Power AutomateでPythonを使用する事で何が出来るようになる？

Power AutomateでPythonを活用！自動化の可能性をどこまで広げられる？

「Power Automate（パワー オートメイト）は便利だけど、もっと複雑なデータ処理とか、Webサイトの特別な操作を自動化したいな…」「Python（パイソン）っていうプログラミング言語が得意なんだけど、Power Automateと組み合わせて使えないかな？」

こんな風に感じたことはありませんか？ Power Automateは、Microsoft 365（マイクロソフト サンロクゴ）のサービスを中心に、様々な業務を自動化できる強力なツールです。しかし、特定の専門的な処理や、複雑なデータ分析、あるいはWebサイトの高度な操作など、Power Automateの標準機能だけでは対応しきれない場面も出てくることがあります。

Power AutomateとPythonという二つのツールを連携させることで、それぞれの得意な部分を活かし、自動化の可能性を飛躍的に広げることができます。Power Automateが「自動化の司令塔」として全体を管理し、Pythonが「専門的な処理を実行する賢いエンジン」として機能するイメージです。

Power AutomateでPythonを使うってどういうこと？その連携の仕組み

Power AutomateでPythonを使う、というのは、Power Automateのフローの途中で、Pythonのプログラム（スクリプト）を実行させることを指します。これにより、Power Automateの標準アクションでは難しい処理や、特定の専門分野の処理をPythonに任せることができるようになります。

主な連携の手段はPower Automate Desktop

Power Automate（クラウド版）自体は、直接Pythonのコードを実行する機能を持っていません。そこで登場するのが、パソコンの操作を自動化するPower Automate Desktop（PAD：パッド）です。

• クラウドフロー： 自動化の全体の流れを管理し、Pythonスクリプトを実行するための指示を出します。
• Power Automate Desktop（PAD）： パソコンにインストールされており、クラウドフローからの指示を受けて、パソコン上でPythonスクリプトを起動し、その実行結果を受け取ります。
• Python： 実際に専門的な処理を行うプログラムです。

この三者が連携することで、Power Automateの自動化の幅が大きく広がります。

なぜPythonと連携するのか？その大きなメリット

Power AutomateとPythonを連携することには、たくさんの良い点があります。

• 自動化の「専門性」が格段に向上する:Pythonは、データ分析、機械学習、複雑なWebスクレイピング、システム管理など、特定の専門分野で非常に強力なプログラミング言語です。Power Automateの標準アクションでは対応が難しい、高度な計算、複雑な文字列処理、大量データの加工、特定のWeb APIとの直接連携などをPythonに任せることで、自動化できる業務の質と深さが飛躍的に向上します。
• Webサイトからの情報取得がより柔軟に:Webスクレイピング（Webサイトから情報を自動で収集する技術）は、Webサイトの構造が複雑だったり、動的に変化したりすると、PADの標準機能だけでは対応が難しい場合があります。Pythonには、より高度なWebスクレイピング用のライブラリ（例：Beautiful Soup, Scrapy, Seleniumなど）が豊富にあり、これを活用することで、より複雑なWebサイトからのデータ収集を安定して自動化できます。
• データ処理・分析能力が飛躍的に向上:Excel（エクセル）やCSV（シーエスブイ）などから読み込んだデータを、Pythonの豊富なデータ分析ライブラリ（例：Pandas, NumPy）を使って、統計処理、データクレンジング（データの整形）、高度な集計、複雑なデータ変換などを自動で行えるようになります。例えば、Power AutomateでExcelからデータを読み込み、Pythonでそのデータを分析・加工し、その結果をPower Automateに戻してTeams（チームズ）に通知する、といった連携が可能です。
• AI・機械学習を自動化に組み込める:Pythonは、AI（人工知能）や機械学習の分野で最も使われている言語の一つです。Pythonで開発した機械学習モデル（例：画像認識、テキスト分類、予測モデル）をPower Automateのフローから呼び出すことで、データに基づいた自動判断や、より賢い自動化プロセスを実現できるようになります。
• 既存のPython資産を活用できる:もしあなたが既にPythonで開発したツールやスクリプトを持っている場合、それらを一からPower Automateで作り直すことなく、そのまま活用できるようになります。これにより、開発の時間と労力を大幅に節約できます。
• システム管理・サーバー操作の自動化:Pythonは、WindowsやLinux（リナックス）などのOSの操作、ネットワーク設定の確認、ログファイルの解析など、システム管理に関する処理も得意です。これにより、IT管理者が行うようなシステム運用タスクの一部を自動化することも可能になります。

