1. はじめに
この Codelab では、Gemini Enterprise を活用して、Bumble のスクラム マスターとプロジェクト マネージャーの日々のワークフローを自動化し、強化する方法を学びます。Jira と GitHub のデータコネクタを構成する方法、NotebookLM を使用してスプリント バックログを分析する方法、市場動向の詳細な調査を実施する方法、新機能のブレインストーミングを行う方法、Agent Designer を使用してカスタム エージェントを構築する方法について説明します。
演習内容
- セットアップとカスタマイズ: 配信目標のアシスタント設定を構成します。
- データコネクタを構成する: Gemini Enterprise を Jira Cloud と GitHub に接続します。
- ドキュメントの相互参照: 要件とアクティブなチケットログを比較します。
- スプリント バックログを分析する: NotebookLM を使用して、振り返りメモから分析情報を生成します。
- Deep Research を実施する: Deep Research エージェントを使用して市場動向を分析します。
- 機能のブレインストーミング: アイデア生成エージェントを使用して、新しいコンセプトのブレインストーミングを行います。
- カスタム エージェントを構築する: Agent Designer を使用して、スクラム マスター アシスタントとリソース影響アナライザーを作成します。
必要なもの
- ウェブブラウザ（Chrome など）
- 課金を有効にした Google Cloud プロジェクト
- 必要なライセンスで Gemini Enterprise にアクセスできること
- トークン/アプリを作成するための適切な権限を持つ Jira Cloud と GitHub のアカウント。
この Codelab は、初心者を含むあらゆるレベルのデベロッパー、プロジェクト マネージャー、スクラム マスターを対象としています。
推定所要時間: 96 分
費用の見積もり: この Codelab で使用するリソースは主にサービスとしてのソフトウェア機能であり、インフラストラクチャの費用が大幅に発生することはありません。ただし、Gemini Enterprise ライセンスとデータ コネクタの使用による課金への影響を理解しておく必要があります。
2. アシスタントを設定してカスタマイズする
このステップでは、Gemini Enterprise にアクセスし、アシスタントの設定をカスタマイズして、スクラム マスターまたはデリバリー リードとしてのデリバリー目標を把握します。
Gemini Enterprise に移動する
- ウェブブラウザを開き、Gemini Enterprise アプリに移動します（環境の特定の URL は講師から提供されます）。
- プロビジョニングされた Google アカウントでログインしていることを確認します。
API を有効にする
データコネクタを構成する前に、必要な API がプロジェクトで有効になっていることを確認してください。ターミナルまたは Cloud Shell で次のコマンドを実行します。
gcloud services enable \
aiplatform.googleapis.com \
discoveryengine.googleapis.com
パーソナライズを構成する
アシスタントに自分の役割と業界に関する明確なコンテキストを提供するには:
- インターフェースの左下にある [設定]（歯車）アイコンをクリックします。
- [カスタマイズ] を選択します。
- [プロファイル] セクションに、次の詳細を入力します。
- 役割または役職:
Scrum Master / Delivery Lead - 業種:
Consumer Software & Mobile App Development
- 役割または役職:
- アシスタントが過去のやり取りから学習できるように、次の切り替えスイッチがオンになっていることを確認します。
- 会話の履歴
- 保存された思い出を参照する
3. データコネクタを構成する
Gemini Enterprise がプロジェクト データにアクセスできるようにするには、Jira Cloud と GitHub のコネクタを構成する必要があります。これらは、Google Cloud コンソールでデータストアとして設定されます。
Jira Cloud データストアを作成する
- Google Cloud コンソールで、[Gemini Enterprise] ページに移動します（または検索します）。
- Google Cloud プロジェクトを選択します。
- ナビゲーション メニューで [データストア] をクリックします。
- [+ データストアを作成] をクリックします。
- [ソース] セクションで「Jira Cloud」を検索し、[選択] をクリックします。
- [データ] セクションで、次の操作を行います。
