自動処理工程を追加する（アドオン）

 

アドオン自動工程を追加するためのサービスタスク定義ファイル（Add-on XML）の実装サンプル集です。
ワークフロー基盤にビルトインされているモデリング要素とは別に、オリジナルのモデリング要素（アドオン自動工程）を追加することができます。

実装サンプルは、次の2つに分類されています。

• API Access Automation （ワークフロー基盤外との通信を伴うデータ処理）
• Data Editing Automation （ワークフロー基盤内に閉じたデータ処理）

関連マニュアル

• M415: 業務プロセス定義で利用可能な自動工程を追加する
• M416: 業務プロセス定義で利用可能な自動工程を自作する

実装サンプルの個別ページでは、サービスタスク定義ファイルをダウンロードし、ご利用のワークフロー基盤にインポートすることも可能です。ただし、いかなる動作保証もありませんので、利用者自身の責任でご利用ください。また将来、Questetra や連携先サービスの仕様変更などに応じてコード改修が必要となる場合は、ご自身で対応いただく必要がございます。
動作保証が必要であったり、自身でスクリプト（コード）のメンテナンスを行えない場合は、ビルトインされているモデリング要素のみを利用して、ワークフローアプリを作成してください。

「サービスタスク定義ファイル」以外のアドオン

• 「選択肢候補定義ファイル」のサンプルはこちら
• 「台紙PDFファイル」のサンプルはこちら

各種クラウドサービスの API へアクセスし、ワークフロー基盤外との通信を伴うデータ処理がサーバサイドにて自動化されます。

	Google ドライブ ※ビルトインされている自動工程はコチラ
	Google ドキュメント Google ドキュメント: 文書, 全置換 探索文字列に一致するテキストを全て置換文字列に置き換えます。大文字と小文字は区別されます。複数の置換パターンを一括して置換することも可能です。雛形ファイルを活用する場合は多くの場合、上流工程にてファイル複製した上で置換します。
	Google スプレッドシート ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Google スライド Google スライド: ページ, 複製 指定のスライドページを複製し、次ページに挿入します。ページ指定がない場合は、最終ページを複製します。見出し画像制作業務や集計レポート作成業務など、雛形ページの複製から始めたい業務プロセスで利用します。 Google スライド: ページ, 文字列全置換 検索文字列にマッチする全ての文字列を置換文字列に置き換えます。文字列検索では大文字と小文字が区別されます。たとえば、雛形ページのタイトル部分が自動的に置き換えられるといった仕組みを構築できます。 Google スライド: ページ, グラフ全更新 指定スライド内の全ての埋込グラフ（Googleスプレッドシートチャート）を、それぞれの最新バージョンに更新します。たとえば、Googleスプレッドシートで集計されている「売上集計グラフ」が最新状態に自動更新されるといったワークフローを構築できます。 Google スライド: ページ, PNGエクスポート 指定スライドをPNG画像に変換し、ファイル型データ項目に格納します。ダウンロード用URL（無認証・30分有効）を取得することも可能です。たとえば、PNG画像化された「売上レポートPage」がメール添付されるようなワークフロー（売上自動集計プロセス）等で利用します。 Google スライド: スライドページ ID 取得 指定ファイルのスライドページのIDを文字型データ項目（複数行）に格納します。
	Google グループ Google グループ: メンバー, 一覧 Google グループ内の全メンバーのメールアドレスリストを取得します。ただし取得可能件数は最大で2000件です。オーナーロールやマネージャーロールを持つアドレスだけ、グループタイプのアドレスだけに絞り込むことも可能です。 Google グループ: メンバー, 追加 Google グループに1件のメールアドレスを追加します。複数のグループに一括して追加することも可能です。人事異動時のオペレーションを自動化できます。 Google グループ: メンバー, 削除 Google グループから1件のメールアドレスを削除します。複数のグループから一括して削除することも可能です。人事異動時のオペレーションを自動化できます。
	Google カレンダー ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Gmail ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Google Chat Google Chat: スペース, メッセージ生成 Googleチャットの「スペース」にメッセージを投稿します。太字装飾（アスタリスク囲み）やインラインコード装飾（バッククオート囲みによる等幅フォント化）も、そのまま適用されます。なお、一部の案件データを「カード形式」にて添付することも可能です。
	Google Analytics Google アナリティクス: GA4レポート, Hostname-PagePath ごとの PageViews 指定期間におけるページ人気度をランキング形式でレポートします。ページごとの、表示回数、セッション数、Engagedセッション数、Activeユーザ数がTSV形式で確認できます。抽出ディメンションの指定（完全一致リスト）も可能です。 Google アナリティクス: GA4レポート, カスタム作成 任意の指標（メトリック）でTSVレポートを作成します（Googleアナリティクス4プロパティ専用）。1つのディメンションと1つの指標を任意に指定できます。抽出フィルターも設定可能です（ディメンション値の完全一致）。 Google アナリティクス: GA4 Realtime レポート, カスタム作成 直近30分の発生イベントについて任意指標（メトリック）でTSVレポートを作成します（Googleアナリティクス4プロパティ専用）。1つの Realtime ディメンションと1つの Realtime 指標を任意に指定できます。抽出フィルターも設定可能です（Realtime ディメンション値の完全一致）。
	Google Fit Google Fit: フィットネスデータ, 歩数取得 Google Fit 内の歩数データを取得します。任意期間における歩数（集計値）を取得します。総移動距離を取得することも可能です。たとえば、介護職員や配達員の勤務時間歩数を自動的に取得します。
	Google 翻訳 Google 翻訳: Translation API Basic, 翻訳 Google翻訳（API v2）を用いて機械翻訳します。翻訳先言語（ターゲット言語）の指定は必須ですが、翻訳元言語（ソース言語）の指定は任意です（自動検出されます）。基本的には、ニューラルマシン翻訳モデル(NMT)が適用されますが、一部の言語ではフレーズベースマシン翻訳モデル(PBMT)が適用されます。
