共通
はじめに
このドキュメントは、フローデザイナーで使用するブロックのリファレンスです。
info_outline ここで掲載しているアルファ版や限定公開のカテゴリー・ブロックについては、利用申請がないとフローデザイナーのカテゴリーリストやブロックリスト上に表示されません。
基本
フローの基本的なブロック
- フローの開始
フローの開始を表します。 - 並列分岐
並列に実行するための分岐点を表します。 - Slack 通知
Slack へメッセージを通知します。 - 変数指定による Slack 通知
複数のメッセージを Slack の複数チャンネルへ並列に通知します。 - ログへ出力
変数が参照するデータをログへ出力します。 - オブジェクト生成
構造化されたデータを組み立て、変数に格納します。 - ジョブ起動【ベータ版】
指定したフローを実行します。 - 待機
指定された秒数待機します。 - フローの終了
フローの終了を表します。 - 配列内のオブジェクト形式変換
配列内の各要素のデータを変換します。
API
HTTP リクエストに関するブロック
- HTTP GET
HTTP GET リクエストを発行します。 - HTTP POST
HTTP POST リクエストを発行します。 - HTTP PUT
HTTP PUT リクエストを発行します。 - HTTP DELETE
HTTP DELETE リクエストを発行します。 - HTTP POST（JSON）
JSON データを指定の URL に HTTP POST メソッドのリクエストで送信します。 - HTTP PUT（JSON）
JSON データを指定の URL に HTTP PUT メソッドのリクエストで送信します。
BigQuery
BigQuery に関するブロック
- GCS から単一テーブルへロード
GCS 上のファイル内容を BigQuery のテーブルに格納します。 - GCS から複数テーブルへロード
GCS 上の複数ファイルの内容を BigQuery の複数テーブルに格納します。 - 単一テーブルから GCS へエクスポート
BigQuery のテーブルを GCS 上のファイルにエクスポートします。 - 変数からテーブルへロード
変数内のデータを BigQuery のテーブルに格納します。 - 複数テーブルから GCS へエクスポート
BigQuery の複数のテーブルを GCS 上の複数ファイルにエクスポートします。 - クエリーの実行
BigQuery のクエリーを実行します。 - DML クエリーの実行
BigQuery の DML クエリーを実行します。 - BigQuery スクリプトの実行
BigQuery スクリプトを実行します。 - BigQuery ストアドプロシージャの呼び出し
BigQuery のストアドプロシージャを呼び出します。 - クエリーの並列実行
変数の内容によって複数の BigQuery のクエリーを実行します。 - カラム値毎のテーブル分割
BigQuery のテーブルを指定したカラムの内容ごとに分割したテーブルを作成します。 - テーブル内容の Slack 通知
BigQuery のテーブル内容を Slack に通知します。 - テーブルの作成
BigQuery のテーブルを作成します。分割テーブルの作成もできます。 - ビューの作成
BigQuery のビューを作成します。 - ストリームインサート
BigQuery の Stream Insert を使って、BigQuery テーブルへレコードを追加します。 - テーブル削除
BigQuery のテーブルを削除します。 - 分割テーブルへ変換
日付別テーブルから、1 つの分割テーブルへデータをコピーします。 - テーブルの内容取得
テーブルの内容を変数に取得します。 - DataEditor へ登録
BigQuery のテーブルを DataEditor へ更新・追加するブロックです。 - DataEditor の変更手順を適用【アルファ版】
DataEditor で保存した変更手順を使って、BigQuery 上のデータ加工ができます。
機械学習
機械学習に関するブロック
- 推論／予測
DataEditor およびモデルジェネレーターで作成したモデルを使って推論／予測します。 - 因子の重要度計算【アルファ版】
機械学習モデルと BigQuery に格納されたラベル付きデータから予測に大きな影響を及ぼす因子の重要度を計算します。 - モデルジェネレーター予測（オンライン）
モデルジェネレーターでトレーニングした結果と予測因子データ使って、予測を行います。 - モデルジェネレーター予測（バッチ）
モデルジェネレーターでトレーニングした結果と予測因子データを使って、バッチで予測を行います。 - 画像解析
Cloud Vision API を使って、GCS 上の画像を解析します。 - 音声認識
Cloud Speech-to-Text API を使用して、音声をテキストに変換します。 - 音声認識（音声認識モデル選択）
Cloud Speech-to-Text の構築済み音声認識モデルを利用して、通話や動画の音声をテキストに変換します。 - テキスト分析（エンティティ分析）
Cloud Natural Language API の「エンティティ認識」機能を使用して、テキストデータからエンティティ（人、組織、場所、イベント、商品、メディアなど）を特定します。 - テキスト分析（感情分析）
Cloud Natural Language API の「感情分析」機能を使用して、テキストデータから感情を分析します。 - テキスト分析（構文分析）