- [連携検索] を選択します（データをインデックスに登録する場合は [データの取り込み] を選択します）。このラボでは、リアルタイム クエリの連携検索を想定しています。
- 認証の詳細（クライアント ID、クライアント シークレット、インスタンス URI（例:
https://your-domain.atlassian.net）、インスタンス ID）を入力します。 - [ログイン] をクリックして、Atlassian ログインを完了します。
- 検索するエンティティ（課題、プロジェクトなど）を選択します。
- [続行] をクリックし、画面の指示に沿って作成を完了します。
GitHub データストアを作成する
- [データストア] ページで、[+ データストアの作成] をもう一度クリックします。
- [ソース] セクションで「GitHub」を検索し、[選択] をクリックします。
- [データ] セクションで、次の操作を行います。
- GitHub アプリの [Client ID] と [Client Secret] を指定します。
- [ログイン] をクリックして、GitHub へのログインと承認を完了します。
- [詳細オプション] の [所有者のログイン] フィールドに組織名を入力します。
- 検索するエンティティ（リポジトリ、問題、pull リクエストなど）を選択します。
- 有効にする GitHub アクションを選択します（コメントの追加、PR のマージなど）。
- コネクタの場所と名前を構成します。
- [作成] をクリックします。
4. Jira コネクタの基本的な操作
このステップでは、自然言語を使用して基本的なチケット管理タスクを実行する練習を行い、タブを切り替えることなくプロジェクト トラッキングを更新する方法を説明します。
1. タスクの作成
Gemini に新しいタスクの作成を依頼します。先ほど確認したプロジェクト キー（GB など）を使用します。
「プロジェクトで新しいタスクを作成する
[YOUR_PROJECT_KEY]
「コミュニティ機能に関するユーザー フィードバックを分析する」という概要と「スプリント 24 で収集したフィードバックを要約する必要がある」という説明を含む。
2. コメントを追加する
チケットが作成され、Gemini からキー（GB-11 など）が提供されたら、チケットにコメントを追加します。
「チケットにコメントを追加
[TICKET_KEY]
「分析のために NotebookLM にレトロスペクティブのメモをアップロードしました。結果はこちらに投稿します。」と発言します。」
3. ステータスを更新
チケットを新しい状態に移動します。
「チケットのステータスを変更する
[TICKET_KEY]
～
進行中
."
5. GitHub Connector の基本的な操作
このステップでは、GitHub を直接操作しなくても、リポジトリ アクティビティをクエリしてデベロッパーの進捗状況を把握する方法について説明します。
1. 最近の commit を一覧表示する
Gemini にリポジトリの最近のアクティビティを確認するよう依頼します。
「リポジトリ
[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]
."
2. オープン状態の pull リクエストを確認する
審査待ちのコードを確認します。
「リポジトリの未処理のプルリクエストをすべて表示して」
[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]
."
3. pull リクエストを要約する
リストから特定の PR 番号がある場合:
プルリクエスト # の変更を要約して
[PR_NUMBER]
リポジトリ内
[YOUR_GITHUB_REPO_NAME]
."
6. 実行に関するドキュメントを相互参照する
このステップでは、非構造化ドキュメントを使用して構造化コードの進捗状況を評価します。Gemini を使用してプロジェクトを検出し、サンプルデータを作成して、進捗状況を分析します。
要件定義書をアップロードする
- Gemini Enterprise のチャット インターフェースで、[+]（プラス）アイコンをクリックするか、ファイルをドラッグ＆ドロップしてアップロードします。
- プロジェクト要件ドキュメントのサンプルをアップロードします。
要件定義書のサンプル
要件ドキュメントがない場合は、requirements.txt という名前のファイルを作成し、次の内容を貼り付けます。このファイルをアップロードします。
Project: Bumble Hobbies Community Feature
Requirements:
1. User Interface:
- [ ] Create a "Communities" tab in the main navigation.
- [ ] Display a list of available hobby groups (e.g., Hiking, Cooking, Gaming).
