kintone café 東京 vol.4 ハンズオン資料（kintone & aws api gateway/lambda/machine...

またまたkintoneとAWSを連携してみよう！

-お客さんがkintoneを契約してくれるかを過去データから予測する- kintone Café 東京 Vol.4

＃kintonecafe

Twitter: @yamaryu0508 FB: https://www.facebook.com/ryu.yamashita.3

2015年9月4日株式会社ジョイゾー/kintoneエバンジェリスト/ kintone Café 運営事務局・東京支部　山下竜

https://www.facebook.com/ryu.yamashita.3

• kintoneの概要

• kintoneのカスタマイズ機能

• AWSの概要

• kintoneとAWS

• kintone JavaScript API

• kintone.proxy()

• サンプルダウンロード

• 機械学習のモデル作成のためのデータ準備

Today’s Café Mune

2

• AWSの設定

• S3・バケットの設定

• Machine Learningの設定

• Lambda・イベントの設定

• API Gatewayの設定

• kintoneアプリのカスタマイズ

• リアルタイム予測の実行※スライド内リンクはPDFダウンロード時に有効になります

自己紹介

3

2013.3 IOTとグループウェア（デヂエ）の連携を試みてkintone　に出会う2014.4 - kintoneエバンジェリストに

2014.11 kintone好きが高じて、界隈初のkintone転職2015.2 kintone Café 運営事務局開設、事務局メンバーに

2014.5 - 2014.10 kintone Café 福岡 Vol.1 - 3を主催

現在（kintone歴2年ちょっと、AWS歴数週間）多分、“日本で唯一100%kintoneでご飯食べてる人”

株式会社ジョイゾー　山下竜（33）福岡県大牟田市出身

「ブルーウェーブ」という共通点

kintone界隈のIoTの人

4

「2015/5/22 kintone hive 開催報告」より

今日はこれやめておきます

https://kintone.cybozu.com/jp/event/hive2015/05/report/

http://www.slideshare.net/cybozucommunity/kintone-hacktokyo1kintone-iot

福岡を離れ、SIerへの道に転向してもうすぐ1年になります

電柱を登るのをやめて？

• 会社名　　　株式会社ジョイゾー

• 所在地　　　東京都江東区東陽３-５-５ラウクティビルディング3F

• 設立年月日　2010年12月20日

• 社員数　　　7名（kinotneエバンジェリスト2名）

• 主な事業　　kintone導入支援、カスタマイズ開発他

• 主な取引先　カナディアン・ソーラー・ジャパン他

株式会社ジョイゾー

6

ジョイゾーの所在地

7

kintoneを基盤としたシステム開発サービス「システム39」

8

定額３９万円

初回作業無料

来店型

kintoneアプリデプロイツール「SANZO」

9Beta版試用申込、受付中 → https://www.joyzo.co.jp/sanzo/

https://www.joyzo.co.jp/sanzo/
































































































































































































































































































kintoneの概要まずはおさらい

kintoneとは？（ざっくり）

11

•コンセプト

•「ファストシステム」

•「3分で業務改善アプリ」

•構成要素

•データ

• プロセス管理（ワークフロー）

•コミュニケーション（出典：「kintone公式サイト」）

「サイボウズプロダクト=チームを強くするツール」の中でも汎用性と専門性を行き来しながら、様々な業務シーンで活用出来るクラウドデータベース（WebDB）サービス

https://kintone.cybozu.com/jp/

•初期費用無料

•申込3分後には利用可能

•月単位の利用（年縛りなし）

•アップデートサイクルの短期化（最近は2ヶ月くらい）

•30日間の無料お試し

•1年間の無償開発ライセンス

kintoneとは？（ざっくり：続き）

12

目的（業務or開発）に応じて使い分けてください。

kintoneのカスタマイズ機能

kintoneカスタマイズ機能

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• REST API

• レコードやスペースの操作（登録・更新・削除等）、バルクAPI、アプリ作成、ワークフロー操作

• ユーザ・組織の操作

• JavaScript/CSSカスタマイズ

• 各種イベントハンドル、情報取得

• プロキシによる外部API連携

• URL指定によるライブラリの読み込み（HTTPS対応）

データレコードスペースユーザ

UI

基幹システム Excel

他のクラウドREST API

kintone.proxy

kintone3大要素とREST API

15

データベースプロセス管理コミュニケーション

充実弱いAPIからの操作も3大要素をバランスよく活用することが重要！

API操作で3大機能同士を密に結合できるようになると、更に便利になると期待しています！

一部実装

kintone3大要素とREST API（ポータル画面）

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スペースの作成・メンバー更新等

アプリの作成・更新

（欲しい）

（参考：「cybozu.com developer network > kintone API」）

https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja/categories/200147600

