詳細画面の「ジョブ実行履歴」の項では、下図のようにフローの実行履歴が一覧で確認できます。

ここでは、実行ジョブに関する以下の情報が確認できます。

• 実行予定日時：フローが自動実行される予定の時間
• 実行開始日時：フローが実際に実行を開始した時間
• 実行終了日時：フローが終了した日時
• ステータス：フローの実行状態
• フロー：フローの開始ブロックのブロック名（フロー名）
• ログ：フロー実行時のログ

また、以下の操作ができます。

1. ［再読み込み］をクリック：ジョブ実行履歴を最新の状態に更新します。
2. ［詳細］ボタンをクリック：フロー実行時のログが確認できます。
3. close ボタンをクリック：ログ表示を閉じます。

フローデザイナーは、アップデートリリースによる自動再起動によって、最新版に更新されます。

メンテナンス可能時間の設定では、この自動再起動を許可する時間を設定できます。これにより、フロー実行中の再起動を防ぐことができます。

メンテナンス可能時間が未設定の場合は、アップデートリリースによる自動再起動は、リリース後数時間の間に実施されます。この自動再起動は、フローが実行されていないタイミングを見計らって実施されます。

メンテナンス可能時間の設定手順は、以下のとおりです。

1. 時刻のボックスをクリック
2. 自動再起動を許可する時をクリック
3. 自動再起動を許可する分をクリック（15 分単位の設定のみ可）
4. ［設定］ボタンをクリック

メンテナンス可能時間は、指定時間から 3 時間の間に設定されます。自動再起動は、この時間内に実施されます。

メンテナンス可能時間を解除したい場合の手順は、以下のとおりです。

1. ［設定を解除する］をクリック

以上で、メンテナンス可能時間は解除されます（未設定状態になる）。

1 つのフローデザイナーに配置可能なブロック数は、50 ブロック単位で自由に変更可能です。ただし追加に関しては、追加 50 ブロックあたり 1 つのフローデザイナーのライセンスが別途必要です。

例えば、追加で 100 ブロック配置可能（合計 150 ブロック）としたい場合は、別途 2 つのフローデザイナーのライセンスが必要になります。

info_outline 配置可能ブロック数の上限は、2000 です。たとえライセンスがあってもこれ以上は増やせません。

配置可能なブロック数の変更手順は、以下のとおりです。

1. 「オプション」項目内のブロック数のボックスをクリック
2. 配置可能な総ブロック数をクリック
   追加や削除したいブロック数ではなく、配置可能な総ブロック数を指定することに注意してください。
3. ［更新］ボタンをクリック

配置可能なブロック数が増える場合は、以下の画面が表示されます。

配置可能なブロック数が減る場合は、以下の画面が表示されます。なお反映後、ブロック数が配置可能なブロック数を超過する場合は、フローの実行は失敗します。配置可能なブロック数に収まるように、ブロック数を調整してください。

いずれの場合も、［OK］ボタンをクリックします。

配置可能なブロック数の反映にはしばらく時間がかかります。この間は、配置可能なブロック数の変更はできません。

フローデザイナーの削除は、画面最下部の「サービス削除」項目からできます。この削除操作は、戻せません。削除する場合は、十分注意願います。

手順は、以下のとおりです。

1. ［削除］をクリック

1. ［削除］ボタンをクリック

ログバーでは、ログパネルの開閉や表示するログのフィルタリングなどができます。

項目	説明
キャンセル	ログリスト左端のチェックボックスにチェックが付いた準備中もしくは実行中のフローをキャンセルします。
削除	ログリスト左端のチェックボックスにチェックが付いたフローを削除します。
範囲	［範囲：］の部分をクリックするとフローの開始時間によるフィルタリングができます。
ステータス	［ステータス：］の部分をクリックするとフローのステータスによるフィルタリングができます。 ステータスは複数選択できます。
フロー名	［フロー名：］の部分をクリックするとフロー名によるフィルタリングができます。 フロー名は複数選択できます。
update check_box 自動更新 sync check_box_outline_blank 自動更新	ログの読み込みタイミングを自動更新とするか、手動更新とするかを選択します。初期値は自動更新です。 自動更新のチェックボックスにチェックを付けると自動更新となります。この場合、update にマウスカーソルを重ねると、最終更新日時を表示します。 自動更新のチェックボックスのチェックを外すと手動更新となります。この場合、sync をクリックするとログを読み込みます。
settings	ログを一度に取得する件数を設定します。settings をクリックして件数を設定します。初期値は 100 件です。
expand_less expand_more	ログパネルを開閉します。 項目 説明 expand_less クリックするとログパネルが開きます。 expand_more クリックするとログパネルが閉じます。

