Power Automate for desktop×ChatGPT業務自動化開発入門―RPAとAIによる自動化&効率化テクニック [単行本]

Power Automate for desktop×ChatGPT業務自動化開発入門―RPAとAIによる自動化&効率化テクニック の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  連携の基本から便利なボットの作成までステップを踏んで学べる。

• 目次

  Chapter1 ChatGPTの基礎知識
  1.1 ChatGPTとは何か
  1.2 ChatGPTが注目される理由
  1.3 ChatGPTの使い方
  1.4 プロンプトのコツ
  1.5 ChatGPTの有料プランとは
  1.5.1 ChatGPT Plus
  1.5.2 OpenAI API
  
  Chapter2 Power Automate for desktopの基礎知識
  2.1 Power Automate for desktopとは
  2.2 Microsoftアカウントの種類と利用できる機能
  2.2.1 アカウントの種類による利用できる機能の違い
  2.2.2 有料プランを検討するのはどんなとき？
  2.2.2.1 フローをスケジュール実行したい場合
  2.2.2.2 フローを簡単に共有したい場合
  2.2.2.3 フローの稼働状況を監視したい場合
  2.3 Power Automate for desktopの基礎知識
  2.3.1 画面の基礎知識
  2.3.1.1 コンソール
  2.3.1.2 フローデザイナー
  2.3.2 変数の基礎知識
  2.3.2.1 変数名のルール
  2.3.2.2 データ型
  
  Chapter3 Power Automate for desktopとAIの連携方法
  3.1 連携プロセスの概要
  3.2 OpenAI APIの基本とキーの取得
  3.2.1 言語モデルとAPI
  3.2.2 OpenAI APIの利用料金
  3.2.3 OpenAI APIのキーを取得する
  3.2.3.1 ログインする
  3.2.3.2 ［API keys］をクリックする
  3.2.3.3 電話番号の認証を行う
  3.2.3.4 APIキーの作成
  3.2.3.5 クレジットカード情報の登録
  3.3 OpenAI APIを利用するフローの開発
  3.3.1 新規フローを作成する
  3.3.2 入力ダイアログを表示する
  3.3.2.1 リージョンを追加する
  3.3.2.2 入力ダイアログを追加する
  3.3.3 ［Cancel］ボタンがクリックされたときの処理を作成
  3.3.4 OpenAI APIを呼び出す
  3.3.4.1 リージョンを追加する
  3.3.4.2 APIキーの格納
  3.3.4.3 変数を機密情報としてマークする
  3.3.4.4 OpenAI APIを呼び出す
  3.3.4.4.1 OpenAI APIを呼び出すアクションを追加する
  3.3.4.4.2 ［全般］パラメータの設定を行う
  3.3.4.4.3 ［詳細］パラメータの設定を行う
  3.3.4.4.4 変数の設定を行う
  3.3.5 OpenAI APIからのレスポンスを格納する
  3.3.5.1 OpenAI APIからのレスポンスを格納する
  3.3.5.2 実行してみる
  3.3.6 OpenAI APIからの応答を表示する
  3.3.7 エラー処理を追加する
  3.3.7.1 エラー表示用のサブフローを作成する
  3.3.7.2 サブフローにアクションを追加する
  3.3.7.2.1 エラーメッセージを表示する
  3.3.7.2.2 フローを停止する
  3.3.7.3 エラー発生時の動作を指定する
  3.3.7.4 エラー処理の確認テストを行う
  3.3.8 フローを実行する
  3.4 APIの仕様を確認する
  3.4.1 入力部
  3.4.1.1 APIエンドポイントのURL
  3.4.1.2 ヘッダー情報
  3.4.1.3 ボディコンテンツ
  3.4.2 出力部
  3.4.2.1 choices
  3.4.2.2 usage
  