kintone3大要素とREST API（詳細画面）

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レコードの取得・登録・更新・削除

添付ファイルのアップロード・ダウンロード

レコードのステータス変更

（欲しい）（参考：「cybozu.com developer network > kintone API」）


AWSの概要

こっちもおさらい

• 低価格

• 40回を超える価格改定は全て値下げ

• 豊富なサービス

• 40を超えるアプリ・プラットフォームサービス

• APIフルマネージ

Amazon Web Services

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kintoneとAWSナイスな相性だと言われています！

kintoneとAWS

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• アプリケーション寄りPaaS(SaaS)

• クライアントサイド/フロントエンド（UI/UX）

• 行動的/解釈の共有でアクションを起こし、コミュニケーションで業務を回す

• インフラ寄りPaas(IaaS、BaaS)

• サーバーサイド/バックエンド　　　(コマンド)

• 思考的/データを捌き事象を解釈する

APIで結合・補完

IoTで考える結合・補完イメージ

22

・農業（圃場）・見守り・建設・工事現場・工場設備・エネルギー設備

現場

センサー

・温度・湿度・照度・加速度・騒音

センサークラウド kintone

・通知・ワークフロー・スレッド・カスタマイズビュー

事象・データが発生するデータを捌き、事象を解釈する

解釈の共有でアクションを起こし、コミュニケーションで業務を回す

王道っぽいAWSとkintoneの連携パターン

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Amazon DynamoDB Stream

Amazon SNS

Amazon S3

Amazon Kinesis

AWS Lambda

Amazon EC2Lambda

イベントソース

REST API

kintone on cybozu.com

・レコード操作・ワークフロー操作・スペース操作・アプリ操作

REST API

kintone.proxy() & Amazon API Gateway 経由は良さそう・・・

REST APIプリミティブな連携・ホスティング・バッチ処理

Amazon S3

Today’s Café Menu

24

Amazon DynamoDB Stream

Amazon SNS

Amazon Kinesis

Amazon EC2Lambda

イベントソース

・レコード操作・ワークフロー操作・スペース操作・アプリ操作

REST APIプリミティブな連携・ホスティング・バッチ処理

AWS Lambda

REST API


kintone.proxy() & Amazon API Gateway 経由は良さそう・・・

REST API

・レコード操作

REST API

Amazon Machine Learning

REST API

今回フォーカスする AWSのサービス

• EC2に作り込みしなくても容易にAPIが作れる

• エンドポイントの完全公開やAPIキー等アクセス・認証レベルを柔軟に設定できる

• CORS設定に対応

• APIのバージョン管理ができる

Amazon API Gateway

26

エコシステム形成・システム間連携を可能にするAPIそのものを容易に作れるので、エコシステム形成の敷居が更に下がる！

https://aws.amazon.com/jp/api-gateway/

API Gatewayによるkintoneラッピング

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kintoneのデータをAPIで公開

Webhookからのkintoneアクセス

RESTfull Service

kintoneに蓄積されたデータを AWS経由でAPIによる公開

Webhook（通知等）をAPI Gatewayを経由して Lambdaで捌いた内容をkintoneに連携

Webhook Event REST API

REST API Event REST API

• 3種類の予測モデル

• 二項（ロジスティック回帰）

• 多クラス分類（多項ロロジスティック回帰）

• 回帰分析（線形回帰）

• 予測の実行

• バッチ（複数データをまとめて予測）

• リアルタイム（API経由で1件ずつ予測）


28

S3やRedshiftのデータを利用して、モデル作成・予測が容易に実行できるので、機械学習の敷居が下がる！

https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/

ハンズオン（予備知識）

ハンズオンシナリオ

30

マーケや営業で施策打ったけど・・・

このお客さん、kintone契約してもらえそうかなぁ？

kintoneの過去の契約情報から可能性見てみますか！？

対象の顧客情報や条件を入力すると・・・

契約してくれそう^^※シナリオですので、人物や内容は架空のものです

Today’s Café Menu

31

AWS Lambda


①kintoneデータで予測モデル作成

Amazon API Gateway


②kintoneにデータ登録 ③API（クエリ）でパラメータを渡す

④Eventでパラメータを受け取り、 APIでリアルタイム予測へ

REST API Event REST API

⑤予測実行後予測値を返す

※初動のモデル作成は直接実施　（Lambda未経由）

kintoneのデータ管理に予測機能を追加！

対象のお客さんがkintoneを契約してくれそうかが分かる?!

