主要ファイルストレージ・社内チャットAPIと生成AI連携設計データベース

ファイル一覧取得（files.list）、ファイルやフォルダの検索、メタデータ取得・管理、ファイルの詳細情報取得、共有ドライブ対応, ファイル一覧取得、検索（ファイル名・メタデータ・コンテンツ）、メタデータ取得, , Google Drive APIを通じてファイル一覧取得（files.list）、ファイルやフォルダの検索、メタデータ取得・管理、ファイルの詳細情報取得、共有ドライブ対応。

OAuth 2.0認証、サービスアカウント認証、APIキー認証（用途に応じて選択）, OAuth 2.0,

1日あたり最大10億リクエスト（Queries per day: 1,000,000,000）、1分あたりや秒間の上限もあり。上限超過時は403エラー（Rate limit exceeded）が発生。割り当て増加申請も可能。, 1,000,000,000 クエリ/日（アプリ単位）、書き込みは1アカウントあたり毎秒3リクエスト程度、アップロードは1ユーザーあたり750GB/日,

Push Notification（Webhook）によるリソース変更通知。Notification Channelを作成し、Webhookでイベントを受信。, Push通知（Webhook）によるリソース変更通知,

Batch Request（multipart/mixedによる複数API呼び出しの一括実行）、一度に最大100件のリクエストをまとめて送信可能。Pollingも利用可。, Batchリクエスト（複数APIコールを1リクエストにまとめる）, , Batch Request（multipart/mixedによる複数API呼び出しの一括実行）、Pollingも利用可。

Google Drive上のドキュメントを検索・取得し、OpenAI APIやEmbeddingを用いてRAG（検索拡張生成）を実装。StreamlitやUpstash、Google Cloud Vertex AIのRAG Engine APIなどを活用した実装例がある。, Google Cloud Vertex AIやPaLM 2などの生成AIサービスと連携し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やEmbedding、要約などの手法が利用可能。Google Drive APIでファイルデータを取得し、Vertex AIのRAGパターンやEmbedding APIと組み合わせて検索拡張生成や要約を実装できる。, Google DriveのファイルをRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインに組み込む方法が複数存在。LlamaIndexやCocoIndexを用いてGoogle Drive APIからファイルを取得し、テキスト埋め込み（Embedding）や要約を実施し、RAGシステムに連携可能。Vertex AIのRAG Engine APIやGoogle Gemini APIとChromaDBを組み合わせた実装例もあり。, Google CloudのVertex AIやCloud Functionsを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンが推奨される。ファイルデータをEmbeddingし、ベクターストア（例：Vertex AI Matching Engine）に格納、検索時に類似ベクトルを抽出してLLMに文脈として渡す設計が一般的。要約や質問応答もRAG構成で実現可能。, Google CloudのVertex AIやAlloyDB、Generative AI APIを活用し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Embedding、要約などの手法で連携可能。Google Cloud公式のRAGアーキテクチャ例では、ファイルストレージ（Google Drive等）からデータを抽出し、Vertex AI Embedding APIでベクトル化、BigQueryやAlloyDB OmniなどのベクトルDBに格納、Vertex AI SearchやGenerative AI APIでRAGや要約を実現する構成が推奨されている。, Google Drive上のドキュメントを検索・取得し、Google Cloud Vertex AIのRAG Engine APIやGemini API、ChromaDB等と連携してRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約などを実装。LlamaIndexやLangChain、Qdrant等のベクトルDBとの組み合わせ例も豊富。

Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやGCP環境を活用したサーバーレス・マネージドサービス構成が推奨。RAG Engineはフルマネージドなデータフレームワーク・ランタイムを提供し、Google DriveやCloud Storageとの連携が容易。外部データ連携やAPIゲートウェイの利用も推奨される。, Google Cloud（Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Apigeeなど）を活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。API管理やセキュリティにはApigee、データ保存はCloud Storage、RAGやEmbedding処理はVertex AIを利用。サーバーレス（Cloud Run等）やベクトルデータベースとの連携も有効。, Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやChromaDB、Redisなどのベクターデータベースと連携する構成が推奨される。Google Cloud上でAPI Gatewayやサーバーレス（Cloud Functions等）を活用し、Google Drive APIと生成AI（Gemini/Vertex AI）を組み合わせるアーキテクチャが実例として紹介されている。, Google Cloudのサーバーレスアーキテクチャ（Cloud Functions、Cloud Run）、Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI Matching Engine（ベクターデータベース）などの組み合わせが推奨。RAGアプリケーションのためのスケーラブルな構成例が公式で紹介されている。, Google Cloud上でのサーバーレスアーキテクチャ（Cloud Functions、Cloud Run）、Vertex AI、BigQuery、AlloyDB OmniなどのベクトルDB、IAMによる認証・権限管理、API GatewayによるAPI管理が推奨。RAGアプリケーションのリファレンス構成として、Google Drive API→Vertex AI Embedding→BigQuery/AlloyDB→Vertex AI Search/Generative AI APIのパイプラインが紹介されている。セキュリティにはIAMやAPI Gatewayの活用が重要。, Google Cloud Vertex AIのRAG EngineやGemini API、ChromaDB、Qdrant等のベクトルDB、Cloud FunctionsやCloud Run等のサーバーレス基盤を活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。API GatewayやIAMによる認証・権限管理も重要。

