Power AutomateとAzure AIで実現する契約書リスク自動分析システム（第4回：完成・運用編）

はじめに
今回の目標
Phase 10: 条件分岐と通知
最終テスト
1. テスト手順
2. 確認ポイント
トラブルシューティング
1. よくあるエラーと解決方法
運用のベストプラクティス
まとめ
1. 次のステップ
参考リンク

はじめに

みなさん、こんにちは！業務ハックLabのようです。

この記事は「Microsoft Power Automate Advent Calendar 2025」の12月24日担当分の記事です。

ついに最終回です！
(ここまで来られた方、お疲れ様でした！)

前回まででAI分析の核心部分が完成しましたね。
今回は、その結果を使って通知を送ったり、SharePointに記録したりする部分を作っていきます。

そして！
実際に運用する時のトラブルシューティングやベストプラクティスも解説しますよ。

(ここをちゃんと押さえておくと、「あれ？動かない！」って時にすぐ解決できます)

今回の目標

第4回では、システムを完成させて、実運用に向けた準備をします。

実装する内容：

リスクレベルに応じた条件分岐
高リスク時のTeams通知
SharePointリストへの記録
高リスク項目の詳細整形
トラブルシューティング
運用のベストプラクティス

これで、ついにシステムが完成します！

では、最後まで行ってみましょう！

Phase 10: 条件分岐と通知

10-1. 条件の追加

まずは、「高リスクかどうか」を判定する条件分岐を作ります。

手順：

「＋新しいステップ」をクリック
検索ボックスに「条件」と入力
「制御 – 条件」を選択

条件の設定：

左側	動的コンテンツから「overall_risk_level」を選択
演算子	次の値に等しい
右側	`高`

左側の入力欄をクリックすると、動的コンテンツのパネルが出てきます。
「JSON解析_OpenAI」のところに「overall_risk_level」があるので、それをクリックしてください。

これで、「リスクレベルが”高”だったら」という条件が設定できました！

10-2. はいの場合（高リスク）- 高リスク項目の整形

まず、高リスク項目を読みやすい形に整形します。

「はいの場合」のブロックの中に、「アクションの追加」をクリックします。

手順：

「それぞれに適用する」を選択
出力元（式）: @{body('JSON解析_OpenAI')?['high_risk_items']}

「それぞれに適用する」は、配列の要素を一つずつ処理するループです。
高リスク項目が複数あった場合、それぞれに対して処理を実行します。

「それぞれに適用する」の中にアクションを追加：

「変数 – 文字列変数に追加」を選択

設定内容：

名前	`var_HighRiskText`
値	下記参照

値（式で組み立てる）:

【カテゴリ】@{items('それぞれに適用する')?['category']}
【説明】@{items('それぞれに適用する')?['description']}
【条項】@{items('それぞれに適用する')?['clause_reference']}
【対応策】@{items('それぞれに適用する')?['recommendation']}

---

⚠️ 注意: 'それぞれに適用する' の部分は、実際のそれぞれに適用するアクションの名前に合わせてください。

これで、高リスク項目が一つずつ読みやすい形に整形されて、変数に追加されていきます！

10-3. はいの場合（高リスク）- Teams通知

それぞれに適用するの外側（下）に、Teams通知を追加します。

手順：

それぞれに適用するの下にある「アクションの追加」をクリック
「Microsoft Teams – チャットまたはチャネルにメッセージを投稿する」を選択

設定内容：

投稿者	フローボット
投稿先	チャネル
Team	法務部のチーム（または通知先のチーム）
Channel	契約審査チャネル（または通知先のチャネル）

メッセージ内容：

ここは、動的コンテンツを組み合わせて作ります。

⚠️ 高リスクの契約書が検出されました

ファイル名: @{triggerBody()?['{FilenameWithExtension}']}
リスクスコア: @{body('JSON解析_OpenAI')?['risk_score']} 点
総合評価: @{body('JSON解析_OpenAI')?['summary']}
高リスク項目数: @{length(body('JSON解析_OpenAI')?['high_risk_items'])} 件