⑥予測値をセット

kintone.proxy()

• kintone

• JavaScriptから外部APIをコールするkintone.proxy()の利用方法

• AWS

• API Gatewayの設定方法

• Mapping Templateの設定（Lambda関数との協調）

• Machine Learningの設定方法

• datasource、ML model、predictionの作成・設定の方法と流れ

• LambdaからのMLリアルタイム予測実行方法

• API Gatewayからのeventパラメータの受取（Lambda関数との協調）

今回のハンズオンに必要とされるスキルセット（目標・成果物）

32

kintone JavaScript API



kintone.proxy()で JavaScriptから外部APIにアクセス



kintone.proxy()におけるPOST/PUTのポイント

35

項目フォーム形式データ JSON形式データ

リクエストヘッダ (MIMEタイプ)

'Content-Type' : 'application/x-www-form-urlencoded'

'Content-Type' : 'application/json'

リクエストボディ記載方法

'{key1}={value1}&{key2}={value2}&...' （文字列）

※{value}はURLエンコード

JSON （文字列、オブジェクト）

サービス例 Twilio、SendGrid、Typetalk kintone、Square、Xively

※GETのレスポンスは殆どがJSON

curlコマンドとkintone.proxy()の対応関係

36（出典：「kintoneマッシュアップのための豆知識（curlコマンドとkintone.proxy()の対応）」）

https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja/articles/203446970


37

(1)リクエスト URL

curlコマンドでは正味の引数になりますので、コマンドオプションはありません。

(2)リクエストメソッド

GET、POST、PUT、DELETEのいずれかを指定できます。

(3)リクエストヘッダ

複数指定する必要があるときには、curlコマンドでは「-H "{headerKey}:{headerValue}" 」をセットとして、必要数書き並べられます。kintone.proxy()では「{"{headerKey1}":"{headerValue1}", "{headerKey2}":"{headerValue2}", ・・・}」といったようにコンマで必要数を連結してください。

（出典：「kintoneマッシュアップのための豆知識（curlコマンドとkintone.proxy()の対応）」）



38

(4)リクエストデータ(フォーム形式)

curlコマンドで「-d」のオプションでは通常フォーム形式データを言っており、対応するContent-Typeは「application/x-www-form-urlencoded」として処理されています（「-H」での明示不要）ので、kintone.proxy()ではこれをヘッダに追加しておくと良いです。

複数指定する必要があるときには、curlコマンドでは「-d {key}:{value}」をセットとして、必要数書き並べられます。kintone.proxy()では、「'{key1}={value1}&{key2}={value2}&・・・'」といったように「&」で必要数連結してください。

curlコマンドでは{value}部分をURLエンコード化する「--data-urlencode」といったオプションが使われることがありますが、これに対応するためにはkintone.proxy()では、JavaScript中で「encodeURIComponent({value})」を経由させておくと良いです。




39

(5)リクエストデータ(JSON形式)

curlコマンドで「-d」のオプションはJSON形式のデータにも対応しています。ただ、先ほどのフォーム形式と異なり、対応するContent-Typeである「application/json」はcurlコマンドでも「-H」によって明示されることになります。一方、kintone.proxy()でもこれをヘッダに追加しておく必要があります

curlコマンドでは「JSON文字列」でしか指定のしようがありませんが、kintone.proxy()では、「JSON文字列」でも「JSONオブジェクト」でも大丈夫です。

(6)Basic認証

curlコマンドで「-u」のオプションはBasic認証に用いられています。これをkintone.proxy()で対応させるには、ヘッダの方に「"Authorization":"Basic {BasicToken}"」といった具合に追加してあげることで解決されます。なお、「{BasicToken}」は「{id}:{password}」をBASE64エンコードしたものとなります。

