kintoneデータ連携｜AI・外部システムとの連携方法まとめ
kintoneデータ活用ガイド
外部システムやAIと連携して、
kintoneのデータを取り込む・書き出す
外部システムやAIとkintoneを連携させ、データを取り込む・書き出す方法を、4つの手段に分けて紹介します。
連携を設計する際に確認しておきたい、性能や制限値のポイントも解説します。
データプラットフォームとしてのkintoneについては、kintone製品サイトで紹介しています。
データプラットフォームとは
kintoneがデータ集約基盤としてどう機能するか。
コマンドラインツール
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公式のコマンドラインツール「cli-kintone」では、レコードをCSV形式で一括して取り込んだり、書き出したりできます。
基本機能のCSV入出力とは異なり、添付ファイルも扱えるため、データ移行やバックアップの自動化に適しています。
基本
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kintoneコマンドラインツール（cli-kintone）実例
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REST API & SDKツール
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自作プログラムからkintone REST APIを呼び出したり、SDKを利用したりして、外部システムと連携します。
既存システムとの本格連携や、複雑な業務ロジック、大量データを扱う処理に適しています。
REST APIでデータを取り込む・書き出す
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SDKツールでデータを取り込む・書き出す
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外部連携ツール
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コードを書かずに、画面上の操作で外部サービスとkintoneをつなぎます。
データの取り込み・書き出しの両方に対応します。
連携コネクタ
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Microsoft Power Automate
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AI連携
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kintoneの業務データを生成AIに渡して活用し、処理結果はkintoneへ保存する方法を紹介します。
連携方法は、アプリへの組込み、MCPサーバー、AIサービスのコネクタの3つです。
アプリに組み込む — 生成AIをkintoneカスタマイズから呼び出す
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ローコードでの組込み
ChatGPTを組み込む実例
その他の生成AIを組み込む実例
MCPサーバーでつなぐ — AIクライアントにkintoneの操作を公開する
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基本
実例
AIサービスのコネクタでつなぐ — AI側にkintone REST APIを登録する
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AIエージェント連携などの実装例は、今後追加していきます。
補足
手段選びに迷ったら、次のTipsを参考にしてください。
連携パターン別kintoneと外部システムの連携方法と選び方のポイント
このページで紹介した連携方法の多くは、内部でkintone REST APIを使ってデータを読み書きします。
そのため、設計前に性能や制限値を確認しておくと、要件を満たせるか判断しやすくなります。
データ量や利用者が増えるほど、処理時間が長くなったり、APIリクエスト数の上限に達したりしやすくなります。
ここでは、性能に影響しやすい設定や処理と、その改善策を紹介します。
アクセス権の設定に関するTips
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アクセス権を設定する対象やユーザーが多いほど、権限の評価に時間がかかりやすくなります。
レコード一覧の絞り込みに関するTips
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絞り込み条件によっては、処理に時間を要することがあります。
REST APIを使ったカスタマイズに関するTips
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REST APIでは、1回に取得できるレコード件数や同時接続数、1日あたりのリクエスト数に上限があります。
また、totalCountを指定したり、offsetを大きくしたりすると、処理に時間を要することがあります。
前述の性能の課題は、主に「リクエストの処理時間」と「同時リクエスト数」の2つの観点に整理できます。
それぞれの影響と対策については、次の記事を参照してください。
連携方法を選ぶ際は、性能だけでなく、コストや仕様、連携頻度なども考慮が必要です。
ここでは、性能以外に設計段階で確認しておきたいポイントを紹介します。
設計全体に関するTips
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おわりに
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紹介してほしい手段や実装例があれば、コミュニティへお寄せください。
cybozu developer community
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