	Google BigQuery ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	DeepL ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Salesforce Salesforce: 取引先の一括取得 Salesforce の取引先の ID、Name をそれぞれデータ項目に格納し、通信ログを文字型データ項目に格納します。 Salesforce: オブジェクトレコード抽出・テーブル型格納 Salesforce 指定オブジェクトのレコードをテーブル型データ項目に格納します。クエリ（SOQL）を用いてSalesforce オブジェクトのレコードを抽出します。
	Box ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Microsoft365 Microsoft365: グループメンバー追加 Microsoft365 グループのメンバーに指定ユーザを追加します。 Microsoft365: グループメンバー削除 Microsoft365 グループのメンバーから指定ユーザを削除します。 Microsoft365: グループメンバーリスト取得 Microsoft365 グループのメンバーリストを取得します。最大999件のリストを取得できます。 Microsoft365: リスト取得（ページング時） Microsoft365 で次ページのあるリストを取得します。 Microsoft365: ユーザID取得 メールアドレスを指定して Microsoft365 ユーザのIDを取得します。 Microsoft365: グループID取得 表示名を指定して Microsoft365 グループIDを取得します。
	Microsoft 365 Outlook Microsoft 365 Outlook: 予定表（カレンダ）イベント作成 Outlook 予定表（カレンダ）にイベント（予定）を作成します。参加者は最大3名まで指定できます。 Microsoft 365 Outlook: 予定表（カレンダ）イベント添付ファイル追加 Outlook 予定表（カレンダ）のイベント（予定）に添付ファイルを追加します（1ファイルのみ、2.9MBまで）。イベントIDで対象を特定します。添付ファイルのIDが取得できます。 Microsoft 365 Outlook: 予定表（カレンダ）イベント参加者追加 Outlook 予定表（カレンダ）のイベント（予定）の出席者を追加します。イベントIDで対象を特定します。出席者はメールアドレスで指定します。リンクURLが取得できます。
	Microsoft 365 Excel ※ビルトインされている自動工程は コチラ Microsoft 365 Excel: セル値, 更新 Excel シート内の指定されたセルのデータを更新します。 Microsoft 365 Excel: セル値, 取得 Excel シート内の指定されたセルの値を文字型データとして取得します。 Microsoft 365 Excel: 指定値で行番号を特定 シート内を指定された値で検索して行番号を取得します。 Microsoft 365 Excel: 行追加 Excel シート末尾に１行追加し、その各セルにデータを入力します。入力範囲は最大10列まで指定できます。 Microsoft 365 Excel: 行範囲, 削除 Excel シートの指定した行のデータを削除します。削除したい列の範囲を指定できます。 Microsoft 365 Excel: 行取得 Excel シートの指定した行からデータを文字型データとして取得します。取得範囲は最大15列まで指定できます。 Microsoft 365 Excel: 行更新 Excel シートの指定した行のデータを更新します。更新範囲は最大15列まで指定できます。
	Microsoft Teams Microsoft Teams メッセージ投稿 (Incoming Webhook) Incoming Webhook を使って、Microsoft Teams のチャットにメッセージを投稿をします。 Microsoft Teams Chat: メッセージ投稿（API） API（Microsoft Graph REST API）を使って、Microsoft Teams Chat にメッセージを投稿します。
	Microsoft OneDrive ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	kintone ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Adobe PDF Services ※ビルトインされている自動工程は コチラ Adobe PDF Services #成果物: ダウンロード 上流で取得された Polling-URI を用いて成果物ファイル（PDF OPERATIONS の成果 ／ PDF Services ストレージ内）をダウンロードします。Polling-URI は Jobステータスを返します。Job が処理中（未終了）の場合、ファイル型データ項目は空で更新されます。ダウンロード処理自体がエラーにならない点に注意が必要です。
	SendGrid ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Slack ※ビルトインされている自動工程は コチラ
	Stripe ※ビルトインされている自動工程はコチラ
	WordPress.Com WordPress.com: 記事, 草稿追加 WordPress.com上に記事の草稿を生成します。投稿型（POSTタイプ）だけでなく固定ページ型（PAGEタイプ）の記事も生成できます。Webサイト運営における投稿公開作業を自動化・省力化します。 Wordpress.com: メディア, アップロード メディアファイルをアップロードします。指定のデータ項目に複数ファイルが格納されている場合、全てのファイルをアップロードします。PNGやGIFといった画像ファイルだけでなく、PDFやDOCXファイルをアップロードすることも可能です。 Wordpress.com: メディア, 一覧 メディアライブラリ内コンテンツのURLをリストアップします。新着順に最大100件までリストアップされます。アップロード日時で絞り込むことも可能です。公開ファイル（インターネットから閲覧できる状態になったファイル）の監視業務等に利用します。 WordPress.com: 統計, 表示件数の取得 特定の記事が表示された回数（表示数）を取得します。Jetpack統計値から指定期間における「合計回数」および全期間通じての「総計回数」を取得します。指定期間における「日別表示数」をTSVフォーマットで取得することも可能です。 WordPress.com #記事: 取得 WordPress.com サービスに保存されている記事を取得します。ID もしくは Slug によって記事（固定ページ／投稿）を指定し、HTML コンテンツや抜粋文（Excerpt）データ等を格納します。Webサイト運用業務におけるバックアップや移動転載といった工程（タスク）を自動化します。