実行したフローの開始時間やステータスなどが一覧で確認できます。

多量のログがある場合は、下へスクロールするたびに、新たなログを読み込みページを自動更新していきます。

項目	説明
開始時間	フローの実行を開始した時間です。
終了時間	フローの実行を終了した時間です。
実行時間	フローの実行にかかった時間です。単位は秒です。
ステータス	フローの実行状態です。 準備中：フローの実行状態を待っています。 実行中：フローを実行しています。 成功：フローの実行に成功しました。 失敗：フローの実行に失敗しました。 キャンセル：フローの実行がキャンセルされました。
フロー名	実行した（している）フローの名前（フローの開始ブロックのブロック名）です。

ログリストで選択された実行フローのログが確認できます。

項目	説明
content_paste コピー	クリックするとログ詳細をクリップボードにコピーします。
check_box_outline_blank エラーログの詳細を表示	チェックボックスにチェックを付けるとエラーログの詳細を表示します。初期値では、エラーログは簡易な形式で表示しています。

コメントは、以下の手順で追加できます。

1. 編集パネル左下のコメントツールバーからテキストアイコン（左から 2 番目）をクリック

   

2. 編集パネルの任意の場所をクリック

   

   上図のようにオレンジ枠ボックスが表示されます。

3. オレンジ枠ボックスをダブルクリック

   

   上図のようにグレー枠ボックスが表示されます。

4. グレー枠ボックスにコメントを入力

   

5. グレー枠ボックス右上の×アイコンをクリック

   

6. オレンジ枠ボックスをドラッグしてコメントの表示位置を調整

   

7. オレンジ枠ボックスの右下矩形をドラッグして大きさを調整

   

上記手順の 6 と 7 は順不同です。

コメントはテキストの装飾とボックスの装飾ができます。手順は、以下のとおりです。

1. 編集パネル左下のコメントツールバーから矢印アイコンをクリック

   

2. 装飾したいコメントをクリック

   

3. コメントツールバーの装飾アイコンをクリックして装飾

   

   項目	説明
   format_bold	テキストを太字にします。
   format_italic	テキストを斜体にします。
   format_underline	テキストに下線を引きます。
   text_format	テキストの色を変更します。
   format_align_left	テキストの配置を変更します。 format_align_left テキストを左揃えにします。 format_align_center テキストを中央揃えにします。 format_align_right テキストを右揃えにします。 vertical_align_top テキストをボックスの上端に配置します。 vertical_align_center テキストをボックスの中央に配置します。 vertical_align_bottom テキストをボックスの下端に配置します。
   format_color_fill	ボックス内の色を変更します。
   border_color	ボックスの枠線の色を変更します。
   line_weight	ボックスの枠線の幅を変更します。変更できる線の幅は、以下の 6 種類です。 1px 2px 3px 4px 8px 16px
   line_style	ボックスの枠線の種類を変更します。変更できる線の種類は、以下の 3 種類です。 直線 点線 破線
   layers	コメントの重なり順を変更します。重なり順の変更は、以下 4 種類の操作ができます。 一番前へ ひとつ前へ ひとつ後ろへ 一番後ろへ

コメントは削除できます。手順は、以下のとおりです。

1. 編集パネル左下の矢印アイコンをクリック

   

2. 削除したいコメントをクリック

   

3. コメントの右上の×アイコンをクリック

フローの生成を利用するにあたっては、以下に挙げる準備が必要です。

• 予測に使用するモデルジェネレーターの作成、トレーニングの実施およびその結果（モデル）の適用
• 予測に使用する入力データを以下のいずれかの形式で準備

  タイプ	準備
  数値分類タイプ・数値回帰タイプ	以下いずれかの形式で準備します。 DataEditor を使って準備（エクスポート不要） BigQuery 上に準備 CSV 形式のデータファイル（UTF-8・BOM なし）を Google Cloud Storage (GCS) へアップロード Google スプレッドシートに準備 準備した Google スプレッドシートは使用 GCP サービスアカウントのメールアドレスと共有しておく必要があります。
  画像分類タイプ・画像物体検出タイプ［手動設定］・画像物体検出タイプ［自動設定］	JPEG 形式の画像ファイル（群）を GCS へアップロードします。
  テキスト分類タイプ	テキストファイル（群）を GCS へアップロードします。

