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title: 20260423_PowerPlatformIventOsakaLT資料_爆速
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author: [△ランゲルハンス島のDD△](https://docswell.com/user/DaddyDaddy)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/3EK9WPYDED.jpg?width=480
description: https://jppcc.connpass.com/event/387448/ Japan Power Platform Community Caravan in 大阪 でのLT資料を共有します。
published: April 23, 26
canonical: https://docswell.com/s/DaddyDaddy/527MJ6-JPPCC_OSK
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# Page. 1

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POWER AUTOMATE
クラウドフローの
小さな爆速テクニック集
https://jppcc.connpass.com/event/387448/
2026/4/23
ランゲルハンス島のDD


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73W1X9P75.jpg)



# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKX2G3JG.jpg)

• Power Platform管理者
• Power Automate クラウドフロー
• Power BI
• Sentinel


# Page. 4

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クラウドフローはすばらしい
• サーバがなくても定期実行
• HTTP要求を送信してかなりなんでもできる
• Entra IDの認証に強い
• SharePointをデータの入出力に使える
• Teamsのコミュニケーションを入出力にできる
こんなこと、ほかの言語でやるのは大変


# Page. 5

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今日ご紹介する爆速TIPSは
1
配列値の
2
JSON to
Array
合計
3
SPOリスト
更新
4
CSV
読込み


# Page. 6

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ループで加算する お手本プログラム
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
1から10までの加算に2秒かかった・・・
配列値の合計


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQYVWDNJP.jpg)

配列値の合計
こわいけれど、100周まわしてみると
クラウドフローの APPLY TO EACHは
とにかく遅い


# Page. 8

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ならばコンカレンシー制御だ！（11秒）
配列値の合計


# Page. 9

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XMLなら爆速で合計計算！
配列値の合計
15秒から・・・・
xml(outputs('作成'))
xpath(outputs('作成_2'),'sum(/root/Numbers)')
https://qiita.com/DaddyDaddy/items/a2d2c9b03d3ad3ca5b3e


# Page. 10

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JSONからの配列追加 （悪い例）
結果 26秒
（コンカレンシー制御 13秒)
JSON to Array


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL13PRJ3.jpg)

選択のマップモードで爆速変換！
結果
26秒
291ミリ秒
なんと
JSON to Array
https://mocabrown.com/blog/archives/6983


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WLXM1JV.jpg)

SPOリストの同時書き込み
SPO更新
これもループを回す？
複数の項目の選択 でOdataフィルターをつかえば、
対象行のIDは取得できるが・・・


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5M1XZLJ4.jpg)

SPO更新
MS LEARNにも載っていない裏技で一発爆速更新
100件のデータ
項目の更新で1件ずつ更新した場合
31秒
一括更新 わずか
２秒
https://qiita.com/DaddyDaddy/items/87dab3c6eed3d07193dc


# Page. 14

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CSVをクラウドフローで読み込んで処理する
一般的なCSVの読み込み
https://qiita.com/DaddyDaddy/items/4daf380b1997866423ab
1. ヘッダーとデータを分ける
2. 改行文字で行を分ける
3. カンマ区切りで列を分ける
それをごにょごよ・・・
Apply to eachで回して
２次元配列にしていく
split(variables('CSVファイル'),variables('改行'))
split(item(),',')
さがせばこの方法が紹介されているし、これしかないと思ってた
取り込むとは、JSONになればいいんでしょ？ ならば「選択」つかえば変換できるのでは？
CSV読込み


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKX2G27G.jpg)

CSV読込み
CSVファイルをクラウドフローに爆速で読み込む
改行で配列化
1番目以降のデータを切り出す
0番目要素のヘッダーを分ける
ステップ１：
ヘッダーとデータを分けて、それぞれ配列にする


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKP13LJ8.jpg)

選択をつかって、キーと列要素を持つJSONの配列に変換する
ステップ２：ヘッダー配列の要素番号で取り出せる値をキー、
データをカンマで配列に分けてヘッダーの要素番号と同じ値をもつ配列に「選択」で変換
左辺 outputs(‘ヘッダー’)[0]
右辺 split(item(),',')[0]
CSV読込み


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVV2Y46JQ.jpg)

列数の数だけ、根性でマッピング
左辺 outputs(‘ヘッダー’)[0]
右辺 split(item(),',')[0]
左辺 outputs(‘ヘッダー’)[n]
右辺 split(item(),',’)[n]
CSV読込み


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLR912JL.jpg)

脅威の1秒！ CSVファイルの爆速読み込み！
30分超え
CSV読込み
たった1秒！
https://qiita.com/DaddyDaddy/items/a2d2c9b03d3ad3ca5b3e


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYVWD97P.jpg)

反応うれしい！
天才じゃないかとおもったが先達がいた・・・


# Page. 20

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