Firebase Test Lab のトリガー | Cloud Functions for Firebase

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グローバルにスケールできるプロダクトによって、迅速かつ安全に市場に参入できます
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プロダクトの構築
App Check
App Hosting
Authentication
Cloud Functions
Cloud Storage
Data Connect
Extensions
Firebase ML

Firestore
Genkit
Hosting
電話番号の確認
Realtime Database
Firebase AI Logic クライアント SDK
生成 AI

実行

実行
自信を持ってアプリを実行し、ユーザーに最適なエクスペリエンスを提供できます
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プロダクトの実行
A/B Testing
App Distribution
Cloud Messaging
Crashlytics
Google Analytics

In-App Messaging
Performance Monitoring
Remote Config
Test Lab

ソリューション料金ドキュメント

概要
基本
AI
Build
実行
リファレンス
サンプル

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Documentation
Cloud Functions

概要基本

Firebase を追加する - Apple プラットフォーム（iOS+）
Firebase を追加する - Android
Firebase を追加する - ウェブ
Firebase を追加する - Flutter
Firebase を追加する - C++
Firebase を追加する - Unity
Firebase を追加する - サーバー環境
Firebase プロジェクトを管理する
サポートされているプラットフォームとフレームワーク

AI

AI アシスタンスを使用して開発する
概要
Firebase Studio

ブラウザから、AI を取り入れたフルスタックアプリを構築してリリースします。
Firebase の Gemini

Firebase のインターフェースとツールで AI 搭載のアシスタントを使用して、開発を効率化します。
MCP、Gemini CLI、エージェント

MCP サーバーや Gemini CLI 拡張機能などの自律型開発ツールにアクセスします。

AI を活用したアプリを構築する
Firebase AI Logic

Firebase AI Logic を使用して、Gemini モデルと Imagen モデルで AI を活用したモバイルアプリ、ウェブアプリ、機能を構築します。
Genkit

このオープンソースフレームワークを使用して、AI を活用したフルスタックアプリケーションを構築します。

Build

Authentication

安全なオールインワン ID プラットフォームで、ユーザー認証とログインを簡素化します。
電話番号の確認

SMS を使用せずに、携帯通信会社から直接デバイスの電話番号を取得します。
App Check

バックエンドリソースを不正使用や不正アクセスから保護します。
セキュリティルール

データベースとストレージデータを保護するために、きめ細かいサーバー強制ルールを定義します。

Data Connect

フルマネージド PostgreSQL リレーショナルデータベースサービスを使用して、アプリを構築してスケーリングします。
Firestore

豊富なデータモデルとクエリ機能を備えたスケーラブルな NoSQL クラウドデータベースを使用して、データの保存と同期を行います。
Realtime Database