ファイル一覧取得、フォルダ内容一覧、ファイル検索、メタデータ取得、ファイルバージョン一覧、共有ファイル一覧、最近使用したファイル一覧, ファイル一覧取得、検索（ファイル名・メタデータ・コンテンツ）、メタデータ取得, ファイル一覧取得（list_folder）、メタデータ取得、ファイル検索、チャット履歴は未対応, , Microsoft Graph APIを通じてファイル一覧取得、フォルダ内容一覧、ファイル検索、メタデータ取得、ファイルバージョン一覧、共有ファイル一覧、最近使用したファイル一覧が可能。チャット履歴は未対応。

OAuth 2.0（MicrosoftアカウントまたはAzure Active Directory）、AD FS認証（SharePoint Server 2016）, OAuth 2.0（Azure Active Directory）、Microsoft アカウント、AD FS認証（SharePoint Server）, , OAuth 2.0（MicrosoftアカウントまたはAzure Active Directory）、AD FS認証（SharePoint Server 2016）、APIキー認証（連携サービスによる）

Microsoft Graph APIは大量リクエスト時にレート制限あり。例：130,000回/10秒（サービスやエンドポイントごとに異なる）。超過時はHTTP 429エラー。, , APIリクエスト数に制限あり。Microsoft Graph APIでは2000リクエスト/秒などの制限がある。リクエストが多い場合はスロットリング（429エラーやRetry-Afterヘッダー）で制御される。, Microsoft Graph APIは大量リクエスト時にレート制限あり。例：130,000回/10秒（サービスやエンドポイントごとに異なる）。超過時はHTTP 429エラー。

Webhookによる変更通知（Microsoft Graphの変更通知機能）。ファイルやフォルダの変更時に登録エンドポイントへ通知。, , Webhookによるリアルタイム通知に対応。Microsoft Graphのchange notificationsやOneDrive APIのWebhookでファイル変更を検知可能。

JSONバッチ処理（複数のHTTPリクエストを1つにまとめて送信）、Polling、Delta Queryによる差分取得, , JSONバッチ処理（複数リクエストを1つのHTTPリクエストで送信）、Polling、Delta Queryによる差分取得に対応, JSONバッチ処理（複数のHTTPリクエストを1つにまとめて送信）、Polling、Delta Queryによる差分取得。

Microsoft Graph Search APIやAzure OpenAI Serviceと連携し、OneDrive内ドキュメントをRAG（検索拡張生成）やEmbeddingで活用するパターンが紹介されている。, Microsoft Azure OpenAI Serviceと連携し、OneDrive APIで取得したファイルデータをRAGやEmbedding、要約処理に利用可能。Azure Cognitive SearchやElasticsearchなどのベクトルデータベースと組み合わせて、検索拡張生成や要約を実装できる。, OneDrive APIとOpenAI（ChatGPT/Azure OpenAI）を連携させることで、ファイルデータを取得し、生成AIによる要約やRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装可能。n8nやZapierなどのノーコード/ローコードツールによる連携例も存在。, Microsoft Graph APIでOneDriveのファイルを取得し、Azure OpenAI Serviceと連携したRAG（Retrieval-Augmented Generation）やEmbedding検索、要約生成が可能。ファイルデータをベクトル化し、Azureのベクターデータベース（例：Azure Cognitive Search、Cosmos DB for PostgreSQL with pgvector等）と組み合わせる設計が一般的。, Microsoft Graph API経由でOneDriveのファイルデータを取得し、Azure OpenAI Service（GPT系モデル）と連携してRAGやEmbedding、要約を実装可能。CopilotやGraphコネクタを利用した外部データ連携も可能。TeamsやOutlookなど他サービスとの横断的なデータ連携もサポート。, Microsoft Graph Search APIやAzure OpenAI Serviceと連携し、OneDrive内ドキュメントをRAG（検索拡張生成）やEmbeddingで活用するパターンが紹介されている。Azure Cognitive SearchやElasticsearchなどのベクトルデータベースと組み合わせて、検索拡張生成や要約を実装可能。Zapierやn8n、Pipedream、Workato等のノーコード/ローコードツールによる連携例も存在。