現時点で、対応するモデルジェネレーターのタイプは、以下のとおりです。

• 数値分類タイプ
• 数値回帰タイプ
• 画像分類タイプ
• 画像物体検出タイプ［手動設定］
• 画像物体検出タイプ［自動設定］
• テキスト分類タイプ

フローの生成のおおまかな流れは以下のとおりです。

フローの生成は、画面に表示されるいくつかの質問（設定項目）に答えていくだけでできます。画面は、上記 6 ステップの 6 画面で構成されていてます。

以下、簡単に各ステップ（画面）の質問（設定項目）について紹介します。

1. フロータイプ設定

   フローデザイナーヘッダー部分の［add］ボタンをクリックすると、生成するフローの選択画面が表示されます。ここで、フローのタイプを選択します。

2. フロー名設定

   フロー名とメモを設定します。それぞれ、［フローの開始］ブロックの［ブロック名］プロパティと［ブロックメモ］プロパティに反映されます。

3. 予測ブロック設定

   予測に使用するモデルジェネレーターで生成したモデルの選択と、予測方法（オンラインかバッチ）を選択します。大量のデータを使った予測の場合は、予測方法にバッチの選択をおすすめします。

4. 入力データ設定
   • 数値分類予測・数値回帰予測の場合

     入力データの入力元を以下から選択します。

     • DataEditor
     • BigQuery
     • Google Cloud Storage (GCS)
     • Google Spreadsheet

     入力元によって、さらなる設定項目があります。

     入力元	設定項目
     DataEditor	データの名前を設定します。
     BigQuery	データセットとテーブルを設定します。
     GCS	CSV 形式のファイル（UTF-8・BOM なし）のみが対象です。ファイル形式は、CSV を選択してください。 GCS URL には、GCS 上にアップロード済みのファイルへの GCS URL を設定してください。
     Google Spreadsheet	Google スプレッドシートの URL とヘッダーの行数を設定します。 URL には、Google スプレッドシートに付けた名前を指定できます。

   • 画像分類予測・画像物体検知（手動設定）予測・画像物体検知（自動設定）予測の場合

     入力データは、GCS 上の JPEG 形式の画像ファイル（群）のみです。ストレージの選択とファイル形式は、それぞれ GCS と画像ファイルを選択してください。

     GCS URL には、GCS 上にアップロード済みの入力データへの GCS URL を指定してください。

     • バッチ予測の場合は、画像ファイル（群）を配置したフォルダーまでのパスを指定します。
     • オンライン予測の場合は、画像ファイルへのパスを指定します。複数ファイルを指定する場合は、アスタリスク（*）の指定が可能です。
       例）gs://my-bucket/my-folder/*
   • テキスト分類予測の場合

     入力データは、GCS 上のテキストファイル（群）のみです。ストレージの選択とファイル形式は、それぞれ GCS とテキストファイルを選択してください。

     • バッチ予測の場合は、テキストファイル（群）を配置したフォルダーまでのパスを指定します。
     • オンライン予測の場合は、テキストファイルへのパスを指定します。複数ファイルを指定する場合は、アスタリスク（*）の指定が可能です。
       例）gs://my-bucket/my-folder/*
5. 出力データ設定

   出力データの保存先を以下から選択します。

   • DataEditor
   • BigQuery
   • Google Cloud Storage (GCS)
   • Google スプレッドシート

   画像分類の場合は、ラベル数の設定で分類するラベルの数を設定します。

   保存先によって、さらなる設定項目が変わります。

   • DataEditor の場合

     保存先が DataEditor で新規登録の場合は、データの名前・データセット・テーブルを設定します。更新の場合は、データの名前を選択します。

   • BigQuery の場合

     保存先が BigQuery の場合は、データの保存先となるデータセットとテーブルを設定します。

   • Google Cloud Storage (GCS) の場合

     保存先が GCS の場合は、保存するデータのファイル形式（CSV のみ）と保存先 GCS URL を設定します。

   • Google スプレッドシートの場合

     保存先が Google スプレッドシートの場合は、データの保存先となるスプレッドシートのファイル名とそのファイルを共有するユーザーのメールアドレスを設定します。

6. フロー配置設定

   生成するフローを配置するフローデザイナー上のタブを選択します。

生成されたフローのカスタマイズは、自由に行って構いません。ただし、フローの生成時に設定した入力データ設定と出力データ設定の項目は、［フローの開始］ブロックの直下にある［オブジェクト生成］ブロックでまとめています。