	OpenAI ※ビルトインされている自動工程はコチラ OpenAI: Audio, 文字起こし 音声ファイルから文字を起こします。OpenAI API の “whisper-1” モデルによって、音声データがテキストデータに変換されます。略称や専門用語を概要文（PROMPT）としてセットすれば、より高精度な文字起こしが実現できます。 OpenAI: Audio, 英文へ翻訳 音声データから英文テキストに翻訳します。日本語等の音声が収録されている音源ファイルや動画ファイルから英文テキストデータが生成されます。OpenAI API の “whisper-1” モデルにより生成されます。概要文（PRMOPT）として、あらかじめ略称や専門用語をセットしておけば、より高精度な変換が実現できます。 OpenAI: Audio, WebVTT形式で文字起こし 音源ファイルから字幕ファイル WebVTT を自動生成します。OpenAI API の “whisper-1” エンジン等によって、オーディオファイルや動画ファイルに収録されている音声がテキストデータに変換されます。AIエンジンModelの変更も可能です。略語や専門用語を概要文（PROMPT）としてセットしておけば、より高精度な文字起こしが実現されます。 OpenAI #Images: 生成 PROMPT テキストから画像を生成します。OpenAI API 経由で “DALL-E 3 MODEL” （画像生成AI）にアクセスして生成します。デフォルトでは 1024×1024 画像が生成されますが、設定により 1024×1792 もしくは 1792×1024 への変更も可能です。なお、PROMPT テキストは4000文字以内で定義する必要があります。（”DALL-E 2″ で生成させたい場合は旧版をご利用ください） OpenAI: Images, バリエーションの創作 元画像のバリエーション（類似画像・変形画像）を作成します。デフォルトでは 1024×1024 の画像が生成されます。256×256 または 512×512 も作成可能です。元画像は4MB未満の正方形画像でなければなりません。また、一度に作成できる数は最大で10です。 OpenAI: Images, 指定エリアの編集 画像内の「透過エリア」を、指示文（PROMPT）にもとづいて補完します。デフォルトでは 1024×1024 の画像が生成されます。編集されるエリアを別ファイル（透過エリアを含む同サイズ画像）で指定することも可能です。なお元画像は4MB未満の正方形画像でなければなりません。また、一度に作成できる数は最大で10です。 OpenAI #File: アップロード ファイルを OpenAI API サーバにアップロードします。ファイルドキュメントは、ファインチューニングなど、様々なエンドポイントや機能で使用されます。 OpenAI #Files: リスト OpenAI API サーバ上のファイルを一覧します。ユーザ Organization に帰属する全てのファイルについて、ファイルID・PURPOSE・ファイルサイズ・ファイル名 の4属性が TSV テキストとして格納されます。 OpenAI #File: ダウンロード OpenAI API サーバ上のファイルをダウンロードします。指定IDに合致するファイルが格納されます。ファイルIDは “file-xxxxxyyyyyzzzzzXXXXXYYYY” といった形式で、アップロードの際などに取得可能です。 OpenAI #File: 削除 OpenAI API サーバ上のファイルを削除します。ファイルIDを指定して削除します。ファイルIDは “file-xxxxxyyyyyzzzzzXXXXXYYYY” といった形式で、アップロードの際などに格納可能です。 OpenAI #FtJob: イベント一覧 ファインチューニングJob（FtJob）のステータス更新イベント（fine_tuning.job.event）をリストします。イベントの数、およびイベント一覧TSV（生成時刻・イベントLevel・メッセージ）が取得可能です。（最大20） OpenAI #FtJob: 生成 MODEL をファインチューニングするジョブ（FtJob）を開始させ、ジョブのIDを取得します。生成ジョブの完了には数分から数時間かかります。”チューニングされた MODEL”（FtMODL）は、ジョブ完了後に利用可能となります。なお、トレーニングファイル（データセット）は事前にアップロードしておく必要があります。 OpenAI #FtJob: キャンセル ファインチューニングJob（FtJob）を即時停止させます。FtJobステータスは “cancelled” となります。ファインチューンイベントのログが必要な場合は、別途、イベント一覧取得の操作を行います。 OpenAI #FtJob: 進捗確認 ファインチューニングJob（FtJob）の進捗情報を取得します。ファインチューン（微調整）のステータスが取得できます。Jobステータスが “succeeded” の場合には、MODEL名も取得可能です。典型的には一時間おきに繰り返し呼び出されるようなフロー上に配置されます。 OpenAI #MODELs: リスト API で利用可能なMODEL（AIモデル）をリストします。Fine-Tuned Models (FtMODEL) を含みます。全モデル数と各モデルの基本情報TSV（作成時刻・所有者・ルートモデル・モデルID）が取得可能です。 OpenAI #FtMODEL: 削除 ファインチューン済みMODEL (FtMODEL) を削除します。Organization において Owner ロールが必要です。指定の FtMODEL が存在しない場合、404 エラーとなります。 OpenAI #FtJob: 生成 MODEL をファインチューニングするジョブ（FtJob）を開始させ、ジョブのIDを取得します。生成ジョブの完了には数分から数時間かかります。”チューニングされた MODEL”（FtMODL）は、ジョブ完了後に利用可能となります。なお、トレーニングファイル（データセット）は事前にアップロードしておく必要があります。 OpenAI #FtJob: 進捗確認 ファインチューニングJob（FtJob）の進捗情報を取得します。ファインチューン（微調整）のイベントログが取得できます。Jobステータスが “succeeded” の場合、MODEL名も取得可能です。典型的には一時間おきに繰り返し呼び出されるようなフロー上に配置されます。 OpenAI #Chat: 画像付きプロンプトに回答 画像付 Prompt に対する回答文を生成します。MODEL は画像を取り込み、画像に関連する質問に答えます。画像が何を表現しているか、画像内に何が存在するか、それらを踏まえた質問（冷蔵庫の中身から夕食レシピなど）に答えます。 (GPT-4 with Vision) OpenAI #Chat: Textプロンプトに回答 Text Prompt に対する回答文を生成します。デフォルトでは “gpt-4-1106-preview MODEL” にアクセスして生成します（任意の MODEL に変更可）。会話を始めるための Text Prompt は “systemメッセージ” と “userメッセージ” に分けて定義します。一般的には “systemメッセージ” には回答ルールや回答キャラクターの性格などが設定され、”userメッセージ” には質問文が設定されます。