Azure OpenAI ServiceとMicrosoft Graph Search APIを組み合わせたRAGアーキテクチャが推奨される。APIゲートウェイやDelta Queryによる差分取得、セキュアなAPI設計が重要。, Azure OpenAI Service、Azure Cognitive Search、Azure Storageなどを活用したクラウドアーキテクチャが推奨。API管理やセキュリティはAzure API Management、データ保存はAzure Storage、RAGやEmbedding処理はAzure OpenAI Serviceを利用。Elasticsearchやベクトルデータベースとの連携も有効。, Azure OpenAI ServiceとOneDrive APIを組み合わせ、API Managementやサーバーレス（Azure Functions等）を活用したアーキテクチャが推奨される。API Gatewayを用いた負荷分散やエラー時の再試行、エンタープライズ向けにはMicrosoft Graph APIを中心とした統合が推奨される。, Azure FunctionsやLogic Appsなどのサーバーレス基盤、Azure OpenAI Service、Azure Cognitive Search（ベクターストア）、Blob Storage、Cosmos DBなどを組み合わせたクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。Microsoft公式やコミュニティでTeamsやOneDriveとAzure OpenAIの連携例が多数紹介されている。, Azure上でのAPI Gatewayやサーバーレス（Azure Functions）、Microsoft Graph API、Azure OpenAI Service、Cosmos DBやAzure Cognitive Search等のベクトルDB、Entra ID（旧Azure AD）による認証・権限管理が推奨。CopilotやGraphコネクタを活用した統合アーキテクチャが推奨されている。, Azure OpenAI ServiceやMicrosoft Graph Search API、Azure Cognitive Search、Azure Storage、API Gateway、サーバーレス（Azure Functions等）を活用したクラウドアーキテクチャが推奨。API管理やセキュリティはAzure API Management、認証・権限管理はEntra ID（旧Azure AD）を利用。ノーコード/ローコード連携やAPI Gatewayによる統合も有効。

ファイル一覧取得（list_folder）、フォルダ・ファイルのメタデータ取得（get_metadata）、ファイル・フォルダ検索、共有・削除・作成等の操作が可能。チャット履歴機能は標準APIには存在しない。, ファイル一覧取得（/files/list_folder）、メタデータ取得（/files/get_metadata）、ファイル検索（/files/search_v2）、フォルダ・ファイルの詳細取得、共有ファイル一覧取得。チャット履歴は未対応。, ファイル一覧取得、フォルダ作成・削除・バッチ操作、メタデータ検索、バージョン管理、エラー処理、APIエクスプローラー,

OAuth2による認証・認可。アクセストークン取得にはアプリキーとシークレットが必要。Dropbox Businessでは管理コンソールでアプリ管理も可能。, OAuth2認証。アクセストークンは短期トークン（長期トークンは廃止）、ユーザー認証・アプリ認証両対応。PKCEやスコープ指定も可能。,

APIコール数に制限あり。具体的な数値は非公開だが、過剰なリクエスト時はHTTP 429エラー（Rate Limit）を返す。Dropbox Businessでは月間上限も存在。, APIリクエスト数に制限あり。詳細な数値は非公開だが、過剰なリクエストはスロットリングされる。, ユーザー単位・アプリ単位のAPIコール制限あり。例：1,000,000書き込み/namespace/24時間、標準APIは1分間に100リクエスト、上位APIは25リクエスト/分。具体的な数値は非公開の場合もあり、429や503エラーで通知。,

Webhookによるリアルタイム通知に対応。ファイルの追加・更新などのイベントを指定URLにPOSTで通知。, Webhookによるリアルタイム通知に対応。Dropbox APIのWebhookでファイル変更などのイベントを受信可能。, Webhooksによるリアルタイム通知（ファイル変更時に指定URIへPOST）。ngrok等でローカル開発も可能。,

バッチアップロードや複数ファイルの一括操作に対応（Batch Upload）。また、Delta APIで変更差分の取得も可能。, バッチAPI（複数ファイルの一括操作）、Pollingによる定期取得、Delta APIによる差分取得に対応。, バッチAPI（例：create_folder_batch, upload_session/finish_batch, delete_batch等）による非同期処理。Pollingやカーソルによる変更検知も可能。,

