テキスト分析を呼び出すフローを作成する
では、ここからは具体的なフローの作成に入ります。
［1］新しいフローを作成する
Power Automate for Desktopを開きます。
トップ画面から［＋新しいフロー］をクリックして、適当な名前で新規のフローを作成します。
［2］変数の設定で既定の検索ワードを設定する
実行時で入力するワードの既定値として決めた検索ワードを設定します。
［変数］アクショングループから［変数の設定］アクションを配置します。
以下の選択・入力をして保存します。
- 変数：%word%
- 値：（決めた検索ワード）
［3］ドキュメントフォルダーを参照する
Power Automate for Desktopから保存したキーを参照するために、［フォルダー］アクショングループから［特別なフォルダーを取得］アクションを配置します。
以下の選択／入力をして保存します。
- 特別なフォルダーの名前：ドキュメント
- 生成された変数：%Documents%
［4］ファイルパスを設定する
［変数の設定］アクションを配置します。以下の入力・選択をして保存します。
- 変数：%filePath%
- 値：%Documents%\テキスト解析\
［5］キーを読み込む
［ファイル］アクショングループから［ファイルからテキストを読み取る］アクションを配置します。
以下の入力／選択をして保存します。
- ファイルパス：%filePath%キー情報.txt
- エンコード：UTF-8 (既定値)
- 生成された変数：%Key%
［6］入力ダイアログを表示する
実行時に検索ワードを入力するダイアログを表示します。［メッセージボックス］アクショングループから［入力ダイアログを表示］アクションを配置します。
以下の入力をして保存します。
- 入力ダイアログメッセージ：検索ワードを入力してください。
- 既定値：%word%
［7］検索ワードの言語を検出する
［Microsoftコグニティブ］―［テキスト分析］から［言語を検出します］アクションを配置します。
以下の入力／選択をして保存します。
- サーバーの場所：東日本（Azureのリソースでの選択に対応、2023/01/03現在西日本は選択不可）
- サブスクリプションキー：%Key%
- テキスト：%UserInput%
- 生成された変数1：%JSONOfLang%
［8］検出した言語の変数を設定する
［言語を検出します］アクションの戻り値を設定します。［変数］アクショングループから［変数の設定］アクションを配置します。
以下の入力／選択をして保存します。
- 変数：%lang%
- 値：%JSONOfLang['documents'][0]['detectedLanguages'][0].iso6391Name%
言語検出サービスのAPIの応答のJSONは以下のようになっています。
{
"documents": [
{
"id": "text_1",
"detectedLanguages": [
{
"name": "Japanese",
"iso6391Name": "ja",
"score": 1.0
}
]
}
],
"errors": []
}
戻り値のうち重要な部分はdetectedLanguagesの部分で、iso6391NameにISO 639-1標準で定められている2文字（一部例外あり）の文字コードが入っています。
英語であれば「en」、日本語であれば「ja」となります。
次回のキー語句抽出アクションでは、言語のパラメータに使用します。その値をセットしたいので変数の値の式の設定は、上記のようになります。
参考ページ：
［9］フローを実行する
ここで一旦、ワークフローを実行してみます。
入力ボックスで入力した文字列によって、デザイナーの変数ペインのlang変数に言語コードが確認できます。ひらがながあるとja（日本語）になります。アルファベットだとen（英語）になります。漢字だとzh_chs（簡体字中国語）になります。当然ですが、1つの単語では判断するのは難しいのが分かります。
次回は引き続きこのフローを使って、英語でなければ日本語と判定することにしてフローデザインを続けます。
まとめ
Power Automate for desktopから人工知能（Azure Cognitive）で言語検出を行うサンプルを紹介しました。
次回引き続き、このフローを使って、英語でなければ日本語と判定することにしてフローデザインを続けます。