Power AutomateでPythonを使うための具体的なやり方

Power AutomateでPythonを使うには、Power Automate Desktop（PAD）の「Pythonスクリプトの実行」アクションを中心に利用します。

事前準備：Pythonと必要なライブラリのインストール

まず、Pythonをパソコンで使えるようにしておく必要があります。

1. Pythonのインストール:あなたのパソコンにPythonをインストールします。Pythonの公式サイトからインストーラーをダウンロードし、インストール時に「Add Python to PATH」（環境変数PATHに追加する）にチェックを入れることを強く推奨します。
2. 必要なライブラリのインストール:Pythonスクリプトで使いたいライブラリ（例：pip install pandas requests beautifulsoup4など）をコマンドプロンプトでインストールしておきましょう。

Step 1: Power Automate Desktop（PAD）でPythonスクリプトを実行するフローを作成する

実際にPythonスクリプトを実行する部分をPADで作成します。

1. Power Automate Desktopアプリを起動します。あなたのパソコンにインストールされているPower Automate Desktopアプリを起動し、サインインしておいてください。
2. PADで新しいデスクトップフローを作成します。PADのホーム画面から「新しいフロー」をクリックし、新しいデスクトップフローを作成します。フロー名を「Pythonスクリプト実行用」など、分かりやすい名前にします。
3. 「Pythonスクリプトの実行」アクションを追加します。フローデザイナー画面の左側にある「アクション」の一覧から「スクリプト」カテゴリを展開し、「Pythonスクリプトの実行」アクションをフローデザイナーにドラッグ＆ドロップします。
4. Pythonスクリプトを記述または指定します。「Pythonスクリプトの実行」アクションの設定を行います。
   • Pythonインタープリター: 通常は「既定のPythonインタープリター」を選択します。複数のPythonバージョンがある場合は、実行したいPythonのパスを明示的に指定することもできます。
   • Pythonスクリプト:
     • 直接スクリプトを記述: 短いスクリプトであれば、テキストボックスにPythonコードを直接書き込むことができます。
     • ファイルからスクリプトを読み込む: .pyファイルとして保存したPythonスクリプトのパスを指定することもできます。これが、通常は推奨される方法です。
   • 例（Pythonスクリプトのコード例）:

     Python

     # 入力変数を取得 (PADから渡される)
     input_data = InArguments['InputText']
     
     # Pythonでの処理 (例: 文字列を逆にする、計算を行う)
     processed_data = input_data[::-1] # 文字列を逆順にする例
     
     # 結果を出力変数に格納 (PADに戻す)
     OutArguments['OutputResult'] = processed_data
     
     

     【ポイント】: PADとPythonスクリプトの間でデータをやり取りするには、PADの入力変数（InArguments）と出力変数（OutArguments）を使います。InArgumentsはPADからPythonに渡すデータ、OutArgumentsはPythonからPADに戻すデータです。

5. 出力変数を設定します。「Pythonスクリプトの実行」アクションの設定で、「Pythonスクリプトの出力を格納する変数」の欄に、Pythonスクリプトの実行結果を受け取るための変数名（例：%PythonResult%）を指定します。また、「エラーを格納する変数」も設定しておくと、Pythonスクリプトでエラーが発生した場合に検知できます。
6. デスクトップフローを保存します。作成したデスクトップフローを保存します。