LangChainのDropboxドキュメントローダーやdropbox-langchainパッケージを利用し、Dropbox内のファイルをRAGやEmbeddingで活用。PDFやDOCX、Dropbox Paperファイルも対応。, Dropbox APIでファイルデータを取得し、LangChainやOpenAI APIと連携してRAGやEmbedding、要約処理を実装可能。ベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate等）と組み合わせて検索拡張生成を行う例が多い。, LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを利用し、Dropbox APIからファイルを取得してRAGパイプラインを構築可能。Python SDKや専用のドキュメントローダー（dropbox-langchain）を使い、Embeddingや要約、質問応答などの生成AI処理に連携できる。, LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを利用し、Dropbox APIから取得したファイルをEmbeddingし、ベクターデータベース（例：Pinecone、Weaviate、FAISS等）に格納。RAGパターンでLLMと連携し、要約や質問応答を実現する設計が一般的。, LangChainやOpenAI APIと連携し、Dropbox APIから取得したファイルデータをRAGやEmbedding、要約処理に利用可能。PythonなどでDropbox API→LangChain→OpenAI（GPT/Embedding）というパイプラインが一般的。

LangChainやPython環境を用いたコンテナベースのアーキテクチャが推奨。RAGシステムの構築にはクラウド上でのバッチ処理やAPI連携が有効。, Dropbox APIとLangChain、OpenAI API、ベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate等）を組み合わせたクラウドアーキテクチャが推奨。サーバーレスやマイクロサービス構成、API Gatewayによる管理も有効。, Dropbox APIとLangChainやLlamaIndexなどのAIフレームワークを組み合わせ、Python環境やサーバーレス実行環境（例：AWS Lambda、Google Cloud Functions等）での運用が推奨される。ベクターデータベース（ChromaDB、Pinecone等）と連携する構成が多い。, サーバーレス基盤（AWS LambdaやCloud Functions等）、ベクターデータベース（Pinecone、Weaviate、FAISS等）、LangChainやLlamaIndexなどのRAGフレームワーク、クラウドストレージとの連携が推奨。スケーラブルなRAGアーキテクチャの実装例が多数存在。, クラウド上でのサーバーレス（AWS Lambda、Google Cloud Functions等）、Dropbox API、LangChain、OpenAI API、ベクトルDB（Pinecone、Weaviate等）を組み合わせた構成が推奨。APIキーやOAuthによる認証管理、Webhookによるイベント検知も推奨される。

ファイル一覧取得（GET /folders/:id/items）、ファイル情報取得（GET /files/:id）、メタデータ検索（メタデータクエリAPI）、メタデータの取得・書き込み、フォルダ・コレクション内の項目リスト取得, ファイル一覧取得、フォルダ内項目リスト取得、メタデータ検索、メタデータクエリ、コレクション項目リスト取得、ファイル情報取得、ファイルバージョン取得、コラボレーションリスト取得, ファイル一覧取得、検索、メタデータ取得・編集、フォルダ操作、イベント監視など多様なAPI機能を提供。, , ファイル一覧取得（GET /folders/:id/items）、ファイル情報取得（GET /files/:id）、メタデータ検索（メタデータクエリAPI）、メタデータの取得・書き込み、フォルダ・コレクション内の項目リスト取得、Box AI APIによるメタデータ抽出、AIによるテキスト生成・Q&A・要約機能

OAuth 2.0、JWT（JSON Web Token）、クライアント資格情報許可（CCG）、アプリトークン認証、SSO（シングルサインオン）、2要素認証, OAuth 2.0、JSON Web Token (JWT) によるサーバー間認証、アクセストークン方式,

一般的に1ユーザーあたり約1000APIコール/分。月間500万コール程度を超えると制限の可能性あり。retry-afterヘッダーで再試行推奨。3種類のレート制限があり、APIごとに異なる場合もある。, , 一般APIコール：1ユーザーあたり1分間に1000リクエスト。アップロード：1ユーザーあたり1分間に240回。検索：1ユーザーあたり1秒間に6回、1分間に60回。エンタープライズアカウントは月間10万回などの制限もあり。, 一般的に1ユーザーあたり約1000APIコール/分。月間500万コール程度を超えると制限の可能性あり。retry-afterヘッダーで再試行推奨。APIごとに異なる場合もある。

Webhook（イベント通知）、リアルタイムサーバー、イベントトリガーによるhttpsエンドポイント通知, , Webhook（V2）によるイベント通知。Box内のファイルやフォルダのイベント発生時に指定URLへ通知。Push型アーキテクチャ。

