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title: ユーザー入力
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## 概要
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ユーザー入力ノードは開始ノードの一種で、エンドユーザーがアプリケーションを実行する際に収集する情報を定義できます。
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このノードで開始するアプリケーションはオンデマンドで実行され、ユーザーの直接的な操作や API 呼び出しによって開始されます。これらのアプリケーションは、単体の Web アプリや MCP サーバーとして公開したり、バックエンドサービス API を通じて外部に公開したり、他の Dify アプリケーション内でツールとして利用したりできます。
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<Info>
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各アプリケーションキャンバスには、ユーザー入力ノードを 1 つだけ配置できます。
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</Info>
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## 入力変数
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### プリセット
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プリセット入力変数はシステムで定義されており、デフォルトで利用可能です。
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- `userinput.files`：エンドユーザーがアプリケーションを実行する際にアップロードしたファイル。
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<Note>
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workflow アプリケーションの場合、このプリセット変数は*レガシー機能（legacy）*と見なされており、後方互換性のためにのみ維持されています。
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ユーザーファイルを収集する際は、[カスタムファイル型入力フィールド](#ファイル入力)の使用を推奨します。
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</Note>
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- `userinput.query`（chatflow のみ）：ユーザーの最新の会話ターンから自動的にキャプチャされたテキストメッセージ。
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### カスタム
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ユーザー入力ノードでカスタム入力フィールドを設定して、エンドユーザーから情報を収集できます。各フィールドは変数となり、下流のノードから参照できます。例えば、変数名が `user_name` の入力フィールドを追加した場合、workflow 全体で `{{user_name}}` として参照できます。
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さまざまな種類のユーザー入力を処理するために、7 種類の入力フィールドタイプから選択できます。
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<Info>
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**ラベル名**はエンドユーザーに表示されます。
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</Info>
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<Tip>
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chatflow アプリケーションでは、任意の入力変数を**非表示**にして、エンドユーザーには見えないようにしながら、chatflow 内部では参照可能な状態を維持できます。
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</Tip>
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#### テキスト入力
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<Tabs>
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<Tab title="短文">
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短文フィールドは最大 256 文字まで受け付けます。名前、メールアドレス、タイトル、または 1 行に収まる短いテキスト入力に適しています。
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</Tab>
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<Tab title="段落">
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段落フィールドは長文テキスト入力を許可し、文字数制限はありません。詳細な回答や説明のために、複数行のテキストエリアをユーザーに提供します。
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</Tab>
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</Tabs>
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#### 構造化入力
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<Tabs>
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<Tab title="選択">
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選択フィールドは、事前定義されたオプションを含むドロップダウンメニューを表示します。ユーザーはリストされたオプションからのみ選択できるため、データの一貫性が確保され、無効な入力を防ぐことができます。
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</Tab>
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<Tab title="数値">
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数値フィールドは数値のみの入力に制限されます。数量、評価、ID、または数学的処理が必要なデータに最適です。
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</Tab>
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<Tab title="チェックボックス">
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チェックボックスフィールドは、シンプルなはい/いいえの選択肢を提供します。ユーザーがボックスをチェックすると出力は `true` に、そうでなければ `false` になります。確認や二者択一が必要な場合に使用します。
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</Tab>
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</Tabs>
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#### ファイル入力
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<Tabs>
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<Tab title="単一ファイル">
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単一ファイルフィールドは、サポートされている任意のタイプのファイルを 1 つアップロードできます。デバイスからのアップロードまたはファイル URL 経由でのアップロードが可能です。アップロードされたファイルは、ファイルメタデータ（名前、サイズ、タイプなど）を含む変数として利用できます。
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</Tab>
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<Tab title="ファイルリスト">
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ファイルリストフィールドは単一ファイルと同様に機能しますが、一度に複数のファイルをアップロードできます。ドキュメント、画像、その他のファイルをまとめて処理する場合に便利です。
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<Tip>
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リスト操作ノードを使用して、アップロードされたファイルリストから特定のファイルをフィルタリング、ソート、または抽出して、さらなる処理を行うことができます。
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</Tip>
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</Tab>
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</Tabs>
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**ファイルの処理**
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ユーザー入力ノードを通じてアップロードされたファイルは、後続のノードで適切に処理される必要があります。ユーザー入力ノードはファイルを収集するだけで、その内容を読み取ったり解析したりはしません。
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そのため、ファイルの内容を抽出・処理するために特定のノードを接続する必要があります。例えば：
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- ドキュメントファイルは、LLM が内容を理解できるよう、文書抽出器ノードにルーティングしてテキスト抽出を行えます。
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- 画像は、ビジョン機能を持つ LLM ノードや専用の画像処理ツールに送信できます。
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- CSV や JSON などの構造化データファイルは、コードノードを使用してデータを解析・変換できます。
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<Tip>
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ユーザーが異なるタイプのファイル（画像とドキュメントなど）を複数アップロードした場合、リスト操作ノードを使用してファイルタイプごとに分離し、適切な処理ブランチにルーティングできます。
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</Tip>
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## 次のステップ
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ユーザー入力ノードを設定した後、他のノードに接続して収集したデータを処理できます。一般的なパターンには次のようなものがあります：
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- 入力を LLM ノードに送信して処理する。
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- 知識検索ノードを使用して、入力に基づいて関連情報を検索する。
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- 入力に基づいた条件ロジックで、実行パスを異なるブランチにルーティングする。
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{/*
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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