【Power Automate入門】PowerAutomateでGPT4oのマルチモーダル機能を使ってみた【第10回】

2025年1月6日

今回はPower Automateで、GPTモデルの画像解析機能を活用し、画像を処理する方法をご紹介します。
このフローでは、OneDriveの特定フォルダに追加された画像をGPT-4oで解析し、結果をメールで送信するプロセスを構築します。

環境

MicrosoftOutlook
MicrosoftOneDrive
Power Automate（クラウドフロー）

PowerAutomateの設定

事前にOpenAIのAPIキーを取得してください。

では、早速設定していきます。

PowerAutomateにアクセスして「作成」をクリックして下さい。

「自動化したクラウドフロー」を選択してください。

フロー名を設定して下さい。
分かりやすい名前なら何でもよいですが、今回は「Image Processing」と入力しました。

1. トリガー: 「ファイルが作成されたとき」

最初に、OneDriveに新しいファイルが作成された(追加された)際にフローを開始するトリガーを設定します。

「接続が無効です。～」と表示された場合は、次の手順でログインをしてください。
1.「接続の変更」を選択してください。
2.Microsoftアカウントにログインしてください。

パラメーターに、画像格納用のフォルダを設定します。

2. アクション: 「パスによるファイルコンテンツの取得」

次に、作成されたファイルの内容を取得します。
「＋」ボタンを押して「パスによるファイルコンテンツの取得」を追加して下さい。

パラメーターのファイルパスに「ファイルパス」を設定します。

3. アクション: 「変数を初期化する」

ここでは、画像データをBase64形式にエンコードした文字列を格納します。
「＋」ボタンを押して「変数を初期化する」を追加して下さい。

パラメーター設定は次のようになります。

Name（名前）
- 値: Base64Image
- 説明: この変数名は、フロー内で画像データを格納するために使用されます。
Type（型）
- 値: String（文字列）
- 説明: 変数の型として文字列が選択されています。これは、画像データをBase64形式の文字列として扱うためです。
Value（値）
- 値: base64(outputs('パスによるファイル_コンテンツの取得')?['body'])
- 説明:
  - outputs('パスによるファイル_コンテンツの取得'): 前のステップで取得したファイルの内容を参照しています。
  - ['body']: ファイルのコンテンツ部分を指定しています。
  - base64(...): そのコンテンツをBase64形式にエンコードしています。

4. アクション: 「HTTP」

HTTPアクションを使用して、OpenAIのAPIとやり取りを行います。
「＋」ボタンを押して「HTTP」を追加して下さい。

パラメーター設定は次のようになります。

URL
- 値:https://api.openai.com/v1/chat/completions
- 説明:
Method（メソッド）
- 値: POST
- 説明: APIリクエストのHTTPメソッドを指定します。
Headers（ヘッダー）
- Content-Type:application/json
- Authorization:Bearer sk-Your-API-Key
- 説明: リクエストヘッダーに、コンテンツタイプと認証情報を設定します。
  　　 ※ Your-API-Keyには、実際にOpenAIから取得したAPIKeyを設定してください。
Body（リクエストボディ）
- 説明: APIリクエストのメインデータを構成します。メッセージにはテキストと画像データ（Base64形式）が含まれています。
- 値:

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "画像について教えてください。"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/jpeg;base64,[Base64Image]"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 800
}