データコネクタはノーコードで深く組み込まれた統合機能で、ライブの外部データを Intercom に接続できます。このライブデータは Fin、Workflows、Inbox を動かし、顧客が自動的に自己解決できるようにします。
始める良い方法は、チームメイトがかなりの時間を費やして回答している、現在 Intercom で利用できない情報を使ったよくある質問を考えることです。
例えば、「注文状況は？」のように、顧客が外部システムに保存されている情報を単に知りたい場合や、外部システムで「配達の再スケジュール」や「返金処理」といったデータコネクタを使うケースです。
解決したい質問がわかれば、ほとんど技術的な知識がなくても、データコネクタの設定は驚くほど簡単で迅速です。
データコネクタの作成
まず、設定 > 統合 > データコネクタ に移動します。
ここで、ユースケースに応じて外部データ（例：Shopify、Salesforce など）へのさまざまな接続を設定します。+ 新規 をクリックしてください。
ヒント： Fin 用のデータコネクタ を使うことも可能です。
名前と説明
データコネクタに、どのデータコネクタを使うかを正確に説明するユニークな名前を付けます（例：「注文IDを取得」）。説明欄には、チームメイトがいつこのデータコネクタを使うべきか、どんな情報が取得できるかを記載します（例：「指定されたIDの注文を取得。注文IDは Conversation CDA に保存されているべき」）。
Fin がこのコネクタを直接使えるようにするには、Fin タブに移動し、Fin はこのコネクタをどう使うべきか？ を 有効（直接トリガー） に設定します。Workflow、Task、Procedure、Macro 内でのみ使いたい場合は、無効（手動トリガー） に設定してください。
API 接続
次にリクエストの詳細を入力します。ここで接続するサードパーティシステムの HTTPS URL を入力する必要があります（例：Shopify、Salesforce など）。
API リクエスト
このリクエストで使うデータコネクタを、メソッドを選択して指定できます：
GET - サードパーティシステムから情報を読み取り保存します。
POST - サードパーティシステムに情報を作成または追加します。
PUT - サードパーティシステムの情報を更新します。
DELETE - サードパーティシステムから情報を削除します。
PATCH - サードパーティシステムの情報を更新します。
この例では、API から注文IDを GET するリクエストを行い、URL を入力します。
リクエストを行うには、URL は HTTPS アドレスでなければなりません。
ヒント：
User、Conversation、Company、イベントの属性を URL や POST、PUT メソッドのリクエストボディにテンプレート値として挿入できます。既に設定済みのカスタムデータ属性を使うか、より柔軟なデータ操作にはカスタムオブジェクトの利用を試してください。
データコネクタは XML レスポンスを自動的に JSON に変換します。API が XML を返す場合でも、通常通りエンドポイントを入力すれば Intercom が変換し、テストレスポンスステップで JSON を表示します。その後、ネイティブの JSON API と同様にデータをマッピングして使用できます。
HTTP ヘッダー
リクエストに追加パラメータを加えたい場合は、キーと値のペアを追加をクリックし、HTTP ヘッダーの下でキーと値のペアを選択します：
認証
データコネクタは固定トークンと動的トークンの両方の認証をサポートします。HTTP ヘッダーの下で、リクエストに使いたい認証トークンを選択すると、ヘッダーに追加されます。
注意：1つのデータコネクタに複数のトークンを添付できます。各トークンは異なるヘッダーキーで設定してください。添付されたすべてのトークンはリクエストと共に送信されます。
リクエストボディ
POST または PUT リクエストの場合、リクエストに送信したいデータを含むリクエストボディを提供するオプションがあります：
リクエスト先の API が要求する適切な HTTP ヘッダー（例：accept: application/json と content-type: application\json）を必ず含めてください。
レスポンステスト
次に、このデータコネクタが接続先のサードパーティシステムから正しいデータを取得しているかテストする必要があります。
重要：このリクエストのテストは API と接続を行い、作成したデータコネクタを完成させます。例えば、DELETE リクエストを行うとデータが削除されます。情報を読み取るだけで変更しないことを確認するために、GET リクエストでテストしてください。
テストリクエストをクリックして、データコネクタが正しく設定されているか確認します。API と接続が検証されると、緑のチェックマークが表示され、リクエストの詳細が見えます。
これで、Workflows を活用し、顧客に迅速な回答を提供するための情報が揃いました。例えば注文状況などです。
ヒント：データコネクタは XML レスポンスを自動的に JSON に変換します。API が XML を返す場合でも、通常通りエンドポイントを入力すれば Intercom が変換し、テストレスポンスステップで JSON を表示します。その後、ネイティブの JSON API と同様にデータをマッピングして使用できます。
データ変換
デフォルトでは、Fin は返信を生成するためにレスポンス全体のデータにアクセスできます。Fin がアクセスできるデータを制限したい場合は、手動でアクセス制限を選択し、Fin にアクセスを許可するデータフィールドをチェックしてください。
また、編集アイコンをクリックして個々のデータ項目を編集し、応答データに顧客向けの名前を付けたり、データの変換を指定したりできます。
例えば、API レスポンスが残高0を返した場合、Fin は未払い残高が0であると答える代わりに、現在未払い残高がないと返答できます。
コードを使ってレスポンスをフィルターまたは変換する
データコネクタのコードブロックを使うことで、Python を使って API レスポンスを直接変換・操作できるようになります。
オブジェクトマッピング
このステップは任意です。データコネクタがこの情報を Intercom のどこに保存するかを指定し、Workflows で顧客の質問への回答として提供できるようにします。
