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関数リファレンス

AI・ネットワーク関数

更新日 2026-09-04 · 約 2 分 · デスクトップ版 macOS 0.0.9 / Windows 0.0.7 に対応

ai.generate、web.crawl、google.search、perplexity.search、twitter.search、reddit.search、wiki.search、file.extract、http.request —— 数式から行ごとに 1 回、モデルかネットワークを呼びます。有料機能で、料金は自分の提供元から請求されます。

このマニュアルの日本語は解説文です。アプリの画面表示は英語のため、メニュー名・ボタン名・エラーメッセージは画面どおり英語で表記し、スクリーンショットも英語画面のものを使っています。


これらも他の関数と同じように列に書いて行ごとに走りますが、1 行ごとにモデル呼び出しかネットワークリクエストが発生します。有料の AI plugins に含まれ、さらに自分の API キーが要ります。引数の正確な一覧はアプリ内の関数ヘルプが正です。このページはそれぞれの用途、典型的な形、注意点をまとめたものです。

注意

1 行につき 1 回です。5,000 行の表なら 5,000 回。まず数十行で試してください —— 表を割ってプロンプトと引数を確かめてから、全体に流します。外に出るのはその行の内容なので、この機械から出してはいけないデータはこれらの関数に渡さないでください。プライバシーを参照。

Formulas パネル。テキスト、日付と時刻、リレーション、計算に分類されている(アプリの表示は英語)
Formulas パネル。テキスト、日付と時刻、リレーション、計算に分類されている(アプリの表示は英語)

ai.generate

プロンプトとその行の内容をモデルに渡し、テキストを返します。

ai.generate("Say whether this review is positive or negative. Answer only positive or negative:", AA5)
ai.generate("Normalise this address into country / region / city / street:", AA3)
ai.generate("Pull the product model out of this description; answer none if there isn't one:", AA4)
  • 出力の形式を明示してください。とくに分類では、許される値をすべて列挙し、結果の列の型を Dropdown にします。
  • 結果はモデルによって変わります。厳密に再現可能ではありません。
  • どのモデルが使われるかは Desktop settings → AI の Model で決まります。

web.crawl

Web ページを取得して本文テキストを返します。

web.crawl(AA2)                         AA2 に 1 行 1 URL が入っている

ボット対策、ログインの壁、スクリプトで描画されるページは返ってこないことがあります。行が空だったら、まずそのアドレスをブラウザで開いてみてください。本文テキストはたいてい ai.generate に渡してフィールドを抜き出します。

失敗は Webpage not foundAccess forbidden by serverUnauthorized access by serverAccess error from server として現れるので、こちらの URL の問題か相手のサーバーの問題かが分かります。

google.search / perplexity.search

キーワードで検索し、結果の要約を返します。

google.search(concat(AA2, " official site"))
perplexity.search(concat(AA2, " company profile founded"))

perplexity.search は統合された回答を返し、google.search は結果一覧の要約を返します。どちらも対応するサービスに到達できることが前提です。No results found は文字どおりの意味です。

twitter.search / reddit.search / wiki.search

特定の場所だけを検索します。SNS の議論、コミュニティのスレッド、百科事典の項目。

wiki.search(AA2)                        1 行 1 トピック名
reddit.search(concat(AA2, " review"))

file.extract

添付ファイルの列にあるファイル(PDF、文書)からテキストを取り出します。

file.extract(AA7)                       AA7 が添付の列

取り出したテキストに ai.generate をかけてフィールドを抜きます —— ai.generate("Extract the first party's name from this contract:", AB2)。添付のない行は File missing を返します。

http.request

任意のエンドポイントを呼び、応答のテキストを返します。json.select と組み合わせてフィールドを取り出します。

http.request(concat("https://api.example.com/orders/", AA2))
json.select(AB2, "$.data.status")

認証ヘッダーが要るエンドポイントは、関数ヘルプの引数一覧に従ってください。単純な公開エンドポイントなら URL だけで済みます。失敗は HTTP request failed です。行ごとではなく計画に従ってまとめて引きたいなら、HTTP データ接続のほうが適した道具です。

よくある問題

  • 列がまるごと空。 キーがない、キーが無効、有料ライセンスがない、ネットワークがない。AI のエラーを参照。
  • 一部の行だけ空。 その行の入力が空だったか、その 1 回のリクエストでモデルやサイトが失敗しました。セルを右クリック → Refresh Cell(s) でその行だけ再実行できます。
  • Function not found 関数名の綴りが違うか、そのビルドにその関数がありません。
  • 遅い。 リクエストは 1 行ずつ飛びます。数百行で数分かかるのは正常です。
  • 費用。 提供元の課金どおりです。ネットワーク関数はモデル提供元を通りませんが、相手のサービスに独自の割り当てがあることがあります。
このページで解決しませんでしたか。ヘルプセンターを見るか、support@tabledi.com までご連絡ください。TableDI を作っている本人が読んでいます。