」を選択して、新しいプロジェクトを作成します。

上記のコードをコピーして、コード.gsファイルに貼り付けます。

APIキーの設定:

GASエディタの左側のメニューから「プロジェクトの設定」(歯車アイコン)をクリックします。

「スクリプト プロパティ」のセクションで、「スクリプト プロパティを追加」をクリックします。

プロパティに GEMINI_API_KEY と入力します。

値に、ご自身のGoogle AI StudioのAPIキーを貼り付けます。

「スクリプト プロパティを保存」をクリックします。

デプロイ:

エディタ右上の「デプロイ」ボタンをクリックし、「新しいデプロイ」を選択します。

種類の選択で「ウェブアプリ」を選択します。

「アクセスできるユーザー」を**「全員」**に設定します。(App Inventorから呼び出すために必要です)

「デプロイ」ボタンをクリックします。初回は承認を求められるので、許可してください。

表示されるウェブアプリのURLをコピーします。このURLをApp Inventorから呼び出すことになります。

App Inventor側の実装(ヒント)
App Inventor側では、以下の手順でこのGASと連携します。

Webコンポーネントを配置します。

描画完了のボタンなどが押されたら、CanvasのSaveAsブロックを使って描画内容をファイルに保存し、そのファイルパスを取得します。

エクステンション(例: TaifunFileエクステンションなど)を使って、保存したファイルをBase64形式にエンコードします。

WebコンポーネントのPostTextブロックを使います。

url: 上記でコピーしたGASのウェブアプリURLを設定します。

text: joinブロックやBuildJsonブロック(Dictionaryを使うと便利)を使い、以下のようなJSON文字列を作成して渡します。

JSON

{"imageData": "(ここにBase64文字列)", "prompt": "プロのイラストレーター風にしてください"}
WebコンポーネントのGotTextイベントで、GASからの応答を受け取ります。

responseContentをJSONとしてパース(JsonTextDecodeブロック)します。

statusがsuccessであることを確認します。

imageDataキーの値(改良された画像のBase64文字列)を取得します。

取得したBase64文字列を、結果表示用の下のキャンバスのBackgroundImageプロパティなどに設定します。(data:image/png;base64,を先頭に付ける必要があるかもしれません)

これで、App Inventorで描いた絵をAIで改良して表示する仕組みが完成します。ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。

プロンプト

Gemini APIのAPIキーの取り方を生成AIお絵描きコーチアプリチュートリアルから転記します。

残りのコンテンツを表示するにはログインする必要がありますどうぞ . 会員ではないですか ? 入会のご案内

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このチュートリアルでは、Google Gemini APIを使って手書きで描いた絵の説明をして改善点を教えてくれるアプリを作ります。

Google Gemini APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。バイブコーディングです。

Google AI Studio で作るGemini APIは課金方法を登録しなくても以下の範囲ならば無料で使えます。

  • 1 分あたりのリクエスト数: 5
  • 1 日あたりのリクエスト数: 250,000
  • 1 分あたりのトークン数(入力): 100

Google Apps Scriptの設定

API呼び出し処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

無料のアカウントでもこちらからGemini 2.5 Proが使えます。

プロンプト

App inventorのキャンバスに描いた絵に説明をつけて改良点を提案させたい。Google apps script とGoogle ai studio を使う。キャンバスに描いた絵はエクステンションでbase64エンコードしてJSONでアップロードする。結果はJSONで戻す。APIキーはスクリプトプロパティから読む。App inventor部分は自分でやるから、それ以外の部分を教えて。

返答

Google Apps Scriptだけではなく、Gemini APIの設定からウェブアプリとしてのデプロイ方法、使い方まで詳しく教えてくれます。

はい、承知いたしました。
App Inventorで描いた絵をGoogle AI(Gemini)で分析し、説明と改善点を返すGoogle Apps Scriptのウェブアプリケーションを作成します。

App Inventor側の実装はご自身でされるとのことですので、Google Apps Script側の設定方法とコードを提供します。

全体の流れ
App Inventor:

Canvasに絵を描く。

描いた絵をBase64形式でエンコードする。

Base64文字列をJSONに含めて、Google Apps Scriptで作成したウェブアプリのURLにPOSTリクエストを送信する。

Google Apps Script (今回作成するもの):

App InventorからのPOSTリクエストを受け取る。

JSONからBase64形式の画像データを取り出す。

スクリプトプロパティに保存したAPIキーを読み込む。

Google AI (Gemini Pro Vision) APIに画像データとプロンプトを送信する。

Geminiから返ってきた「説明」と「改善点の提案」をJSON形式で整形する。

整形したJSONをApp Inventorに返す。

App Inventor:

Google Apps Scriptから返ってきたJSONを解析し、結果をアプリに表示する。

それでは、Google Apps Scriptの設定とコードを以下に示します。

Google Apps Script (GAS) の設定手順

Google AI (Gemini) APIを利用するためのGoogle Apps Scriptプロジェクトの設定手順です。

1. Google Apps Script プロジェクトの作成

  1. Google Drive を開きます。
  2. 「+ 新規」 > 「その他」 > 「Google Apps Script」 をクリックして、新しいプロジェクトを作成します。
  3. プロジェクトに名前を付けます(例:「画像分析AI」)。