	Azure Cognitive Services Azure OpenAI Service #Chat: パラメータ付き対話 Azure OpenAI Service の API (Microsoft 基盤上で動く ChatGPT) と通信します。高度なパラメータの付与をサポートします。具体的には、サンプリング温度、上位％サンプリング、再出現禁止度、頻出禁止度、Logitバイアスなどが設定可能です。
	Image-Charts Image-Charts: QR Code, 生成 Image-Chart QRCode を使用してQRコードを作成します。任意の文字列データをQRコードにエンコードすることが可能です。QRコード画像はpng形式で出力されます。 Image-Charts: 棒グラフ, 生成 数値TSVデータ（国別人口、月別売上、など）から棒グラフや折れ線グラフを生成します。グラフは Image-Chart を使用して自動的に生成されます。Y軸目盛は自動的に最適化されます。X軸目盛はTSVの一行目が参照されます。画像はPNG形式で出力されます。
	Questetra Questetra ロールメンバー追加 Questetra の「ロール」にメンバーを追加し、通信ログを文字型データ項目に格納します Questetra ロールメンバー削除 Questetra の「ロール」からメンバーを削除し、通信ログを文字型データ項目に格納します Questetra 組織メンバー追加 Questetra の「組織」にメンバーを追加し、通信ログを文字型データ項目に格納します Questetra 組織メンバー削除 Questetra の「組織」からメンバーを削除し、通信ログを文字型データ項目に格納します Questetra 組織所属メンバー メールアドレス取得 Questetra の「組織」に所属するメンバーのメールアドレスを取得します。 Questetra BPMS: ユーザ, ロール所属を判定 指定したユーザが指定したロールに所属していれば「ロール名」を、所属していなければ空を返します。 Questetra BPMS: ユーザ, 指定組織への所属を判定 指定したユーザが指定した組織のリーダであれば”L” を、スタッフであれば”M” を、所属していなければ空を返します。 Questetra BPMS: 案件, 指定データTSV抽出 案件データを一行のTSV文字列として抽出します。抽出項目は “0,2,3” のようなCSV書式で指定します。Tabコードと改行コードは、自動的に削除されます。”ファイル型” はファイル名が、”選択型” は選択された選択肢の表示テキストが抽出されます。掲示板型・テーブル型・ガイドパネル型は抽出できません（Warningがログ出力されます） Questetra BPMS: 案件, TSV一括抽出 案件データを複数行のTSV文字列として抽出します。任意のワークフロー基盤（ローカル／リモート）からAPI経由で抽出します。抽出項目は “string:0,date:2,select:3” のようなCSV書式で指定します。抽出範囲は日付で指定します。日付範囲は、プロセス開始日時・プロセス終了日時・任意の日付型データのいずれかを指定します。 Questetra BPMS: 案件, 保存済フィルタでTSV一括抽出 指定した保存済フィルタに一致するプロセスデータを抽出します。抽出リストはTSV文字列として保存します。フィルタは ReportID にて設定してください。なお、当該フィルタは、ターゲット基盤内にあらかじめ保存されている必要があります。 Questetra BPMS: 案件, 全ファイルURL一覧 ファイルダウンロード用URLをリストアップします。Questetra BPM Suite のワークフローデータとして格納されているファイルを探索します。2つ以上のファイルが添付されている場合、複数行のテキストを出力します。ブラウザの拡張機能やメール本文貼付などで活用します。 Questetra BPMS: 案件, 文字列型データ全連結 文字列型データをすべて連結します。Questetra BPM Suite のワークフローデータとして格納されている文字列型データおよびタイトル文字列を探索し結合します。各データの間には改行が加えられます。キーワードの存在確認などで利用します。 Questetra BPMS #案件: TSVデータによるHTTP開始イベントのキック TSVの指定行データを用いてHTTP開始イベントをキックします。複数行TSVデータによる一括起動を想定する場合、ループ構造内に配置します。行IDはゼロから始まります。
	未分類 ※ビルトインされている自動工程は コチラ Google reCAPTCHA: トークン, 検証 reCAPTCHAトークン（reCAPTCHA user response token）を検証します。人間ロボット検証の真偽値（true: human）だけでなく、検証スコア（1.0: human）も取得できます。なおトークンの有効期限は2分間で、検証できるのは一度だけです。

乱数を生成する、文字数をカウントする、TSVデータをExcelファイルに変換する、など、ワークフロー基盤内に閉じたデータ処理がサーバサイドにて自動化されます。

