Firebase で AI 搭載アプリを構築して実行する方法のデモを、2024 年の Demo Day でご覧ください。ぜひご覧ください。

Firebase コンソールで Gemini を試す

Gemini in Firebase を設定したら、使用を開始し、Firebase デベロッパーエクスペリエンスを向上させることができます。

Gemini ペインを開くには:

Firebase コンソールの右上にある ✦[Gemini in Firebase] をクリックします。

Gemini ペインが開き、Firebase コンソールのすべてのページで表示されます。Gemini とチャットして、Gemini ペインで利用可能なすべての機能を確認できます。

✦Gemini in Firebase が Firebase コンソールに表示されない場合は、プロジェクト用に Gemini in Firebase を設定するの手順に沿って有効にします。

Gemini さんとチャット

Gemini ペインを開いたら、すぐに Gemini との会話を開始し、自然言語を使用して質問を投げかけることができます。

次の手順は、Cloud Firestore について Gemini と行う会話の例を示しています。この例では、Gemini に基本的な Firestore ルールのセットを提供するよう依頼し、要件を追加しながら、それらを洗練させていきます。

[Firebase についてなんでも尋ねてください] フィールドに質問を入力し、[送信] をクリックします。たとえば、次のように尋ねます。
```
When should I use a Remote Config rollout vs. an A/B Test?
```
Gemini は回答を表示します。
次に、Gemini に会話を深めるための明確化の質問をしたり、コードを貼り付けてアドバイスを求めたりすることができます。

会話を継続し、トラブルシューティングを進める中で、取り組んでいるアプリやプロジェクトに関する情報や質問を共有できます。Gemini は改善や最適化、追加のガイダンスを提案します。

Firebase コンソールで Gemini ペインを確認する

Firebase コンソールの Gemini ペインには、Gemini モデルによる共同作業を簡素化する多数の機能があります。

オプション	アクション
通知	Firebase アラートを表示します。
spark	Gemini in Firebase チャットを開きます。
contact_support	サポートが必要な場合: デベロッパー向けドキュメントの検索、サポートへのお問い合わせ、Firebase のサービス状況の確認ができます。
dark_mode	モードを選択する: ライトモードまたはダークモードを選択するか、デバイスのデフォルトを選択します。
	会話を消去します。会話を消去すると、以前のコンテキストがすべて消去され、新しい会話セッションが開始されます。
text_select_start	Gemini ペインをコンソールの特定の場所に固定します。ペインは、左、上、右、下に固定できます。
text_select_move_back_word	Gemini ペインの固定を解除すると元の状態に戻ります。
全画面表示	Gemini ペインを最大化して、コンソール全体を占有します。
fullscreen_exit	Gemini ペインを元のサイズに戻します。
	Gemini in Firebase の使用体験について、Firebase チームに問題を報告してください。バグの報告、改善点の提案、全般的なフィードバックをお寄せください。
閉じる	Gemini ペインを閉じます。

Crashlytics で AI 支援を使用する

Crashlytics で AI 支援を使用してクラッシュに関する分析情報を生成するには以下の操作を行います。

プロジェクトで Crashlytics ダッシュボードを開き、アプリを選択します。
調査するクラッシュを見つけて選択します。Crashlytics イベントページが表示され、[AI 分析情報を生成] ボタンが表示されます。

[AI 分析情報を生成] ボタンが表示されない場合は、Gemini in Firebase が有効になっていることを確認してください（設定手順については、Gemini in Firebase を設定するをご覧ください）。また、Apple または Android のイベントを表示していることを確認します。Flutter、Unity、Android NDK イベントと非致命的なイベントはまだサポートされていません。最後に、Crashlytics イベントページで [分析情報] セクションが展開されていることを確認します。
[AI 分析情報を生成] ボタンをクリックします。

分析情報と一緒に、以下のうちの 1 つ以上が表示されます。
- 考えられるクラッシュの原因とその分析
- デバッグ手順
- 実行可能な次のステップ
- ベストプラクティス
より詳細な分析情報を取得するためにコードとコンテキストを提供する場合は、[より詳細な分析情報が必要ですか？] ボックスの [使ってみる] をクリックします。
Gemini in Firebase がリクエストするコードをコードフィールドに貼り付けます。