  Chapter4 AIと会話を続けるフローの開発
  4.1 チャットを継続する仕組み
  4.1.1 会話を維持するメカニズム
  4.1.2 押さえておくべきポイント
  4.1.2.1 role（役割）
  4.1.2.2 context（文脈）
  4.1.3 トークン数の管理とコストについて
  4.2 チャットボットを開発する
  4.2.1 フローをコピーする
  4.2.2 会話を記録する
  4.2.2.1 役割を設定する
  4.2.2.2 会話を記録するオブジェクトを作る
  4.2.2.3 ユーザー入力を会話に追加する
  4.2.2.4 会話の内容を確認する
  4.2.2.4.1 フローを実行する
  4.2.2.4.2 変数ペインで確認する
  4.2.3 APIを呼び出す部分の修正を行う
  4.2.3.1 要求本文のためのカスタムオブジェクトを作成する
  4.2.3.2 要求本文をJSON形式にする
  4.2.3.3 APIを呼び出すアクションを修正する
  4.2.3.4 実行する
  4.2.3.5 問題を解決する
  4.2.3.5.1 max_tokens用の変数を作成する
  4.2.3.5.2 要求本文のカスタムオブジェクトを修正する
  4.2.3.5.3 置換するアクションを追加する
  4.2.3.6 再実行する
  4.2.4 会話できるように改善する
  4.2.4.1 設計を行う
  4.2.4.2 設計内容をフローに実装する
  4.2.4.2.1 変数［LoopFlg］を作成する
  4.2.4.2.2 ［ループ条件］アクションを追加する
  4.2.4.2.3 ［ループ条件］ブロック内にアクションを移動する
  4.2.4.2.4 入力ボックスで［Cancel］がクリックされた場合の処理の実装 068
  4.2.4.2.4.1 ［Else］アクションを追加する
  4.2.4.2.4.2 変数［LoopFlg］に値を格納する
  4.2.4.2.5 API応答をリストに追加する
  4.2.4.2.5.1 応答を保存する
  4.2.4.2.5.2 ［メッセージを表示］アクションを変更する
  4.2.4.2.5.3 リストカスタムオブジェクト［MemoryData］にAIの応答を追加する
  4.2.4.3 実行する
  4.2.5 現時点の問題点を洗い出す
  4.2.5.1 会話の流れがスムーズではない
  4.2.5.2 前回までの会話内容が表示されない
  4.2.5.3 活用イメージが不明瞭
  4.2.6 メッセージの表示を一本化させる
  4.2.6.1 会話内容を格納する変数の作成
  4.2.6.2 会話内容の転記
  4.2.6.2.1 リストカスタムオブジェクト［MemoryData］の件数分ループする処理の追加
  4.2.6.2.2 変数［ChatText］に会話の内容を追加する
  4.2.6.3 入力ダイアログのメッセージを変更する
  4.2.6.4 AIからの応答表示を削除する
  4.2.6.5 実行して確認する
  4.2.6.6 会話表示を統一する
  4.2.6.7 再度実行して確認する
  4.3 Function Callingを活用したチャットボットを開発する
  4.3.1 Function Callingの基本
  4.3.1.1 Function Callingを使わない場合
  4.3.1.2 Function Callingのメカニズム
