【2026年最新】Power Apps仕様書作成
AI活用TIPSと「構造化解析」の決定的な違い
2026年現在、Power Appsの仕様書作成をAIで行う手法は、「アプリ内のCopilotに頼る」段階から、
「ソースコード（YAML）をAIエージェントに読み込ませてドキュメントを生成させる」段階へと大きく進化しています。
1アプリを「コード（YAML）」として出力する
以前はアプリの画面を1枚ずつキャプチャして説明を書いていましたが、最新のベストプラクティスは、アプリの構造をYAML形式で書き出し、それをAIに解析させる手法です。
Power Platform CLI (pac) を使用して、.msapp ファイルをソースコード展開します。
画面構成、プロパティ、関数（Power Fx）がすべてテキスト化されるため、AIが「仕様」を正確に読み取れるようになります。
2Microsoft 365 Copilotの「エージェントモード」を活用
2026年の最新機能であるWordの「エージェントモード（Agent Mode）」を使用すると、参照ファイルを元にした高度な文書作成が可能です。
- 読み込み: Wordを開き、Copilotに上記で書き出した「YAMLファイル」を読み込ませます。
- 指示: 「このソースコードを元に、機能一覧、画面遷移図の説明、使用されているDataverseテーブルの定義を含む外部設計書を作成して」と指示します。
- Work IQ: 社内の用語集や過去のドキュメントスタイルに合わせた書き方で自動生成されます。
3Mermaid.jsによる図解の自動生成
仕様書に欠かせない「画面遷移図」や「ER図」も、AIにコードを読み込ませてMermaid記法で出力させるのがトレンドです。
プロンプト例
「このPower Appsのソースコードから、画面遷移のロジックを抽出してMermaid形式のフローチャートで出力してください。」
4「Cloud Agent Preview」による自動更新
2025年末から提供が開始されたCloud Agent（開発支援エージェント）を有効にすると、アプリを修正するたびにドキュメントの差分を自動で生成できるようになりました。
アプリの保存時や発行時に、Copilotが「今回の変更点（例：ボタンの追加、計算ロジックの変更）」をサマリーとして書き出します。これを仕様書の「改訂履歴」にそのまま転記するだけで、ドキュメントの鮮度を保てます。
| ステップ | 使用ツール | アクション |
|---|---|---|
| 1. 抽出 | pac CLI | アプリをYAML形式で解凍 |
| 2. 解析 | AI (Claude/GPT/Copilot) | コードを読み込ませ、ロジックを言語化 |
| 3. 構成 | Copilot in Word | 設計書のテンプレートに沿って清書 |
| 4. 図解 | Mermaid.js | フローチャートやER図を自動生成 |
それでも、「手動」と「AI」には限界がある
Power Apps開発における隠れたリスク
上記の手法でドキュメント化は劇的に楽になりますが、Power Apps特有の「スパゲッティコード化」は防げません。
1. 複雑すぎるPower Fx
YAMLに出力しても、1つのボタンに数百行のロジックが書かれている場合、AIの要約も正確性を欠き始めます。
2. 暗黙の依存関係
「この変数がどこで更新されているか」「OnStartとOnVisibleの順序」など、コードの静的解析だけでは見抜けない実行時の挙動があります。
3. CLI操作の壁
pac CLIを使って毎回コードを展開し、AIに投げる作業は、市民開発者にとってハードルが高く、定着しません。
答えは「構造化解析」による完全自動化
Operational Openerのアプローチは、YAML解析を自動化し、Power Fxのロジックを構造化データとして抽出します。
Power Apps Canvasアプリにも完全対応可能です。
Visualization (ロジック可視化)
複雑に絡み合ったPower Fxを整理し、画面遷移やデータ操作の流れを直感的な図表として自動生成します。
Dependency (影響分析)
「このコレクションはどの画面で使われているか？」といった依存関係を瞬時に把握。改修時の影響範囲調査をゼロ秒にします。
そのアプリ、作った本人以外も触れますか？
Power Apps も対応可能。
属人化したアプリのブラックボックスを開き、誰もがメンテナンス可能な資産に変えます。