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コード実行

2026年8月13日時点の仕様です。

対応者:Takemoto

概要

「コード実行」オペレーションは、フローボットの中に短いプログラムを組み込み、Yoom の標準アクションだけでは対応しきれないデータ処理を行うためのオペレーションです。

たとえば、前段のオペレーションで取得した文字列を加工したり、複数の値をまとめて配列(リスト形式)に変換したりと、細かいデータ整形を柔軟に行えます。

■ 使用例

  • 取得したデータの集計・並べ替え・絞り込みなど、標準機能では難しい加工

  • 文字列の整形・変換(フォーマット変更、必要箇所の抽出、計算など)

  • 複数の入力値をもとにした独自ロジックでの判定・計算

  • CSV などのファイルを読み込んで加工し、新しいファイルとして出力

対応言語

Python 3 と JavaScript に対応しています。

設定手順

1.フローボット編集画面の「+」ボタンを押下します。

2.オペレーションタイプから「コード実行」を選択します。

3.言語を選択します。

設定画面の一番上で、使用する言語(Python 3 または JavaScript)を選びます。

4.やりたい処理を日本語で入力し、コードを生成します。

「AI でコードを生成する」欄に実行したい処理内容を日本語で入力し、「生成する」を押します。
▼入力イメージ

・AI コード生成には上限があります(1 時間あたり 10 回)。

・コードの内容は、 設定画面のAIから自動生成させることもできますが、普段ご利用の AI に作成させたコードを「実行するコード」の欄に貼り付けて実行することも可能です。

5.生成されたコードを確認します。

生成されたコードが「実行するコード」欄に反映されます。このとき、コードが必要とする入力変数(テキスト変数や添付ファイルなど)も、「入力変数」欄に自動で追加されます。
▼コードのイメージ

6.入力変数に値を設定します。

自動で追加された変数名に、前のステップで取得した値などを紐付けます。たとえば添付ファイルの場合は、対象のファイルを選択します。

7.「テスト」を実行して結果を確認します。

想定どおりの値(実行結果)が返るかを確認します。

※オペレーション設定画面での「テスト」実行はタスクを消費しません。

「テスト」実行は1 時間あたり 10 回の上限が設定されています。

活用例:CSV ファイルを読み込み、繰り返し処理でレコード追加する

コード実行オペレーションの使い方として、CSV ファイルの中身を読み込み、繰り返し処理で 1 件ずつデータベースなどにレコード追加する例を紹介します。「 CSV の内容を、そのまま表やデータベースに登録したい」といった場面で便利です。

やりたいこと

CSV ファイル(例:商品コード・商品名・カテゴリ・単価・在庫数が並んだファイル)を読み込み、各項目を配列に変換して、繰り返し処理で 1 行ずつレコードとして追加します。

フローの全体像

コード実行での指示のしかた

「AI でコードを生成する」欄に、次のように入力します。

指示のポイント

  • 「項目ごとに分けて配列で」と伝えると、各項目がそれぞれ配列として出力され、繰り返し処理の対象に選べます。

  • 「項目名は日本語のまま」と加えると、商品名・単価 のように日本語で出力されます(指定しないと英語名になることがあります)。

繰り返し処理 → レコード追加につなぐ

  1. コード実行の後に「同じ処理を繰り返す」を追加し、各項目の配列をそれぞれループ変数に設定します(例:ループ変数に 商品コード・商品名・単価… を割り当てる)。複数の配列を登録すると、同じ順番(同じ行)で 1 件ずつ揃って繰り返されます。

  2. 繰り返しの中に「レコードを追加する」を置き、各ループ変数を対応する列にセットします(例:商品コード列 ← 商品コードのループ変数、単価列 ← 単価のループ変数)。

    これで、CSV の各行が 1 件ずつ、正しく列ごとに揃った状態でレコードとして追加されます。

制限事項

コード実行オペレーションには、次の制限があります。

  • インターネットへのアクセスはできません。 実行環境は外部ネットワークに接続していないため、コード内から外部 API を呼び出す、URL にアクセスする、といった処理はできません。

  • コードの文字数: 30,000 文字まで

  • 入力ファイルの容量: 合計 300MB まで

  • 出力ファイルの容量: 1 ファイル 25MB・合計 50MB まで

タスク消費について

コード実行オペレーションは、実行環境の起動時間に応じて1分あたり2タスク(1分未満は1分に切り上げ)を消費します。

処理が長くなるほど消費タスクも増えるため、大量データを扱う場合は消費量に注意してください。

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