入力データ設定と出力データ設定で設定した内容を変更したい場合は、この［オブジェクト生成］ブロックの［データ］プロパティを変更すると便利です。

以下に、変更可能な設定項目について紹介します（値のみ変更可能）。

項目	型	説明
input.dataset	String	入力データ設定で設定したデータセットです。
input.table	String	入力データ設定で設定したテーブルです。
input.gcs_url	String	入力データ設定で設定した GCS URL です。
output.dataset	String	出力データ設定で設定したデータセットです。
output.table	String	出力データ設定で設定したテーブルです。
output.gcs_url	String	出力データ設定で設定した GCS URL です。

info_outlineオブジェクト生成ブロックにまとめられていない入力データ設定および出力データ設定の項目については、該当するブロック内の該当プロパティに直接値が設定されています。

名前項目では、フローデザイナー作成時に付けた名前の変更ができます。

名前の変更は、名前を書き換えて、[保存]ボタンをクリックします。

GCP サービスアカウント項目では、以下に挙げる GCP サービスアカウントごとの項目の確認と、どの GCP サービスアカウントをデフォルト値とするかの設定ができます。

• プロジェクト ID
• アカウント名
• メールアドレス

info_outline デフォルト設定は、GCP サービスアカウントが複数登録されている場合に、どの GCP サービスアカウントをデフォルトとして使用するかを決めます。デフォルト指定された GCP サービスアカウントは、ブロックの GCP サービスアカウントプロパティの初期値として選択されます。

デフォルトの設定は、デフォルトに設定する GCP サービスアカウントのデフォルト欄をクリックします。

Salesforce アカウント項目では、Salesforce カテゴリーのブロックで使用する Salesforce アカウントの情報を管理します。

Salesforce アカウントでは、以下の情報をまとめて管理します。

• Salesforce ログイン時のユーザー名
• Salesforce ログイン時のパスワード
• Salesforce のセキュリティートークン
• Salesforce のコンシューマ鍵
• Salesforce のコンシューマの秘密

Salesforce アカウントの管理では、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	Salesforce アカウントの情報を登録します。 登録は、［追加］ボタンをクリックします。表示される以下の画面で、Salesforce アカウントの情報を入力します。 入力が完了したら［追加］ボタンをクリックします。
編集	登録済みの Salesforce アカウントの情報を変更します。 変更は、変更したい Salesforce アカウントの［編集］欄の mode_edit をクリックします。 Salesforce アカウントの編集画面で、変更したい情報を修正して、［更新］ボタンをクリックします。
削除	登録済みの Salesforce アカウントの情報を削除します。 削除は、削除したい Salesforce アカウントの［削除］欄の delete をクリックします。
デフォルト設定	デフォルトの Salesforce アカウントの情報を設定します。デフォルト設定された Salesforce アカウントは、Salesforce カテゴリーブロックの［アカウント］プロパティの初期値として選択されます。 デフォルト設定は、デフォルト設定したい Salesforce アカウントの［デフォルト］欄をクリックします。

Einstein アカウント項目では、[Einstein 画像認識] ブロックで使用する Einstein アカウント情報を管理します。

Einstein アカウント情報は、Salesforce ログイン時のユーザー名（メールアドレス）と鍵ファイルで構成されます。

Einstein アカウント情報の鍵ファイルは、以下の手順で取得します。

1. Salesforce アカウントで、https://api.metamind.io/signup open_in_new にサインアップをします。

2. サインアップ後の画面で、ダウンロードボタンをクリックして、鍵ファイルをダウンロードします。鍵ファイルは、無くさないよう大切に保管してください。

   warning 鍵ファイルの再取得はできません。鍵ファイルを紛失したりダウンロードしなかった場合は、別の Salesforce アカウントでサインアップして鍵ファイルを取得してください（2017/09/12 時点で確認している仕様です）。

info_outline サインアップ後の画面で、ダウンロードボタンが表示されない場合は、テキストボックス内に表示されているテキスト全てをコピーして、einstein_platform.pem というファイル名で保存してください（テキストは、-----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- の行で始まり、-----END RSA PRIVATE KEY----- の行で終わります）。

