データ操作について

Power Automateの
データ操作
(Data Operation)
について
気ままに勉強会 #38
1

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今日の目標
データ操作を
使いこなそう
2

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アジェンダ
データ操作の仲間たち
作成 Compose
結合 Join
選択 Select
アレイのフィルター処理 Filter array
JSONの解析 Parse JSON
CSVテーブルの作成 Create CSV table
HTMLテーブルの作成 Create HTML table
3

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Miyake Mito @MiTo60448639
https://qiita.com/MiyakeMito
株式会社アイシーソフト
Technical Manager
www.icsoft.jp
https://speakerdeck.com/miya
kemito
4
ななもじさん
@sumiika88
感謝

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connpass (独立発行者) コネクタ
が認定されました
5
https://learn.microsoft.com/ja-jp/connectors/connpassip/
イベント情報のキャッチ
や管理などに便利です
是非ご活用ください！

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本日の参考サイト
6
◼ MoreBeerMorePower（Hiroさん）
https://mofumofupower.hatenablog.com/
◼ データ操作を使用する（Microsoft Learn）
https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-automate/data-operations
◼ Power Automate の「JSON の解析」でよくあるエラーを回避する（Otaさん）
https://idea.tostring.jp/?p=6412
◼ Microsoft Teamsで投稿に「いいね」をしていないひとに対してスケジュール実
行でメンションする（解説編その4）（わたるふさん）
https://wataruf.hatenablog.com/entry/2022/04/24/000000

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免責事項
当スライドは、
2022年11月現在のバージョンでの情報です
今後のアップデート等により、
仕様変更する可能性があります
また、私の見解による内容が含まれます
間違いなどありましたらご指摘ください
7

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式エディターの変更
8
◼ 複数行入力可能な式エディターに変更しよう！
➢ 数式/動的な値を切替え可能になったので１行形式のメリットはなくなりました
設定の前に
必ずフローを保存
実験的な機能を
オン！
数式を選択できる
新機能：例から式の作成

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データ操作の仲間た
ち

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データ操作のアクション
10
トリガーは
無いです
CSV テーブルを作成します
HTML テーブルを作成します
JSONデータを解析し、項目ごとに抽出する
配列から指定した条件に一致する要素を抽出します
選択した区切り記号で配列を区切ります
アクションの入力から任意のオブジェクトを構築します
配列内のオブジェクトの形状を変換します

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作成
Compose

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作成（Compose）
12
◼ [入力]に設定した値による参照専用のオブジェクトを作成する
◼ 変数アクションのように値を代入し参照できますが、後続の処理でその
値を更新することはできません
◼ 代入した値の参照方法は
• 変数は変数名を指定に対し
• 作成はアクション名（Default「作成」）を指定します
◼ デバック時に処理内の各値を確認するときにも利用可能
outputs('作成')

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[作成]と[変数]の比較
13
作成変数
参照〇〇
再代入 × 〇
型指定不要（入力ルールの理解は必要）必要
命名不要必要
初期化どこでも最上位階層
利用制限 500まで（Action数の制限） 250まで
[作成]は手軽（私見）

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変数型ごとの入力規則
14
変数型入力規則例
文字列
式エディタ：’ ’（シングルクォーテーション）で囲む
直接入力：下記変数型に合致しない値で構成する
’ ’（シングルクォーテーション）不要
整数
数字，-（マイナス符号）
-2147483647 ~ 2147483647
Float
数字，-，小数点，e，+
-1.7976931348623e+308 ~ 1.7976931348623e+308
ブール値 true / false
オブジェクト JSONのオブジェクト型
JSONフォーマットに準ずること
アレイ JSONの配列型
null
null
※ 式エディタから入力すること
タイムスタンプの
文字列（日付）
Power Automateの日付関数が日時として認識できる形式
ISO 8601に準拠していれば、まず問題ない
-1.797693e+308
-2147483647
Panda Love
true
{ "属"："ジャイアントパンダ属"，
"種"："ジャイアントパンダ" }
[ "ジャイアントパンダ" ，"レッサーパンダ" ]
2022-11-26T20:08:10.00
カンマはNG
カンマはNG

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直接入力 or 式エディタ入力
15
ダイレクト式エディタ
文字列〇〇（推奨）
整数〇〇
Float 〇〇
ブール値〇〇
オブジェクト〇 × 入力エラー
アレイ〇 × 入力エラー
null × 入力エラー〇