Box CLIによる一括コマンド実行、CSVによるバッチ処理、Box Doc GenバッチAPI、タスクスケジューラやRPA連携も可能, , CLIやAPIでのBulk/Batchedコマンド（CSV等による一括処理）。ただし、Batch APIは非推奨・廃止傾向。Doc Gen BatchやBulk Folder操作など一部用途で利用可能。, CLIやAPIでのBulk/Batchedコマンド（CSV等による一括処理）。Batch APIは非推奨・廃止傾向。Doc Gen BatchやBulk Folder操作など一部用途で利用可能。

Box AI（要約・質問応答等）、API経由でのメタデータ抽出やファイル内容取得によるRAG/Embedding連携が可能, , Box AI APIを利用し、Box内コンテンツの要約・質疑応答・テキスト生成などの生成AI機能をカスタムアプリや他サービスと連携可能。GPT-4oとの連携やメタデータAPIも提供。, Box AIを利用し、Box内のコンテンツに対して要約、質問応答、インサイト抽出などの生成AI機能をAPI経由で利用可能。OpenAIやAWSのAIモデルとも連携し、RAGやEmbeddingも実装可能。, Box AI APIを利用し、ファイルやメタデータに対するQ&A、要約、テキスト生成、データ抽出などの生成AI機能をAPI経由で実装可能。複数ファイルや大容量テキストへの対応も進んでいる。, Box AI APIを利用し、Box内のファイルやコンテンツに対して要約・質問応答・RAG・Embedding等の生成AI処理が可能。Box AIはOpenAIやAWSのAIモデルと連携し、モデルアグノスティックな設計。Box Content Intelligence APIも利用可能。, Box AI APIを利用し、Box内のコンテンツに対して要約、質問応答、インサイト抽出などの生成AI機能をAPI経由で利用可能。OpenAIやAWSのAIモデルとも連携し、RAGやEmbeddingも実装可能。メタデータ抽出やQ&A、テキスト生成、構造化データ抽出（extract_structuredエンドポイント）など多様なAI連携が可能。Weaviateや他のベクトルDBとのRAG連携もサポート。

Box AI APIはクラウドネイティブなマイクロサービス構成やサードパーティアプリとの連携を推奨。Box AI for Slackなどの事前統合や、APIゲートウェイ経由のセキュアな連携が有効。, Box Content Cloud上でBox AIを利用し、OpenAIやAWSのAIサービスと連携するクラウドアーキテクチャが推奨。API経由での拡張や、セキュアなエンタープライズ向け運用が前提。モデルアグノスティックな設計も特徴。, Box AI APIはBox Platform上で動作し、Box Developer ConsoleやSDKを活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨される。エンタープライズ用途ではAPI連携によるカスタムアプリケーション開発や、Box Content Cloudとの統合が推奨される。, Box Content Cloud上でBox AI APIを活用し、外部AIモデル（OpenAI、AWS等）と連携するモデルアグノスティックなアーキテクチャ。API GatewayやWebhook、IAMによる認証・権限管理、Box Content Intelligence APIの活用が推奨。エンタープライズ向けのセキュリティ・ガバナンス機能も重視。, Box Content Cloud上でBox AIを利用し、OpenAIやAWSのAIサービスと連携するクラウドアーキテクチャが推奨。API GatewayやWebhook、IAMによる認証・権限管理、Box Content Intelligence APIの活用が推奨。エンタープライズ向けのセキュリティ・ガバナンス機能も重視。モデルアグノスティックな設計。

会話履歴取得（conversations.history）、チャンネル一覧取得（conversations.list）、メッセージ取得・投稿・編集・削除、イベント取得（Events API）, conversations.historyメソッドにより、チャンネルや会話のメッセージ履歴（チャット履歴）を取得可能。ファイル一覧やメタデータ取得もAPIで対応。, , 会話履歴取得（conversations.history）、チャンネル一覧取得、メッセージ取得・投稿・編集・削除、ファイルアップロード・ダウンロード、イベント取得（Events API）など。Slack BoltやslackclientなどのSDKを利用したBot開発が可能。

OAuth 2.0（Bot Token、User Token）、OpenID Connect、2要素認証（2FA）, OAuth 2.0認証（ユーザー権限・ボット権限）、Bearerトークン、Signing Secretによるリクエスト検証, , OAuth 2.0（Bot Token、User Token）、Signing Secretによるリクエスト検証。Slack App登録時にクライアントID・シークレット発行。