- [ ] Allow users to search for groups by keyword.
2. Group Functionality:
- [ ] Users can join and leave groups.
- [ ] Members can create new text posts within a group.
- [ ] Members can add images to their posts.
- [ ] Support threaded replies for posts.
3. Moderation:
- [ ] Implement a reporting system for inappropriate content.
- [ ] Provide admin tools to delete posts and ban users.
ステップ 1: Jira プロジェクト キーを確認する
チケットを作成するには、有効なプロジェクト キーが必要です。Gemini にプロジェクトのリストを依頼します。
「利用可能な Jira プロジェクトとそのキーを一覧表示します。」
Gemini からプロジェクトのリストが返されます。使用するプロジェクト キー（GB や BMB など）をメモします。
ステップ 2: Gemini を使用してサンプルデータを作成する
次に、Gemini を使用してテストチケットを作成し、比較対象となるデータを用意します。前の手順で確認したプロジェクト キーを使用します。
「プロジェクトで Jira チケットを作成する
[YOUR_PROJECT_KEY]
「コミュニティ タブを作成する」と「利用可能な趣味グループのリストを表示する」というファイル内の要件について、最初の 1 つを
完了
、2 つ目を
進行中
."
Gemini がリクエストを送信し、作成を確認します。
ステップ 3: 分析を実行する
Jira に実際のデータが入力されたら、比較プロンプトを実行します。
「接続された Jira データストアを使用して、アップロードされた
requirements.txt
プロジェクト内のアクティブなチケットを含むファイル
[YOUR_PROJECT_KEY]
. 対応する有効なチケットがない要件や、完了していない要件を指摘します。」
期待される効果
Gemini Enterprise は、アップロードされたドキュメントと接続された Jira データを分析し、どの要件が完了、進行中、未作成であるかを示す表を提供します。
7. NotebookLM でスプリント バックログを分析する
このステップでは、NotebookLM を使用してスプリント レトロスペクティブのメモを分析し、チームの士気と効率を高めるための分析情報を生成します。
NotebookLM にアクセスする
- Gemini Enterprise の左側のナビゲーション メニューで、[エージェント] タブを開きます。
- [NotebookLM] を選択します。
ノートブックを作成してソースをインポートする
- [新しいノートブックを作成] をクリックします。
- インポート ソース:
- チームのスプリント レトロスペクティブのメモやバックログ データを含むファイルをアップロードします。
- ない場合は、うまくいったこと、うまくいかなかったこと、アクション アイテムに関するモックノートを含むシンプルなテキスト ファイルを作成できます。
サンプル レトロスペクティブ ノート
振り返りドキュメントがない場合は、retro.txt という名前のファイルを作成し、次の内容を貼り付けます。このファイルをアップロードします。
Bumble Sprint 24 Retrospective Notes
What went well:
- UI redesign of the matching screen was completed on time.
- New ice-breaker prompts received positive feedback in user testing.
- Backend API latency reduced by 20%.
What didn't go well:
- Blocked on Figma designs for the community feature for 3 days.
- Test coverage for the new chat feature is below target (60% instead of 80%).
- Communication gap between frontend and backend teams on the new API contract.
Action items:
- Schedule a daily sync between frontend and backend leads.
- Increase unit test coverage for chat feature to 80%.
- Follow up with design team on community feature Figma files.
