プログラミング研究所

Power AutomateでTeamsのメンションを作成する方法 Power AutomateでTeamsのメンションを作成する方法 Power Automate から Teams を組み合わせ、メッセージを投稿することも多いと思いますが、その際にメンションを付けたいと思うことがあると思います。 通常Teamsから投稿する際には「@（アットマーク）」を付けるだけで自動的に候補を出してくれ、簡単にメンションを付けることができます。しかし、Power Automateからメンションしようとしても候補などは表示されないため、やり方がわからない人も多いと思います。なので今回は、Power Automteからメンションを作成する方法を紹介します。 動画でも紹介しているので参考にしてみてください。 メンションの作成方法 Power Automateでメンションを作成する方法は大きく2つあります。 まずは基本的な手順を紹介します。 ステップとしては2つになります。 officeからIDを取得する 「新しいステップ」から Office で検索し、「office 365 Users」を選択します。 複数のアクションの中から「ユーザープロフィールの取得(V2)」を選択し、ユーザー（UPN）にメンション指定したい相手のメールアドレスを入力します。 詳細などは設定しなくて大丈夫です。 取得したIDからメンションのトークンを作成する 続いて「新しいステップ」から Teams で検索、「Microsoft Teams」を選択します。 「ユーザーの@mentionトークンを取得する」を選び、先ほど「ユーザープロフィールの取得(V2)」で取得した「ID」を入力します。 この2ステップを経て、メッセージの中でメンショントークンを指定することで、通常の投稿のようにメンションをを行うことができます。 テストしてみる 先ほどのメンション作成の工程を取り込み、Teamsに投稿するテストを実施してみたいと思います。

Power AutomateでTeamsのキーワードをトリガーにする Power AutomateでTeamsのキーワードをトリガーにする Power Automate には Teams に使えるアクションが多く存在しています。 その中でも今回は「 キーワードが言及された場合 」というトリガーを紹介していきたいと思います。 このトリガーは、グループチャットもしくはチャネルに投稿されたメッセージに、指摘のキーワードが含まれていると起動するトリガーになります。キーワードが含まれてさえいればいいので、チームなどでキーワードを取り決めておけばいつでも起動できます。 フローを作成してみる 今回はトリガーなので、起動することさえPower Automate上で確認すればよいですが、せっかくなので何かしらのメッセージをTeams上に投稿したいと思います。 トリガーを選択する フローの作成で、「自動化したクラウドフロー」を選択します。 今回のフローの名は「キーワード検知」として、フローのトリガーにはキーワードで検索し「キーワードが言及された場合」を選択します。 トリガーの設定をする このトリガーでは「グループチャット」か「チャット」のどちらかを選択することができます。 今回は設定値を下記のようにします。 メッセージの種類：グループチャット 検索キーワード：test Chat-1：テストの会議 これで、「テストの会議」のチャットでメッセージに「test」が含まれる投稿がされた際に、このフローが

Power AutomateでExcelの表を256行以上取得する方法 Power AutomateでExcelの表を256行以上取得する方法 以前、 Power Automate でExcelの表を取得する際に、 256 行までしか取得できないので対策方法を紹介しました。 こちら しかし上記方法は無駄が多く、行数が増える度にフローのメンテナンスを行う必要が出てしまうので、正直イケてないです。。なのでもう少し調査をしてみたところ他の方法で256行以上取得できることが分かったため新しい方法を紹介します。 またこの内容は動画でも紹介しているので合わせて参考にしてみてください。 一応テスト 設定方法の前に、デフォルト設定だと本当に256行しか取得できないのかを確認します。 方法はシンプルで、300行近く用意したサンプルのテーブルを取得し、その後のApply to eachで何回繰り返しされるかを確認します。 サンプルファイルの確認 今回はIDのみのテーブルを用意し、1から350までのデータを格納しておきます。（256行以上のデータがあれば良いです。） 確認用フロー フローの全体は次のようになります。 以降、ステップの補足説明をします。 格納用の変数を用意し、先ほどのサンプル表を取得します その後取得したデータで繰り返し処理を行い、データを文字列変数に結合していきます。 最後に結合した文字列を結果確認用の変数に格納します。 結果 この状態でテストを実行し、Apply to eachの処理数を確認します。すると下記のように表示されていること