このレッスンのロックを解除するには、まず「レッスン3:アプリの信頼性のためのプロンプトエンジニアリング」を完了してください。前のレッスンに戻る

はじめに

ここまでで、アプリは自身のデータベースとやり取りできるようになりましたが、思考したり外部情報を取得したりすることはまだできません。このレッスンでは、2つの欠けているピースを接続します。AIモデル(回答・要約・分類を生成するため)と外部API(天気・為替レート・株価などのライブデータのため)です。どちらの接続も同じパターンに従います——リクエストを送信し、レスポンスを待ち、結果を処理します。したがって、片方を理解すれば、もう片方はただ異なるアドレスと異なるデータ形式であるだけです。

AIモデル呼び出しの仕組み

AIモデルの呼び出しは、本質的にテキストを入力しテキストを出力するリクエストです。ユーザーの質問(およびシステム指示)をJSONペイロードにまとめ、モデルのエンドポイントにPOSTし、生成されたテキストを読み取ります。ノーコードツールはこれをビジュアルブロックでラップしますが、配線形式は内部的には同一です。

典型的なリクエストボディは次のようになります:

json
{
"model": "gpt-4o-mini",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Summarize this product review in one sentence."}
],
"temperature": 0.3
}

`system`メッセージは振る舞いを設定し、`user`メッセージが実際の入力です。`temperature`は出力の創造性と決定性のバランスを制御します——事実的なタスクでは低く、ブレインストーミングでは高く設定します。

外部API呼び出しの仕組み

外部API(天気、為替、ニュース)も同じ仕組みですが、ペイロードは通常よりシンプルです——会話履歴の代わりにいくつかのクエリパラメータだけです。たとえば、天気の検索には都市名とAPIキーだけが必要な場合があります。

bash
GET https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_KEY&q=Hanoi&aqi=no

レスポンスはJSONで返ってきます。ノーコードツールを使えば、抽出するフィールドと、それらをデータベースやUIのどこに保存するかを選択できます。

ユーザーが入力してからアプリが結果を返すまでの4ステップのフロー図:入力 → AIまたは外部APIにリクエストを送信 → レスポンスを受信 → 結果を表示または保存

入力・出力・エラーの処理

ほぼすべての統合で3つの問題が発生します:フィールドの欠落、レスポンスの遅延、予期しないレスポンス形式です。

まず、リクエストを送信する前に入力を検証します。ユーザーが都市名を入力していない場合、天気APIを呼び出さないでください——代わりに親切なプロンプトを表示します。

javascript
if (!userInput.city || userInput.city.trim() === "") {
return { error: "Please enter a city name." };
}

次に、タイムアウトを設定します。多くのノーコードプラットフォームでは最大待機時間を設定できます(8〜15秒が妥当です)。AIやAPIが時間内に応答しない場合は、画面をハングさせずにフォールバックメッセージを表示します。

第3に、不正な形式のレスポンスを防ぎます。AIモデルが空の文字列を返したり、回答を拒否したりすることがあります。APIは200レスポンスでエラーオブジェクトを返すこともあります。

javascript
if (!response.choices || response.choices.length === 0) {
return { error: "The AI did not return a result. Please try again." };
}

一般的なパターンは、すべての外部呼び出しをtry/catch(またはノーコードでの同等物:ワークフローノードのエラーブランチ)でラップし、ユーザーには丁寧なメッセージを表示しつつ、自分用に失敗をログに記録することです。

まとめ

AIモデルの呼び出しと外部APIの呼び出しは、同じ骨格を共有しています:入力を検証し、構造化されたリクエストを送信し、レスポンスを解析し、失敗を適切に処理します。ノーコードワークフローでは、各ステップがビジュアルブロックですが、ロジックは上記のコードスニペットと同じです。今後構築するすべての統合がこのリクエスト・レスポンス・エラーパターンに従うことになるので、このパターンに慣れてください。

次のレッスンでは、複数のAPI呼び出しを1つのワークフローに組み合わせます。これにより、たとえば天気を取得し、それをAIモデルに渡して旅行のおすすめを返すといった、3つの統合を連鎖させることができるようになります。

レッスンの練習

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