分析情報を生成
- 画面下部のチャット インターフェースで、「これらの振り返りメモに記載されているボトルネックは何ですか？」などの質問をします。
- NotebookLM のインターフェースで [マインドマップ] 機能を見つけてクリックし、ボトルネックを視覚的に表現します。
[省略可] 音声解説をカスタマイズする
時間があれば、ポッドキャスト形式の要約を生成できます。
- [音声解説] 機能を探します。
- その他アイコンをクリックして、フォーカスをカスタマイズします。
- 「
Focus on team morale improvement goals and identifying bottlenecks.」と入力します。 - [生成] をクリックします。
8. 市場トレンドに関する詳細な調査を実施する
このステップでは、Deep Research エージェントを使用して、Z 世代の出会い系アプリの好みなど、Bumble に関連する市場動向について広範な調査を行います。
Deep Research エージェントにアクセスする
- Gemini Enterprise の左側のナビゲーション メニューで、[エージェント] タブを選択します。
- Deep Research エージェントを選択します。
リサーチ セッションを開始する
- 入力フィールドに、「モバイルの出会い系アプリとネットワーキング アプリのコンテキストで、Z 世代の消費者にリーチするための異なるマーケティング戦略の効果を比較して」などのプロンプトを貼り付けます。
- リサーチプランを確認する: エージェントがプランを生成します。内容を確認して [リサーチを開始] をクリックします。
期待される効果
エージェントがソースを検索し、引用付きの複数ページのレポートを生成するまで数分かかります。実行中に次のステップに進むことができます。
9. アイデア生成でブレインストーミングする
このステップでは、アイデア生成エージェントを使用して、コミュニティ構築に焦点を当てて、Bumble の新機能やキャンペーンのブレインストーミングを行います。
アイデア生成エージェントにアクセスする
- Gemini Enterprise の左側のナビゲーション メニューで、[エージェント] タブを選択します。
- [アイデア生成] エージェントを選択します。
アイディエーション セッションを開始する
- 次のようなトピックを指定して、アイデアを生成します。「ネットワーキング アプリのユーザー間のアイスブレイクとコミュニティ構築を促進するゲーミフィケーション機能のリストをブレインストーミングして。」
- セッションを開始する: プランを確認し、[セッションを開始] をクリックします。
期待される効果
エージェントがアイデアを生成し、評価してランク付けします。このプロセスには時間がかかることがありますが、最初のアイデアはすぐに表示されます。
10. スクラム マスター アシスタント エージェントを構築する
このステップでは、Agent Designerを使用して、スクラム マスターのデイリー レポートを自動化するカスタム エージェントを構築します。
Agent Designer にアクセスする
- 左側のナビゲーション メニューの [エージェント] 見出しの下にある [+ 新しいエージェント] をクリックします。
![[新しいエージェント] ボタン](https://codelabs.developers.google.com/static/codelabs/ge/bumble-workshop/img/image-40_bordered.png?hl=ja)
- プロンプトの入力をスキップして手動でビルドするには、[Proceed to builder]（ビルダーに進む）をクリックします。
メイン エージェントを構成する
- [My Agent] という名前の開始エージェント ノードをクリックします。
- 構成ペインでエージェントの詳細を更新します。
- 名前:
Bumble-Scrum-Master-Assistant - 説明:
Generates a daily summary report for the team based on data from Jira and GitHub.
- 名前:
- [指示] セクションに、次のプロンプトを貼り付けます。
You are a Scrum Master Assistant. Your job is to generate a daily summary report for the team based on data from Jira and GitHub.
When the user asks for a report, follow these steps:
1. Identify the Team and Context: Refer to the provided context (team members, Jira projects, GitHub IDs) to filter the data.
2. Query Jira: Search for active tickets, blocked tickets, and recent status changes.
3. Query GitHub: Look for recent commits, pull requests, and code reviews by the specified team members.
4. Analyze Data: Compare Jira ticket status with GitHub activity to identify progress, potential issues, and blockers.
5. Format Output: Generate a concise summary formatted for Slack.
- [データとツール] セクションで、[データソースとツールを追加] をクリックし、ステップ 3 で作成した GitHub と Jira のデータストアを選択します。
Jira と GitHub で相関テストデータを作成する
スクラム マスター アシスタントの動作を確認するには、Jira と GitHub の両方に一致するデータが必要です。Gemini に相談して次のテストデータを作成します。
「接続された Jira と GitHub のデータストアを使用して、次の操作を行ってください。1. プロジェクト で Jira チケットを作成する
[YOUR_PROJECT_KEY]
（概要「Build communities UI」）で、ステータスを
進行中
.2. リポジトリに新しいファイルを作成する
[YOUR_REPO_NAME]
という名前の
communities.js
コンテンツを含む
console.log('hello');
」というコミット メッセージを使用します。
[TICKET_KEY]
'."