	自動生成 ※ビルトインされている自動工程は コチラ 数値, 乱数生成 乱数を生成します。案件トークンがこの自動工程に到達すると、都度、指定範囲内の数値が生成されます。小数点以下はワークフローのデータ定義に応じて0へ近づく方向で切り捨てられます。 文字列, パスワード生成 ランダム文字列を生成します。案件トークンがこの自動工程に到達すると、都度、指定した長さの文字列が生成されます。記号混在や特定文字（Iとl）は不使用といった複雑な生成ルールも実現可能です。「ユーザ初期パスワードを設定」や「ダウンロード用パスワードを設定」といった業務工程を自動化します。 Email-HTML 文字列, SimpleNotice 生成 ワークフローに流れる案件データを用いてHTMLメール用のテキストを組み立てます。概要文・画像・主文・リンクボタン・副文のブロックにて構成されます。なお、設定データが空白であった場合、当該ブロックはスキップされます。 Email-HTML 文字列, 画像リスト 生成 複数画像を一覧できるメール用のHTMLテキストを組み立てます。複数の画像URLをimgタグにセットして並べます。Webサーバに公開された画像を共有したいケースや、コンテンツのチェック体制を強化したいケースで利用します。 Email-HTML 文字列, TSVテーブル 生成 TSV文字列が確認しやすいHTMLコード（HTMLメール用）を組み立てます。TSV文字列の項目数に応じて TableRow (TR) と TableData (TD) を挿入します。ワークフロー内に格納されているTSVデータをHTMLメールで自動通知したい場合に利用されます。 Email-HTML 文字列, 案件データリスト 生成 格納データが一覧できるHTMLコード（HTMLメール用）を生成します。ワークフロー内の指定データ項目を指定の順序で組み立てます。生成コードをメール送信イベントに渡せば、任意の関係者とデータを共有できます。
	自動複製 ファイル, 複製 ファイル型データを複製します。ファイル型データ項目A1に格納されているファイルデータ（Original Files）が全て、ファイル型データ項目B1にコピー（Clone Files）されます。ファイル名や Content-Type を変更することも可能です。A1とB1に同じデータ項目を指定すれば、上書き保存となります。 ファイル,複数ファイル型データ項目をまとめて複製 ファイル型データを複製します。複数のファイル型データ項目Aに格納されているファイルデータが全て、ファイル型データ項目Bに追加コピーされます。コピー時、ファイル名の先頭に文字列を追加できます。 テーブル, 複製 テーブル型データを複製します。テーブル型データ項目Aに格納されている全てセル値がテーブル型データ項目Bに上書きコピーされます。テーブルのカラム設計に不整合がある場合、エラーとなる場合があります。
	自動変換 ※ビルトインされている自動工程は コチラ コンバータ: 異なるタイムゾーン日時 タイムゾーンAの日時をタイムゾーンBの日時に変換します。いずれの日時にも、任意のタイムゾーンを設定できます。未設定の場合、ワークフロー基盤のタイムゾーンが適用されます。 コンバータ: タイムスタンプ to 日時 タイムスタンプ値（UNIXタイム）を日時型データに変換します。すなわち、協定世界時 1970-01-01 00:00:00 からの経過秒数（2002年以降は10桁整数）から、時刻型データを算出します。ワークフロー基盤のタイムゾーンに従います。 コンバータ: テーブル to TSV文字列 テーブル型データをTSV文字列に変換します。テーブル型データ項目内の全てのセルの文字列値がTSV文字列Bに上書きコピーされます。入力のないセルは空文字列とみなされます。 コンバータ: TSV文字列 to テーブル TSV文字列をテーブル型データに変換します。TSV文字列内の全てのセルの文字列値がテーブル型データ項目Bに上書きコピーされます。テーブルのカラム設計に不整合がある場合、エラーとなる場合があります。 コンバータ, CSV文字列 to TSV文字列 CSV文字列をTSV文字列に変換します。出力TSVは「もっともシンプルなタブ区切り文字列」として出力されます。ダブルクオートで囲まれたフィールド内に改行コードやTABコードが含まれていた場合、スペースに置き換えられます。なお、入力CSV内のダブルクオート文字がエスケープされていない場合、意図しない処理結果となります。 コンバータ, 複数行文字列 to 単一行CSV文字列 複数行文字列をCSV文字列に変換します。複数行文字列の各行を、CSVの各セルの値として変換します。もしカンマ文字が含まれる場合、あらかじめ削除されます。改行コードのみの行は空白文字データとして認識されます。 コンバータ: ファイル to Base64文字列 ファイル型データをBase64エンコードして文字型データに変換します。ファイル型データのファイルが複数ある場合、ファイルサイズが10MBを超える場合は変換されません。 コンバータ: Email文字列 to Quser Email文字列（文字列データ）をユーザ型データに変換します。当該アドレスが、ワークフロー基盤のユーザアドレスとして登録されていなかった場合、エラー終了します（ユーザ型データ項目の値は更新されません）。なお、複数行文字列やカンマ区切文字列で複数のアドレスが列挙されている場合、先頭から順次判定し、一致するユーザが発見され次第、正常終了します。。 コンバータ（JapanZipCsv to JapanZipXml） 郵便番号マスターを生成します。日本郵便株式会社の郵便番号データ “KEN_ALL.CSV” （12万行）が、郵便番号マスター “Japan-Zip.xml” に変換されます。 コンバータ（全銀フォーマット to みずほCSV） みずほ銀行の総合振込ファイルを生成します。全国銀行協会が規定する”全銀フォーマット”のファイルから、”みずほビジネスWeb”用の『金額ファイル』を生成します。各行は「”顧客コード1″(10桁数字),”支払金額”(10桁数字),0」で構成されます。 コンバータ（JigyosyoZipCsv to JigyosyoZipXml） 郵便番号マスターを生成します。日本郵便株式会社の事業所個別郵便番号データ “JIGYOSYO.CSV” （2万行）が、事業所郵便番号マスター “Jigyosho-Zip.xml” に変換されます。もし “Japan-Zip.xml” （12万行）が指定されれば、それを取り込んだ “Jigyosho-Zip.xml” （14万行）が作成されます。 TSV 文字列, 行と列を入れ替え 矩形TSVを行と列のインデックスを入れ替えます。出力されるマトリックスTSV（転置行列）は、行列要素(x,y)が(y,x)に置き換えられた行列になります。度数分布表やヒストグラムのためのデータ整形等に使われます。 TSV 文字列, 日付データを yyyy-MM 形式に変換 指定したカラムの日付データを yyyy-MM または yyyy 形式に変換し、その値を全行の末尾に追加します。 文字列, マスターテーブル活用によるデコード変換 ワークフロー基盤内で共有されている “選択肢マスター” を参照し、ID情報をLabel情報に変換します。マッチするIDが存在しない場合、空文字列に変換します。 URL エンコード文字列, UriComponent デコード URLエンコードされた文字列（URIのコンポーネント部）をデコードします。”5%25off%3F” は “5%off?” に、”%E3%81%82%20%E3%81%84″ は “あ い” に、デコードされます。 Text ファイル, 文字エンコーディングの変換 Textファイルの文字コード（符号化文字集合）を変更します。たとえば、UTF-8 エンコーディングを UTF-16 エンコーディングや Shift_JIS エンコーディングに変換します。複数ファイルが添付されている場合、すべてを同じルール��変換します。