2. APIキーの保存

APIキーをコードに直接書き込むのはセキュリティ上好ましくありません。代わりにスクリプトプロパティに保存します。

  1. GASエディタの左側メニューから「プロジェクトの設定」(歯車のアイコン)をクリックします。
  2. 「スクリプト プロパティ」のセクションにある「スクリプト プロパティを追加」をクリックします。
  3. 以下の情報を入力します。

    • プロパティ: GEMINI_API_KEY
    • 値: ご自身のGoogle AI StudioのAPIキー

  4. 「スクリプト プロパティを保存」をクリックします。

3. ウェブアプリとしてデプロイ

作成したスクリプトを外部(App Inventor)から利用できるように、ウェブアプリとして公開します。

  1. GASエディタの右上にある「デプロイ」ボタンをクリックし、「新しいデプロイ」を選択します。
  2. 「種類の選択」の横にある歯車アイコンをクリックし、「ウェブアプリ」を選択します。
  3. 設定を以下のように変更します。

    • 説明: (任意)画像分析用のAPIなど
    • 次のユーザーとして実行: 「自分」
    • アクセスできるユーザー: 「全員」

  4. 「デプロイ」ボタンをクリックします。
  5. 初回は「アクセスを承認」を求められます。ご自身のアカウントを選択し、詳細画面で「(安全でないページに)移動」をクリックして、アクセスを許可してください。
  6. 承認が終わると、ウェブアプリのURLが表示されます。このURLをコピーしてください。App Inventorからリクエストを送信する先のURLになります。

重要: コードを修正した場合は、再度「デプロイ」 > 「デプロイを管理」から、新しいバージョンを公開する必要があります。その際、「バージョン」を「新バージョン」にしてデプロイしてください。ウェブアプリのURLは通常変わりません。

これで、Google Apps Script側の準備は完了です。次に示すコードをGASエディタに貼り付けて保存してください。

Code.gs – 画像分析スクリプト

/**
 * App InventorからのPOSTリクエストを処理する関数
 * @param {Object} e - App Inventorから送信されるイベントオブジェクト
 * @return {ContentService.TextOutput} - Gemini APIからの結果をJSON形式で返す
 */
function doPost(e) {
  // エラーハンドリング
  try {
    // 1. App Inventorから送信されたJSONデータを解析
    const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Image = postData.image; // App Inventor側で "image" というキーに設定

    // 2. スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
    const API_KEY = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('API_KEY');
    if (!API_KEY) {
      return createErrorResponse('APIキーが設定されていません。');
    }

    // 3. Gemini APIのエンドポイントURL
    const API_URL = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro-vision:generateContent?key=${API_KEY}`;

    // 4. Gemini APIに送信するリクエストボディを作成
    const payload = {
      "contents": [{
        "parts": [{
          "text": "この絵を説明して、改善点を提案してください。説明と提案は明確に分けて記述してください。"
        }, {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/png", // App InventorのCanvasはPNG形式
            "data": base64Image
          }
        }]
      }]
    };

    // 5. Gemini APIにリクエストを送信するための設定
    const options = {
      'method': 'post',
      'contentType': 'application/json',
      'payload': JSON.stringify(payload),
      'muteHttpExceptions': true // エラーレスポンスを例外ではなくオブジェクトとして取得
    };

    // 6. APIにリクエストを送信
    const response = UrlFetchApp.fetch(API_URL, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const responseBody = response.getContentText();

    if (responseCode !== 200) {
       return createErrorResponse(`APIリクエストエラー: ${responseCode} ${responseBody}`);
    }
    
    // 7. APIからのレスポンスを解析
    const resultJson = JSON.parse(responseBody);
    
    // レスポンスの構造をチェックし、テキスト部分を取得
    let generatedText = "解析結果を取得できませんでした。";
    if (resultJson.candidates && resultJson.candidates.length > 0 &&
        resultJson.candidates[0].content && resultJson.candidates[0].content.parts &&
        resultJson.candidates[0].content.parts.length > 0) {
      generatedText = resultJson.candidates[0].content.parts[0].text;
    } else {
       // Geminiからのレスポンスが期待した形式でない場合
       return createErrorResponse(`予期しないAPIレスポンス形式です: ${responseBody}`);
    }

    // 8. App Inventorに返すJSONを作成
    const output = JSON.stringify({
      "status": "success",
      "result": generatedText
    });

    // 9. 結果をJSON形式で返す
    return ContentService.createTextOutput(output).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);

  } catch (error) {
    // スクリプト全体で発生したエラーをキャッチ
    return createErrorResponse(`スクリプトエラー: ${error.toString()}`);
  }
}

/**
 * エラーレスポンスを生成するヘルパー関数
 * @param {string} message - エラーメッセージ
 * @return {ContentService.TextOutput} - エラー情報を格納したJSONオブジェクト
 */
function createErrorResponse(message) {
  const errorOutput = JSON.stringify({
    "status": "error",
    "message": message
  });
  return ContentService.createTextOutput(errorOutput).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

プロンプト

Gemini APIのAPIキーの取り方が無かったので、追加で尋ねます。

APIキーの取り方教えて

返答

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AI,API,gemini,Google Apps Script,クラウド,バイブコーディング,中級,生成AI

このチュートリアルでは、Google Cloud Vision APIを使って手書き文字の文字認識を行うアプリを作ります。クラウド光学文字認識(OCR)アプリでは写真で撮影した文字の光学文字認識を行いましたが、このアプリでは画面に手書きした文字を認識します。