1ユーザーあたり1日の利用制限回数設定や、1ユーザーが同時に1リクエストのみ許可などの制限が可能。公式APIのレートリミットはSlackのAPIドキュメント参照。, Slack APIはエンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1分間に50〜100リクエスト程度。超過時は429エラーが返される。, Slack APIはエンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1分間に50〜100リクエスト程度。超過時はHTTP 429エラーが返される。Bot TokenやUser Tokenごとに制限が異なる場合がある。, Slack APIはエンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的なWeb APIは1分間に50リクエスト、Events APIは1分間に30リクエストなど。超過時はHTTP 429エラーが返される。, エンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1分間に50〜100リクエスト程度。超過時はHTTP 429エラーが返される。Bot TokenやUser Tokenごとに制限が異なる場合がある。

Events API（Event Subscriptions）、Webhook（Incoming Webhook、Outgoing Webhook）, Events APIによるEvent Subscriptions（Webhook型）。指定イベント発生時にエンドポイントへHTTPリクエスト送信。旧Real Time Messaging API（WebSocket）は非推奨。, , Events APIによるEvent Subscriptions（Webhook型）。指定イベント発生時にエンドポイントへHTTPリクエスト送信。

バッチ処理やPollingの具体的な記述は見つからず。主にイベント駆動型（Webhook/Events API）での連携が主流。, Slack APIはバッチ処理専用のエンドポイントは少ないが、conversations.history等でページネーションを利用して大量データ取得が可能。定期的なPollingで履歴取得も一般的。, Slack APIはバッチ処理専用エンドポイントはないが、conversations.history等でページネーションを利用した分割取得が可能。定期的なPollingで新着メッセージを取得する実装例も多い。, Slack APIはバッチ処理専用のエンドポイントはないが、複数のAPIリクエストを組み合わせてバッチ的に処理することが可能。Pollingは非推奨で、Events APIやWebhookによるイベント駆動型が推奨される。, バッチ処理専用エンドポイントは少ないが、conversations.history等でページネーションを利用した大量データ取得が可能。定期的なPollingで履歴取得も一般的。

ChatGPTやOpenAI APIと連携し、Slack上で要約・Q&A・文章生成・ナレッジ検索・タスク自動化などが可能。Slack App DirectoryやPython/GASスクリプトでの実装例多数。, Slack APIでチャット履歴を取得し、OpenAI APIやLangChainと連携してRAGやEmbedding、要約処理を実装可能。AWSやGoogle Cloud等の生成AIサービスとも連携例あり。, Slackのメッセージ履歴をAPIで取得し、OpenAI APIやLangChain等と連携して要約・質問応答・RAGを実装する例が多い。ZapierやMake.comなどのノーコード連携も活用可能。, Slack APIで会話履歴やファイルを取得し、OpenAI APIやAzure OpenAI Serviceと連携してRAGやEmbedding、要約を実装可能。LangChainやTeams AI Library等のフレームワークも利用される。, LangChainやOpenAI APIと連携し、Slack内のPDFやテキストデータをRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約、質問応答などに活用。ChromaDBやベクターデータベースと組み合わせて、アップロードファイルのチャンク化・埋め込み・検索・Q&Aを実装。Python（Flask, slackclient, slackeventsapi）やDeno、Slack Boltなど多様なSDK・フレームワークで実装可能。

Slack APIとOpenAI APIの連携には、Bot TokenやAPIキーの安全管理、環境変数利用、サーバーレス実装（GAS/Python）、社内規約整備や利用制限設定が推奨される。, Slack APIとOpenAI APIやLangChain、ベクトルデータベース（Pinecone等）を組み合わせたクラウドアーキテクチャが推奨。AWS LambdaやGoogle Cloud Functions等のサーバーレス構成も有効。, Slack App（Bot）を作成し、WebhookやEvents APIでイベントを受信。サーバーレス基盤（AWS Lambda、Cloud Functions等）やZapier/Make.com等のiPaaS、OpenAI APIやLangChain等の生成AIサービスとの連携が推奨される。, サーバーレス（AWS Lambda等）やAPI Gateway、Webhook、Events APIを活用したイベント駆動型アーキテクチャが推奨。セキュリティにはOAuth 2.0やSigning Secretの管理が重要。生成AI連携には外部API（OpenAI等）との安全な連携設計が必要。, サーバーレス（AWS Lambda、Google Cloud Functions、Firebase Functions等）、API Gateway、Webhook、Events APIを活用したイベント駆動型アーキテクチャが推奨。LangChainやChromaDBなどのベクターデータベース、OpenAI APIとの連携、環境変数による認証情報管理、Slack Appの権限設定が重要。Serverless FrameworkやDockerによるIaC・コンテナ化も有効。小規模ワークロードでは無料枠での運用も可能。