	自動ろ過 TSV 文字列, 変換 TSVテキストの列を並べ替えます。新しい並び順は、オリジナルTSVの列IDを列挙して指定します（例 “0,1,3,0”）。新しいTSVテキストは、TSVファイル形式やCSVファイル形式等のフォーマットで格納することも可能です。 TSV文字列, 数字ソート 指定カラムの数値順でTSVテキストを行ソートします。各カラム値が「123円」「1,234円」「12円」だった場合は、「12円を含む行」「123円を含む行」「1,234円を含む行」の順に並べ替えられます。 TSV文字列, テキストソート 指定カラムの文字コード順でTSVテキストを行ソートします。各行のカラム値が「Jan」「Feb」「March」だった場合は、「Febを含む行」「Janを含む行」「Marchを含む行」の順に並べ替えられます。 TSV文字列, テキストフィルタ 任意の検索テキストでTSV文字列をフィルタリングします。指定カラムに検索テキストが含まれる行のみ出力されます。複数テキストによる OR 検索をしたい場合は “USA,U.S.,United States” のようにカンマ区切りで指定します。 TSV文字列, 除外テキストフィルタ 任意の検索テキストでTSV文字列の行除去を行います（除外フィルタ）。すなわち指定カラムに検索テキストが含まれない行のみが出力されます。複数テキストによる OR 検索をしたい場合は “USA,U.S.,United States” のようにカンマ区切りで指定します。 TSV文字列, 数値フィルタ 数値範囲を使ってTSV文字列をフィルタリングします。指定の数値カラムが数値範囲に含まれる行のみ出力されます。複数の範囲を OR 指定したい場合は “-100<36.4,37.5<100” のようにカンマ区切りで指定します。 TSV文字列, 日付フィルタ 日付範囲を使ってTSV文字列をフィルタリングします。指定の日付カラムが日付範囲に含まれる行のみ出力されます。複数の範囲を OR 指定したい場合は “2020-01-01<2020-01-07,2020-01-21<2020-01-27” のようにカンマ区切りで指定します。 TSV文字列, 日時フィルタ 日時範囲を使ってTSV文字列をフィルタリングします。指定の日時カラムが日時範囲に含まれる行のみ出力されます。複数の範囲を OR 指定したい場合は “2020-01-01 00:00<2020-01-07 23:59,2020-01-21 00:00<2020-01-27 23:59” のようにカンマ区切りで指定します。 TSV 文字列, Keywords フィルタ TSVテキストをカラムマッチ行だけに絞り込みます。マッチ条件には「と等しい」「を含む」「で始まる」「で終わる」のいずれかが指定できます。大文字小文字を区別しないフィルタも指定可能です。別途、除外された行（フィルタ除去行）を格納することも可能です。 TSV 文字列, 正規表現フィルタ TSV テキストをカラムマッチ行だけに絞り込みます。マッチ条件には正規表現（RegExp）が指定でき、各行ごとにカラムの値がマッチ判定されます。なお、除外された行（フィルタ除去行）を格納することも可能です。 複数行文字列, 正規表現フィルタ 複数行テキストをマッチ行だけに絞り込みます。マッチ条件には正規表現（RegExp）が指定でき、各行ごとに正規表現マッチが判定されます。なお、除外された行（フィルタ除去行）を格納することも可能です。
	自動書換 文字列, 全角数字を半角数字に一括置換 全ての全角数字を半角数字に置換します。”０” から “９” までの数字が置換対象です。記号や英字などは置換されません。なお置換された件数はログにて確認可能です。 文字列, 半角数字を全角数字に一括置換 全ての半角数字を全角数字に置換します。”0″ から “9” までの数字が置換対象です。記号や英字などは置換されません。なお置換された件数はログにて確認可能です。 文字列, 数値に桁区切り記号を一括付与 テキスト中の4桁以上数値（数字4連続以上）を検出し、各数値に対してケタ区切記号を付与します。桁区切り記号には、カンマ、ドットもしくはスペースが指定可能です。この自動変換は、小数部や郵便番号や年号にも適用されてしまう点に注意が必要です。 文字列: 全置換 検索文字列を置換文字列に全置換します。大文字と小文字は区別されます。たとえばテンプレート文内の “XXXX-XX-XX” という文字列を “2020-05-11” に全置換することが可能です。 複数行文字列, 重複行の削除 全ての重複行を抽出し、削除します。正順モードでは最初の行が保持され、逆順モードでは最後の行が保持されます。なお “ABC” と “Abc” は、異なるカラム要素として認識されます。（ケースセンシティブ） TSV 文字列; 全行に固定値を追加 全行の末尾にセルを１つ追加します。なお、TSV末尾や先頭の空白文字や改行文字は予め削除されます。また、各行のTabセパレータの数が不一致の場合はセル追加することなくエラー終了します。 TSV 文字列; 特定列に接頭辞 指定したカラムの全データに接頭辞Strを結合し、新しいTSV文字列を生成します。結合文字列は各行末に要素追加されます。データのカテゴリ分けなどでご利用いただけます。TSV文字列の末尾先頭にある空白文字や改行文字は事前に削除します。 TSV 文字列; 特定列に接尾辞 指定したカラムの全データに接尾辞Strを結合し、新しいTSV文字列を生成します。結合文字列は各行末に要素追加されます。敬称や通貨単位の追加などでご利用いただけます。TSV文字列の末尾先頭にある空白文字や改行文字は事前に削除します。 TSV 文字列; 数値列に足し算 数値カラムの各数にNを足して、新しいTSV文字列を生成します。計算結果は行末に要素追加されます。値引き価格表の作成などでご利用いただけます。TSV文字列の末尾先頭にある空白文字や改行文字は事前に削除します。 TSV 文字列; 数値列に掛け算 数値カラムの各数にNを掛けて、新しいTSV文字列を生成します。計算結果は小数点以下が四捨五入され、行末に要素追加されます。消費税計算などでご利用いただけます。TSV文字列の末尾先頭にある空白文字や改行文字は事前に削除します。 TSV 文字列, 2つの数値列の変化を計算 TSV内の2つの数値列について差分と変化率を算出します。算出値を最右列に追加します。前月比や前年比の自動化を実現します。 TSV 文字列, 矩形検証 TSVのセルデータがマトリックス形状になっているか検証します。もし各行でセルデータ数が異なる場合、行末タブが追加されます。整形後の行数と列数を取得することも可能です。なお、検証後TSVの末尾に改行コードは付与されません。 TSV 文字列, カラム重複行の削除 カラム要素同士が重複している行を抽出し、削除します。正順モードでは最初の行が残り、逆順モードでは最後の行が残ります。なお “ABC” と “Abc” は、異なるカラム要素として認識されます。（ケースセンシティブ）
