チュートリアル: Azure Logic Apps と統合される関数を作成する

[アーティクル]
06/01/2023

Azure Functions は、Logic Apps デザイナーで Azure Logic Apps と統合できます。この統合により、他の Azure サービスやサードパーティ製のサービスとのオーケストレーションにおいて Functions の処理能力を使用することができます。

このチュートリアルでは、X アクティビティを分析するワークフローを作成する方法について説明します。ツイートが評価された後、肯定的なセンチメントが検出されると、ワークフローによって通知が送信されます。

このチュートリアルで学習する内容は次のとおりです。

Azure AI サービス API リソースを作成します。
ツイートの感情を分類する関数を作成します。
X に接続するロジックアプリを作成します。
感情の検出をロジックアプリに追加します。
ロジックアプリを関数に接続します。
関数からの応答に基づいて電子メールを送信します。

前提条件

アクティブな X アカウント。
Outlook.com のアカウント (通知の送信用)。

Note

Gmail コネクタの使用を希望する場合、ロジックアプリで制限なしにこのコネクタを使用できるのは、G-Suite ビジネスアカウントだけです。 Gmail コンシューマーアカウントを持っている場合は、Google によって承認された特定のアプリおよびサービスのみで Gmail コネクタを使用できるほか、認証に使用する Google クライアントアプリを Gmail コネクタで作成することができます。

詳細については、「Azure Logic Apps での Google コネクタのデータセキュリティとプライバシーポリシー」を参照してください。

Text Analytics リソースを作成する

Azure AI サービス API は、個々のリソースとして Azure で使用できます。 Text Analytics API を使用して、投稿されたツイートのセンチメントを検出します。

Azure portal にサインインします。
Azure Portal の左上隅にある [リソースの作成] を選択します。
[カテゴリ] で [AI + 機械学習] を選択します
[Text Analytics] で [作成] を選択します。

[Create Text Analytics]\(Text Analytics の作成\) 画面で、次の値を入力します。

設定	値	解説
サブスクリプション	お使いの Azure サブスクリプション名
Resource group	tweet-sentiment-tutorial という名前の新しいリソースグループを作成します	後でこのリソースグループを削除すると、このチュートリアルで作成したすべてのリソースが削除されます。
リージョン	最も近いリージョンを選択します
名前	TweetSentimentApp
Pricing tier	Free F0 を選択します

[Review + create]\(レビュー + 作成\) を選択します。
［作成］ を選択します
デプロイが完了したら、 [リソースに移動] を選択します。

Text Analytics の設定を取得する

Text Analytics リソースを作成したら、いくつかの設定をコピーして、後で使用できるように保存しておきます。

[Keys and Endpoint]\(キーとエンドポイント\) を選択します。
入力ボックスの端にあるアイコンをクリックして、 [キー 1] をコピーします。
その値をテキストエディターに貼り付けます。
入力ボックスの端にあるアイコンをクリックして、 [エンドポイント] をコピーします。
その値をテキストエディターに貼り付けます。

Function App の作成

上部の検索ボックスで、「関数アプリ」を検索して選択します。
［作成］ を選択します

次の値を入力します。

設定	推奨値	解説
サブスクリプション	お使いの Azure サブスクリプション名
Resource group	tweet-sentiment-tutorial	このチュートリアル全体で、同じリソースグループ名を使用します。
関数アプリ名	TweetSentimentAPI + 一意のサフィックス	関数アプリケーション名はグローバルに一意です。有効な文字は、`a-z` (大文字と小文字の区別をしない)、`0-9`、および `-`です。
発行	コード
ランタイムスタック	.NET	提供される関数コードは、C# で記述されています。
Version	最新のバージョン番号を選択します
リージョン	最も近いリージョンを選択します

[Review + create]\(レビュー + 作成\) を選択します。
［作成］ を選択します
デプロイが完了したら、 [リソースに移動] を選択します。

HTTP によってトリガーされる関数を作成する

[関数] ウィンドウの左側のメニューで、 [関数] を選択します。
上部のメニューで [追加] を選択し、次の値を入力します。

設定値解説

開発環境 ポータルでの開発

Template HTTP トリガー

新しい関数 TweetSentimentFunction これが関数の名前です。

承認レベル Function
[追加] ボタンを選びます。
[Code + Test]\(コード + テスト\) ボタンを選択します。

設定	値	解説
開発環境	ポータルでの開発
Template	HTTP トリガー
新しい関数	TweetSentimentFunction	これが関数の名前です。
承認レベル	Function