Google Cloud Vision APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。バイブコーディングです。

Google Cloud Vision API1月1,000回まで無料ですが、それ以降は1,000回 あたり$1.50課金されます

Google Apps Scriptの設定

API呼び出し処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。クラウド光学文字認識(OCR)アプリで使ったものとまったく同じなので、すでに設定済みの場合は同じものを使ってください。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

無料のアカウントでもこちらからGemini 2.5 Proが使えます。

プロンプト

Google Apps ScriptでVision APIを使ってOCRするウェブアプリを作りたい。JSONでBase64画像をPOSTで受け取り、返すJSONには、認識したテキスト全文と、Vision APIからの生のレスポンスデータの両方を含める。Vision APIのAPIキーはスクリプトプロパティから読み込む。

返答

Google Apps Scriptだけではなく、Vision APIの設定からウェブアプリとしてのデプロイ方法、使い方まで詳しく教えてくれます。わからないところはGeminiに聞けば詳しく説明してくれます。たとえばこんな感じに。「コードをもっと詳しく説明して」

はい、承知いたしました。Google Apps Script (GAS) を使用して、Base64エンコードされた画像をJSON形式で受け取り、Google Cloud Vision APIでOCR処理を行うウェブアプリの作成方法を解説します。

完成したウェブアプリは、以下の仕様を満たします。

  * HTTP POSTリクエストで動作します。
  * `{"base64Image": "..."}` という形式のJSONを受け取ります。
  * Vision APIのAPIキーは、コードに直接書き込まず、安全なスクリプトプロパティから読み込みます。
  * 処理結果として、認識したテキスト全体 (`text`) と、Vision APIからの生のレスポンス (`rawResponse`) を含むJSONを返します。

-----

## 1\. Google Apps Script コード

まず、GASプロジェクトに記述するコードです。以下のコードをスクリプトエディタにコピー&ペーストしてください。

```javascript
/**
 * POSTリクエストを受け取り、Vision APIでOCRを実行するメイン関数
 * @param {Object} e - GASがPOSTリクエスト時に自動的に渡すイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - JSON形式のレスポンス
 */
function doPost(e) {
  try {
    // 1. リクエストボディからBase64画像データを取得
    if (!e.postData || !e.postData.contents) {
      return createJsonResponse({ error: 'Invalid request body.' }, 400);
    }
    const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Image = postData.base64Image;

    if (!base64Image) {
      return createJsonResponse({ error: 'The "base64Image" key is missing in the JSON payload.' }, 400);
    }

    // 2. スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('VISION_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      return createJsonResponse({ error: 'Vision API key is not set in Script Properties.' }, 500);
    }

    // 3. Vision APIへのリクエストを作成
    const visionApiUrl = `https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${apiKey}`;
    const payload = {
      requests: [
        {
          image: {
            content: base64Image,
          },
          features: [
            {
              // 高精度なOCRのためにDOCUMENT_TEXT_DETECTIONを推奨
              type: 'DOCUMENT_TEXT_DETECTION', 
            },
          ],
        },
      ],
    };

    const options = {
      method: 'post',
      contentType: 'application/json',
      payload: JSON.stringify(payload),
      muteHttpExceptions: true, // APIからのエラーレスポンスを正しく受け取るため
    };

    // 4. Vision APIを呼び出し
    const response = UrlFetchApp.fetch(visionApiUrl, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const visionResponse = JSON.parse(response.getContentText());

    // Vision APIからのエラーをハンドリング
    if (responseCode !== 200) {
      return createJsonResponse({
        error: 'Vision API returned an error.',
        details: visionResponse,
      }, responseCode);
    }
    
    // 5. レスポンスからテキスト全体を抽出
    // ?. (オプショナルチェイニング) を使い、プロパティが存在しない場合でもエラーを防ぐ
    const fullText = visionResponse.responses[0]?.fullTextAnnotation?.text || '';

    // 6. 成功レスポンスを生成
    const result = {
      text: fullText,
      rawResponse: visionResponse,
    };

    return createJsonResponse(result, 200);

  } catch (error) {
    // JSONのパース失敗など、その他の予期せぬエラーをハンドリング
    return createJsonResponse({
      error: 'An unexpected error occurred.',
      details: error.message,
    }, 500);
  }
}

/**
 * JSON形式のレスポンスを生成するヘルパー関数
 * @param {Object} data - レスポンスとして返すオブジェクト
 * @param {number} statusCode - HTTPステータスコード (GASでは直接設定不可だが、ログ等のため)
 * @returns {ContentService.TextOutput}
 */
function createJsonResponse(data, statusCode) {
  // GASではHTTPステータスコードを直接設定できないため、
  // 返却するJSONデータにエラー情報を含めることでクライアント側で処理を分岐させます。
  console.log(`Response (Status ${statusCode}): ${JSON.stringify(data)}`);
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(data))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}
```

-----

## 2\. セットアップ手順

コードを動作させるには、いくつかの準備が必要です。

### ステップ1: Cloud Vision APIの有効化とAPIキーの取得

1.  **Google Cloudプロジェクト**に移動し、Vision APIを使用したいプロジェクトを選択または新規作成します。
2.  ナビゲーションメニューから **[APIとサービス] \> [ライブラリ]** を選択します。
3.  「**Cloud Vision API**」を検索し、**[有効にする]** をクリックします。
4.  次に、**[APIとサービス] \> [認証情報]** に移動します。
5.  **[+ 認証情報を作成]** をクリックし、**[API キー]** を選択します。
6.  作成されたAPIキーをコピーしておきます。セキュリティのため、このキーには適切な制限(IPアドレス制限やAPI制限など)をかけることを強く推奨します。

