Power Automateのデータ操作(Data Operation)について (Ver.モダンデザイナー）

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Power Automateのデータ操作 (Data Operation) について気ままに勉強会 #87 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 JSONの解析 Parse JSON 結合 Join 選択 Select アレイのフィルター処理 Filter array 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 @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

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本日の参考サイト 5 ◼ 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、 2024年6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 6

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クラシックデザイナー式エディターの変更 7 ◼ 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 9 トリガーは無いです JSONの配列から CSV テーブルを作成します JSONの配列から 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） 11 ◼ [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します ◼ 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 12 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 13 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，+ -1.7976931348623158e+308 ~ 1.7976931348623158e+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 JSONフォーマットに準ずること 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 モダンデザイナーでも同じですアレイやオブジェクト内では直接記述可の場合もある

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直接入力 or 式エディタ入力 14 変数型直接入力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 × 入力エラー〇アレイやオブジェクト内では直接記述可の場合もある

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練習（作成） 15 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 }, "種類": "哺乳類", "草食": false } ] [ "パンダ", "ライオン", "ペンギンロボ" ]

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JSONの解析 Parse JSON

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JSONの解析（Parse JSON） 17 ◼ 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 18 { "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 19 [ { "名前": "パンダ", "重量": 125 }, { "名前": "ライオン", "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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Required properties are missing from object: 20 ◼ 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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Invalid type. Expected Integer but got Null. 21 ➢ 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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結合 Join

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結合（Join） 23 ◼ [Join With] 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 ◼ 逆に、文字列を配列に分解する場合は、split() を使いますりんごとみかんとバナナアレイ型のみ許可

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区切り文字なしで結合 24 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） 25 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", "ペンギンロボ" ] 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） 27 ◼ 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 ◼ [From]で指定した配列の各要素を、[Map]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) を指定するアレイ型のみ許可

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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 29 [ { "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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SQL の SELECT 句で、定数、関数、または列名、定数、関数を演算子で組み合わせたものを指定する動きに近い。 • WHERE 句は存在しない • ORDER BY 句も存在しない選択（Select）の動き 30 SELECT 式 (expression) FROM

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Apply to each でやると・・・ 31 Apply to each でやると配列変数を初期化 concat( item()?['部位'], 'のお寿司' ) 処理時間も違う対象の配列で Array to each 項目を編集し配列変数に追加 item()?['部位']

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item() 32 ◼ 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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[ { "名前": "パンダ", "大きさ": "150/125" }, { "名前": "ライオン", "大きさ": "200/400" } ] マップ（キー値モード） 33 [ { "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 }, "種類": "哺乳類", "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） 34 item()?['名前'] ➢ 複雑な構造のJSONを出力するとき [ "パンダ", "ライオン", "ペンギンロボ" ] ➢ 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" } } } } } JSONフォーマットに準ずること

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練習（選択_1） 35 ① 配列の構造を変えてみましょう [ { "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 }, "種類": "哺乳類", "草食": false ] [ { "名前": "パンダ", "食性": "草食" }, { "名前": "ライオン", "食性": "肉食" } ]

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練習（選択_2） 36 ② 名前だけの配列をつくってみましょう [ { "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 }, "種類": "哺乳類", "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） 38 ◼ [from]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アレイ型のみ許可

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アレイのフィルター処理（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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アレイのフィルター処理（Filter array）の動き 40 [ { "名前": "マグロ１", "重量": 2500 }, { "名前": "マグロ２", "重量": 1800 }, { “名前”: “たい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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41 Apply to each でやると配列変数を初期化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 item() 対象の配列で Array to each Apply to each でやると・・・

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SQL の SELECT 句で * を指定し、かつ WHERE 句で条件を定義した動きに近い。 WHER 句の条件を満たす行の、すべての列を返す動作となる。 • SELECT 句に列名、定数、関数などは指定できない • ORDER BY 句は存在しない 42 SELECT * FROM WHERE アレイのフィルター処理（Filter array）の動き

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複数の条件を指定する 43 ◼ 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)) テキストの大文字と小文字を区別します @and(startsWith(item()?['名前'], 'マグロ'),greater(item()?['重量'], 2000)) @はつけなくても動作する模様

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条件で式を使用 44 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 45 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） 46 ① パンダだけを抽出しましょう [ { "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 }, "種類": "哺乳類", "草食": false ] [ { "名前": "パンダ", "大きさ": { "体長": 150, "重量": 125 }, "種類": "哺乳類", "草食": true } ]

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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） 48 ◼ 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）アレイ型のみ許可「カスタム」を選ぶとヘッダーと値を指定できる「開始」が単一配列かつ直接入力の場合「ヘッダー」が表示される（クラシックデザイナーのみ）

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ヘッダーの生成 49 [ { "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 item()?['名前'] concat(item()?['体長’], '/',item()?['重量'])

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文字化け 50 ◼ 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 51 [ { "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 }, "種類": "哺乳類", "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） 52 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", "ペンギンロボ" ] [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） 54 ◼ 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」が単一配列かつ直接入力の場合「ヘッダー」が表示される（クラシックデザイナーのみ）アレイ型のみ許可「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 55 [ "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 56 [ { "名前": "パンダ", "体長": 150, "重量": 125 }, { "名前": "ライオン", "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 57 ➢ 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 https://wataruf.hatenablog.com/entry/2022/04/24/000000 (わたるふさん) replace( replace( replace(body('HTML_テーブルの作成_2'), '', ''), '', ''), '', '')

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練習（HTMLテーブルの作成） 58 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", "ペンギンロボ" ]

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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 でできる事が増えます！是非使いこなして素敵なフローを作成してください 60

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ありがとうございました 61