Einstein アカウントの管理では、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	Einstein アカウント情報を登録します。 Einstein アカウントの追加手順は、以下のとおりです。 [追加] ボタンをクリックします。 メールアドレス欄に、Salesforce ログイン時のユーザー名（メールアドレス）を入力します。 グレーのボックス部分に 鍵ファイルをドラッグ＆ドロップ操作で登録するか、[ファイルを選択] ボタンをクリックして鍵ファイルを選択します。
デフォルト設定	デフォルトの Einstein アカウント情報を設定します。デフォルト設定された Einstein アカウントは、[Einstein 画像認識] ブロックの [Einsteinアカウント] プロパティの初期値として選択されます。
削除	登録済みの Einstein アカウント情報を削除します。 削除は、削除したい Einstein アカウントの削除欄の delete をクリックします。

warning この機能は、アルファ版として限定公開しています。

Box サービスアカウント項目では、[Boxから変数へロード] ブロックで使用する Box サービスアカウントを管理します。

Box サービスアカウントでは、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	Box サービスアカウントを登録します。 Box サービスアカウントの登録手順は、以下のとおりです。 [追加] ボタンをクリックします。 グレーのボックス部分に Box サービスアカウントの構成ファイルをドラッグ＆ドロップ操作で登録するか、[ファイルを選択] ボタンをクリックしてファイルを選択します。 [追加] ボタンをクリックします。
デフォルト設定	デフォルトの Box サービスアカウントを設定します。デフォルト設定された Box サービスアカウントは、[Boxから変数へロード] ブロックの [Box サービスアカウント] プロパティの初期値として選択されます。
削除	登録済みの Box サービスアカウントを削除します。 削除は、削除したい Box サービスアカウントの削除欄の delete をクリックします。

AWS アカウント項目では、[S3 から GCS へファイルコピー] ブロックで使用する AWS アカウントを管理します。

AWS アカウントでは、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	AWS アカウントを登録します。 登録は、［追加］ボタンをクリックします。表示される以下の画面で、AWS アカウントの情報を入力します。 項目 説明 アカウント名 AWS アカウント名を入力します。 Access Key ID AWS アカウントのアクセスキー ID を入力します。 Secret Access Key AWS アカウントのシークレットアクセスキーを入力します。 info_outline アクセスキー ID とシークレットアクセスキーの作成については、「AWS アカウントとアクセスキー open_in_new」を参照してください。なお、シークレットアクセスキーは作成時のみ取得可能です。作成時に CSV ファイルをダウンロードするか、表示されたシークレットアクセスキーをコピーして、安全な場所に保管してください。 入力が完了したら［追加］ボタンをクリックします。
デフォルト設定	デフォルトの AWS アカウントを設定します。デフォルト設定された AWS アカウントは、［S3 から GCS へファイルコピー］ブロックの［AWS アカウント］プロパティの初期値として選択されます。
削除	登録済みの AWS アカウントを削除します。 削除は、削除したい AWS アカウントの削除欄の delete をクリックします。

error_outline この機能は、アルファ版として限定公開しています。

Azure サービスアカウント項目では、Office カテゴリーのブロックで使用する Azure サービスアカウントを管理します。

Office カテゴリー内のブロックの利用にあたっては、事前に Azure サービスアカウントの登録が必要です。以下で説明する追加操作の手順に沿って、登録を必ず済ませてください。