Cloud Natural Language API の「構文分析」機能を使用して、テキストデータからトークンと文の抽出、品詞の特定や各文の係り受け解析木を作成します。 - テキスト分析（コンテンツ分類）
Cloud Natural Language API の「コンテンツ分類」機能を使用して、事前定義された 700 以上のカテゴリでドキュメント（英語のみ）を分類します。 - テキスト翻訳
Cloud Translation API を使用して、テキストデータを翻訳します。 - 動画分析
Cloud Video Intelligence サービスを使って、GCS 上の動画を分析します。 - モデルジェネレータートレーニング開始（数値）【ベータ版】
モデルジェネレーター（数値分類・数値回帰）のトレーニングを開始します。 - モデルジェネレータートレーニング開始（画像分類）【ベータ版】
モデルジェネレーター（画像分類）のトレーニングを開始します。 - AutoML (回帰) モデルの作成【アルファ版】
Google の AutoML テーブルを使い、教師付きトレーニングデータで回帰モデルを作成します。 - AutoML (分類) モデルの作成【アルファ版】
Google の AutoML テーブルを使い、教師付きトレーニングデータで分類モデルを作成します。 - 物体検出結果簡易確認
画像（JPEG 形式）の物体検出の結果を、簡易的に画像で確認できます。 - 物体検出（バッチ）
物体検出サービスのトレーニングで生成されたモデルを使って、指定画像（複数可）内のオブジェクトの検出ができます。 - 物体検出（オンライン）
物体検出サービスでトレーニングしたモデルを使って、指定された画像（1 枚のみ）内にある複数のオブジェクトを検出します。 - 推論／予測に使用するタグの設定【アルファ版】
モデルにタグを設定します。
Salesforce
Salesforce に関するブロック
- SOQL クエリーの実行
Salesforce の SOQL クエリーを実行して、結果を変数に格納します。 - SOQL クエリーの結果から GCS にファイル作成
Salesforce の SOQL クエリーを実行して、その結果を GCS 上のファイルに出力します。 - レコードの追加
変数に格納されたレコードを Salesforce オブジェクトへ追加します。 - レコードの更新、無ければ追加
変数に格納されたレコードを Salesforce オブジェクトへ更新・追加します。 - 変数から Analytics へアップロード
変数に格納されたデータを Einstein Analytics データセットへアップロードします。 - Einstein 画像認識【ベータ版】
Salesforce の Einstein Vision を使って画像認識を行います。
Google Cloud（旧：GCP）
Google Cloud に関するブロック
- GCE の VM インスタンスを起動
GCE の VM インスタンスを起動します。 - GCE の VM インスタンスを停止
GCE の VM インスタンスを停止します - Pub/Sub パブリッシュ
Cloud Pub/Sub のトピックにメッセージをパブリッシュします。 - GCS から変数へロード
GCS 上のファイル内容を変数にロードします。 - 変数から GCS へアップロード
変数の内容を GCS 上のファイルへアップロードします。 - GCSからファイルリスト取得
GCS 上の特定バケット内のファイル一覧を取得して変数に格納します。 - GCS ファイルコピー
GCS 上の単一ファイルをコピーします。 - GCS マルチファイルコピー
GCS 上のファイル群をコピーします。 - GCS ファイル移動
GCS 上のファイルを移動します。 - GCS ファイル削除
GCS 上のファイルやフォルダーを削除します。 - GCS から Drive へファイルコピー【ベータ版】
GCS 上のファイルを Google ドライブへコピーします。 - S3 から GCS へファイルコピー
Amazon S3 上の単一ファイルを GCS へコピーします。 - GCS 上の Excel（.xlsx）を CSV に変換
GCS 上の Excel ファイル内のシートを CSV ファイルに変換します。 - シフト JIS から UTF-8 へ変換
文字コードがシフト JIS のファイルを、文字コードが UTF-8 のファイルへと変換します。 - GCS ファイル結合
GCS 上のファイルを結合します。 - GCS ファイルに BOM を追加
GCS 上のファイルに BOM を追加します。 - Cloud Functions の呼び出し
Google Cloud Functions の関数を HTTP メソッドを使用した HTTP リクエストによって呼び出します。
Google Drive（旧：G Suite）
Google Drive に関するブロック
- Google ドライブのアイテムを検索
Google ドライブ上のアイテム（ファイルやフォルダー）の一覧をログへ出力します。 - Google ドライブから変数へロード
Google ドライブ上のファイルを変数にロードします。 - Google ドライブのアイテムをコピー
Google ドライブ上のアイテム（Google スプレッドシートや PDF などのファイル）を指定された場所にコピーします。 - Google ドライブのアイテムを削除
Google ドライブ上のアイテム（ファイルやフォルダー）を完全に削除します。 - Google ドライブのアイテムを共有