  4.3.1.2.1 関数作成と関数定義の送信
  4.3.1.2.2 AIからの応答
  4.3.1.2.3 関数の実行と応答の取得
  4.3.1.2.4 最終応答の送信
  4.3.1.2.5 AIからの最終応答
  4.3.1.3 本書のFunction Callingの使い方
  4.3.1.4 Function Callingを使わないときの動作を確認する
  4.3.2 関数の概要
  4.3.3 関数を開発する
  4.3.3.1 フロー作成の準備を行う
  4.3.3.2 サブフローを追加する
  4.3.3.2.1 Power Automate for desktopにおける「関数」の扱い
  4.3.3.2.2 本書における関数の扱い
  4.3.3.3 「担当一覧.xlsx」を起動する
  4.3.3.3.1 ドキュメントフォルダーのパスを取得する
  4.3.3.3.2 「担当一覧.xlsx」を起動する
  4.3.3.3.3 アクティブなワークシートを指定する
  4.3.3.4 顧客企業名を検索する
  4.3.3.5 担当者名の読み取りと格納
  4.3.3.5.1 条件分岐の設定
  4.3.3.5.2 担当者名の読み取り
  4.3.3.6 顧客企業名が見つからなかった場合の処理
  4.3.3.6.1 ［Else］アクションの追加
  4.3.3.6.2 ［変数の設定］アクションの追加
  4.3.3.7 「担当一覧.xlsx」を閉じる
  4.3.4 メインフローに関数を呼び出す機能を組み込む
  4.3.4.1 APIの要求本文に関数の定義を組み込む
  4.3.4.1.1 関数定義の設定
  4.3.4.1.2 JSONからカスタムオブジェクトへの変換
  4.3.4.1.3 変数［APIObject］を変更する
  4.3.4.1.4 ［tool_choice］パラメータの省略
  4.3.4.1.5 API応答を格納したJSONを変更する
  4.3.4.2 API応答処理の実装
  4.3.4.2.1 「finish_reason」プロパティの種類
  4.3.4.2.2 「finish_reason」プロパティを変数に格納する
  4.3.4.2.3 エラー応答の扱い
  4.3.4.2.4 アクションの移動
  4.3.4.3 「finish_reason」プロパティの値によって分岐する
  4.3.4.3.1 条件分岐を追加する
  4.3.4.3.2 ［Else if］アクションを追加する
  4.3.4.3.3 アクションを移動する
  4.3.4.3.4 ［Else］アクションを追加する
  4.3.4.3.5 エラーメッセージを表示する
  4.3.4.3.6 ［変数の設定］アクションの追加
  4.3.4.4 関数呼び出しの処理を実装する
  4.3.4.4.1 関数情報をカスタムオブジェクトに変換
  4.3.4.4.2 関数による分岐の実装
  4.3.4.4.3 引数を変数に格納する
  4.3.4.4.4 関数を呼び出す
  4.3.4.5 関数からの戻り値によって分岐する
  4.3.4.5.1 関数からの戻り値による分岐
  4.3.4.5.2 担当者名が不明だった場合の応答の設定
  4.3.4.5.3 顧客企業名が見つかった場合の応答
  4.3.4.5.4 AIの応答として表現する
  4.3.4.6 関数を変更する
  4.3.5 実行する
  