他に、URL部分に連結して「{id}:{password}@URL」と書く方法もあります。



ハンズオン

サンプルダウンロード

41

①「https://github.com/joyzo/kintone-Cafe-Tokyo-4」にアクセス

②「Download ZIP」をクリックして、ファイル一式をダウンロード

https://github.com/joyzo/kintone-Cafe-Tokyo-4

サンプルリポジトリ

42

スライドP54で利用

スライドP85で利用スライドP96で利用スライドP82で利用

スライドP101で利用※スライド内リンクはPDFダウンロード時に有効になります

（「https://github.com/joyzo/kintone-Cafe-Tokyo-4」内） ※サンプルは各種パラメータをご自身の環境に合わせてお試しください

https://github.com/joyzo/kintone-Cafe-Tokyo-4

【参考】kintoneのアプリテンプレート読込

43

①右上の歯車マークから「kintoneシステム管理」を

クリック

②「アプリテンプレート」をクリック

③「読み込む」をクリック

④テンプレートのZIPファイルを選択肢て「読み込む」をクリック

⑤テンプレートの読込完了

【参考】テンプレートからのアプリ作成

44

①アプリ作成の「+」をクリック

②「テンプレートから選ぶ」をクリック

③「アプリを作成する」をクリック④今回1つのアプリが追加される

ハンズオンにおける作業の流れ

45

モチベーション/シナリオテクニカルな構成

対象のお客さんが kintoneを契約してくれそうかを予測する！

1. 契約実績（目的変数）と顧客情報や属性（説明変数）が入力されたレコード一覧をkintoneアプリからダウンロード

2. 1.でダウンロードしたデータから機械学習の予測モデルを作成（S3/ML）

3. 対象顧客に対するリアルタイム予測が出来るAPIを作成する（API Gateway/Lambda/ML）

4. kintoneに登録した対象顧客のレコード情報をもとに3.のAPIをコールする（kintone.proxy）

機械学習のモデル作成のためのデータ準備

機械学習のモデル作成のためのデータダウンロード方法

47

①「機械学習モデル作成用」の一覧を選択

②「ファイルに書き出す」をクリック

③「書き出す」をクリック

※今回はサンプル中に「kintone.csv」としてダウンロード済みですので、ハンズオン手順としては不要です

「機械学習モデル作成用」一覧の内容

48

「y」が目的変数「y」以外が説明変数

「機械学習モデル作成用」の一覧では契約実績フィールドである「y」が入力済みのレコードを絞り込み、予測値フィールドである「y_est」を非表示の設定

※ロジスティック回帰を意図

AWSの設定

S3・バケットの設定とデータアップロード

MLのモデル作成用ファイルをアップ

S3・バケットの設定とデータアップロード

51

①「S3」をクリック

※今回は「バージニア北部(us-east-1)」

S3・バケットの設定とデータアップロード（続き）

52

②「バケットの作成」をクリック

③「バケット名」を入力

④「リージョン」は今回そのまま

⑤「作成」をクリック


53

⑥新しくバケットが作成されるので、クリックして中身を見る（今は空）


54

⑦「アップロード」をクリック

⑨「アップデートの開始」をクリック

⑧対象ファイルをドラッグアンドドロップ（今回は学習用ファイルの「kintone.csv」）


55

⑩新しくファイルがアップロード

Machine Learningの設定・S3のデータでデータソース作成・データソースからモデル作成・モデルでリアルタイム予測の設定

Machine Learning（ML）の設定

57

①「Machine Learning」をクリック


MLの設定（Datasourceの作成）

58

②「Get started」をクリック

MLの設定（Datasourceの作成：続き）

59

③「View Dashboard」をクリック ※今回はDashboardで個別に設定


60

④「Create new...」から「Datasource」をクリック


61

⑤元データ（CSV）の所在である「S3」をチェック

⑥「S3 location」は元データを入力・選択

⑦「Datasource name」はデータセット等の名前を記入

⑧「Verify」をクリック


62

⑨MLからS3へのアクセスを許可するために「Yes」をクリック

⑩バリデーションが完了したら、「Continue」をクリック


63

⑫今回のデータセットでは「Data type」の変更は不要なため、「Continue」をクリック

⑪今回のデータセット（CSV）の先頭行は項目名のため、「Yes」にチェック


64

⑬目的変数を設定するため、「Yes」にチェック

⑮「Continue」をクリック

⑭「Data type」が「Binary（契約するかしないか）」の「y」を選択⑭「Data type」が「Binary（契約するかしないか）」の「y」を選択