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練習（作成）
16
① 以下のオブジェクトをフロー内で作りましょう
[
{
"名前": "パンダ",
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"種類": "哺乳類",
"草食": true
},
{
"名前": "ライオン",
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
[
"パンダ",
"ライオン",
"ペンギンロボ"
]

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結合
Join

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結合（Join）
18
◼ [次を使用して結合] で指定した区切り記号を各要素間に使用して、単独
配列内のすべての要素を結合して 1 つの文字列にします
◼ 区切り文字は、配列末尾の要素の後方には付与されません
◼ 同様の動作をする関数として、join() があります
マグロとカツオとヒラメ
アレイ型のみ許可

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区切り文字なしで結合
19
配列の各要素を区切り文字無しで
結合したい場合は、式エディタで
null を指定する
Outputは文字列型です

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練習（結合）
20
① 次の配列を結合した文字列を作成しましょう
[
"パンダ",
"ライオン",
]
パンダ&ライオン&ペンギンロボ

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選択
Select

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選択（Select）
22
◼ 配列内の各オブジェクトの形状を変換（追加、削除、名前変更など）し
ます
◼ [開始]で指定した配列の各要素を、マップで設定したフォーマットで出
力します
◼ 配列の要素の数は変更できません
"マップ" の入力は
JSON形式に切替可
① 配列を指定する
② 出力するマップ (フォーマット)
を指定する

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選択（Select）の動き
① 魚から切り身と骨に分ける
② 切り身は寿司に加工できる
③ 不要な骨は破棄することもできる
item()?[‘切り身‘] item()?[‘骨尾頭付き‘]
concat(item()?[‘切り身‘], ‘シャリ‘)
配列（array）
選択
（Select）

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選択（Select）の動き
24
[
{
"名前": "マグロ",
"部位": "大トロ",
"破棄": "ヒレ"
},
{
"名前": "カツオ",
"部位": "ハラモ",
"破棄": "尾"
},
{
"名前": "ヒラメ",
"部位": "えんがわ",
"破棄": "尾頭付き骨"
}
]
[
{
"ネタ": "大トロのお寿司"
},
{
"ネタ": "ハラモのお寿司"
},
{
"ネタ": "えんがわのお寿司"
}
]
選択
（Select）

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選択（Select）
25
Apply to
each
でやると
配列変数を初期化
対象の配列で
Array to each
項目を編集し
配列変数に追加
concat( item()?['部位'], 'のお寿司' )
item()?['部位']
処理時間も違う

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item()
26
◼ 配列に対する繰り返しアクションで item() を使うと、繰り返しの間に
配列の現在の要素を返す
◼ その項目のプロパティから値を取得することができる
{
"名前": "カツオ",
"部位": "ハラモ",
"破棄": "尾"
},
item()?['名前'] ⇒ 'マグロ'
item()?['名前'] ⇒ 'カツオ'
{
"名前": "マグロ",
"部位": "大トロ",
"破棄": "ヒレ"
},
{
"名前": "ヒラメ",
"部位": "えんがわ",
"破棄": "尾頭付き骨"
}
item()?['名前'] ⇒ 'ヒラメ'
[
]
ループ１回目
ループ２回目
ループ３回目

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[
{
"大きさ": "150/125"
},
{
"大きさ": "200/400"
}
]
マップ（キー値モード）
27
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
},
{
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
item()?['名前']
concat(string(item()?['大きさ']?['体長']),'/',
string(item()?['大きさ']?['重量']))

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マップ（テキストモード）
28
item()?['名前']
➢ 複雑な構造のJSONを出力するとき
[
"パンダ",
"ライオン",
]
➢ 単一配列（1次元配列）を出力するとき
{
"哺乳綱": {
"食肉目": {
"ネコ科": {
"ヒョウ属": {
"種": "ライオン"
}
}
}
}
}

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練習（選択_1）
29
① 配列の構造を変えてみましょう
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
},
{
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
[
{
"食性": "草食"
},
{
"食性": "肉食"
}
]

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練習（選択_2）
30
② 名前だけの配列をつくってみましょう
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
},
{
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
[
"パンダ",
"ライオン"
]

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アレイの
フィルター処理
Filter array

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アレイのフィルター処理
（Filter array）
32
◼ [差出人]で指定した配列の各要素を、指定した条件に一致するサブセッ
トで抽出します
◼ 配列内の要素の形状は変更できません
◼ Power Automate にはデータのフィルタリング関数は存在しません
複数条件を設定する場合
① 配列を指定する
② 出力条件を指定する