AWS アカウントでは、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	Azure サービスアカウントを登録します。 登録は、［追加］ボタンをクリックします。表示される以下の画面で、Azure サービスアカウントの情報を入力します。 この画面での操作手順は、以下のとおりです。 追加する Azure サービスアカウントに名前を付けます。 複数登録した場合に区別するための名称です。Azure サービスアカウント内で、一意な名前を付けます。 「Microsoft Azure Portal を使用して新しいアプリケーションを登録する open_in_new」のドキュメントを参考に、Microsoft Azure Potal を使用して、Azure Active Directory に新しいアプリを登録します。 その際、リダイレクト URI（オプション）を必ず設定します。アプリの種類は、「Web」を選択し、上記画面のリダイレクト URL に表示されている URL（content_copy をクリックで URL コピー）を貼り付けます。 作成したアプリケーションの概要ページ上部に表示されている基本情報から、ディレクトリ（テナント）ID と アプリケーション（クライアント）ID を、上記画面のテナント ID とクライアント ID 欄にそれぞれ入力します。 作成したアプリケーションに、Office 365 のファイルにアクセスするための権限を付与します。 ［管理］の下にある［API のアクセス許可］をクリックします。 ［構成されたアクセス許可］の下で［アクセス許可の追加］をクリックします。 ［Microsoft API］タブを選択し、［Microsoft Graph］をクリックします。 ［アプリケーションのアクセス許可］をクリックします。 ［Files］グループを展開し、［Files.Read.All］と［File.ReadWrite.All］のチェックボックスにチェックを付けます。 ［アクセス許可の追加］ボタンをクリックします。 ［... に管理者の同意を与えます］をクリックします。 ［更新をクリックし、［状態］に、［... に付与されました］と表示されることを確認します。 クライアントシークレットを作成します。 ［管理］の下にある［証明書とシークレット］をクリックします。 ［新しいクライアントシークレット］をクリックします。 ［説明］欄にクライアントシークレットの説明を入力します（例：MAGELLAN BLOCKS 用）。 ［有効期限］で、クライアントシークレットの有効な期間を選択します。 ［追加］ボタンをクリックします。 ［値］欄に表示された値をコピーして、安全な場所に保管します（この値は作成時のみ閲覧可能なため）。 先ほどコピーしたクライアントシークレットを、上記画面のクライアントシークレット欄に入力します。 必要に応じて、デフォルトのチェックボックスにチェックを付けます。 ［追加］ボタンをクリックします。 以上で、Azure サービスアカウントの登録は完了です。 ここで登録しただけでは、Azure サービスアカウントは有効な状態になっていません。一覧画面の許可欄での操作が必要です。詳しくは、「許可」操作の解説を参照願います。
デフォルト設定	デフォルトの Azure サービスアカウントを設定します。デフォルト設定された Azure サービスアカウントは、Office カテゴリー内ブロックの［Azure サービスアカウント］プロパティの初期値（デフォルト）として選択されます。
編集	追加済み Azure サービスアカウントの内容を修正できます。
削除	登録済みの Azure サービスアカウントを削除します。 削除は、削除したい Azure サービスアカウントの削除欄の delete をクリックします。
許可	登録した Azure サービスアカウントによる Office 365 へのアクセス許可申請と申請状態の確認ができます。 ［許可］と表示されている場合は、［許可］のリンクをクリックし、アクセス許可を申請し承認してください。

フロー間共通変数の項目では、フロー間で共通に使用できる変数が定義できます。

info_outline 変数とは、フローの実行中に文字列や整数などのデータを格納・参照できる記憶領域のことで、固有の名称で識別できます。

フロー間共通変数として、名称を FOO、値を 1 として定義したとします。このとき、異なる A と B のフローで、FOO という変数を参照すると、どちらのフローでも 1 という値が取得できます。

フロー間共通変数には、このほかに以下の特徴があります。

• 複数持つことができ、それぞれに名称を付けて区別します。名称のルールは以下のとおりです。
  • 名称に使える文字は、英大文字・英小文字・数字・_（アンダースコアー）のみです。
  • 数字のみの名称は使用できません。
  • _ で始まる名称は使用できません。

  info_outline フロー間共通変数の名称は、FOO_BAR のようにすべて大文字にすると、フロー実行内変数との区別がつけやすくなります。

• 扱えるデータの種類は以下のとおりです。
  • 文字列
  • 整数
  • 浮動小数点
  • 真偽
  • 型なし（NULL）
• フロー内でフロー間共通変数の値は変更可能ですが、その影響範囲は変更を行った実行中のフロー内のみです。他の実行中のフローでは、変更されていない定義時の値を参照します。
  例（登場するフロー A とフロー B は別のフロー）：
  1. フロー間共通変数として、名称を FOO、値を 1 として定義します。
  2. 実行中のフロー A で、FOO の値を 100 に変更後、FOO の値を参照すると、100 という値が取得されます。
  3. 実行中のフロー B で、FOO を参照すると、その参照タイミングに関わらず 1 という値（1. で定義した値）が取得されます（このフロー内で FOO を変更しない前提）。
  4. 新たに実行したフロー A で、FOO の値を変更する前に、FOO を参照すると 1 という値（1. で定義した値）が取得されます。

error_outline 本機能はベータ版です。ベータ版での提供となるため、一部の機能が正常に動作しない可能性があります。機能改善や不具合などのフィードバックは、MAGELLAN BLOCKS のお問い合わせ機能より情報提供をお願いします。フィードバックの内容は MAGELLAN BLOCKS の品質向上のために利用いたします。