Step 2: Power Automate（クラウドフロー）からデスクトップフローを呼び出す

作成したPADフローを、クラウドから特定のタイミングで起動するように設定します。

1. Power Automateのウェブポータルでクラウドフローを作成します。ウェブブラウザでPower Automate（https://www.google.com/search?q=make.powerautomate.com）にアクセスし、あなたのMicrosoft 365アカウントでサインインします。「スケジュール済みクラウド フロー」（例：毎日午前9時に実行）や、「自動化したクラウド フロー」（例：SharePointにファイルが作成されたら実行）など、Pythonスクリプトを実行したいタイミングに合わせたトリガーを選択してください。
2. 「デスクトップ用フローを実行します」アクションを追加します。クラウドフローのトリガー（または前のステップ）の下に「新しいステップ」を追加します。検索ボックスに「デスクトップ」と入力し、「デスクトップ用フローを実行します」アクションを選択してください。
3. 実行したいデスクトップフローを選択し、設定します。
   • デスクトップ用フロー: 先ほどPower Automate Desktopで作成したデスクトップフローの名前（例： 「Pythonスクリプト実行用」）を選択します。
   • 実行モード:
     • 「アテンド型」（パソコンの画面上で操作が行われるのが見える）: このモードでPADフローを実行するには、パソコンが起動し、ユーザーがサインインしている必要があります。
     • 「非アテンド型」（パソコンがロック状態でもバックグラウンドで操作が行われる）: このモードでPADフローを無人で実行するには、有償のPower Automateライセンス（Power Automate Process ライセンスなど）が必要になります。
   • 入力変数: PADフローにPythonスクリプトへ渡したいデータがある場合、ここで入力変数（例：InputText）を設定し、クラウドフローの動的なコンテンツ（例：SharePointリストのデータ）を渡します。
   • 出力変数: PADフローのPythonスクリプトから結果を受け取りたい場合、ここで出力変数（例：PythonResult）を設定し、その値をクラウドフローの後のステップで利用できます。
4. クラウドフローを保存します。すべての設定が完了したら、クラウドフローを保存します。

Step 3: 結果をTeamsやExcelに連携する（クラウドフローの続き）

Pythonで処理した結果を、Teamsで通知したり、Excelに書き込んだりする場合は、クラウドフローの続きでアクションを追加します。

1. 「デスクトップ用フローを実行します」アクションの下に「新しいステップ」を追加します。
2. 例えば、検索ボックスに「Teams」と入力し、「チャットまたはチャネルでメッセージを投稿する」アクションを選択します。
   • メッセージ: PADフローから受け取った出力変数（例：PythonResult）を動的なコンテンツとしてメッセージに含めます。

Power AutomateでPythonを連携する際の「大切なポイント」

Power AutomateでPythonを使うことは非常に強力ですが、そのメリットを最大限に引き出し、スムーズな運用を実現するためには、いくつかの重要な注意点を理解し、適切に対処する必要があります。

1. Pythonスクリプトの「実行環境」を理解する

Pythonスクリプトは、Power Automate Desktopがインストールされているパソコン上で実行されます。クラウド上ではありません。

• Pythonのバージョンとライブラリ: Pythonスクリプトが依存するPythonのバージョン（例：Python 3.9）や、必要なライブラリ（例：Pandas）が、PADを実行するパソコンに正しくインストールされていることを確認してください。
• パスの指定: Pythonスクリプトのファイルパスや、スクリプトが読み書きするファイルのパスは、パソコンのローカルパス（例：C:\Users\YourUser\Documents\script.py）で正確に指定する必要があります。

2. PADとPythonスクリプト間の「データ連携」を正確に行う

クラウドフロー → PADフロー → Pythonスクリプト → PADフロー → クラウドフロー、というデータの流れを理解し、各段階でデータが正しく渡されているかを確認することが重要です。

• PADの入力/出力変数: PADの「Pythonスクリプトの実行」アクションは、InArgumentsとOutArgumentsという辞書（Pythonのデータ形式）を使って、PADフローとPythonスクリプトの間でデータをやり取りします。Pythonスクリプト内でこれらの変数にアクセスし、データを読み書きする方法を正確に記述する必要があります。
• クラウドフローの入力/出力変数: クラウドフローとPADフローの間でも、入力変数と出力変数を使ってデータをやり取りします。データ型が合っているか確認しましょう。