	自動抽出　 文字列, 単語数の取得 テキスト内の単語数を取得します。空白（タブや全角空白や改行も含む）で区切られた単語がカウントされます。カンマやピリオド等を区切り文字に含めてカウントした単語数も取得可能です。 文字列, 文字数の取得 テキストの文字数を取得します。連続する空白（タブや全角空白も含む）は全体で１文字とカウントされます。改行コードをカウントしない文字数、改行と空白をカウントしない文字数も取得可能です。 複数行文字列: 行数の取得 テキストの行数を取得します。末尾の改行コードをカウントしない行数も取得可能です。 文字列抽出,行始まり文字列マッチング テキストを１行毎に解析し、指定のデータ項目へ格納します。メールや定型文書の”行始まりの文字列”とマッチングします。マッチング後続の文字列を抽出します。 文字列, MD5ハッシュ値の取得 MD5ダイジェスト（要約値）を算出します。MD5ハッシュアルゴリズムがソースデータに対して適用され、一意の128ビットハッシュ値（16進表記x32文字）が生成されます。このチェックサムアルゴリズムは、データの整合性を検証するために一般的に使用される関数です。 文字列リスト, 検索文字の存在チェック 文字列リストの中に、検索文字列と一致する文字列要素が存在するかを調べます。検索文字列と一致する要素の個数とINDEXがセットされます。 TSV 文字列, 数値列のクロス集計表を生成 数値列の値を2つの集約キー列でクロス集計します（ピボットテーブル）。「合計値」「合計値が全体に占める割合」「データ個数」「データ平均値」、いずれのクロス集計表も出力可能です。たとえば「売上ログTSV」から「取引先別（Y軸）と販売店舗別（X軸）の売上高合計」といった集計値が自動的に出力されます。 TSV 文字列, 数値列のサマリ集計表を生成 数値列の値をキー列で集約します。「合計値」「合計値が全体に占める割合」「データ個数」「データ平均値」をサマリ集計表TSVとして出力します。たとえば「売上ログTSV」から「取引先ごとの売上高」といった集計値が自動的に出力されます。（単純集計／GT集計） TSV 文字列, データ個数のサマリ集計表を生成 データの個数をキー列で集約します。「データ個数」「データ個数が全体に占める割合」をサマリ集計表TSVとして出力します。たとえば「アンケート結果TSV」から「アンケート集計表TSV」が自動的に出力されます。頻度分布。 TSV 文字列, データ個数のクロス集計表を生成 2つの集約キー列でデータの個数をクロス集計します（ピボットテーブル）。「データ個数」と「データ個数が全体に占める割合」、どちらのクロス集計表も出力可能です。たとえば「アンケート結果TSV」から「アンケート集計表TSV」が自動的に出力されます。2D頻度分布。 TSV 文字列, 数値列合計 数値列の値を単純合計します。数値フィールドにカンマ（桁区切り文字等）が存在する場合、除去したうえで解析されます。キーごとの合算が必要な場合は「サマリ集計」や「クロス集計」を利用します。 JSON 文字列, JSON-Path による Value 抽出 JSON Path 設定を使用して、JSONデータ内の特定の値を抽出します。Webhook 機能で受信した JSON（Incoming Webhook）から必要なデータを抽出する際などに活用します。複数値を取得するようなパス設定も可能です。 クエリ文字列 から Value 抽出 シリアライズされたクエリ文字列（例 “a=123&b=456″）から、指定パラメータの値（value）を抽出し、ワークフローデータとして格納します。 URL 文字列, パーツの抽出 URL/URI文字列を解析し、各コンポーネントを抽出します。プロトコル（スキーム）、ホスト部、ホスト名、パス、クエリ、フラグメントなどの抽出が可能です。URLデコードが必要なコンポーネントは、別途、下流工程にて decodeURIComponent の処理が必要です。 マネーフォワード仕訳伝票, 生成 MoneyForward クラウド会計用の仕訳伝票（TSV or Excel）を生成します。一括して売上計上される請求書だけでなく各月に按分計上される請求書にも対応しています。なお、売上計上日が「予定入金日」より未来になる売上伝票の勘定科目は “売掛金売上” ではなく “前受金売上” と判断されます。また、請求金額を按分した際の剰余（端数）は初月売上レコードに加算されます。 会計月日文字列, 生成 会計年度内ソート用の日付IDを生成します。会計年度の開始月の初日は “101” に、最終月の25日は “1225” となります。決算月が12月（会計年度の開始月が1月）の場合は、カレンダー日付の “Mdd” フォーマットと同じ文字列になります。 単一行TSV文字列, セルデータの抽出 指定IDのセル値を抽出します。IDはゼロから始まります。抽出したセル文字列は、文字列型のデータ項目に格納できます。数値型、日付型、日時型、単一選択型、ユーザ型、組織型の各データ項目に型変換して格納することも可能です。 単一行文字列, 複数行文字列から順繰りに１行をセット 複数行文字列の中から１行を順繰り（ラウンドロビン）に抽出し、単一行文字列データにセットします。たとえば、「宣伝用キャッチコピー」をローテーションでセットする、「抽選結果の返答文」をローテーションでセットする、といったケースで利用されます。特定行を選択候補から除外する設定も可能です。 単一行文字列, 複数行文字列からランダムに抽出した１行をセット 複数行文字列の中から１行をランダムに抽出して、単一行文字列データにセットします。たとえば、「宣伝用キャッチコピー」をローテーションでセットする、「抽選結果の返答文」をローテーションでセットする、といったケースで利用されます。特定行を選択候補から除外する設定も可能です。 単一行文字列, 複数行文字列のN行目をセット 複数行文字列の任意の１行を抽出し、単一行文字列データにセットします。行IDはゼロ始まりの整数で指定してください。行IDが未指定の場合、および範囲外の数字が指定された場合、複数行文字列の最終行が抽出されます。 複数行文字列, 先頭行をデキュー 複数行文字列から先頭行を取り除きます。文字列はオリジナルに比べて1行少なくなります。ループフロー内や再帰反復ワークフロー内に配置すると、データリスト（複数行文字列）の逐次処理が実現できます。 日付, 週末日曜日の取得 任意日付の週末日曜日を取得します。日曜日が指定された場合、当日を返します。なお「翌週の月曜日」「当週の火曜日」を取得したい場合は、更に #q_date.addDays(1) や #q_date.addDays(-5) といった変換が必要です。 日付, 営業日の判定 任意の日付値が営業日であるかどうかを判別します。その日付けが祝祭日の場合、祝祭日の名前を返します。土曜や日曜の場合、曜日の名前を返します。それ以外の場合は、空の文字列を返します。会社オリジナルの休日を設定することも可能です。 