NoSQL クラウドデータベースでデータをリアルタイムで保存、同期します。
Storage

安全なクラウドホスト型ソリューションを使用して、画像、音声、動画などのコンテンツを保存して配信します。

App Hosting

サーバーサイドレンダリングと AI 機能を備えた最新のフルスタックウェブアプリをデプロイします。
Hosting

コマンド 1 つで、静的ウェブアプリと単一ページ型ウェブアプリをグローバル CDN にデプロイします。
Cloud Functions

サーバーのプロビジョニングや管理を行わずに、イベントに応答してバックエンドコードを実行します。
Extensions

一般的なタスク用に事前に構築された統合とソリューションをデプロイします。

Emulator Suite

実際のデータに影響を与えることなく、実際の環境でアプリをテストできます。

実行

Test Lab

さまざまな実機や仮想デバイスで Android アプリと iOS アプリをテストできます。すべてクラウドで実行されます。
App Distribution

プレリリース版の Android アプリと iOS アプリを Trusted Tester に配信するプロセスを効率化します。
Crashlytics

アプリの安定性に関する問題を追跡し、優先順位を付けて修正します。
Performance Monitoring

アプリのパフォーマンスに関する分析情報をリアルタイムで取得し、問題を解決します。

Remote Config

アップデートを公開せずに、アプリの動作と外観を即座に変更できます。
A/B Testing

バリエーションをテストして、変更、機能、キャンペーンについてデータに基づく意思決定を行います。
Cloud Messaging

Android、iOS、ウェブでユーザーに通知とメッセージを送信します。
In-App Messaging

アプリ内で、ターゲット設定され、コンテキストに応じたメッセージを使用して、アクティブユーザーの心を掴みましょう。

Google Analytics

ユーザーの行動に関する分析情報を取得し、アプリのマーケティングとパフォーマンスを最適化します。
Google AdMob

アプリを収益化し、ユーザーに関する分析情報を取得して、広告エクスペリエンスをカスタマイズします。
Google Ads

よりスマートなキャンペーンを実施し、価値の高いユーザーを見つけ、アプリ内コンバージョンを測定します。

リファレンスサンプル

Build
- その他
実行
- その他
ソリューション
料金
ドキュメント
- その他
- 概要
- 基本
  - その他
- AI
  - その他
- Build
  - その他
- 実行
  - その他
- リファレンス
- サンプル
Community
- その他
サポート
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概要
Emulator Suite
Authentication
電話番号の確認
App Check
- はじめに
- 使ってみる
- デフォルトプロバイダ
- カスタムプロバイダ
- デバッグプロバイダ、テストプロバイダ
- リクエストの指標をモニタリングする
- 標準の Google サービス
- Cloud Functions for Firebase
- 適用を有効にする
- 標準の Google サービス
- Cloud Functions for Firebase
- カスタムリソースを保護する
- クライアントからトークンを送信する
- バックエンドでトークンを確認する
Data Connect
- はじめに
- 料金と課金
- 使ってみる
- クイックスタート
- React
- Flutter
- スキーマとオペレーションの設計
- Data Connect スキーマを設計する
- Data Connect クエリを実装する
- Data Connect ミューテーションを実装する
- 承認によってオペレーションを保護する
- Data Connect を使用して開発とテストを行う
- テストデータをシードして一括オペレーションを実行する
- ウェブ SDK を生成する
- Android SDK を生成する
- iOS SDK を生成する
- Flutter SDK を生成する
- Admin SDK を生成する
- CI / CD に Data Connect エミュレータを使用する
- Data Connect プロジェクトを管理する
- スキーマとコネクタを管理する
- サービスとデータベースを管理する
- Firebase Admin SDK で特権オペレーションを実行する
- Data Connect ソリューション
- スキーマ、クエリ、ミューテーションに AI アシスタントを使用する
- Cloud Functions で拡張する
- ベクトル類似検索を行う
- 全文検索を実行する
- GraphQL 言語リファレンスガイド
- ディレクティブリファレンス
- クエリリファレンス
- ミューテーションリファレンス
- オブジェクトリファレンス
- 入力オブジェクトリファレンス
- スカラーリファレンス
- 列挙型リファレンス
- その他のリファレンスガイド
- CLI リファレンス
- Data Connect 構成ファイルリファレンス
- Data Connect プロジェクトの IAM 構成
- Common Expression Language（CEL）リファレンス
- Cloud Audit Logging リファレンス
Cloud Firestore
- はじめに
- Cloud Firestore のエディション
- Standard エディション
- Discover
  - はじめに
- Cloud Firestore について理解する
- 使ってみる
- データベースを管理する
- データの追加と管理
- データを読み取る
  - データを取得する
  - リアルタイムアップデートを入手する
  - 単純なクエリと複合クエリを実行する
  - データの並べ替えと上限
  - 複数のフィールドに対する範囲フィルタと不等式フィルタを使用したクエリ
    概要
    クエリを最適化する
    集計クエリでデータを要約する
    クエリカーソルを使用してデータにページを設定する
    オフラインでデータにアクセスする
    ベクターエンベディングを使用した探索
    インデックスの管理
- データの保護と検証
- ソリューション
  - 概要
  - Firebase Extensions を使用するソリューション
  - BigQuery と統合
  - AI を活用した chatbot を実装する
  - テキスト処理を拡充する
  - メディアの価値を高める
  - ガイド付きカスタム実装を使用するソリューション
  - 生成 AI 機能を開発する
  - Firestore Lite ウェブ SDK
  - 書き込み時の集計
  - 分散カウンタ
  - 全文検索
  - プレゼンスを構築する
  - ユーザーとグループのデータアクセスを保護する
  - 顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用してデータを保護する
    CMEK について
    CMEK を使用する
  - 呼び出し可能な Cloud Functions の関数を使用してデータを削除する
  - データのエクスポートをスケジュールする
  - シャーディングされたタイムスタンプ
  - ジオクエリ