データを保存しなくてもよい一般的なケースは、PUT、POST、DELETE のデータコネクタリクエストタイプです。GET リクエストでボットにデータを使いたい場合は、Intercom にデータを保存する必要があります。
FinのData connectorsを作成する際、レスポンスデータをIntercomの属性やオブジェクトにマッピングする必要はありません。代わりに、FinはJSONレスポンスを直接解釈し、それを使って質問を解決できます。レスポンスは「Test response」セクションに基づいて生成されます。各行項目はJSONレスポンス内のデータポイントに対応しています。
JSONレスポンスデータは以下に保存できます：
標準オブジェクト：UserおよびConversation属性。
カスタムオブジェクト：Intercomで作成したオブジェクト属性。
Intercomオブジェクトを選択し、外部APIオブジェクトとマッピングします。
すべてのカスタム属性およびカスタムオブジェクトは、ここでレスポンス保存に使用する前に作成されている必要があります。
次に、Intercom内でこの情報を保存したいデータ属性を選択します。例えば、Intercomオブジェクトとして「Order」を選択し、外部システムのAPIオブジェクトとして「root」を選択し、API属性「currency」とマッピングしました。
外部データはカスタムデータ属性にのみ保存でき、標準のIntercomデータ属性には保存できません。
レスポンスデータをカスタムオブジェクトにマッピングする
カスタムオブジェクトにマッピングする際は、IDをexternal_idフィールドにマッピングする必要があります。そうしないと、GETリクエストごとに重複が発生します。カスタムオブジェクトの正しい参照設定について詳しくはこちら。
PeopleまたはConversationsからの参照の更新
次のステップは、更新したいカスタムオブジェクトに関連するPeopleまたはConversationの参照を選択することです。
ライブ設定
Data connectorのテストが成功したら、ライブ設定の準備が整います。
Data connectorsの現在のタイムアウト制限は15秒です。
ヒント：Data Connectorsの成功率と失敗率をよりリアルタイムで把握したい場合は、Data Connector Execution Webhookを使用できます。これにより、リアルタイムのダッシュボード作成、アラート、SLA監視のための実行イベントを外部サービスで受け取ることが可能です。
Data connectorの依存関係の表示
Data connectorsを安全に管理または編集するために、各Data ConnectorやMCPアクションがIntercom全体でどこで使用されているかを事前に監査できます。
「Used by」ビューの有効化方法：
Used by列はデフォルトで非表示の場合があります。表示するには：
テーブル右上のメニュー（三本線）をクリックします。
Used byの横のチェックボックスをオンにします。
この列はライブでクリック可能な参照リストを提供します。任意の項目をクリックすると、そのソースに直接移動します。
これは以下のData connectorの使用状況を追跡します：
Workflows
手順とタスク
カスタム回答
Macros
Data connectorのヘルスモニタリング
Data connectorがライブになったら、設定 > インテグレーション > Data connectorsから直接パフォーマンスを監視できます。
ヘルスステータスインジケーター
Health列は、最近の実行成功率と遅延に基づいて各コネクタの稼働状況を表示します。
ステータス | 基準 | 意味 |
正常 | 成功率が95％以上で遅延が通常範囲内。
| 最適に稼働中。
|
劣化 | 成功率が80〜95％の間、または遅延が過去の基準の2倍。
| 問題が発生しているが部分的に機能している。
|
不健康 | 成功率が80％以下。
| 即時対応が必要な重大な問題。 |
任意のヘルスステータスバッジにカーソルを合わせると、最近のパフォーマンスの詳細な内訳が表示されます：
フィールド名 | 説明 |
成功率 | 分析された合計のうち成功した実行の割合。 |
外部レイテンシー | 外部API/サービスの応答時間（p90、p50、平均、最小、最大、単位はミリ秒）。
注：成功した実行のみが含まれます。
|
内部レイテンシー | 内部処理のオーバーヘッド（Intercomのシステム内でデータコネクタを実行するのにかかる時間）（p90、p50、平均、最小、最大、単位はミリ秒）。 |
HTTPステータス分布 | 外部サービスから返されるHTTPステータスコードの分布（例：200、500、タイムアウト）と件数および割合。実行がない場合はnullを返します。 |
失敗タイプの分布 | 失敗タイプの内訳（例：「Connection Timeout」、「Authentication Failed」）、頻度順に並べ、件数と割合を表示。失敗がなかった場合はnullを返します。 |
実行回数 | 現在の期間に分析された実際の実行数。 |
時間フィルター
ダッシュボード上部の時間フィルターを使ってレポート期間を調整します。利用可能なオプション：1h、6h、24h、7d、または14d。
ログ
任意のコネクタをクリックして専用のヘルスダッシュボードを開き、Logsタブを選択すると、すべての実行のタイムスタンプ付き記録が表示されます。各エントリには実行されたチャネルと成功・失敗の状態が示され、任意のエントリをクリックすると実行の詳細が展開されます。
ログを以下でフィルタリングできます：
実行ID
会話
ステータス（成功または失敗）
失敗タイプ
注：ログは最大14日間保持されます。ダッシュボードを超えた実行データのプログラムによるアクセスについては、API access to execution resultsを参照してください。
データコネクタをドラフトに移動する
不要になった古いデータコネクタを廃止したい場合は、ドラフト状態に移動できます。
設定 > インテグレーション > データコネクタに移動し、ドラフトに移動したいデータコネクタをクリックしてからドラフトに設定を選択します。
Intercomは依存関係がアクティブなコネクタのドラフト化をブロックしますが、‘Used by’列を使ってこれらを事前に管理できます。この列は、アクションを参照するすべてのWorkflow, Procedure, Task, Macro, and Custom Answerのライブインデックスリストを提供します。このリストの任意の項目をクリックすると、その特定の自動化にジャンプして依存関係を解決できます。