ファイルリンク: @{triggerBody()?['{Link}']}

※ 法務部の確認が必要です

[ファイル名（拡張子あり）]: 動的コンテンツから「ファイル名（拡張子あり）」を選択
[risk_score]: 動的コンテンツから「risk_score」を選択
[summary]: 動的コンテンツから「summary」を選択
[式]: 式タブから length(body('JSON解析_OpenAI')?['high_risk_items']) を入力
[リンク]: 動的コンテンツから「リンク」を選択

(Teamsに通知が飛んだ時、リンクをクリックすればすぐに契約書が開けるようになってます！便利！)

10-4. はいの場合（高リスク）- SharePoint記録

Teams通知の下に、SharePointリストへの記録を追加します。

手順：

「アクションの追加」をクリック
「SharePoint – 項目の作成」を選択

設定内容：

サイトのアドレス	SharePointサイトを選択
リスト名	`ContractRiskAnalysisResults` （第1回で作成したリスト）

リストを選択すると、フィールドの入力欄が表示されます。

フィールドの設定：

SharePoint列	Power Automate の値
タイトル	動的コンテンツ: `ファイル名（拡張子あり）`
FileName	動的コンテンツ: `名前`
RiskLevel Value	動的コンテンツ: `overall_risk_level`
RiskScore	動的コンテンツ: `risk_score`
OverrallRating	動的コンテンツ: `summary`
HighRiskItemDetails	動的コンテンツ: `var_HighRiskText`
AnalysisDateTime	式: `@{utcNow()}`
FileLinkリンク	動的コンテンツ: アイテムへの`リンク`

AnalysisDateTimeですが設定は@{utcNow()}にしていますが日本時間にしたい場合はconvertTimeZone関数を使いましょう。

はい、これで高リスクの場合の処理が完成です！

10-5. いいえの場合（中・低リスク）

「いいえの場合」のブロックには、SharePoint記録だけを追加します。
(Teams通知は不要なので)

手順：

「いいえの場合」の中で「アクションの追加」をクリック
「SharePoint – 項目の作成」を選択
設定内容は「はいの場合」と同じ

ただし、「高リスク項目詳細」のフィールドは空欄にしておきます。
(中・低リスクの場合は、高リスク項目がないので)

はい、これでフロー全体が完成しました！

最終テスト

さあ、完成したフローをテストしてみましょう！

テスト手順

「保存」をクリック
「テスト」をクリック
SharePointの「契約書」ライブラリに契約書PDFをアップロード
フローの実行を確認

確認ポイント

✅ すべてのアクションが緑のチェックマークになっているか

✅ 高リスクの場合、Teamsに通知が届いているか

✅ SharePointリストに記録されているか

すべて確認できたら、成功です！
おめでとうございます！

(ここまで来たら、もう感動ものですよね！自分で作ったAIシステムが動いてるんですから！)

トラブルシューティング

さて、ここからは実際に運用していく中で「あれ？動かない！」ってなった時の対処法を解説します。

(これ、めちゃくちゃ重要です。どんなシステムでもトラブルは起きますからね)

よくあるエラーと解決方法

エラー1: Phase 5で「InvalidContent」

症状:

{
  "error": {
    "code": "InvalidRequest",
    "message": "The file is corrupted or format is unsupported."
  }
}

原因: ファイルのエンコードに問題がある

解決策:

HTTPアクションの本文を以下に修正してください。

{
  "base64Source": "@{base64(body('ファイル_コンテンツの取得'))}"
}

⚠️ ポイント: outputs() ではなく body() を使用し、?['body'] は不要です。

エラー2: Do Untilが終了しない

症状: タイムアウトエラーが発生

原因: 条件式のアクション名が一致していない

解決策:

HTTPアクション名が HTTP_結果取得 であることを確認
Do Untilの条件が @{body('HTTP_結果取得')?['status']} と一致しているか確認

(アクション名、ちょっとでも違うと動かないので注意！)

エラー3: JSON解析エラー

症状: 「The execution of template action ‘JSON_の解析’ failed」

原因: スキーマと実際のデータ構造が一致しない

解決策:

テスト実行でHTTPアクションの出力を確認
実際のレスポンスをコピー
JSON解析アクションで「サンプルペイロードを使用してスキーマを生成する」を使用してスキーマを再生成

(これ、めちゃくちゃ便利な機能なので覚えておいてください！)

エラー4: OpenAIがJSON以外を返す

症状: JSON解析でエラー、またはテキスト形式で返ってくる

原因: response_format が設定されていない

解決策:

