2023 年 1 月


Google Workspace API を簡単に試す

Google Workspace APIs Explorer を使用して API リクエストを行い、ブラウザで API レスポンスを確認し、コードサンプルを作成します。このツールを使用すると、多くの Google Workspace API を理解し、それらが強力なソリューションの構築にどのように役立つかを知ることができます。




デベロッパー向けニュース

AppSheet がローコード プラットフォーム市場のリーダーとして成長を続ける理由

企業や企業の間では、ノーコード/ローコードの利用が勢いを増しています。この投稿では、お客様成功事例と AppSheet がもたらす価値にスポットライトを当てます。また、2022 年の発表と 2023 年の展望についてもまとめています。

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Google Workspace デベロッパー プレビュー プログラムで Chat API が追加されました

このたび、Google Workspace デベロッパー プレビュー プログラムの一環として、Google Chat で利用できる API がさらに増えたことをお知らせいたします。すでに登録している場合は、これらの新しい API に自動的にアクセスできるようになります。まだデベロッパー プレビュー プログラムに登録されていない方で、チャットアプリの構築を開始したいとお考えの方は、この機会に今すぐ登録しましょう。

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AppSheet を使用したコード不要の Google Chat アプリの作成が公開プレビュー版に

AppSheet のノーコード アプリ ビルダーを使用することで、Google Workspace ユーザーはコードを 1 行も記述することなく Google Chat アプリを構築できます。シンプルな公開フロー(必要なステップ数を 8 から 4 に減らす)を活用することで、これらのアプリを Chat に追加でき、チームやビジネスで使用できるようになります。

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Google Workspace におすすめ

現在、2023 年の「Google Workspace におすすめ」アプリへの応募を受け付け中です。応募の締め切りは 2023 年 2 月 28 日です。

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コミュニティ スポットライト


Google スプレッドシート向けのコード不要の機械学習アドオン、Simple ML for Sheets のご紹介

TensorFlow チームは、ML のエキスパート以外も ML を利用できるようにするため、 Google スプレッドシート向け Simple ML に取り組んできました。Simple ML は Google スプレッドシートのアドオンで、誰もが機械学習を利用できるようにします。プログラミングや ML の専門知識がなくても誰でも、数回クリックするだけで、Google スプレッドシート内のデータに機械学習の機能の一部を試して適用できます。小規模ビジネスの経営者、科学者、学生から、大企業のビジネス アナリストまで、Google スプレッドシートを使い慣れている人であれば誰でも、貴重な予測を自動的に行うことができます。



AppSheet オフィスアワー: アプリエディタ、チャットアプリ、AppSheet データベースを使用した最新情報とヒント

2 月 7 日午前 9 時(太平洋時間)に開催されるこのイベントにぜひご参加ください。Google のプロダクト マネージャーと AppSheet のエキスパートが、以下の内容を取り上げます。

  • AppSheet エディタのユーザビリティ改善によりアプリ作成作業を合理化

  • Chat アプリの設定と、それを使用して Chat で自動化を実行する方法

  • Google スプレッドシートを AppSheet データベースにインポートする方法と、その他のヒントとコツ

今回も、質疑応答をしてリアルタイムで回答を得る機会もご用意しています。





ソリューション スポットライト


イベントの計画: トーナメントの順位表を作成する

最大 64 人または最大 64 のチームで参加できるトーナメントの順位表を作成します。このソリューションでは、シングル エリミネーション トーナメントを表すツリー図を作成します。




AppSheet での ML と AI の活用

ノーコード アプリケーション開発プラットフォーム内で、テキストや画像の自動検出、データに基づく予測、音声によるアプリのコマンドなど、アプリケーションで行いたいと思ったことはありませんか?この動画では、AppSheet 内で OCR(予測 ML)モデルをすばやく作成する方法をご紹介します。AppSheet 内で ML と AI がどのように合理化および簡素化されているかをご覧ください。