65

⑯今回「Row ID.」は利用しないため、「No」にチェック

⑰「Review」をクリック


66

⑱「Finish」をクリック

MLの設定（ML Modelの作成）

67

⑲「Status」が「Completed」になったことを確認

⑳「Use this datasource to」から「Create (train) an ML model」を選択

MLの設定（ML Modelの作成：続き）

68

㉑「Review」をクリック

MLの設定（ML Modelの作成：続き）

69

㉒「Finish」をクリック

MLの設定（Real-time predictionの作成）

70

㉔「Status」が「Completed」になったことを確認

㉕「Create real-time endpoint」をクリック

㉓MLModelIdはLambdaからのキックで利用するためメモ

MLの設定（Real-time predictionの作成：続き）

71

㉖リアルタイム予測を有効化するために「Create」をクリック

㉗「Real-time endpoint」が「Ready」になったことを確認

Lambda・イベントを設定

API Gatewayからのアクセスによるイベントをトリガーにリアルタイム予測値を返すLambda関数の設定

Lambda・イベントの設定（前準備：IAMの設定）

73

①「Identity & Access Management」をクリック



74

①「新しいロールの作成」をクリック


75

②「ロール名」を入力

③「次のステップ」をクリック


76

④「AWS Lambda」を選択


77

⑤LambdaからMachine Learningへのアクセスは「AmazonMachineLearningFullAccess」を選択

⑥「次のステップ」をクリック


78

⑦「ロールの作成」をクリック

Lambda・イベントの設定

79

⑧「Lambda」をクリック


Lambda・イベントの設定（続き）

80

⑨「Get Started Now」をクリック


81

⑩今回は「Skip」して設定


82

⑬「Code entry type」は「Edit code inline」を選択

⑪「Name」に関数名を記入

⑫「Runtime」は「Node.js」を選択

⑭サンプルの「index.js」を貼付け

⑮「Handler」はデフォルト

⑯「Role」は先程設定したロールを選択

⑰「Memory」を512、「Timeout」を10で設定⑱「Next」をクリック


83

⑲「Create function」をクリック


84

⑳Lambda関数が作成される

㉑ML作成時にメモした「MLModelId」に書き換え


85

㉒「Actions」から「Configure sample event」を選択

㉓サンプルの「sample_event.json」を貼付け

㉔「Submit」をクリックしてテスト実行


86

㉔テスト実行が成功すると「Execution result」が「succeeded」になり、リアルタイム予測の結果が出力される

Lambda関数の部分解説

87

Lambda関数（index.js）の部分解説

AWS-SDKの読込やMLModelId（定数）の宣言

MLModelIdからMLModelの情報を取得

API GatewayからのGETにおけるクエリ情報を取得

リアルタイム予測するためのパラメータをセット

リアルタイム予測の実行

API Gatewayを設定

MLに紐付くLambda関数をキックするAPIを作成（MLリアルタイム予測を実行するAPI）

API Gatewayの設定

89

①「API Gateway」をクリック


API Gatewayの設定（続き）

90

②「Get started」をクリック


91

③「Create API」をクリック

②「API name」にAPI名を記入


92

④「Create Resource」をクリック

⑤「Resource Name」を入力

⑥「Create Resource」をクリック


93

⑦「Create Method」をクリック

⑧「GET」を選択してチェックマークをクリック


94

⑨「Integration type」は「Lambda Function」にチェック

⑩「Lambda Region」と「Lambda Function」を先程の設定に合わせる

⑪「Save」をクリック

　　　　

⑫API GatewayからLambdaにアクセスできるように「OK」をクリック


95

⑬「Integration Request」をクリック ※今回はGETのqueryだけの粗設定

クライアント API Gatewayで作成したメソッドのリクエスト/レスポンス

インテグレーション先へのリクエスト/レスポンス

インテグレーション先（今回はLambda）


96

⑭「Mapping Templates」を展開後、「Add mapping template」から「Content-Type」に「application/json」を追加