注: 送信されたコードは、問題に関する分析情報の提供にのみ使用されます。このコードは、モデルのトレーニングのために保存、参照、使用されることはありません。詳しくは、Crashlytics の AI 支援によるデータの使用方法をご覧ください。
AI 分析情報の改善に役立つコンテキストや追加の詳細情報がある場合は、[コンテキストや関連情報を共有してください] フィールドに追加してください。
[AI 分析情報を再生成] をクリックします。

Gemini in Firebase は、指定されたコードとコンテキストに基づいて更新された分析情報を生成します。

詳しくは、Crashlytics で AI アシスタントを利用するをご覧ください。

Gemini in Firebase でメッセージキャンペーンの AI 分析情報を取得する

Gemini in Firebase は、Firebase Cloud Messaging キャンペーンと In-App Messaging キャンペーンのパフォーマンスを改善するための、メッセージキャンペーンの要約、分析情報、ガイダンスを提供します。Gemini in Firebase は、キャンペーンデータを分析してキャンペーンのリーチと影響を把握し、ユーザーエンゲージメントと成長を促進するための戦略を提案します。

メッセージキャンペーンの AI 分析情報にアクセスする

メッセージキャンペーンの AI 分析情報を使用するには、プロジェクトに以下が該当することを確認してください。

プロジェクトで Gemini in Firebase が有効になっている。詳しくは、Gemini in Firebase を設定するをご覧ください。
Firebase プロジェクトで Firebase Cloud Messaging または In-App Messaging が有効になっている。
少なくとも 1 つのキャンペーンが存在し、Firebase コンソールに表示されている。

これらの要件を満たしていることを確認したら、次の手順を行います。

Firebase コンソールで [メッセージ] を開き、キャンペーンデータにアクセスします。
キャンペーンデータが読み込まれたら、[AI 分析情報を生成] をクリックします。

メッセージキャンペーンの概要と分析が表示されます。

Gemini in Firebase で Data Connect の GraphQL クエリとミューテーションを生成する

AI assistance for Data Connect in the Firebase console を使用して自然言語に基づいて GraphQL を生成する手順は次のとおりです。

プロジェクトで Data Connect を開き、[サービス] でデータソースを選択します。
[データ] をクリックします。
[GraphQL の作成を支援] pen_spark アイコンをクリックします。
表示されたテキストフィールド内で、生成するクエリまたはミューテーションを自然言語で記述し、[生成] をクリックします。

たとえば、Firebase Data Connectクイックスタートと Data Connect Codelab でビルドするで参照されているムービーデータソースを使用している場合は、「2022 年の上位 5 本の映画を評価の降順で返す」と尋ねると、次のような結果が返されます。
```
query TopMovies2022 {
  movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
    id
    title
    rating
    releaseYear
  }
}
```
回答を確認します:
- 回答が正しいと思われる場合は、[挿入] をクリックして、回答をコードエディタに挿入します。
- 回答を絞り込める場合は、[編集] をクリックしてプロンプトを更新し、[再生成] をクリックします。
回答を承認したら、必要に応じて [パラメータ] セクションで次の設定を行います。
- 変数: クエリまたはミューテーションに変数がある場合は、ここで定義します。JSON を使用して定義します（例: {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}）。
- 認可: クエリまたはミューテーションを実行する認可コンテキスト（管理者、認証済み、未認証）を選択します。
警告: ミューテーションを実行する場合は、実行する前に慎重に確認してください。データエディタでミューテーションを実行すると、リクエストが実行されます。
コードエディタで [実行] をクリックして、結果を確認します。

コードエディタで複数のクエリまたはミューテーションをテストするには、名称が付けられていることを確認します。たとえば、次のクエリの名称は GetMovie です。クエリまたはミューテーションの最初の行にカーソルを移動して、[実行] ボタンを有効にします。

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

重要: AI assistance for Data Connect in the Firebase console は初期段階のテクノロジーであり、もっともらしく見えても事実に反する出力が生成される可能性があります。Google の考え方を反映していない不正確な情報を回答することがあります。Gemini からの出力はすべて、使用する前に検証してください。また、生成されるコードをテストせずに本番環境で使用しないでください。[GraphQL の作成を支援] プロンプトに個人を特定できる情報（PII）やユーザーデータを入力しないでください。詳細については、AI assistance for Data Connect in the Firebase console がデータを使用する方法と Gemini in Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。

より高度なユースケースについては、AI assistance for Data Connect in the Firebase console のユースケースをご覧ください。