フロー間共通変数の項目では、以下の操作ができます。

操作	説明
追加	フロー間共通変数を追加します。 追加は、［追加］ボタンをクリックします。表示される以下の画面で、フロー間共通変数の情報を入力します。 フロー間共通変数の名称を入力 データの種類を選択 データの種類に応じた値を入力 ［追加］ボタンをクリック
テキストで一括編集	JSON 形式の文字列でフロー間共通変数を一括定義できます。 ［テキストで一括編集］ボタンをクリックすると、表形式部分がテキスト入力領域へと表示が切り替わります。このテキスト入力領域で、フロー間共通変数を JSON 形式の文字列で一括定義します。 ［フィールドで編集］ボタンをクリックすると、表形式のフロー間共通変数の一覧表示に切り替わります。 フロー間共通変数の JSON 形式データの仕様は以下のとおりです。 [ { "name": "FOO_BAR", "type": "integer", "value": 1 }, { "name": "BAZ", "type": "string", "value": "qux" } ] オブジェクトの配列として表記し、各オブジェクトでフロー間共通変数を定義します。オブジェクトの形式は以下のとおりです。 名前 値 "name" フロー間共通変数の名称を文字列で指定します。 "type" フロー間共通変数のデータの種類を指定します。指定できる値は、データの種類ごとに決まっています。以下いずれかの値を指定します。 データの種類 指定値 文字列 "string" 整数 "integer" 浮動小数点 "float" 真偽 "boolean" 型なし（NULL） null "value" フロー間共通変数のデータの種類に応じた値を指定します。 以下のデータの種類については、指定できる値が決まっています。 データの種類 指定できる値 真偽 true もしくは false 型なし（NULL） null
編集	追加済みのフロー間共通変数の「データの種類」と「値」が変更できます。 info_outline 名称の変更はできません。名称を変更したい場合は、変更したいフロー間共通変数を削除し、新たに追加してください。 編集は、編集したいフロー間共通変数の編集欄の create をクリックします。表示される以下の画面で、フロー間共通変数のデータの種類や値を変更します。 （必要に応じて）データの種類を変更 （必要に応じて）値を変更 ［更新］ボタンをクリック
削除	追加済みのフロー間共通変数の削除ができます。 削除は、削除したいフロー間共通変数の削除欄の delete をクリックします。

通知項目では、フロー実行終了時の通知方法を管理します。ここで管理する通知は、フローの実行が「成功したとき」と「失敗したとき」のそれぞれで分けて使用します（［フローの開始］ブロックのプロパティで設定します）。

通知は、通知タイプおよび通知タイプごとの通知先情報に、名前（通知名）をつけて管理します。通知タイプは、メール通知と Slack 通知の 2 種類です。

メール通知と Slack 通知で、設定項目が異なります。以下は、メール通知の設定内容です。

設定項目	SendGrid	Mailgun	Mailjet
アドレス	smtp.sendgrid.net	smtp.mailgun.org	in.mailjet.com
ポート	2525	2525	2525
ユーザー名	apikey （「apikey」という固定の文字列）[1]	Mailgun の Default SMTP Login	Mailjet SMTP アカウントの USERNAME (API KEY)
パスワード	SendGrid アカウントの API キー[1]	Mailgun の Default Password	Mailjet SMTP アカウントの PASSWORD (SECRET KEY)
To	通知メールの宛先メールアドレス
From	通知メールの送信者メールアドレス
件名	通知メールの件名

以下は、Slack 通知の設定内容です。

設定項目	内容
URL	Slack の Webhook URL を指定します。
チャンネル	Slack の通知先チャンネルを指定します。
ユーザー名	Slack 通知時の表示ユーザー名を指定します。
アイコン	Slack 通知時のアイコン絵文字を指定します。

API トークン項目は、フローを外部から呼び出すときの認証に使用する情報です。ここでは、この API トークンの発行（追加）や削除などができます。なお、追加する API トークンには、説明がつけられます。