Claude Code で Power Automate のフローを「API経由」で作る 〜GUIを使わず clientdata を直接いじる〜

結論

• 「Power Automate は GUI（デザイナー）でしか作れない」と思い込んでいましたが、Dataverse Web API で workflow テーブルの clientdata（フロー定義のJSON）を GET/PATCH すれば、コードだけでフローを作ったり直したりできます。
• 認証は Azure CLI でトークンを取ります。このとき audience を Dataverse の環境URLと完全に一致させます。
• 開発には Claude Code（PowerShell上で起動）と Python（標準ライブラリだけ）を使いました。

まずは完成形です。以下は、コード（API）だけで作ったフローが Power Automate ポータルの一覧に並んでいる画面です。

対象読者・ゴール

• 対象読者：Power Automate を GUI で触ったことがあり、AIコーディングツールでフローを作成したい人
• ゴール：トークン取得 → 既存フローの clientdata 取得 → 編集 → PATCH で反映、まで一周できること

※Power Platform のAPIは環境・テナント設定に依存します。本記事は
【2026年6月時点／Dataverseの開発環境】で動作確認した内容です。

なぜ GUI ではなく API なのか

きっかけは「Claude Code（AIコーディング支援）で Power Automate を作れないか」という思いつきでした。
当初は「フローはGUI専用、コードからは無理」と思っていたのですが、調べてみると次のことが分かりました。

• Power Automate のクラウドフローは、Dataverse の workflow テーブルの1レコードにすぎません
• フロー定義の実体は、その clientdata カラムに入った JSON 文字列です

このカラムを Dataverse Web API で読み書きすれば、GUIなしでフローを操作できます。

以下は、フローの正体が Dataverse の1レコード（workflow テーブルの1行）であることを示す画面です。

前提条件

項目	内容
Dataverse 環境	dev
権限	System Customizer 以上
認証	Azure CLI でユーザートークン取得
実行環境	Windows / PowerShell + Python 3.8+（標準ライブラリ urllib のみ、pip不要）
AIアシスタント	Claude Code

全体像

以下は、これから行う処理の全体像（トークン取得 → GET → 編集 → PATCH の流れ）です。

手順

Step 1. トークン取得

Azure CLI で、Dataverse 環境URLを audience に指定してトークンを取得します。
具体的には、az account get-access-token の --resource に環境URLを渡します。
ここで指定した値が、そのままトークンの aud（宛先）になります。

az login
az account get-access-token `
  --resource https://yourorg.crm7.dynamics.com `
  --query accessToken -o tsv > dataverse_token.txt

yourorg.crm7.dynamics.com はダミー表記です（実際の値を入力してください）。

1つ目のつまずきポイントがここでした。
--resource は環境URLとぴったり一致していないと通りません。（当たり前ではありますが💦）
https://disco.crm.dynamics.com のような汎用URLだと、後の PATCH が 401/403 で落ちます。
トークンの aud クレームをデコードして環境URLと一致するか確認する小さな検証コードを用意しておくと、この手のつまずきを防げます。

Step 2. 操作対象フローの workflowId を取得

操作対象フローの workflowId を取得します。
なお、$select や $filter を付けたURLは、$ や空白・シングルクォートといった記号を含みます。これらをそのまま送るとサーバー側で解釈できず 400（Bad Request）になるため、クエリ部分だけを安全にURLエンコードしてから送ります。

import json, urllib.request, urllib.parse

BASE = "https://yourorg.crm7.dynamics.com/api/data/v9.2"  # ← ダミー表記（実際の値を入力してください）
TOKEN = open("dataverse_token.txt").read().strip()
HEAD = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}", "Accept": "application/json"}

# $filter の値（フロー名）もダミー表記（実際の値を入力してください）
query = "$select=name,workflowid,statecode&$filter=name eq 'MyFlow'"
# $ や空白などを安全にエンコード（= & $ , ( ) ' は残す）
safe_q = urllib.parse.quote(query, safe="=&$,()'")
url = f"{BASE}/workflows?{safe_q}"

req = urllib.request.Request(url, headers=HEAD)
flows = json.load(urllib.request.urlopen(req))["value"]
print(flows[0]["workflowid"])

ここでの2つ目のつまずきが404でした。
GUIはURLにすぐGUIDを表示しますが、「保存」するまで Dataverse に実体（workflowレコード）は作られません。
そのため受け取ったGUIDがことごとく404になり、原因が分からず時間を食いました。
API操作の前に、GUIで一度保存しておく必要があります。

