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# Google Sheet 連携
Google Sheets 連携：Google Apps Script を使用してスプレッドシートから MaiAgent の Agent を呼び出し、カスタム関数で複数の入力を一括処理します。完全なスクリプトとデモ動画を掲載しています。
このページでは、Google Apps Script を使用して MaiAgent の強力な AI 機能を Google Sheets に組み込む方法を説明します。スプレッドシートから MaiAgent Chatbot を直接呼び出し、複数の入力を一括処理することで、作業効率を大幅に向上できます。
## 初期設定
### ステップ1：Google Apps Script エディタを開く
1. MaiAgent と連携する Google Sheets のスプレッドシートを開くか、新しいスプレッドシートを作成します。
2. 上部メニューの「拡張機能」 > 「Apps Script」をクリックします。
### ステップ2：スクリプトを貼り付けて設定する
1. Apps Script エディタに表示される `Code.gs` ファイルの既定の内容を削除します。
2. 末尾の[添付資料](#fu-jian)にある MaiAgent 提供の Apps Script コードをすべてコピーし、`Code.gs` ファイルに貼り付けます。
3. **冒頭の API\_KEY と CHATBOT\_ID を置き換えます。**
4. 置き換えたら、エディタ上部の保存アイコン（💾）をクリックしてスクリプトを保存します。
## Google Sheets で MaiAgent 関数を使用する
上記の設定と承認が完了すると、Google Sheets で組み込み関数と同じように `maiagent` 関数を使用できます。
#### 1. Agent を1回呼び出す
任意のセルに、次の形式の数式を入力します：
`=maiagent("Agent に送信するメッセージ内容")`
例：
* `=maiagent("こんにちは、自己紹介をお願いします")`
* `=maiagent("今日はいい天気ですね")`
Enter キーを押すと、スクリプトが指定された Agent にメッセージを送信し、そのセルに Agent の応答内容を表示します。
#### 2. 他のセルからメッセージ内容を読み取る
`maiagent` 関数で他のセルの内容を読み取り、入力メッセージとして使用できます。
送信するメッセージがセル `A1` にある場合、別のセル（例：`B1`）に次の数式を入力します：
`=maiagent(A1)`
これにより、セル `B1` に `A1` の内容に対する MaiAgent の応答が表示されます。
## 連携のデモ動画
{% embed url="" %}
## まとめ
Google Apps Script を通じて MaiAgent を Google Sheets に組み込むことで、自動化と生産性向上の新たな可能性が広がります。技術担当者は、具体的な要件に合わせてスプレッドシートをカスタマイズし、強力な AI 対話ツールとして活用できます。コンテンツ生成、データ分析、自動応答など、さまざまな作業を効率化できます。
## **添付資料**
{% code title="Apps Script コード" %}
```javascript
// --- ここで API キーと Chatbot ID を定義します ---
const API_KEY = '<実際の API キーに置き換えてください>';
const CHATBOT_ID = '<実際の Chatbot ID に置き換えてください>';
// --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---
/**
* MaiAgent API にメッセージを送信し、応答内容を直接返します。
* API キーと Chatbot ID には、スクリプト冒頭で定義した定数を使用します。
* is_streaming は常に false とし、conversation と attachments は送信しません。
*
* @param {string} messageContent 送信するメッセージ内容です。
* @return {string} API 応答の "content" フィールドの内容、またはエラーメッセージです。
*/
function maiagent(messageContent) {
// API_KEY と CHATBOT_ID が設定されているか確認します
if (API_KEY === 'YOUR_API_KEY' || CHATBOT_ID === 'YOUR_CHATBOT_ID') {
const warningMessage = '警告：スクリプトに API キーまたは Chatbot ID が設定されていません。スクリプトを編集し、YOUR_API_KEY と YOUR_CHATBOT_ID を置き換えてください。';
Logger.log(warningMessage);
// 無効な API 呼び出しを防ぐため、必要に応じてここでエラーをスローするか、警告を返します
// throw new Error(warningMessage);
return warningMessage;
}
const url = `https://api.maiagent.ai/api/v1/chatbots/${CHATBOT_ID}/completions/`;
const payload = {
message: {
content: messageContent
},
is_streaming: false
};
const options = {
method: 'post',
contentType: 'application/json',
headers: {
'Authorization': `Api-Key ${API_KEY}`
},
payload: JSON.stringify(payload),
muteHttpExceptions: true // API が返す可能性のあるエラーメッセージを処理できるように true に設定します
};
try {
const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const responseCode = response.getResponseCode();
const responseBody = response.getContentText();
if (responseCode === 200) {
Logger.log('API 呼び出しに成功しました:');
Logger.log(responseBody); // デバッグ用に生の応答全体も記録します
try {
const jsonResponse = JSON.parse(responseBody);
if (jsonResponse && typeof jsonResponse.content !== 'undefined') {
return jsonResponse.content; // content フィールドの値を直接返します
} else {
Logger.log('API 応答は成功しましたが、"content" フィールドがないか、形式が正しくありません。');
Logger.log(responseBody);
return 'エラー: API 応答は成功しましたが、"content" フィールドがありません。';
}
} catch (parseError) {
Logger.log(`API 応答の JSON 解析中にエラーが発生しました: ${parseError.toString()}`);
Logger.log(`生の応答内容: ${responseBody}`);
return `エラー: API 応答の解析に失敗しました - ${parseError.toString()}`;
}
} else {
Logger.log(`API 呼び出しに失敗しました。応答コード: ${responseCode}`);
Logger.log(`エラー応答の内容: ${responseBody}`);
return `エラー: ${responseCode} - ${responseBody}`;
}
} catch (e) {
Logger.log(`API 呼び出し中に例外が発生しました: ${e.toString()}`);
Logger.log(e.stack); // 詳細なデバッグ用にスタックトレースを記録します
return `例外: ${e.toString()}`;
}
}
```
{% endcode %}
---
# Agent Instructions
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