チャット履歴取得（Microsoft Graph API、Teams Export API）、メッセージ送信・編集・削除、会議情報取得、チャンネル情報取得, Microsoft Graph APIを通じて、Teamsのチャット履歴、チャネルメッセージ、会議チャットなどの取得・エクスポートが可能。Teams Export APIで1:1、グループ、会議チャット、チャネルメッセージの取得に対応。, , Microsoft Graph APIを通じて、Teamsのチャット履歴、チャネルメッセージ、会議チャットなどの取得・エクスポートが可能。Teams Export APIで1:1、グループ、会議チャット、チャネルメッセージの取得に対応。Bot開発SDKやAIライブラリも提供。

OAuth 2.0（Microsoft Entra ID/Azure AD）、シングルサインオン（SSO）、APIキー認証、OpenID Connect, OAuth 2.0（Microsoft Entra ID）、APIキー認証、シングルサインオン（SSO）などが利用可能。アプリ登録によるクライアントID・シークレット発行、アクセストークン取得が必要。, , OAuth 2.0（Microsoft Entra ID/Azure AD）、APIキー認証、シングルサインオン（SSO）など。アプリ登録によるクライアントID・シークレット発行、アクセストークン取得が必要。

Microsoft Graph APIやTeams Export APIの利用時にレートリミットが存在。具体的な数値はAPIごとに異なるが、過剰なリクエスト時はHTTP 429エラーやRetry-Afterヘッダーで制御。, Microsoft Graph APIはエンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1秒間に数十〜数百リクエスト。超過時は429エラーやRetry-Afterヘッダーで制御。, Microsoft Graph APIはエンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1秒間に数百リクエスト。超過時はHTTP 429エラーやRetry-Afterヘッダーで制御される。Teams Export APIも同様に制限あり。, Microsoft Graph API経由でTeamsを利用する場合、エンドポイントごとにレートリミットが設定されており、一般的に1分間に600リクエスト、または1秒間に10リクエストなど。超過時はHTTP 429エラーが返される。, Microsoft Graph APIやTeams Export APIの利用時にレートリミットが存在。エンドポイントごとに異なるが、過剰なリクエスト時はHTTP 429エラーやRetry-Afterヘッダーで制御。

変更通知（Change Notifications）Webhook、Incoming Webhook、Outgoing Webhook、アクティビティフィード通知, Microsoft GraphのChange Notifications（Webhook）を利用し、Teamsのチャネルやチャットメッセージの作成・更新・削除などのイベントをリアルタイムで受信可能。,

Delta Query（Microsoft Graph APIの変更検出）, Microsoft Graph APIのDelta Query機能により、Teamsのメッセージやリソースの差分取得が可能。, , Delta Query（Microsoft Graph APIの変更検出）機能により、Teamsのメッセージやリソースの差分取得が可能。

Teamsのチャット履歴や会議メモをMicrosoft Graph API経由で取得し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やEmbedding、要約などの生成AI技術と連携可能。, Microsoft Teamsのチャット履歴や会議メモをMicrosoft Graph API経由で取得し、Azure OpenAI Serviceと連携してRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約などの生成AI技術を活用可能。Copilot StudioやAssistants API、Power Automateとの連携例も豊富。, , Microsoft Teamsのチャット履歴や会議メモをMicrosoft Graph API経由で取得し、Azure OpenAI ServiceやCopilot、Teams AI Libraryと連携してRAGやEmbedding、要約を実装可能。TeamsアプリやCopilotプラグインとして組み込むこともできる。, Microsoft Graph API経由でTeamsのチャット履歴や会議メモを取得し、Azure OpenAI ServiceやCopilot、Teams AI Libraryと連携してRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約などの生成AI技術を活用可能。RAGパターンやエージェンティックRAG、ハイブリッド検索、ベクトル検索などのベストプラクティスも推奨。