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（Filter array）の動き
魚の種類と大きさで抽出します
配列（array）
アレイのフィ
ルター処理
（Filter array）

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（Filter array）の動き
34
[
{
"名前": "マグロ１",
"重量": 2500
},
{
"名前": "マグロ２",
"重量": 1800
},
{
"名前": "カツオ１",
"重量": 1000
},
{
"名前": "マグロ３",
"重量": 3000
}
]
[
{
"名前": "マグロ１",
"重量": 2500
},
{
"名前": "マグロ３",
"重量": 3000
}
]
重量が 2000 以上のマグロ
だけ選ぶ

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35
Apply to
each
でやると
アレイのフィルター
処理（Filter array）
の動き
配列変数を初期化
対象の配列で
Array to each
条件コントロールに
フィルター条件を設定
条件に合致する要素を
配列変数に追加

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複数の条件を指定する
36
◼ 基本モードで
◼ 詳細設定モードで
@and(startsWith(item()?['名前'], 'マグロ'),greater(item()?['重量'], 2000))
and(startsWith(item()?['名前'], 'マグロ'), greater(item()?['重量'], 2000))
テキストの大文字と
小文字を区別します

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条件で式を使用
37
◼ https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-automate/use-expressions-in-conditions
内容式備考
次の値を含む/含まない contains('A', 'B') / not(contains('A', 'B')
次の値に等しい/等しくない equals('A', 'B') / not(equals('A', 'B'))
次の値より大きい greater('A', 'B')
次の値以上 greaterOrEquals('A', 'B')
次の値未満 less('A', 'B')
次の値以下 lessOrEquals('A', 'B')
次のもので始まる/始まらない startsWith('A', 'B') / not(startsWith('A', 'B') )
次のもので終わる/終わらない endswith('A', 'B') / not(endswith('A', 'B'))
論理積 and
論理和 or
空であるか empty ""(空白) および null の場合True
否 not
条件 if

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まとめ
38
名前体長体重
パンダ 150 125
ライオン 200 150
マグロ 200 400
カツオ 50 4
アシカ 300 600
ゴリラ 180 190
ネコ 75 4.5
イカ 1800 275
ペンギンロボ 0 0.021
種類
哺乳類
哺乳類
魚類
魚類
哺乳類
哺乳類
哺乳類
頭足類
？？
'哺乳類'は
除く
配列の要素を
減らす
配列の要素の形状を変化させる
体重は不要
種類を追加項目の追加削除だけでなく構
造も変更可能

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練習（アレイのフィルター処理）
39
① パンダだけを抽出しましょう
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
},
{
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
}
]

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JSONの解析
Parse JSON

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JSONの解析（Parse JSON）
41
◼ JSONデータを解析し、項目ごとに抽出します
◼ 解析された項目は、後続処理にて「動的な値」として指定可能です

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スキーマの生成 ①
42
{ "名前": "パンダ" }
{
"type": "object",
"properties": {
"名前": {
"type": "string"
}
}
}
"type": "object"
"properties": {
"名前"
"type": "string"
[ "パンダ", "ライオン", "ペンギン" ]
{
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
}
}
"type": "array",
"items": {
"type": "string"
この値が、後続処理にて「動的な値」のタイトルとして表示される
スキーマを直接修正してわかりやすい項目名に変えても良い

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スキーマの生成 ②
43
[
{
"重量": 125
},
{
"重量": 150
}
]
{
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"名前": {
"type": "string"
},
"重量": {
"type": "integer"
}
},
"required": [
"名前",
"重量"
]
}
}
"required": [
解析対象が単一配列（1次元配列）
でない場合に付与される

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Invalid type. Expected Integer but
got Null.
44
➢ 値にnullが含まれている場合に発生する
スキーマのをに修正する
"type": "データ型" "type": ["データ型", "null"]

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Required properties are missing
from object:
45
◼ 単一でない配列で、要素の構成が不一致の場合に発生していた
要素ごとの項目が
アンマッチ
➢エラーにならなく
なった
（2022年11月時点）

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CSVテーブルの作成
Create CSV table

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CSVテーブルの作成（Create CSV
table）
47
◼ JSON 配列の入力をコンマ区切り値 (CSV) テーブルに変更します
◼ 出力する項目を選択/編集し、ヘッダーの名称を指定できます
（選択（Select）の結果をCSV形式で出力する動作に近い）
「開始」が1次元の配列かつ
直接入力の場合
「ヘッダー」が表示される
「カスタム」を選ぶと
ヘッダーと値を指定できる

