このブロックは、Googleドライブ上のファイルを読み取り、その内容を変数に格納（ロード）します。このブロックを利用することで、Googleドライブ上のファイルのデータを他のさまざまなブロックで活用し、多様なデータ処理や分析タスクを実行できます。

Googleドライブ上のファイルは、そのまま読み込むこともできますが、「ファイル形式」プロパティを適切に設定することで、他ブロックの利用に即した形式へ変換して読み込むこともできます。

field_name_1,field_name_2,field_name_3
aaa,bbb,ccc
xxx,yyy,zzz

[
  {
    "field_name_1": "aaa",
    "field_name_2": "bbb",
    "field_name_3": "ccc"
  },
  {
    "field_name_1": "xxx",
    "field_name_2": "yyy",
    "field_name_3": "zzz"
  }
]

key,sepal_legth,sepal_width,petal_length,petal_width
1,5.9,3.0,4.2,1.5
2,6.9,3.1,5.4,2.1
3,5.1,3.3,1.7,0.5

この使用例では、GCSに配置されたCSVファイルを自動的にGoogleドライブにコピーし、そのファイルを読み込んでGoogleスプレッドシートに反映するフローを紹介します。このフローにより、GCSからGoogleスプレッドシートまでのデータ処理を完全に自動化できます。

info 補足

この使用例で示すブロックの設定値は、理解を助けるためのサンプルです。実際の利用に際しては、ご自身の環境やニーズに合わせて適切に変更してください。また、各ブロックの説明では、変更が必要な主要な設定項目のみを記載しています。デフォルト値のままで問題ない項目や、特に言及のない設定項目は省略しています。フローを構築する際は、各ブロックの全ての設定項目を確認し、必要に応じて調整することをお勧めします。

フローの概要は以下の通りです。

1. GCSの特定バケットに新しいCSVファイルが配置されたらフローを自動的に開始
2. GCS上のファイルをGoogleドライブにコピー
3. コピーされたファイルの内容を変数に読み込む
4. 読み込んだデータをGoogleスプレッドシートの「RawData」シートに反映
5. 処理完了をSlackで通知

このフローの実装例は、以下のとおりです。

1. 「フローの開始」ブロックで、GCSに新しいCSVファイルが配置されたときにフローが実行されるよう設定します。

   

   プロパティ名	値
   ID	drive-load-var-flow
   ブロック名	Googleドライブから変数へロードの使用例

   GCSへのファイル配置をトリガーとするように設定します。

   

   プロパティ名	値
   Google Cloud Storage（GCS）上にファイル／フォルダを配置したときにフローを実行する	check_box
   バケット	アップロード先のGCSバケットを設定
   フォルダ名／ファイル名	block-reference-example/drive-load-var/*.csv

2. 「GCSからDriveへファイルコピー」ブロックで、GCS上のファイルをGoogleドライブにコピーします。

   

   プロパティ名	値
   コピー元ファイルのGCS URL	${gcs_path}
   コピー先のフォルダURL	https://drive.google.com/drive/folders/1ABC...XYZ?usp=drive_link
   コピー先ファイルURLを格納する変数	drive_file_url

3. 「Googleドライブから変数へロード」ブロックで、コピーされたファイルの内容を変数に読み込みます。

   

   プロパティ名	値
   ファイル名	${drive_file_url}
   ファイルデータを格納する変数	csv_data
   ファイル形式	CSV

4. 「スプレッドシートを更新」ブロックで、読み込んだデータをGoogleスプレッドシートの「RawData」シートに反映します。

   

   プロパティ名	値
   ファイル名	https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ABC...XYZ/edit?usp=sharing
   ワークシート名	RawData
   出力データの変数	csv_data
   開始セル（A1形式）	A1
   開始セルを基点に全てのセルをクリアする	チェックを入れる

5. 「Slack通知」ブロックで、処理完了を通知します。

   

   プロパティ名	値
   Webhook URL	https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
   通知メッセージ	新しいデータの処理が完了しました。スプレッドシートが更新されています。

完成したフローは以下のとおりです。

Googleスプレッドシートの事前設定は以下のとおりです。

1. 「RawData」シート：
   • シートの作成のみ。事前設定不要。
   • このシートは「Googleドライブから変数へロード」ブロックで読み込んだCSVデータをそのまま格納するために使用。
2. 「集計データ」シート：
   • A1セル：=ARRAYFORMULA(RawData!A1:D1) を入力してヘッダーを参照。
   • A2セル：=ARRAYFORMULA(IF(RawData!A2:A="","",DATEVALUE(RawData!A2:A)))
   • B2セル：=ARRAYFORMULA(IF(RawData!B2:B="","",RawData!B2:B))
   • C2セル：=ARRAYFORMULA(IF(RawData!C2:C="","",VALUE(RawData!C2:C)))
   • D2セル：=ARRAYFORMULA(IF(RawData!D2:D="","",VALUE(RawData!D2:D)))
   • この設定は、「Googleドライブから変数へロード」ブロックがCSVファイルの各フィールドを文字列として扱うことへの対策。数値や日付を適切なデータ型に変換し、分析や可視化に適したフォーマットに整えるためのもの。
3. 「ダッシュボード」シート：
   • 集計データシートのデータを使用したピボットテーブルやグラフの作成。

この設定の重要性は以下のとおりです。

• 「RawData」シート：元データの保持と参照性の確保。データ整合性の維持と過去データの追跡を実現。
• 「集計データ」シート：RawDataの文字列データの適切なデータ型への変換。正確な計算、ソート、フィルタリングによるデータ分析精度の向上。
• 「ダッシュボード」シート：変換データを用いた視覚化。意思決定者による正確かつ即時的なデータ把握の実現。

この3層構造（Raw Data → 集計データ → ダッシュボード）により、データの整合性を保ちながら、効果的な分析と可視化を実現しています。また、この構造はデータの更新や修正が必要な場合にも柔軟に対応できる利点があります。

以下は、このフローによって生成されるダッシュボードの例です。

このダッシュボードは、日次売上トレンド、カテゴリー別売上比率、商品カテゴリーごとの売上金額、販売数量と平均単価の相関など、重要な販売データを視覚化しています。これにより、ビジネスの意思決定者は迅速にデータを解釈し、戦略的な判断を下すことができます。

この設定により、GCS、Googleドライブ、Googleスプレッドシートを効果的に連携させ、データの取り込みから処理、可視化までの一連のプロセスを自動化できます。ユーザーはデータの分析や意思決定に集中でき、データ処理の効率が大幅に向上します。