【2026年最新】Power Automate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 Automate（クラウドフロー）の仕様書作成をAIで効率化する手法は、単なる「要約」から「構成定義の完全なドキュメント化」へと進化しています。
まずは、今すぐ使える最新のTIPSを、初心者からプロフェッショナル向けまで4つのレベルで整理して紹介します。
1Copilotの「フロー説明生成」をベースにする（初級）
2026年のアップデートにより、クラウドフローの「詳細」画面にあるAI機能が強化されました。
フロー一覧または詳細画面で「Copilotに説明を作成させる（Let Copilot create description）」ボタンをクリックします。
以前は数行の要約でしたが、最新版では「トリガー」「主要なアクション」「使用されている接続先」を網羅した構造化されたテキストが生成されます。これをコピーしてWordやWikiの冒頭に貼り付けるだけで、概要説明が完了します。
2フローの定義（JSON）をAIに解析させる（中級）
より詳細な「変数一覧」や「条件分岐のロジック」を書き出したい場合は、フローの「コード」をAIに読み込ませるのが最も正確です。
- JSONの取得: フローエディタで「コードのプレビュー（Peek code）」を開くか、フローを「エクスポート（パッケージ/JSON）」します。
- AI（Claude 3.5 / GPT-5.2等）への投入: 以下のプロンプトと共にJSONを貼り付けます。
1. フロー名と目的 2. トリガー詳細 3. 使用変数一覧 4. ロジックフロー（箇条書き） 5. エラーハンドリングの有無」
メリット: 手入力による転記ミスがゼロになり、複雑なif式やcomposeの中身も正確に言語化されます。
3Mermaid.jsによる「画面遷移図・フロー図」の自動生成（上級）
仕様書で最も時間がかかる「図解」も、AIなら数秒です。
- 最新手法: AIに対して「このフローの構造をMermaid.jsのflowchart形式で出力して」と指示します。
- 出力例: AIが生成したコードを Mermaid Live Editor や、Markdown対応のドキュメント（Notion, GitHub, Obsidian等）に貼り付けるだけで、プロフェッショナルなフロー図が完成します。
- TIPS: 2026年時点では、Wordの「エージェントモード」に直接Mermaidコードを渡すと、そのまま画像として文書内にレンダリングしてくれる連携機能も一般化しています。
4Microsoft 365 Copilot「エージェントモード」での清書（最新）
2026年の目玉機能であるWordの「エージェントモード」を活用すると、バラバラの情報が一瞬で整います。
活用フロー
- Wordで空のドキュメントを開き、Copilotを起動。
- 「参照」から、上記で書き出した「JSONファイル」や「フローのスクリーンショット」を指定。
- 「弊社の標準設計書テンプレートに従って、このフローの外部設計書を完成させて」と指示。
ポイント: Work IQ機能により、社内の他の仕様書とトーン＆マナーを合わせることが可能です。
| 項目 | 使用するAI/ツール | 2026年の最新ポイント |
|---|---|---|
| 概要生成 | 標準Copilot機能 | ボタン一つで「接続先」まで網羅 |
| 詳細定義 | LLM (GPT-5.2 / Claude 3.5) | JSONを直接読み解き、ロジックを言語化 |
| 図解作成 | Mermaid.js | テキストから修正可能な図を自動生成 |
| 清書・整形 | Copilot Agent in Word | 社内テンプレートに沿った自動ドキュメント化 |
それでも、「手動」と「AI」には限界がある
AI生成における3つの落とし穴
上記の手法は非常に強力ですが、あくまで「人間がAIを使って作成する」プロセスです。 大規模な組織でこれを標準化しようとすると、以下の問題に直面します。
1. ハルシネーション
JSONが長すぎると、AIは「おそらくこうだろう」と推測して記述します。条件分岐のYes/Noを逆に出力するリスクはゼロではありません。
2. JSON取得の手間
全フローの「コードのプレビュー」を開き、コピーしてAIに投げる作業は、フローが10個を超えた時点で破綻します。
3. 継続性の欠如
フローを修正するたびに、また同じ手順でドキュメントを作り直す必要があります。結局、ドキュメントは更新されなくなります。
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、AIに「読ませる」のではなく、プログラムによってJSONを「構造的に解析する」ことです。
確率論ではなく、論理演算としてフローを読み解くため、以下のことが可能になります。
Accuracy (100%の精度)
条件分岐、ループ、変数の依存関係を論理的に抽出。AIのような「嘘」をつくことが原理的にありません。
Consistency (継続性)
人間がJSONを取得・貼り付けする必要はありません。システムが定期的にフロー定義を取得し、仕様書を最新の状態に保ちます。
AIの「補助」ではなく、解析の「自動化」を。
ブラックボックス化したフローの解析、仕様書の自動生成を体験してください。
単なるTIPS活用を超えた、組織としての「資産化」を実現します。