注: ステップ 1 で Gemini によって生成された実際のチケットキーを、ステップ 2 のコミット メッセージに置き換える必要があります。
保存してテスト
- 右上の [作成] をクリックしてエージェントを保存します。
- [Chat with Agent] をクリックして、「過去 24 時間の BMB プロジェクトの日次レポートを生成して」などのプロンプトでテストします。
11. Resource Impact Analyzer エージェントをビルドする
このステップでは、Agent Designerを使用して、リソースの利用不可がプロジェクトのタイムラインに与える影響を分析する別のカスタム エージェントを作成します。
Agent Designer にアクセスする
- 左側のナビゲーション メニューの [エージェント] 見出しの下にある [+ 新しいエージェント] をクリックします。
- [ビルダーに進む] をクリックします。
メイン エージェントを構成する
- [My Agent] という名前の開始エージェント ノードをクリックします。
- 構成ペインでエージェントの詳細を更新します。
- 名前:
Bumble-Resource-Impact-Analyzer - 説明:
Helps project managers understand the impact of team member unavailability on project timelines.
- 名前:
- [指示] セクションに、次のプロンプトを貼り付けます。
You are a Resource Impact Analyzer agent. Your job is to help project managers assess the risk to project timelines when team members become unavailable.
When the user asks about the impact of a resource being unavailable, follow these steps:
1. Identify the Resource and Timeframe: Extract the name of the team member and the duration they will be unavailable.
2. Query Jira: Search for all active tickets assigned to that user.
3. Assess Impact: List tickets at risk, identify high-priority items, and check for blockers.
4. Summarize & Suggest: Provide a summary and suggest mitigation steps (e.g., reassignment).
- [データとツール] セクションで、[データソースとツールを追加] をクリックし、Jira データストアを選択します（このエージェントは主に Jira データが必要なため）。
保存してテスト
- 右上の [作成] をクリックしてエージェントを保存します。
- [Chat with Agent] をクリックして、次のようなプロンプトでテストします。「チームメンバーの Muthu Manoharan が今後 3 日間休暇を取るとします。プロジェクトの GB にどのような影響がありますか？」
12. クリーンアップ
継続的なクラッターを回避し、セキュリティを確保するため、この Codelab で作成したリソースをクリーンアップします。
データストアを削除する
- Google Cloud コンソールで、[Gemini Enterprise] ページに移動します。
- ナビゲーション メニューで [データストア] をクリックします。
- 作成した Jira Cloud データストアと GitHub データストアを見つけます。
- 各アイテムの横にある削除アイコン（ゴミ箱）をクリックするか、アイテムを選択して [削除] をクリックします。
カスタム エージェントを削除する
- Gemini Enterprise ウェブアプリで、[エージェント] タブに移動します。
- [エージェント] で Bumble-Scrum-Master-Assistant と Bumble-Resource-Impact-Analyzer を見つけます。
- 各エージェントのカードのその他メニューをクリックし、[削除] を選択します。
13. 完了
おめでとうございます！Bumble Gemini Enterprise Day 1 Workshop の Codelab を完了しました。
学習した内容
- Gemini Enterprise でパーソナライズ設定を構成する方法。
- Google Cloud コンソールで Jira と GitHub のデータコネクタを設定する方法。
- ドキュメントと実行データを相互参照する方法。
- スプリント バックログの分析に NotebookLM を使用する方法。
- 市場調査やブレインストーミングに Deep Research エージェントと Idea Generation エージェントを使用する方法。
- Agent Designer を使用してカスタム エージェントを構築する方法。
次のステップ
- Agent Designer で、より高度なエージェント構成を確認します。
- ワークフローに関連する他のデータソースを接続してみます。
- カスタム エージェントをチームと共有します。