日付, N営業日後の算出 任意日付のN営業日後を計算します。Nがマイナスの場合、N営業日前を計算します。あらかじめ祝祭日の設定が必要です。会社オリジナルの休日を追加することも可能です。 Quser, Qorg の１人を順繰りにセット Qorg のメンバの中からユーザを順繰り（ラウンドロビン）に抽出し、Quser データにセットします。特定のユーザを抽出対象から除外することも可能です。抽出母集団に候補がいない場合、エラーとなります。 Quser, Qorg の１人をランダムにセット Qorg のメンバの中からユーザをランダムに抽出し、Quser データにセットします。特定のユーザを抽出対象から除外することも可能です。抽出母集団に候補がいない場合、エラーとなります。 Questetra-Addon-XMLファイル, コンフィグ情報の抽出 自動工程のコンフィグ情報を抽出します。Addon-XML ファイル（Questetra BPMS 自動処理工程用）がパースされ、summary、last-modified、config などの情報が抽出されます。 Questetra-Model-XMLファイル, 定義情報の抽出 ワークフローアプリの工程名とデータ項目名（変数名）を抽出します。Model-XML ファイルがパースされ、ヒューマン工程なのか自動工程なのか、データ型は何か、などの情報が抽出されます。 複数行文字列, 範囲行の取得 指定範囲の行を抽出します。抽出範囲は開始インデックスと終了インデックスで指定されます。インデックスはゼロ始まりで、先頭行のインデックスはゼロとなります。終了インデックスで指定された行は抽出範囲に含まれない点に注意が必要です。
	自動比較 2つの日時, 経過時間の計算 日時Aから日時Bまでの経過時間を算出します。経過日数（例 “1.38日”）、経過時間数（例 “33.33時間”）、経過分数（例 “2000.00分”）、経過時間（例 “33:20″）のいずれか、もしくは複数を出力することが可能です。BがAよりも過去時刻の場合はマイナス符号が付与されます。 2つの日付,営業日数の計算 日付Aから日付Bまでの営業日数を算出します。あらかじめ祝祭日の設定が必要です。会社オリジナルの休日を追加することも可能です。例えば、当月の営業（稼働）日数を予め算出し、作業計画するといった業務に利用できます。 差分確認 (Table and Table) ２つのテーブル型データ項目を行単位で差分確認します 2つのTSV文字列, 数値セルの比較 TSV文字列AとTSV文字列Bの数値セル同士を比較し、AからBへの数値変化量をリストアップします。Aのキー列にマッチする文字列が存在しない場合、リストアップ対象になりません。Aのキー列で複数マッチする場合、より上にあるキー行の数値と比較されます。 2つのTSV文字列, セル一致行の抽出 TSV文字列Aの特定列とBの特定列を比較し、Aに対してセル合致するBの行を抽出します。AとBが完全に一致する場合は、Bの全行が返されます。全面的に異なる場合は、空文字列が返されます。 2つのTSV文字列, セル不一致行の抽出 TSV文字列Aの特定列とBの特定列を比較し、Aに対してセル合致しないBの行を抽出します。AとBが完全に一致する場合は、空文字列が返されます。全面的に異なる場合は、Bの全行が返されます。 2つのTSV文字列, 共通列で結合 共通のキーFieldに基づいて2つのTSVをマージします。TsvA（左テーブル）の全行を保持し、TsvB（右テーブル）から一致する行を取り込みます〔左外部結合〕。どちらのTSVも事前ソートは不要ですが、TsvBのより上位にある行がマッチング判定されます。
	Act+Misc 任意データ型, ログに出力 業務データを「自動処理ログ」に出力します。ワークフローアプリの管理者特権を持つユーザは、案件が自動工程に到達した時点で保存されていたデータを検証できるようになります。 オープンチャット, 投稿 任意テキストをオープンチャットに投稿します（OpenChat: Questetraワークフロー基盤の社内ソーシャル）。”#p123″ のような案件ハッシュタグ（トピック）が自動付与されるため、投稿文は当該案件の関与者タイムラインに表示されます。なお、「オープンチャットへの投稿文はワークフロー基盤内の全ユーザが検索閲覧できる」という仕様に注意が必要です。 マスターテーブル: 更新 ワークフロー基盤のマスターテーブル（OptionsXML）を参照し、新しいマスターファイルを生成します。新しいID-Labelは先頭行に追加されます。IDが重複する場合、当該行は削除されます。もし指定のマスターファイル名が存在しない場合、新規に生成されます。下流工程に［サービスタスク（選択肢マスタ更新）］ を配置すれば、更新業務を自動化できます。 マスターテーブル, バックアップ 登録されているマスター情報をバックアップします。ワークフロー基盤内で共有されているマスターテーブルがXMLファイル（選択肢XML）として保存されます。なお、指定したマスター名が存在しない場合はエラー終了します。また、別名で保存したい場合はバックアップファイル名を設定します。 マスターテーブル, 選択肢データを取得 ワークフロー基盤のマスターテーブル（OptionsXML）を参照し、マスターデータ取得します。 マスターテーブル: TSV文字列として一覧 マスター情報を案件データとして取り込みます。ワークフロー基盤内で共有されているIDとLabelがTSV（Tab-Separated Values）連結され、複数行文字列型データに格納されます。 マスターテーブル, TSV文字列で生成 TSV文字列を参照して、マスターファイルを生成します。TSVデータ内の指定カラム列データが Master IDs として、それ以外が Master Labels として、セットされた選択肢マスタ（OptionsXML）が生成されます。下流工程に［サービスタスク（選択肢マスタ更新）］ を配置すれば、更新業務を自動化できます。 マスターテーブル: 選択肢を削除して更新 ワークフロー基盤のマスターテーブル（OptionsXML）を参照し、不要な行を削除したうえで新しいマスターファイルを生成します。削除IDが選択肢に存在しない場合も、エラーになりません。下流工程に［サービスタスク（選択肢マスタ更新）］ を配置すれば、選択肢削除の更新業務を自動化できます。 マイナンバー文字列, チェックディジット検査 有効なマイナンバー文字列であることを判定します。有効である場合はOKログが記録されます。無効である場合は異常終了します。エラー境界イベントでフローを制御することが可能となります。マイナンバーはすべての日本国民および居住者（外国人を含む）に発行される12桁のIDです。 法人番号文字列, チェックディジット検査 有効な法人番号文字列であることを判定します。有効である場合はOKログが記録されます。無効である場合は異常終了します。エラー境界イベントでフローを制御することが可能となります。法人番号は日本の企業や団体等に割り当てられた13桁のIDです。