  Chapter5 チャットボットを共通化する
  5.1 外部フローから呼び出す
  5.1.1 フローをコピーする
  5.1.2 外部フローからの呼び出しテスト
  5.1.2.1 ［Desktopフローを実行］アクションの追加
  5.1.2.2 フローの実行
  5.2 エラー処理を整備する
  5.2.1 サブフローへのアクション移動
  5.2.2 サブフロー実行の設定
  5.2.3 サブフロー［Catch］の作成
  5.2.3.1 ［最後のエラーを取得］アクションの追加
  5.2.3.2 ［メッセージを表示］アクションを追加する
  5.2.4 ブロックエラーを追加する
  5.2.4.1 ［ブロックエラー発生時］アクションの追加
  5.2.4.2 ［ブロックエラー発生時］アクションの設定
  5.2.4.3 ［サブフローの実行］アクションの移動
  5.2.5 エラー処理の確認テストを行う
  5.2.5.1 ［Loop］アクションの変更
  5.2.5.2 フローを保存する
  5.2.5.3 フロー［チャットボット1号］を実行する
  5.2.5.4 フローを元に戻す
  5.3 フローの設計と共通化の検討
  5.3.1 親フローの設計変更
  5.3.2 共通チャットボットの設計変更
  5.3.3 共通チャットボットの［API応答の処理］の設計変更
  5.3.4 入出力変数の設計
  5.3.4.1 入力変数の洗い出し
  5.3.4.2 出力変数の洗い出し
  5.3.4.3 親フローの設計変更
  5.3.4.4 共通チャットボットの設計変更
  5.3.5 制御フラグを組み込む
  5.3.5.1 親フローへの制御フラグの組み込み
  5.3.5.1.1 制御フラグの設定方法
  5.3.5.1.2 戻り値に基づく処理の分岐
  5.3.5.2 共通チャットボットへの制御フラグの組み込み
  5.3.5.3 ［API応答の処理］サブプロセスへの制御フラグの組み込み
  5.4 設計内容をフローに適用する
  5.4.1 現在のフローを設計図に沿って整理
  5.4.1.1 親フローの整理
  5.4.1.2 共通チャットボットの整理
  5.4.1.2.1 ［出力変数の初期化］サブプロセスの作成
  5.4.1.2.2 ［API応答の処理］サブプロセスの作成
  5.4.2 親フローの初期設定
  5.4.2.1 制御フラグカスタムオブジェクトの設定
  5.4.2.2 制御フラグ［Flg］の初期設定
  5.4.3 入力変数を設定する
  5.4.3.1 チャットボット名の初期設定
  5.4.3.2 初回メッセージの設定
  5.4.3.3 変数［Role］とリストカスタムオブジェクト［MemoryData］の設定 140
  5.4.3.4 変数［FunctionsJson］の設定
  5.4.4 共通チャットボット側に入出力変数を設定する
  5.4.4.1 入力変数の設定
  5.4.4.1.1 入力変数［i_ChatbotName］の設定
  5.4.4.1.2 入力変数［i_FirstMessage］の設定
  5.4.4.1.3 入力変数［i_MemoryData］の設定
  5.4.4.1.4 入力変数［i_FunctionsJson］の設定
  5.4.4.2 出力変数の設定
  5.4.4.2.1 出力変数［o_ResponseObject］の設定
  5.4.4.2.2 出力変数［o_MemoryData］の設定
  5.4.4.2.3 出力変数［o_Flg］の設定
  5.4.5 親フロー側に入出力変数を設定する
  5.4.6 Function Callingが選択された場合の処理を変更する
  5.4.6.1 関数を作成する
  5.4.6.1.1 サブフローの追加
  5.4.6.1.2 共通チャットボット内のサブフローをコピーする
  5.4.6.2 Function Callingが選択された場合の処理を作成する
  5.4.6.2.1 ［If］アクションを追加する
  5.4.6.2.2 共通チャットボットから処理を移動する
  5.4.6.2.3 コピー元を削除する
  5.4.7 出力変数の初期化
  5.4.7.1 カスタムオブジェクト［FlgObject］と制御フラグ［Flg］の設定のコピー
  5.4.7.2 制御フラグ設定の変更
  5.4.7.3 OpenAI API戻り値の初期化
  5.4.8 入力変数の組み込み
  5.4.8.1 入力変数［i_FirstMessage］の組み込み
  5.4.8.2 入力変数［i_ChatbotName］の組み込み
  5.4.8.3 入力変数［i_FunctionsJson］の組み込み
  5.4.8.4 入力変数［i_MemoryData］の組み込み
  5.4.9 出力変数の組み込み
  5.4.9.1 カスタムオブジェクト［ResponseObject］の変更
  5.4.9.2 終了処理の追加
  5.4.10 フラグ制御を組み込む
  5.4.10.1 ループ条件の変更
  5.4.10.2 ［Cancel］押下処理の変更
  5.4.10.3 APIエラー発生時の処理を変更する
  5.4.10.3.1 フローの停止アクションを削除する
  5.4.10.3.2 変数［FinishReason］の設定を行う
  5.4.10.3.3 ブロックエラー発生時の処理を変更する
  5.4.10.4 APIエラー発生時処理の追加
  5.4.10.4.1 条件分岐を追加する
  5.4.10.4.2 出力変数［o_Flg］の設定を行う
  5.4.10.5 「tool_calls」の場合の処理を変更
  5.4.11 チャットボット1号を実行する
  5.4.11.1 フローの実行
  5.4.11.2 Function Callingの確認
  5.4.11.3 最後の会話の確認
  5.5 設計内容を修正する
  5.5.1 関数実行後もフローを終了しないようにする
  5.5.2 新しい会話を始める
  5.5.2.1 制御フラグを追加する
  5.5.2.2 会話を初期状態に戻す
  5.5.2.3 ［ユーザー入力画面表示］サブプロセスに制御フラグを組み込む
  5.5.3 ユーザー入力画面を独自に作る
  5.5.3.1 カスタムフォームを考えてみる
  5.5.3.2 PowerShellの画面設計
  5.5.3.3 設計を変更する
  5.6 設計内容を実装する
  5.6.1 関数実行後もフローを終了しない
  5.6.1.1 ループ処理を組み込む
  5.6.1.2 ［end］アクショ