Google ドライブ上のアイテム（ファイルやフォルダー）を他のユーザーと共有します。 - スプレッドシートを作成
Google ドライブにスプレッドシートを作成します。 - クエリーの結果からスプレッドシートを作成【アルファ版】
クエリーの結果から Google ドライブにスプレッドシートを作成します。 - スプレッドシートを更新
Google ドライブのスプレッドシートを更新します。 - クエリーの結果からスプレッドシートを更新【アルファ版】
クエリーの結果から Google ドライブのスプレッドシートを更新します。 - スプレッドシートのデータを取得
Google ドライブのスプレッドシートの内容を変数に設定します。 - スプレッドシートのワークシートコピー【アルファ版】
Google スプレッドシート内の指定されたワークシートをコピーします。 - スプレッドシートからテーブルへロード
スプレッドシートのデータを BigQuery のテーブルにロードします。 - Google ドライブからテーブルへロード
Google ドライブ上の CSV 形式ファイル内のデータを BigQuery のテーブルにロードします。 - Drive から GCS へファイルをコピー【ベータ版】
Google ドライブ上のファイルを GCS へコピーします。
Google Maps
Google Maps に関するブロック
- 移動時間と距離を計算【ベータ版】
出発地から目的地までの移動距離と所要時間を計算します。 - 住所を経緯度へ変換【アルファ版】
住所から経緯度を取得します。 - テーブルから住所を経緯度へ変換【アルファ版】
BigQuery テーブルに格納された住所から経緯度を取得します。 - 経緯度を住所へ変換【アルファ版】
経緯度から住所を取得します。 - 経緯度のタイムゾーンを取得【アルファ版】
特定の経緯度のタイムゾーンを取得します。 - 標高を取得【アルファ版】
1 か所または複数場所の標高を取得します。 - 地点間の道順を計算
指定された地点間の最適な道順を計算します。 - 移動経路のスナップを取得【アルファ版】
GPS の位置情報リスト（最大 100 地点）から、実際に通った可能性の高い近辺の道路にスナップした移動経路を取得します。 - 経緯度から近い区間を取得【アルファ版】
位置情報のリスト（最大 100 地点）から、各位置に近い道路を使用した移動経路を取得します。
Box
Box に関するブロック
- Box から変数へロード
Box 上のファイルを読み取り、その内容を変数へロードします。 - 変数から Box へアップロード
変数に格納されたデータを Box へアップロードします。 - Box から GCS へファイルをコピー
Box 上のファイルを GCS へコピーします。
Watson
Watson に関するブロック
- 自然言語分類器のリスト取得【ベータ版】
IBM Watson Natural Language Classifier API の List classifiers を BLOCKS から利用できるようにしたものです。 - 自然言語分類器の作成とトレーニング【ベータ版】
IBM Watson Natural Language Classifier API の Create classifier を BLOCKS から利用できるようにしたものです。 - 自然言語分類器の状態取得【ベータ版】
IBM Watson Natural Language Classifier API の Get information about a classifier を BLOCKS から利用できるようにしたものです。 - テキストの分類【ベータ版】
IBM Watson Natural Language Classifier API の Classify を BLOCKS から利用できるようにしたものです。 - 自然言語分類器の削除【ベータ版】
IBM Watson Natural Language Classifier API の Delete classifier を BLOCKS から利用できるようにしたものです。
SNS
SNS に関するブロック
- ツイート検索
検索キーワードを元に Twitter のツイートを検索します。
文書（限定公開）
文書をベクトル化し解析するブロック
- 言語を判定文書の言語を判定します。
- 単語に分割
文書を解析し、指定された品詞の種類に応じて単語列に分割します。 - 文書のベクトル化（TF-IDF）
TF-IDF 方式で文書をベクトル化します。 - 文書のベクトル化（doc2vec）
doc2vec 方式で文書をベクトル化します。 - 文書間のコサイン類似度を計算
文書間のコサイン類似度を計算します。 - 文書のクラスタリング（DBSCAN）
DBSCAN 方式で文書をクラスタリングします。 - 文書のクラスタリング（k 平均法）
k 平均法 方式で文書をクラスタリングします。 - 単語数を計算
全文書中の単語数を計算します。 - 単語のベクトル化（word2vec）
文書内の単語を word2vec 方式でベクトル化します。 - Janome で日本語を単語に分割
Janome という形態素解析器を使って、日本語の文書を解析し、単語列に分割します。
文書検索
Office
Office に関するブロック
- Office 365 から GCS へファイルをコピー【ベータ版】
Office 365 上のファイルを GCS へコピーします。
提供データ
提供データを活用するブロック
- 気象データと結合【ベータ版】
既存の BigQuery テーブルと気象データを結合した新しい BigQuery テーブルを作成します。