  - CDN からバンドル Firestore コンテンツを配信する
- 使用量、上限、料金
- モニタリングとトラブルシューティング
  - Key Visualizer で使用パターンを分析する
    概要
    使ってみる
    ヒートマップの確認
    ドキュメントキーのヒートマップパターン
    インデックスキーのヒートマップパターン
- バックアップとポイントインタイムリカバリ
  - 障害復旧計画
  - スケジュールバックアップ
  - バックアップスケジュールを作成してデータを復元する
  - インプレース復元を行う
  - ポイントインタイムリカバリ（PITR）
  - PITR の概要
  - PITR の使用
- 手法とベストプラクティス
- Cloud Firestore の統合
- API と SDK のリファレンス
- サンプル
- Enterprise エディション
- Discover
  - MongoDB の互換性の概要
- 使ってみる
  - MongoDB 互換の Firestore データベースを作成して接続する
  - サポートされている MongoDB データ型、ドライバ、機能
    サポートされているデータ型とドライバ
    サポートされている機能: 8.0
    サポートされている機能: 7.0
    サポートされている機能: 6.0
    サポートされている機能: 5.0
    サポートされている機能：4.0
    サポートされている機能: 3.6
- データベースを管理する
  - データベースの作成と管理
- データベースに接続する
  - データベースの認証と接続
- データを管理
  - データの一括削除
  - データのインポートとエクスポート
- 移行
  - MongoDB 互換の Firestore に移行する
  - 一括データ読み込みのベストプラクティス
- 開発
- データを保護する
  - Identity and Access Management（IAM）
  - VPC Service Controls
  - サーバー側での暗号化
  - 顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用してデータを保護する
    CMEK について
    CMEK を使用する
- 使用量、上限、料金
- モニタリングとトラブルシューティング
- バックアップとポイントインタイムリカバリ
  - 障害復旧計画
  - スケジュールバックアップ
  - バックアップスケジュールを作成してデータを復元する
  - インプレース復元を行う
  - ポイントインタイムリカバリ（PITR）
  - PITR の概要
  - PITR の使用
Realtime Database
Storage
セキュリティルール
- はじめに
- 使ってみる
- セキュリティルールについて理解する
- セキュリティルールを記述する
- セキュリティルールをテストする
- セキュリティルールを管理してデプロイする
App Hosting
Hosting
Cloud Functions
Extensions
- はじめに
- ユースケースの例
- プロジェクトで拡張機能を使用する
- 概要
- 拡張機能をインストールする
- インストール済み拡張機能を管理する
- 拡張機能に付与される権限
- マニフェストを使用して構成を管理する
- Firebase による拡張機能
- Trigger Email
- Delete User Data
  - 開始する
- Firestore Bundle Builder
  - 開始する
  - リファレンス
- Resize Images
- Export Collections to BigQuery
- テキスト翻訳
- Distributed Counter
- Shorten URLs
- Limit Child Nodes
- 拡張機能の作成と公開
- 概要
- 使ってみる
- 関数の記述
- パラメータを設定する
- ライフサイクルイベントを処理する
- ユーザーフックを追加する
- 適切なアクセス権を設定する
- ユーザードキュメントを作成する
- パブリッシャーとして登録
- 拡張機能を公開する
- extension.yaml のリファレンス
- Firebase Extensions パブリッシャー契約
Firebase ML
- はじめに
- Codelab
- カスタムモデル
- カスタムモデルを使用する
- カスタムモデルのデプロイと管理
- 従来の API から移行する
  - iOS+
  - Android
- Cloud Vision API を使用する
- テキストを認識する
- 画像にラベルを付ける
- ランドマークを認識する
- 高度なトピック
- モデルの 2 つのバージョン間で A/B テストを実施する
  - iOS+
  - Android
- 本番環境用の準備
- Cloud の認証情報を保護する
  - iOS+
  - Android
- （非推奨）Cloud Vision と Cloud AutoML Vision Edge
- 非推奨の SDK バージョン
  - テキストを認識する
    iOS+
    Android
  - 画像にラベルを付ける
    iOS+
    Android
  - ランドマークを認識する
    iOS+
    Android
- 非推奨の Cloud AutoML Vision Edge
  - 概要
  - 画像ラベル付けモデルをトレーニングする
  - モデルを使用して画像にラベルを付ける
    iOS+
    Android
  - オブジェクト検出モデルをトレーニングする
  - モデルを使用してオブジェクトを検出する
    iOS+
    Android
  - データセットを移行する
- 以前のドキュメント
- Firebase 向け ML Kit
  - はじめに
  - ビジョン
  - テキストを認識する
    概要
    iOS
    Android
  - 顔の検出
    概要
    コンセプト
    iOS
    Android
  - バーコードをスキャンする
    概要
    iOS
    Android
  - 画像にラベルを付ける
    概要
    iOS
    Android
  - オブジェクトの検出と追跡
    概要
    iOS
    Android
  - ランドマークを認識する
    概要
    iOS
    Android
  - AutoML Vision Edge
  - 概要
  - 画像ラベル付けモデルをトレーニングする
  - モデルを使用して画像にラベルを付ける
    iOS
    Android
  - データセットを移行する
  - 自然言語
  - テキストの言語を識別する
    概要
    iOS
    Android
  - テキスト翻訳
    概要
    iOS
    Android
    使用上のガイドライン
  - スマートリプライを生成する
    概要
    iOS
    Android
  - カスタムモデル
  - カスタムモデルを使用する
    概要
    iOS
    Android
  - ホストされたカスタムモデルを管理する
  - カスタム TensorFlow Lite ビルドの使用
    iOS
    Android
  - 高度なトピック
  - モデルの 2 つのバージョン間で A/B テストを実施する
    iOS