### ステップ2: スクリプトプロパティにAPIキーを設定

APIキーをコードに直接書き込むのは危険です。GASのスクリプトプロパティ機能を使って安全に管理します。

1.  GASのスクリプトエディタ画面で、左側のメニューから**歯車アイコン (プロジェクトの設定)** をクリックします。
2.  「**スクリプト プロパティ**」のセクションで、**[スクリプト プロパティを追加]** をクリックします。
3.  以下の通りに設定し、**[スクリプト プロパティを保存]** をクリックします。
      * **プロパティ:** `VISION_API_KEY`
      * **値:** 先ほどコピーしたAPIキー

-----

## 3\. ウェブアプリとしてデプロイ

スクリプトを外部から呼び出せるように、ウェブアプリとしてデプロイします。

1.  スクリプトエディタの右上にある **[デプロイ]** ボタンをクリックし、**[新しいデプロイ]** を選択します。
2.  種類の選択で**歯車アイコン**をクリックし、**[ウェブアプリ]** を選択します。
3.  以下の通り設定します。
      * **説明:** (任意) Vision API OCR Web App など
      * **次のユーザーとして実行:** **自分**
      * **アクセスできるユーザー:** **全員**
4.  **[デプロイ]** をクリックします。
5.  初回デプロイ時には「承認が必要です」というポップアップが表示されるので、指示に従ってアカウントへのアクセスを許可してください。
6.  デプロイが完了すると「**ウェブアプリのURL**」が表示されるので、このURLをコピーします。これがAPIのエンドポイントになります。

-----

## 4\. 使い方 (curlでのテスト例)

デプロイしたウェブアプリをテストするには、`curl` コマンドや他のAPIテストツール(Postmanなど)が使用できます。

まず、テストしたい画像をBase64形式にエンコードします。macOSやLinuxでは以下のコマンドでエンコードできます。

```bash
base64 -i path/to/your/image.png -o image.txt
```

次に、`curl` を使ってPOSTリクエストを送信します。

```bash
# ウェブアプリのURLをあなたのものに置き換えてください
WEB_APP_URL="ここにデプロイしたウェブアプリのURLを貼り付け"

# Base64エンコードされた画像データをファイルから読み込み、JSONを作成して送信
curl -L -X POST "${WEB_APP_URL}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "base64Image": "'"$(cat image.txt)"'" }'
```

### 成功時のレスポンス例

```json
{
  "text": "これはテスト用の\n画像です。\nGoogle Cloud Vision\n",
  "rawResponse": {
    "responses": [
      {
        "fullTextAnnotation": {
          "pages": [
            // ... Vision APIからの詳細なレスポンスデータ ...
          ],
          "text": "これはテスト用の\n画像です。\nGoogle Cloud Vision\n"
        },
        "textAnnotations": [
            // ... 各単語の位置情報など ...
        ]
      }
    ]
  }
}
```

App Inventorアプリ

ページの最後にあるダウンロードセクションからソースコードをダウンロードできます。

[プロジェクト]メニューから[新規プロジェクトを始める]を選択し、"HandOCR"と名前を付けます。

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AI,API,gemini,Google Apps Script,クラウド,バイブコーディング,中級,生成AI

このチュートリアルでは、Google Cloud Vision APIを使って光学文字認識を行うアプリを作ります。

光学文字認識(OCR)アプリではウェブビューでJavaScriptのTesseract.jsを使って光学文字認識を行いましたが、日本語の認識精度があまりよくありませんでした。Google Cloud Vision APIを使うとはるかに精度の良い光学文字認識が行えます。

Google Cloud Vision APIの呼び出しにはGoogle Apps Script(GAS)を使います。GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。バイブコーディングです。

Google Cloud Vision API1月1,000回まで無料ですが、それ以降は1,000回 あたり$1.50課金されます

Google Apps Scriptの設定

API呼び出し処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

無料のアカウントでもこちらからGemini 2.5 Proが使えます。

プロンプト

Google Apps ScriptでVision APIを使ってOCRするウェブアプリを作りたい。JSONでBase64画像をPOSTで受け取り、返すJSONには、認識したテキスト全文と、Vision APIからの生のレスポンスデータの両方を含める。Vision APIのAPIキーはスクリプトプロパティから読み込む。

返答

Google Apps Scriptだけではなく、Vision APIの設定からウェブアプリとしてのデプロイ方法、使い方まで詳しく教えてくれます。わからないところはGeminiに聞けば詳しく説明してくれます。たとえばこんな感じに。「コードをもっと詳しく説明して」

はい、承知いたしました。Google Apps Script (GAS) を使用して、Base64エンコードされた画像をJSON形式で受け取り、Google Cloud Vision APIでOCR処理を行うウェブアプリの作成方法を解説します。

完成したウェブアプリは、以下の仕様を満たします。

  * HTTP POSTリクエストで動作します。
  * `{"base64Image": "..."}` という形式のJSONを受け取ります。
  * Vision APIのAPIキーは、コードに直接書き込まず、安全なスクリプトプロパティから読み込みます。
  * 処理結果として、認識したテキスト全体 (`text`) と、Vision APIからの生のレスポンス (`rawResponse`) を含むJSONを返します。