　　　　

⑮「Input passthrough」右の鉛筆マーククリック後「Mapping template」を選択

⑯サンプルの「mapping_template.json」を貼付けて、「Mapping template」右のチェックマークをクリック


97

⑰「Deploy API」をクリック

　　　　

⑱「Deployment stage」で「New Stage」を選択して、「Stage name」を「prod」等入力する

⑲「Deploy」をクリック


98

⑳設定したステージのAPIがデプロイされ、リクエストURLが発行される

　　　　

㉑クリックして、デプロイしたAPIを展開

㉒設定した「GET」メソッドをクリック

㉓リソース込みのリクエストURLをメモし、確認のためにクリック

㉔GETメソッドの返りが表示される

API Gatewayの設定（続き：今回のMapping Templateについて）

99

• リクエストパラメータの取得

• POST/PUTは$input.json('$')

• GETは$input.params().querystring

• パスやヘッダの値も取得可

• 詳細は「Mapping Template Reference」を確認

Lambdaのeventへ渡るパラメータの設定

http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/apigateway/latest/developerguide/api-gateway-mapping-template-reference.html

kintoneアプリのカスタマイズ作成したリアルタイム予測値を得るAPIをkintone.proxy()からコールし、kintoneレコードを更新

kintone-JSカスタマイズの概要

101

• リアルタイム予測値を求めるAPIをコールする（kintone-subscription.js）

• 予測したい対象顧客のレコード（属性）情報をクエリにのせてGETリクエスト

• 返り値をレコードにセット（更新）

• 実績値が入力済みの場合には予測は不要

• 予測ボタンは非表示

kintone-JSカスタマイズの部分解説

102

依存ライブラリ

定数の設定

依存ライブラリは別途読込

API Gatewayで作ったURL

APIキーの設定（今回スキップ）

説明変数のkey


103

リクエストURLの作成クエリ込みのリクエストURLを作成


104

外部APIへのリクエストkintone.proxy()でGETメソッドをコール

予測値を取得

予測値をレコードにセット（PUTで更新）

結果の表示

kintone-JSカスタマイズの適用

105

今回のカスタマイズはサンプルファイル中のLAMBDA_URLの修正後カスタマイズファイルを差し替えることで動作します。

①「・・・」マークから「アプリの設定」をクリック

②「詳細設定」を展開し「JavaScript/CSSで

カスタマイズ」をクリック

③カスタマイズファイル差し替え後「保存」をクリック

④「設定完了」をクリック⑤「OK」をクリック

リアルタイム予測を試す

【取組み内容確認】ハンズオンにおける作業の流れ

107

モチベーション/シナリオテクニカルな構成

対象のお客さんが kintoneを契約してくれそうかを予測する！

1. 契約実績（目的変数）と顧客情報や属性（説明変数）が入力されたレコード一覧をkintoneアプリからダウンロード

2. 1.でダウンロードしたデータから機械学習の予測モデルを作成（S3/ML）

3. 対象顧客に対するリアルタイム予測が出来るAPIを作成する（API Gateway/Lambda/ML）

4. kintoneに登録した対象顧客のレコード情報をもとに3.のAPIをコールする（kintone.proxy）

リアルタイム予測の実行

108

③リアルタイム予測の結果を表示して、予測値をセット

①対象顧客の情報を入力

②「リアルタイム予測」をクリック

ハンズオンは以上です

所感

110

• 今回、kintone-JSからAPI Gatewayへのリクエストをkintone.proxy()で行ったが、CORS設定できるので$.ajax等からのリクエストでも大丈夫そう

• kintone.proxy()でのリクエストは基本テキストベースで、multipart/form-data形式等の対応は現状ないため、API Gateway/Lambdaで添付ファイルの取扱い等を補うのも良さそう

参考情報

111

• 開発コミュニティサイト「cybozu.com developer network」[https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja]

• コミュニティ（質問等）、リファレンス、Tips、サンプル、開発者ライセンス申込

• 「kintone API」[https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja/categories/200147600]

• kintone APIのリファレンス（cybozu.com dev. nw.内）

• 「アプリ作成と設定の変更」[https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja/articles/204693590]

• kintoneアプリ作成系APIリファレンス（cybozu.com dev. nw.内）

https://cybozudev.zendesk.com/hc/ja



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