コードエディターウィンドウに、次のコードを貼り付けます。

#r "Newtonsoft.Json"

using System;
using System.Net;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Microsoft.Extensions.Primitives;
using Newtonsoft.Json;

public static async Task<IActionResult> Run(HttpRequest req, ILogger log)
{

    string requestBody = String.Empty;
    using (StreamReader streamReader =  new  StreamReader(req.Body))
    {
        requestBody = await streamReader.ReadToEndAsync();
    }

    dynamic score = JsonConvert.DeserializeObject(requestBody);
    string value = "Positive";

    if(score < .3)
    {
        value = "Negative";
    }
    else if (score < .6) 
    {
        value = "Neutral";
    }

    return requestBody != null
        ? (ActionResult)new OkObjectResult(value)
       : new BadRequestObjectResult("Pass a sentiment score in the request body.");
}

センチメントスコアが関数に渡され、その値にカテゴリ名が返されます。

ツールバーの [保存] ボタンを選択して、変更を保存します。

Note

この関数をテストするには、上部のメニューの [テストと実行] を選択します。 [入力] タブで、 [Body]\(本文\) 入力ボックスに値「0.9」を入力し、 [実行] を選択します。 [出力] セクションの [HTTP 応答のコンテンツ] ボックスに、 [肯定的] という値が返されていることを確認します。

次に、Azure Functions、X、および Azure AI サービス API と統合されるロジックアプリを作成します。

ロジックアプリを作成する

上部の検索ボックスで、「ロジックアプリ」を検索して選択します。
[追加] を選択します。

[従量課金プラン] を選択し、次の値を入力します。

設定	推奨値
サブスクリプション	お使いの Azure サブスクリプション名
Resource group	tweet-sentiment-tutorial
ロジックアプリ名	TweetSentimentApp
リージョン	最も近いリージョンを選択します。可能であれば、前の手順で選択したリージョンと同じリージョンを選択します。

その他の設定はすべて、既定値のままにしておきます。

[Review + create]\(レビュー + 作成\) を選択します。
［作成］ を選択します
デプロイが完了したら、 [リソースに移動] を選択します。
[空のロジックアプリ] ボタンを選択します。
ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

これで、Logic Apps デザイナーを使用してサービスとトリガーをアプリケーションに追加できるようになりました。

X に接続する

アプリが新しいツイートをポーリングできるように、X への接続を作成します。

上部の検索ボックスで「X」と検索します。
X アイコンを選択します。
[新しいツイートが投稿されたら] トリガーを選択します。
接続を設定するには、次の値を入力します。

設定値

接続名 MyXConnection

認証の種類 既定の共有アプリケーションを使用する
[サインイン] を選択します。
ポップアップウィンドウの指示に従って、X へのサインインを完了します。

設定	値
接続名	MyXConnection
認証の種類	既定の共有アプリケーションを使用する

次に、 [新しいツイートが投稿されたら] ボックスで、次の値を入力します。

設定	値
検索テキスト	#my-x-tutorial
[項目を確認する頻度]:	ボックスに「1」と入力し、ドロップダウンで [Hour]\(時間\) を選択します異なる値を入力することもできますが、X コネクタの現在の制限事項を確認してください。

ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

次に、テキスト分析に接続し、収集されたツイートのセンチメントを検出します。

Text Analytics のセンチメント検出を追加する

[新しいステップ] を選択します。
検索ボックスで、「Text Analytics」を検索します。
[Text Analytics] アイコンを選択します。

[感情の検出] を選択し、次の値を入力します。

設定	値
[接続名]	TextAnalyticsConnection
アカウントキー	前に保存しておいた Text Analytics アカウントキーを貼り付けます。
サイトの URL	前に保存しておいた Text Analytics エンドポイントを貼り付けます。

［作成］ を選択します
[新しいパラメーターの追加] ボックス内をクリックし、ポップアップに表示されるドキュメントの横にあるチェックボックスをオンにします。
[documents Id - 1]\(ドキュメント ID - 1\) ボックス内をクリックして、動的なコンテンツのポップアップを開きます。
[動的なコンテンツ] の検索ボックスで、「ID」を検索し、 [ツイート ID] をクリックします。
[documents Text - 1]\(ドキュメントテキスト - 1\) ボックス内をクリックして、動的なコンテンツのポップアップを開きます。
[動的なコンテンツ] の検索ボックスで、「テキスト」を検索し、 [ツイートテキスト] をクリックします。
[アクションを選択してください] で「テキスト分析」と入力し、 [感情の検出] アクションをクリックします。
ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