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## 1\. Google Apps Script コード

まず、GASプロジェクトに記述するコードです。以下のコードをスクリプトエディタにコピー&ペーストしてください。

```javascript
/**
 * POSTリクエストを受け取り、Vision APIでOCRを実行するメイン関数
 * @param {Object} e - GASがPOSTリクエスト時に自動的に渡すイベントオブジェクト
 * @returns {ContentService.TextOutput} - JSON形式のレスポンス
 */
function doPost(e) {
  try {
    // 1. リクエストボディからBase64画像データを取得
    if (!e.postData || !e.postData.contents) {
      return createJsonResponse({ error: 'Invalid request body.' }, 400);
    }
    const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
    const base64Image = postData.base64Image;

    if (!base64Image) {
      return createJsonResponse({ error: 'The "base64Image" key is missing in the JSON payload.' }, 400);
    }

    // 2. スクリプトプロパティからAPIキーを読み込む
    const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('VISION_API_KEY');
    if (!apiKey) {
      return createJsonResponse({ error: 'Vision API key is not set in Script Properties.' }, 500);
    }

    // 3. Vision APIへのリクエストを作成
    const visionApiUrl = `https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${apiKey}`;
    const payload = {
      requests: [
        {
          image: {
            content: base64Image,
          },
          features: [
            {
              // 高精度なOCRのためにDOCUMENT_TEXT_DETECTIONを推奨
              type: 'DOCUMENT_TEXT_DETECTION', 
            },
          ],
        },
      ],
    };

    const options = {
      method: 'post',
      contentType: 'application/json',
      payload: JSON.stringify(payload),
      muteHttpExceptions: true, // APIからのエラーレスポンスを正しく受け取るため
    };

    // 4. Vision APIを呼び出し
    const response = UrlFetchApp.fetch(visionApiUrl, options);
    const responseCode = response.getResponseCode();
    const visionResponse = JSON.parse(response.getContentText());

    // Vision APIからのエラーをハンドリング
    if (responseCode !== 200) {
      return createJsonResponse({
        error: 'Vision API returned an error.',
        details: visionResponse,
      }, responseCode);
    }
    
    // 5. レスポンスからテキスト全体を抽出
    // ?. (オプショナルチェイニング) を使い、プロパティが存在しない場合でもエラーを防ぐ
    const fullText = visionResponse.responses[0]?.fullTextAnnotation?.text || '';

    // 6. 成功レスポンスを生成
    const result = {
      text: fullText,
      rawResponse: visionResponse,
    };

    return createJsonResponse(result, 200);

  } catch (error) {
    // JSONのパース失敗など、その他の予期せぬエラーをハンドリング
    return createJsonResponse({
      error: 'An unexpected error occurred.',
      details: error.message,
    }, 500);
  }
}

/**
 * JSON形式のレスポンスを生成するヘルパー関数
 * @param {Object} data - レスポンスとして返すオブジェクト
 * @param {number} statusCode - HTTPステータスコード (GASでは直接設定不可だが、ログ等のため)
 * @returns {ContentService.TextOutput}
 */
function createJsonResponse(data, statusCode) {
  // GASではHTTPステータスコードを直接設定できないため、
  // 返却するJSONデータにエラー情報を含めることでクライアント側で処理を分岐させます。
  console.log(`Response (Status ${statusCode}): ${JSON.stringify(data)}`);
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(data))
    .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}
```

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## 2\. セットアップ手順

コードを動作させるには、いくつかの準備が必要です。

### ステップ1: Cloud Vision APIの有効化とAPIキーの取得

1.  **Google Cloudプロジェクト**に移動し、Vision APIを使用したいプロジェクトを選択または新規作成します。
2.  ナビゲーションメニューから **[APIとサービス] \> [ライブラリ]** を選択します。
3.  「**Cloud Vision API**」を検索し、**[有効にする]** をクリックします。
4.  次に、**[APIとサービス] \> [認証情報]** に移動します。
5.  **[+ 認証情報を作成]** をクリックし、**[API キー]** を選択します。
6.  作成されたAPIキーをコピーしておきます。セキュリティのため、このキーには適切な制限(IPアドレス制限やAPI制限など)をかけることを強く推奨します。

### ステップ2: スクリプトプロパティにAPIキーを設定

APIキーをコードに直接書き込むのは危険です。GASのスクリプトプロパティ機能を使って安全に管理します。

1.  GASのスクリプトエディタ画面で、左側のメニューから**歯車アイコン (プロジェクトの設定)** をクリックします。
2.  「**スクリプト プロパティ**」のセクションで、**[スクリプト プロパティを追加]** をクリックします。
3.  以下の通りに設定し、**[スクリプト プロパティを保存]** をクリックします。
      * **プロパティ:** `VISION_API_KEY`
      * **値:** 先ほどコピーしたAPIキー

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## 3\. ウェブアプリとしてデプロイ

スクリプトを外部から呼び出せるように、ウェブアプリとしてデプロイします。

1.  スクリプトエディタの右上にある **[デプロイ]** ボタンをクリックし、**[新しいデプロイ]** を選択します。
2.  種類の選択で**歯車アイコン**をクリックし、**[ウェブアプリ]** を選択します。
3.  以下の通り設定します。
      * **説明:** (任意) Vision API OCR Web App など
      * **次のユーザーとして実行:** **自分**
      * **アクセスできるユーザー:** **全員**
4.  **[デプロイ]** をクリックします。
5.  初回デプロイ時には「承認が必要です」というポップアップが表示されるので、指示に従ってアカウントへのアクセスを許可してください。
6.  デプロイが完了すると「**ウェブアプリのURL**」が表示されるので、このURLをコピーします。これがAPIのエンドポイントになります。