Azure OpenAI ServiceやMicrosoft Graph APIを活用したクラウドネイティブなアーキテクチャが推奨。ARMテンプレートによる自動デプロイやAPIゲートウェイ、セキュアな認証・認可設計が重要。Copilot StudioやPower Automateとの統合も有効。, Microsoft TeamsとAzure OpenAI Service、Azure Cognitive Search、Elasticsearch等のベクトルデータベースを組み合わせたクラウドアーキテクチャが推奨。API管理やセキュリティはAzure API Managementを利用。, Azure OpenAI Service、Azure FunctionsやLogic Apps、Microsoft Graph API、Cosmos DB、Azure Cognitive Searchなどを組み合わせたクラウドアーキテクチャが推奨。Teams Bot SDKやTeams AI Libraryを利用した実装例が多い。, Azure上でのAPI Gateway、Microsoft Graph API、Azure OpenAI Service、Cosmos DBやAzure Cognitive Search等のベクトルDB、Entra IDによる認証管理、CopilotやTeams AI Libraryを活用した統合アーキテクチャが推奨。セキュリティにはEntra IDやAPI Gatewayの活用が重要。, Azure OpenAI ServiceやMicrosoft Graph API、API Gateway、Azure FunctionsやLogic Appsなどのサーバーレス基盤、Cosmos DBやAzure Cognitive Search等のベクトルDB、Entra IDによる認証管理、CopilotやTeams AI Libraryを活用した統合アーキテクチャが推奨。セキュリティにはEntra IDやAPI Gatewayの活用が重要。ARMテンプレートによる自動デプロイやAPI管理も有効。

チャット一覧取得、チャットメッセージ一覧取得、チャットメッセージ取得、チャットメッセージ投稿、チャットメッセージ既読、APIで全メッセージの取り込み（最大100件）、Webhookによる新着通知, チャット一覧・メッセージ一覧の取得、メッセージ投稿・更新・削除、タスク追加、Webhookによるイベント通知など。ファイル一覧やメタデータ取得の明記はなし。, , チャット一覧取得、チャットメッセージ一覧取得、チャットメッセージ投稿、Webhookによる新着通知。Bot開発や外部サービス連携も可能。

APIトークン認証、OAuth 2.0認証（OAuthクライアント設定、認可コード取得、アクセストークン発行）, APIトークン認証、OAuth 2.0認証（クライアントID・シークレット発行）、API利用申請が必要。, , APIトークン認証、OAuth 2.0認証（クライアントID・シークレット発行）、API利用申請が必要

API利用回数制限あり（429エラーで通知）、チャット単位の投稿回数制限あり,

Webhookによるリアルタイム通知（イベント検出のためのポーリング不要）, Webhook機能により、イベント発生時にリアルタイムで通知を受信可能。ポーリング不要。, , Webhookによるリアルタイム通知。イベント発生時に指定URLへPOSTされる。ポーリング不要。

GET/rooms/{room_id}/messages で定期的に新着差分を取得するポーリング方式も利用可能, GET/rooms/{room_id}/messages で定期的に新着差分を取得するポーリング方式も利用可能。, , GET /rooms/{room_id}/messages で定期的に新着差分を取得するポーリング方式も利用可能

チャット履歴やメッセージをAPI経由で取得し、RAGやEmbedding、要約などの生成AI技術と連携可能。, , WebhookやAPI経由でチャット履歴を取得し、OpenAI APIやGoogle Apps Script（GAS）、AWS Lambda等を用いてRAG（検索拡張生成）、Embedding、要約、質問応答などの生成AI技術と連携可能。ノーコードツール（Yoom等）やPythonスクリプト、サーバーレス基盤での連携例も豊富。

API経由でチャット履歴を取得し、RAGやEmbedding、要約などの生成AI技術と連携する場合、セキュアなAPIトークン管理やサーバーレス実装、クラウド上でのバッチ処理が推奨される。, Chatwork APIとOpenAI APIやGoogle Apps Script（GAS）、Redis等を組み合わせたクラウドまたはサーバーレスアーキテクチャが推奨。WebhookやAPI Gateway、サーバーレス関数（GAS、AWS Lambda等）を活用した連携が一般的。, Chatwork APIとOpenAI APIをGoogle Apps ScriptやAWS Lambda等のサーバーレス基盤で連携する実装例が多い。Webhookでイベントを受信し、メッセージを生成AIに渡して返信する構成が一般的。ノーコード連携（Yoom等）も活用可能。, サーバーレス（AWS Lambda等）やAPI Gateway、Webhook、Pollingを活用したアーキテクチャが推奨。生成AI連携には外部API（OpenAI等）との安全な連携設計が必要。セキュリティにはAPIトークンやOAuth 2.0の管理が重要。, WebhookやAPI Gateway、サーバーレス関数（Google Apps Script、AWS Lambda等）を活用したクラウド・サーバーレスアーキテクチャが推奨。ノーコード連携（Yoom等）やセキュアなAPIトークン管理も重要。外部AIサービス（OpenAI等）との安全な連携設計が必要。