※以下は、空フローに名前と最低限のトリガー・アクションだけ付けて「保存」→「公開」する画面です。今回は「demo」フローを作成しました。

Step 3. 現在の clientdata を取得

次に、PATCHの前に必ずGETしてバックアップを取ります。
編集前のものを flows/ に残しておけば、おかしくなってもすぐ元に戻せます。

WID = "<あなたのworkflowId>"  # ← Step 2 で取得した値を入力してください
url = f"{BASE}/workflows({WID})?$select=name,clientdata"
cur = json.load(urllib.request.urlopen(urllib.request.Request(url, headers=HEAD)))
open("clientdata_backup.json", "w", encoding="utf-8").write(cur["clientdata"])

Step 4. clientdata を編集

ここが一番ハマりやすいところです。
前提、clientdata には JSON オブジェクトそのものではなく、JSONを文字列化したものが入っています。
中身は Azure Logic Apps の Workflow Definition スキーマ（triggers / actions / outputs）で、Power Automate のクラウドフローは内部的に Logic Apps と同じ定義言語を採用しているため、@{} の式表現などもそのまま使えます。

編集の基本は「取得した文字列を json.loads でオブジェクトに戻す → 必要なアクションを足し引きする → clientdata_new.json に保存する」という流れです。ここで保存したファイルを、次の Step 5 で書き戻します。

例として、「Dataverse のレコードを1件更新するアクション」を1つ組み込んでみます。
ポイントは、entityName と operationId でアクションの種類が決まること、item に更新したいフィールドをまとめて渡せること、@{} の式で他アクションやトリガーの出力を参照できることです（列名・値はダミー表記です）。

# ① Step 3 で取得した cur["clientdata"] は「文字列」。loads でオブジェクトに戻す
definition = json.loads(cur["clientdata"])

# ② 目的のアクションを組み込む（ここでは「レコードを更新」を1つ追加）
definition["properties"]["definition"]["actions"]["レコードを更新"] = {
    "runAfter": {},
    "type": "OpenApiConnection",
    "inputs": {
        "parameters": {
            "organization": "current",
            "entityName": "your_entities",                        # 更新先テーブル（ダミー表記）
            "recordId": "@triggerOutputs()?['body/your_recordid']",
            "item": {                                             # 更新する列をまとめて渡す
                "your_status": 100000002,
                "your_note": "@triggerBody()?['text']"
            }
        },
        "host": {
            "apiId": "/providers/Microsoft.PowerApps/apis/shared_commondataserviceforapps",
            "connectionName": "shared_commondataserviceforapps",
            "operationId": "UpdateRecordWithOrganization"         # アクションの種類
        },
        "authentication": "@parameters('$authentication')"
    }
}

# ③ 編集後のオブジェクトを保存（Step 5 で読み込みます）
json.dump(definition, open("clientdata_new.json", "w", encoding="utf-8"),
          ensure_ascii=False, indent=2)

item は「フィールド名: 値」のオブジェクトを丸ごと受け取れるので、更新したい列が増えても、この中にキーを足すだけで済みます（UIで組むとフィールドごとに1行ずつ増えていきます）。

上のコードで行っているのは「文字列 → オブジェクト（json.loads）」までで、逆の「オブジェクト → 文字列（json.dumps）」は Step 5 の書き戻し時に行います。

なお、アクションをゼロから手書きするのは大変です。
特に Teams のような動的スキーマ（投稿先や投稿者の選び方で、必要なパラメータの構造そのものが変わるアクション）は、GUIで一度だけ構成して保存し、生成された clientdata をコピーして使うのが確実です（推測で組むとGUI側に警告が出ます）。

Step 5. PATCH で書き戻す

step 4で言及した書き戻しを行います。

new = json.load(open("clientdata_new.json", encoding="utf-8"))
body = json.dumps({"clientdata": json.dumps(new, ensure_ascii=False)},
                  ensure_ascii=False).encode("utf-8")
req = urllib.request.Request(f"{BASE}/workflows({WID})", data=body, method="PATCH",
        headers={**HEAD, "Content-Type": "application/json", "If-Match": "*"})
print(urllib.request.urlopen(req).status)  # 204 = 成功

PATCH が 204 を返せば成功です。Power Automate ポータルで反映を確認します。
反映されていたら、無事完了です。

最後に

初投稿かつAIにサポートしてもらって投稿しました。
誤りや「うちの環境では違った」といった点があれば、コメントで教えてください！
読んでいただきありがとうございました！