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## 4\. 使い方 (curlでのテスト例)

デプロイしたウェブアプリをテストするには、`curl` コマンドや他のAPIテストツール(Postmanなど)が使用できます。

まず、テストしたい画像をBase64形式にエンコードします。macOSやLinuxでは以下のコマンドでエンコードできます。

```bash
base64 -i path/to/your/image.png -o image.txt
```

次に、`curl` を使ってPOSTリクエストを送信します。

```bash
# ウェブアプリのURLをあなたのものに置き換えてください
WEB_APP_URL="ここにデプロイしたウェブアプリのURLを貼り付け"

# Base64エンコードされた画像データをファイルから読み込み、JSONを作成して送信
curl -L -X POST "${WEB_APP_URL}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{ "base64Image": "'"$(cat image.txt)"'" }'
```

### 成功時のレスポンス例

```json
{
  "text": "これはテスト用の\n画像です。\nGoogle Cloud Vision\n",
  "rawResponse": {
    "responses": [
      {
        "fullTextAnnotation": {
          "pages": [
            // ... Vision APIからの詳細なレスポンスデータ ...
          ],
          "text": "これはテスト用の\n画像です。\nGoogle Cloud Vision\n"
        },
        "textAnnotations": [
            // ... 各単語の位置情報など ...
        ]
      }
    ]
  }
}
```

App Inventorアプリ

ページの最後にあるダウンロードセクションからソースコードをダウンロードできます。

[プロジェクト]メニューから[新規プロジェクトを始める]を選択し、"CloudOCR"と名前を付けます。

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AI,API,Google Apps Script,クラウド,中級

このチュートリアルでは、Google Apps Script (GAS) とApp Inventorを連携させた翻訳アプリを作成します。

このアプリは、入力した英語のテキストをGASのLanguageAppを利用して複数の言語(スペイン語、フランス語、ドイツ語、日本語、中国語)に翻訳します。さらに、その翻訳結果をApp Inventor標準の翻訳コンポーネントによる結果と共に表示し、精度を比較することができます。

GASのスクリプトはGoogle Gemini 2.5 Proで書いています。

GASによる翻訳は基本無料ですが、一般のGoogleアカウント(@gmail.comなど)の場合、APIの呼び出し回数に1日5,000回という上限が設けられています。個人での利用や開発のテストには十分な回数と言えるでしょう。

Google Apps Scriptの設定

翻訳処理を行うサーバー側のプログラムをGoogle Apps Scriptに設定します。

Gemini 2.5 Pro を使って Google Apps Script を書く

プロンプト

ソース言語からターゲット言語へテキストを翻訳するAPIとして機能するGoogle Apps Scriptのウェブアプリを作成してください。

このウェブアプリは、以下の要件を満たす必要があります。

名前: 「Translation API」とします。
翻訳サービス: LanguageAppサービスを使用します。
リクエスト処理: doPost(e)関数を介してHTTP POSTリクエストを処理します。
パラメータ: 以下の3つのパラメータを受け付けます。
text: 翻訳するテキスト。
source: ソース言語の言語コード(例: 英語の場合は 'en')。
target: ターゲット言語の言語コード(例: スペイン語の場合は 'es')。
エラー処理: 必須パラメータが欠けている場合のエラー処理を実装します。いずれかのパラメータが不足している場合は、JSON形式のエラーメッセージを返します。
レスポンス: 翻訳されたテキストを、キーが「translatedText」のJSONオブジェクトとして返します。
コンテンツタイプ: レスポンスはContentService.MimeType.JSONとして提供します。

返答

/**
 * HTTP POSTリクエストを処理してテキストを翻訳するウェブアプリ
 * @param {Object} e - Apps Scriptのイベントオブジェクト
 * @return {ContentService.TextOutput} - JSON形式のレスポンス
 */
function doPost(e) {
  let response;
  try {
    // POSTされたリクエストボディをJSONとしてパース
    const params = JSON.parse(e.postData.contents);
    const text = params.text;
    const sourceLang = params.source;
    const targetLang = params.target;

    // 必須パラメータ(text, source, target)が存在するかチェック
    if (!text || !sourceLang || !targetLang) {
      // パラメータが不足している場合のエラーレスポンス
      response = {
        'error': "リクエストに必須パラメータ(text, source, target)がありません。"
      };
      // エラーレスポンスをJSON形式で返す
      return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
                         .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
    }

    // LanguageAppサービスを使用して翻訳を実行
    const translatedText = LanguageApp.translate(text, sourceLang, targetLang);

    // 成功レスポンスを作成
    response = {
      'translatedText': translatedText
    };

  } catch (err) {
    // JSONのパースエラーやその他の予期せぬエラーを処理
    response = {
      'error': 'リクエストの処理中にエラーが発生しました: ' + err.message
    };
  }

  // 最終的なレスポンスをJSON形式で返す
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify(response))
                     .setMimeType(ContentService.MimeType.JSON);
}