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ヘッダーの生成
48
[
{
"名前" : "パンダ",
"体長" : 150,
"重量" : 125,
"種類" : "哺乳類",
"草食" : true
},
{
"名前" : "ライオン",
"体長" : 200,
"重量" : 400,
"種類" : "哺乳類",
"草食" : false
},
{
"名前" : "ペンギンロボ",
"体長" : 0,
"重量" : 0.021,
"種類" : "文豪AI",
"草食" : false
}
]
名前,体長,重量,種類,草食
パンダ,150,125,哺乳類,True
ライオン,200,400,哺乳類,False
ペンギンロボ,0, 0.021,文豪AI,False
品種,大きさ,種類
パンダ,150/125,哺乳類
ライオン,200/400,哺乳類
ペンギンロボ,0/0.021,文豪AI

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文字化け
49
◼ OneDrive for Business 等に保存したcsvファイ
ルをExcelで開くと文字化けします
◼ Power Automate によって作成された CSV 形
式のテキストファイルは文字コードが UTF-8
であるのに対し、 Excel Online は文字コード
が ANSI (Shift_JIS) であると見なして処理して
しまうため
concat(decodeUriComponent('%EF%BB%BF'),body('CSV_テーブルの作成'))
BOM (Byte Order Mark)
を付与する
https://jpdynamicscrm.github.io/blog/powerautomate/Avoid-Character-Corruption-Methods/#more

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階層の深いオブジェクト
50
[
{
"大きさ": {
"体長": 150,
"重量": 125
},
"草食": true
},
{
"大きさ": {
"体長": 200,
"重量": 400
},
"草食": false
]
名前,大きさ,種類,草食
パンダ,"{""体長"":150,""重量"":125}",哺乳類,True
ライオン,"{""体長"":200,""重量"":400}",哺乳類,False
◼ 3階層以上のデータはJSON構造がそのまま
出力されます

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練習（CSVテーブルの作成）
51
① JSONからCSVデータを出力しましょう
名前
パンダ
ライオン
ペンギンロボ
[
"パンダ",
"ライオン",
]
[開始]を、動的な値で指定する場合は
「カスタム」でヘッダーを指定してください

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HTMLテーブルの
作成
Create HTML
table

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HTMLテーブルの作成（Create
HTML table）
53
◼ JSON 配列の入力をHTMLテーブルに変更します
◼ 出力する項目を選択/編集し、ヘッダーの名称を指定できます
（選択（Select）の結果をHTMLテーブルで出力する動作に近い）
「開始」が1次元の配列の場合
「ヘッダー」が表示される
「カスタム」を選ぶと
ヘッダーと値を指定できる

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HTMLタグの生成
54
[
"パンダ",
"ライオン",
null
]

パンダ

ライオン

➢ 単一配列（1次元配列）を出力すると

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HTMLタグの生成
55
[
{
"体長": 150,
"重量": 125
},
{
"体長": 200,
"重量": 400
},
{
"名前": "ペンギンロボ",
"体長": 0,
"重量": 0.021
}
]

名前
体長
重量

パンダ
150
125

ライオン
200
400

ペンギンロボ
0
0.021

➢ ２次元配列を出力すると
「ヘッダー」が生成される

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名前
体長
重量

パンダ
150
125

ライオン
200
400

ペンギンロボ
0
0.021

スタイル付きのHTMLテーブル
56
➢ 生成されたHTMLテーブルをリッチな表現で出力する

名前
体長
重量

パンダ
150
125

ライオン
200
400

ペンギンロボ
0
0.021

replace(
replace(
replace(body('HTML_テーブルの作成_2'),
'', ''),
'', ''),
'', '')
https://wataruf.hatenablog.com/entry/2022/04/24/000000 (わたるふさん)

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練習（HTMLテーブルの作成）
57
① JSONからHTMLデータを出力しましょう
名前
パンダ
ライオン
ペンギンロボ
[
"パンダ",
"ライオン",
]

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まとめ

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まとめ
データ操作を使いこなすと
Power Automate で
実現可能な事が増えます！
是非使いこなして
素敵なフローを作成してください
59

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ありがとうございました
60

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データ操作について

データ操作について

MiyakeMito

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