3. エラーハンドリングを「複数段階」で設定する

Power AutomateとPythonの連携は、片方だけでなく両方でエラーが発生する可能性があります。

• Pythonスクリプト内部のエラー:Pythonスクリプトでエラーが発生した場合、そのエラーはPADの「Pythonスクリプトの実行」アクションのエラー出力変数（例：%ErrorCode%）に格納されます。Pythonスクリプト内部でtry-exceptブロックを使ってエラーを捕捉し、意味のあるエラーメッセージをOutArguments経由でPADに返すように記述すると、トラブルシューティングが容易になります。
• PADフローのエラー:「Pythonスクリプトの実行」アクション自体が失敗した場合（例：Pythonがインストールされていない、スクリプトのパスが間違っている）、そのエラーをPADフロー内で検知し、適切なログを残したり、通知を送ったりするロジック（Ifアクションとエラーコードの確認など）を組み込みましょう。
• クラウドフローのエラー:クラウドフローが「デスクトップ用フローを実行します」アクションの実行に失敗した場合（例：PCが起動していない、PADがサインインしていない）、それを検知して管理者に通知するエラーハンドリング（「スコープ」と「実行条件」の変更など）を設定します。

4. ライセンス要件を理解する

PADの無償版では、「Pythonスクリプトの実行」アクション自体は利用できますが、クラウドフローからPADフローを「自動的に」呼び出す（スケジュール実行やトリガー実行）には、有償のPower Automateライセンス（Power Automate Premiumなど）が必要になります。

• アテンド型RPA（有人ロボット）: PCが起動し、ユーザーがサインインしている状態でクラウドフローからPADフローを自動で動かす場合に必要です。
• 非アテンド型RPA（無人ロボット）: PCがロック状態やサインアウト状態でもPADフローを自動で動かす場合に必要で、追加ライセンス費用が発生します。

5. テスト環境での十分な検証を行う

Power AutomateとPythonの連携フローは、複雑になりがちです。本番環境で稼働させる前に、必ずテスト環境でフローを十分にテストしてください。

• Pythonスクリプト単体でのテスト: まずはPythonスクリプト自体が単独で正しく動作するか確認します。
• PADフロー単体でのテスト: 次に、PADでPythonスクリプトを呼び出す部分が正しく動作するか、PADの変数に結果が格納されるかを確認します。
• クラウドフロー全体でのテスト: 最後に、クラウドフローからPADフローを呼び出し、全体が期待通りに動作するかを確認します。
• エラーシナリオのテスト: Pythonスクリプトがエラーを発生させた場合、PADフローやクラウドフローのエラーハンドリングが正しく機能するかどうかもテストしましょう。

6. セキュリティとパスワード管理

Pythonスクリプトや、それらがアクセスするファイルに機密情報（パスワードなど）が含まれる場合、セキュリティに十分配慮してください。

安全な資格情報管理: 機密情報は、Pythonスクリプト内に直接書き込まず、Azure Key Vault（アジュール・キー・ボルト）などのセキュアな場所から取得する仕組みを検討してください。

Power Automate × Pythonで自動化の「新たな扉」を開こう！

Power AutomateでPythonを使用することは、あなたの自動化の可能性を飛躍的に広げる強力な連携です。Power Automateの「自動化の司令塔」としての強みと、Pythonの「専門的な処理能力」を組み合わせることで、これまで手動で行っていた、より複雑で高度な業務も自動化できるようになります。

• Excelの高度なデータ処理、複雑なWebスクレイピング、AI・機械学習モデルの活用、システム管理タスクなど、Power Automate単体では難しい処理をPythonに任せることができます。
• Power Automate Desktopを通じてPythonスクリプトを実行し、クラウドフローと連携させるのが主な方法です。
• Pythonの実行環境の準備、PADとPythonスクリプト間の正確なデータ連携、そして多段階でのエラーハンドリングが成功の鍵となります。

これらの知識と手順を上手に活用して、あなたの業務自動化をさらに次のレベルへと引き上げてくださいね。