Google スクリプトを開く

https://script.google.com/ にアクセスし、Googleアカウントでログインします。「+ 新しいプロジェクト」をクリックしてください。

スクリプトの貼り付け

エディタに表示されている初期コード (function myFunction() { ... }) をすべて削除し、上記コードを貼り付けます。

プロジェクトの保存

上部のフロッピーディスクアイコンをクリックし保存します。プロジェクトに名前(例:「Translation API)を付けてください。

ウェブアプリとしてデプロイ

このスクリプトをApp Inventorから呼び出せるように、ウェブ上に公開します。

  • 右上の青い「デプロイ」ボタンをクリックし、「新しいデプロイ」を選択します。
  • 「種類の選択」の横にある歯車アイコン⚙をクリックし、「ウェブアプリ」を選択します。
  • 以下の通りに設定します。

    • 説明: (任意)翻訳アプリAPIなど
    • 次のユーザーとして実行: 自分 (あなたのGoogleアカウント)
    • アクセスできるユーザー:全員 この設定を「全員」にしないと、App Inventorからアクセスできずエラーになります。
    • デプロイ」をクリックします。

新しいデプロイが下のように表示されます。

ウェブアプリのURLはApp Inventorで使いますので、必ず「コピー」ボタンを押して控えておいてください。

App Inventorアプリ

日本語化プロジェクトのApp Inventorサーバーでは翻訳コンポーネントが使えないため、MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)を使用します。MITのサーバーでも日本語表示は可能ですが、翻訳の品質に難があるため、このチュートリアルは英語環境で作成しています。

MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)にアクセスしてGoogleカウントでログインします。言語はEnglishです。

[Projects]メニューから[Start new project]を選択し、"TranslateBenchmark"と名前を付けます。

残りのコンテンツを表示するにはログインする必要がありますどうぞ . 会員ではないですか ? 入会のご案内

クラウドDB,ゲーム,チュートリアル,中級

もぐらたたきゲームにランキングできる機能を付け加えます

このチュートリアルでは、もぐらたたきゲームにリアルタイムでランキングを登録、表示する機能を付け加えます。複数のスマホでプレイしてランキングに参加できるようになります。この機能を実現するため、リアルタイムで動作するクラウドDBを利用します。ただし、日本語化プロジェクトのApp InventorサーバーではクラウドDBが使えないため、MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)を使用します。MITのサーバーでも日本語表示は可能ですが、翻訳の品質に難があるため、このチュートリアルは英語環境で作成しています。

ページの最後にあるダウンロードセクションから画像、音源とソースコードをダウンロードできます。

MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)にアクセスしてGoogleカウントでログインします。言語はEnglishです。

[Projects]メニューから[Start new project]を選択し、"MoleMashRanking"と名前を付けます。

このチュートリアルで学べること

  • クラウドDBの使い方
  • リストの使い方
  • プロシージャの書き方
  • ローカル変数の使い方
  • for each item in list do“ブロックを使ったループ処理の仕方

使用コンポーネント

キャンバス、画像スプライト、水平配置、ラベル、ボタン、テキストボックス、リストビュー、タイマー、サウンド、クラウドDB

使用ブロック

グローバル変数、ローカル変数、リスト、プロシージャ、もしならば、それぞれのリスト内の実行、それぞれのはじめ終わり間隔実行

デザイン編集

Screen1のタイトルを"もぐらたたきランキング"にします。

Drawing and Animation パレットから Canvas をViewerにドラッグアンドドロップし、高さと横幅を280ピクセルに設定します。ImageSpriteViewerにドラッグアンドドロップし名前をsprMoleに、PictureをMole.pngに設定します。 Mole.pngはダウンロードセクションからダウンロードしてください

Layout パレットから HorizontalArrangement を2個 Viewer に追加し、Widthはすべて"Fill parent"に設定します。名前はHorizontalArrangement1HorizontalArrangement2になります。HorizontalArrangement1にはUser Interface パレットからLabelを4個、HorizontalArrangement2にはTextBoxButtonを追加します。コンポーネントの名前とプロパティーを次のように設定します。

HorizontalArrangement1

  • Label1: Text=得点
  • lblScore: Text=0
  • Label2: Text=残り時間
  • lblTime: Text=空白

HorizontalArrangement2

  • txtName: Hint=ランキング登録名
  • btnRegister: Text=登録

HorizontalArrangement2の下にUser Interface パレットからLabel(lblMessage)、Button(btnRestart)、Label(Label3) 、ListView(ListView1)をViewer に追加しプロパティーを次のように設定します。()内はコンポーネントの名前です。

  • lblMessage: Text=空白
  • btnRestart: Text=リスタート
  • Label3: Text=トップ5
  • ListView1: BackgroundColor=Cyan、Width=Fill parent、TextColor=Black

次に Sensors パレットから Clock(Clock1Clock2) を2個 、 Media パレットから Sound(Sound1Sound2) を2個 、Storage パレットから CloudDB(CloudDB1) を Viewer に追加します。これらはすべて non-visible components です。

ブロック編集機能を使用したプログラミング

グローバル変数

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クラウドDB,チュートリアル,中級

二人で対戦する三目並べアプリを作ります

このチュートリアルでは、オンラインで2人対戦ができる三目並べ(Tic-Tac-Toe)アプリを作成します。対戦を実現するために、リアルタイムで動作するクラウドDBを利用します。ただし、日本語化プロジェクトのApp InventorサーバーではクラウドDBが使えないため、MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)を使用します。MITのサーバーでも日本語表示は可能ですが、翻訳の品質に難があるため、このチュートリアルは英語環境で作成しています。