[感情の検出] ボックスは、次のスクリーンショットのようになります。

センチメントの出力を関数エンドポイントに接続する

[新しいステップ] を選択します。
検索ボックスで「Azure Functions」を検索します。
[Azure Functions] アイコンを選択します。
検索ボックスで自分の関数の名前を検索します。上記のガイダンスに従った場合、関数名は TweetSentimentAPI で始まります。
関数アイコンを選択します。
[TweetSentimentFunction] 項目を選択します。
[要求本文] ボックス内をクリックし、ポップアップウィンドウで [感情の検出] の [スコア] 項目を選択します。
ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

条件付きステップを追加する

[アクションの追加] ボタンを選択します。
[制御] ボックス内をクリックし、ポップアップウィンドウで「制御」を検索して選択します。
[条件] を選択します。
[値の選択] ボックス内をクリックし、ポップアップウィンドウで [TweetSentimentFunction] の [本文] 項目を選択します。
[値の選択] ボックスに「肯定的」と入力します。
ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

電子メール通知を追加する

[True] ボックスで、 [アクションの追加] ボタンを選択します。
テキストボックスで、「Office 365 Outlook」を検索して選択します。
テキストボックスで、「送信」を検索し、 [電子メールの送信] を選択します。
[サインイン] ボタンを選択します。
ポップアップウィンドウの指示に従って、Office 365 Outlook へのサインインを完了します。
[宛先] ボックスにメールアドレスを入力します。
[件名] ボックス内をクリックし、 [TweetSentimentFunction] の下の [本文] 項目をクリックします。 [本文] 項目が一覧に表示されない場合は、 [さらに表示] リンクをクリックして、オプションの一覧を展開してください。
[件名] の [本文] 項目の後に、「ツイート投稿者: 」というテキストを入力します。
「ツイート投稿者: 」というテキストの後に、ボックスをもう一度クリックし、 [新しいツイートが投稿されたら] というオプションの一覧で [ユーザー名] を選択します。
[本文] ボックス内をクリックし、 [新しいツイートが投稿されたら] というオプションの一覧で [ツイートテキスト] を選択します。 [ツイートテキスト] 項目が一覧に表示されない場合は、 [もっと見る] リンクをクリックして、オプションの一覧を展開してください。
ツールバーの [保存] ボタンを選択して、ここまでの作業を保存します。

これで、メールボックスは、このスクリーンショットのようになります。

ワークフローを実行する

X アカウントで、I'm enjoying #my-x-tutorial というテキストをツイートします。
Logic Apps デザイナーに戻り、 [実行] ボタンを選択します。
メールで、このワークフローからのメッセージがないかどうかを確認します。

リソースをクリーンアップする

このチュートリアルで作成した Azure サービスとアカウントをすべてクリーンアップするには、リソースグループを削除します。

上部の検索ボックスで「リソースグループ」を検索します。
[tweet-sentiment-tutorial] を選択します。
[リソースグループの削除] を選択します。
テキストボックスに「tweet-sentiment-tutorial」と入力します。
[削除] ボタンを選択します。

必要に応じて、X アカウントに戻り、フィードからすべてのテストツイートを削除することもできます。

次のステップ

Azure Functions を使用してサーバーレス API を作成する

次の方法で共有

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前提条件

Text Analytics リソースを作成する

Text Analytics の設定を取得する

Function App の作成

HTTP によってトリガーされる関数を作成する

ロジックアプリを作成する

X に接続する

Text Analytics のセンチメント検出を追加する

センチメントの出力を関数エンドポイントに接続する

条件付きステップを追加する

電子メール通知を追加する

ワークフローを実行する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

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前提条件

Text Analytics リソースを作成する

Text Analytics の設定を取得する

Function App の作成

HTTP によってトリガーされる関数を作成する

ロジック アプリを作成する

X に接続する

Text Analytics のセンチメント検出を追加する

センチメントの出力を関数エンドポイントに接続する

条件付きステップを追加する

電子メール通知を追加する

ワークフローを実行する

リソースをクリーンアップする

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

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