• 出版社からのコメント

  Power Automate DesktopとChatGPTを組み合わせた自動化処理の手法がわかる！

• 内容紹介

  RPAにChatGPTを加えた
  業務自動化ボットシステムを構築しよう！

  【本書の背景】
  RPAの世界にもChatGPTを利用する流れが起こっています。RPAの自動化処理にAIが加わることで、よりユーザーにとって便利な処理が可能となります。

  【本書の概要】
  Power Automate for desktopとChatGPTを組み合わせた自動化処理システムの開発手法を丁寧に解説します。具体的にはPower Automate for desktopからOpenAI APIを使ったAIへの質問と応答から始まり、AIと会話を行うチャットボットを作成して共通化し、複数のフローから利用する方法を紹介します。さらに共通チャットボットを利用して、業務効率化を行う特化型ボットの作成手法について解説します。

  【作成するボット】
  ・チャットボット
  ・アシスタントボット
  ・ノンプログラミングボット
  ・データゲットボット

  【対象読者】
  ・RPAとAIを組み合わせたボットを作成したいエンジニア
  ・RPAの開発技術を向上させたいエンジニア

  【利用するソフトウェア/サービス】
  Power Automate for desktop：個人のMicrosoftアカウント
  OpenAI API：GPT-4o mini

  【本書で得られること】
  ・フロー開発や設計技法が身につく
  ・RPAとAIを組み合わせた開発手法がわかる

  【目次】
  CH1 ChatGPTの基礎知識
  CH2 Power Automate for desktopの基礎知識
  CH3 Power Automate for desktopとAIの連携方法
  CH4 AIと会話を続けるフローの開発
  CH5 チャットボットを共通化する
  CH6アシスタントボットの開発
  CH7 ノンプログラミングボットの開発
  CH8 データゲットボットの開発
  CH9 ChatGPTとPower Automate for desktopの拡張と進化

  【著者プロフィール】
  株式会社完全自動化研究所 小佐井 宏之
  福岡県出身。京都工芸繊維大学同大学院修士課程修了。まだPCが珍しかった中学の頃、プログラミングを独習。みんなが自由で豊かに暮らす未来を確信していた。あれから30年。逆に多くの人がPCに時間を奪われている現状はナンセンスだと感じる。業務完全自動化の恩恵を多くの人に届け、無意味なPC作業から解放し日本を元気にしたい。株式会社完全自動化研究所代表取締役社長。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  小佐井 宏之(コサイ ヒロユキ)
  福岡県出身。京都工芸繊維大学同大学院修士課程修了。まだＰＣが珍しかった中学の頃、プログラミングを独習。みんなが自由で豊かに暮らす未来を確信していた。あれから３０年。逆に多くの人がＰＣに時間を奪われている現状はナンセンスだと感じる。業務完全自動化の恩恵を多くの人に届け、無意味なＰＣ作業から解放し日本を元気にしたい。株式会社完全自動化研究所代表取締役社長

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