同じブロックで2台のスマホ上での動作を制御するので少し複雑です。

ページの最後にあるダウンロードセクションからソースコードをダウンロードできます。

MIT本家のApp Inventorサーバー(https://ai2.appinventor.mit.edu/)にアクセスしてGoogleカウントでログインします。言語はEnglishです。

[Projects]メニューから[Start new project]を選択し、"TicTacOnline"と名前を付けます。

デザイン編集

Screen1のタイトルを"対戦型三目並べ"にします。

Layout パレットから HorizontalArrangement を3個 Viewer に追加し、AlignHorizontalはすべて"Center"に、Widthはすべて"Fill parent"に設定します。名前はHorizontalArrangement1からHorizontalArrangement3になります。それぞれのHorizontalArrangementUser Interface パレットからButtonを3個ずつ追加します。すべてのボタンのFontSizeは24、HeightとWidth は80 pixels、テキストは空白にします。Buttonの名前は次のようになっているはずです。

HorizontalArrangement1

  • Button1
  • Button2
  • Button3

HorizontalArrangement2

  • Button4
  • Button5
  • Button6

HorizontalArrangement3

  • Button7
  • Button8
  • Button9

HorizontalArrangement3 の下にUser Interface パレットからLabel(lblStatus)、Button(btnReset)、TextBox(txtRoom) 、Button(btnCreate)、Button(btnJoin)、Label(lblRoom)をViewer に追加しプロパティーを次のように設定します。()内はコンポーネントの名前です。

  • lblStatus: FontSize=20、Text=空白
  • btnReset: Text=リセット
  • txtRoom: Width=Fill parent、Hint=Room番号を入力して参加をクリック
  • btnCreate: Text=Room作成
  • btnJoin: Text=参加
  • lblRoom: Text=空白

最後に Storage パレットから CloudDB(CloudDB1) を Viewer に追加します。CloudDB はnon-visible components です。

ブロック編集機能を使用したプログラミング

グローバル変数

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JavaScript,チュートリアル,ユーティリティ,中級

四則演算のできる電卓アプリを作ります

このチュートリアルでは、四則演算のできる電卓アプリを作ります。ネットを調べてみると二項演算しかできないApp Inventor 2 電卓アプリばかりだったので、Google Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentalに相談してJavaScriptで多項演算できるように作りました。もちろん多項式内の掛け算、割り算は優先して計算します。

平方根、三角関数、対数関数、累乗、階乗のできる高機能な関数電卓アプリはこちらです。

ページの最後にあるダウンロードセクションからソースコードをダウンロードできます。

[プロジェクト]メニューから[新規プロジェクトを始める]を選択し、"BasicCalculator"と名前を付けます。

このチュートリアルで学べること

  • ウェブビューでJavaScriptを実行する方法
  • ウェブビューとの値の受け渡し方法
  • プロシージャの書き方
  • すべてのコンポーネント“ブロックを使ったループ処理の仕方

使用コンポーネント

テキストボックス、ラベル、ウェブビュー、水平配置、ボタン

使用ブロック

グローバル変数、リスト、ロジック、テキスト、プロシージャ、もしならば、もしならばでなくてもしならば、それぞれの項目リスト内の実行、すべてのコンポーネントブロック

デザイン編集

Screen1のタイトルを"四則演算電卓"にします。

ページの最後にあるダウンロードセクションからダウンロードしたcalculator.htmlをファイルをアップロードボタンをクリックしてアップロードします。

ユーザーインターフェース パレットからテキストボックスラベルウェブビューを追加します。名前はそれぞれ計算式結果ウェブビュー1にします。

  • 計算式: 横幅="親要素に合わせる"、マルチラインプロパティー=チェック
  • 結果: テキスト=結果、横幅="親要素に合わせる"
  • ウェブビュー1: 目に見える=チェックを外す

レイアウト パレットから 水平配置コンポーネント を5個ビューアーに追加し、横幅はすべて"親要素に合わせる"に設定します。名前は水平配置1から水平配置5になります。それぞれの水平配置ユーザーインターフェース パレットからボタンを4個ずつ追加します。すべてのボタンのフォントサイズは20、横幅は25%にします。名前とテキストは次のようにします。

  • 水平配置1

    • 名前=AC、テキスト=AC
    • 名前=符号、テキスト=±
    • 名前=パーセント、テキスト=%
    • 名前=除、テキスト=÷

  • 水平配置2

    • 名前=n7、テキスト=7
    • 名前=n8、テキスト=8
    • 名前=n9、テキスト=9
    • 名前=乗、テキスト=乗

  • 水平配置3

    • 名前=n4、テキスト=4
    • 名前=n5、テキスト=5
    • 名前=n6、テキスト=6
    • 名前=減、テキスト=−

  • 水平配置4

    • 名前=n1、テキスト=1
    • 名前=n2、テキスト=2
    • 名前=n3、テキスト=3
    • 名前=加、テキスト=+

  • 水平配置5

    • 名前=n0、テキスト=0
    • 名前=小数点、テキスト=.
    • 名前=削除、テキスト=◀︎
    • 名前=イコール、テキスト==

下図のようになります。携帯電話サイズだとすべてのボタンが見えないのでタブレットサイズで表示しています。

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