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【要約】【やってみた】Copilot Studio + Power Automate Desktop [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill

> Source: Qiita_Trend
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// Problem

従来のRPA(Power Automate Desktop等)を用いたデスクトップ自動化において、開発者は以下の課題に直面していた。


* UIセレクタへの依存: 操作対象のボタンやテキストボックスの内部IDが変更されると、フローが即座に停止する。
* 高い保守コスト: 画面レイアウトの微細な変更に対し、頻繁なフローの修正が必要となる。
* 開発工数の増大: 操作対象のUI要素を一つずつ定義する作業に、多大な時間を要する。

// Approach

筆者は、AIモデルが画面を直接解釈して操作を代行する「コンピューターユース」機能を用いたアプローチを検証した。


* 環境構築: Power Automateの「マシン」メニューを使用し、ローカルPCとクラウドをセキュアに接続する。
* モデル選定: 画面認識に長けたClaude Opus 4.6などのプレビューモデルを指定する。
* 手順記述: 自然言語(日本語)を用いて、アプリの起動から条件分岐を含む操作手順をプロンプトとして記述する。
* アクセス制御: 許可されたアプリ(Outlookやmsedgewebview2等)のみにAIの行動範囲を制限する。

// Result

検証の結果、自然言語による指示のみで、条件分岐を含む複雑なOutlook操作の自動化に成功した。


* 開発体験の向上: UI要素の指定が不要となり、フロー作成工数が劇的に削減される。
* 非アテンド型実行: ユーザーの別セッションでの作業を阻害せず、バックグラウンドでの実行が可能である。
* 課題の明確化: AIの推論プロセスにより、メール1通の送信に5〜10分を要するほどの高いレイテンシが確認された。

Senior Engineer Insight

> 本技術はRPAの保守性問題を解決するパラダイムシフトとなり得る。特にAPIが存在しないレガシーアプリの操作や、UIテストの自動化において高い価値を持つ。しかし、1タスクに数分を要するレイテンシは致命的だ。即時性が求められる業務への適用は現時点では不可能である。実戦投入においては、夜間バッチのような非同期処理や、実行速度の向上を前提とした限定的な領域から検討すべきである。

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> System.About()

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