HTTPアクション（Azure OpenAI）の本文に以下が含まれているか確認:

"response_format": { "type": "json_object" }

これがあると、JSON形式で返してくれます。
(ないと、普通の文章で返してくることがあるんですよね…)

運用のベストプラクティス

さあ、システムが完成して、トラブルシューティングも押さえました。
最後に、実際に運用する時のコツを共有します！

セキュリティ

1.APIキーの管理

現在、APIキーを変数に直接書いてますよね。
本番環境では、Azure Key Vault を使うことをおすすめします。

推奨手順：

Azure Key Vaultにシークレットを保存
Power Automateから「Azure Key Vault – シークレットの取得」アクションを使用
設定タブのセキュリティで「セキュア出力」をオンにする
HTTPアクションもセキュリティで「セキュア入力」「セキュア出力」をオンにする

(これで、フローを共有してもAPIキーが見えなくなります！)

2. 実行履歴の確認

Power Automateの実行履歴を定期的に確認しましょう。
(どんなファイルが処理されたか、エラーは発生してないか、など)

パフォーマンス最適化

1. 並列処理

SharePointへの記録とTeams通知を並列実行すると、少し速くなります。

手順：

Teams通知アクションの「…」をクリック
「並列分岐の追加」を選択
並列分岐にSharePoint記録を移動

(ただし、そこまで劇的に速くなるわけではないので、任意です)

2. タイムアウトの調整

大きなファイル用に Do Until のタイムアウトを延長することもできます。

設定：

件数: 100
タイムアウト: PT5M

運用面での工夫

1. エラー通知の設定

フローがエラーで止まった時に、IT管理者にメール通知を送るようにしましょう。

手順：

フローの設定で「エラー時に実行」を有効化
「Office 365 Outlook – メールの送信」アクションを追加
IT管理者のメールアドレスを宛先に設定

2. ダッシュボードの作成

SharePointリストをPower BIに接続して可視化すると便利です！

表示する指標：

月間処理件数
リスクレベル別の分布
平均リスクスコアの推移
高リスク項目の傾向分析

(これがあると、経営陣への報告資料としても使えますよね！)

3. プロンプトの継続的改善

実際に使ってみて、「もうちょっとこういう観点も欲しいな」って思ったら、システムプロンプトを修正しましょう。

改善のサイクル：

実際の分析結果を確認
法務担当者からフィードバックを収集
システムプロンプトを修正
テスト実行で確認
本番環境に適用

(AIシステムは、使いながら育てていくものなんです！)

まとめ

はい、いかがでしたでしょうか？

全4回の連載、ついに完結です！
お疲れ様でした！

この連載で実現できたこと：

✅ 契約書のテキスト・構造の自動抽出
✅ AIによる高度なリスク分析
✅ リスクレベルに応じた自動通知
✅ 分析結果の一元管理
✅ トラブルシューティング対応
✅ 運用のベストプラクティス習得

システムの効果：

分析の標準化: 担当者による品質のばらつきを解消
リスクの早期発見: 高リスク項目を見逃さない
知見の蓄積: SharePointリストにデータが溜まる

このシステム、本当に便利なので、ぜひ活用してください！

(僕も最初は「こんなの本当に作れるのかな…」って不安でしたけど、一つずつ進めたら完成しましたからね！)

次のステップ

さあ、システムが完成したら、次は以下のステップで進めましょう。

小規模でテスト運用を開始
– まずは数件の契約書で試してみる
– 法務担当者にフィードバックをもらう
プロンプトを改善
– 実際の分析結果を見ながら調整
– 必要な観点を追加
本番展開
– 全契約書に適用
– 運用ルールを整備
効果測定
– 作業時間の削減効果を測定
– リスク検出率を確認
他の契約書タイプへの展開を検討
– 秘密保持契約（NDA）
– ライセンス契約
– 委託契約など

契約書審査業務の効率化に、ぜひお役立てください！

それでは皆さん、良い業務ハックライフを～

連載記事：

第1回：システム概要・準備編
第2回：基礎実装編
第3回：AI分析実装編
📍 第4回：完成・運用編（今回）

参考リンク

更新履歴

2024/12/09: 全4回完結

リンク