Power BI 向け Copilot に関する意外な事実 7 選

By Mirko Peters · 2026-08-12

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ポッドキャストとコンパニオンブログへようこそ。人工知能とエンタープライズレポーティングの接点について最近議論してきたなら、データの環境がすでに足元で変わりつつあることはご存じでしょう。最新のエピソードでは、現在のビジネスインテリジェンス界隈で最も議論を呼ぶ問いの一つを取り上げました。Can Copilot Replace Power BI Developers? Microsoft の AI アシスタントが日々の意思決定をどう変えるのか、なぜ人による監督が依然として重要なのか、そしてレポート開発者がアルゴリズムには再現できない独自の価値をどう生み出すのかを検討しました。その音声での議論を補足するため、本記事では AI 主導の分析に伴う技術的な実態を掘り下げ、データ担当者とビジネスリーダーが知っておくべき Power BI 向け Copilot の意外な事実を 7 つご紹介します。

Power BI 向け Copilot の紹介

人工知能はもはや誇大広告の段階を過ぎ、エンタープライズインフラの中核に組み込まれています。Microsoft のエコシステムにおいて、Copilot は根本的なパラダイムシフトを示しています。もはやマクロの作成や基本的な自動補完の提案にとどまるものではありません。現在の Copilot は、Power BI と Microsoft Fabric に直接統合されたインテリジェントなコラボレーターとして機能し、自然言語のプロンプトを解釈し、DAX メジャーを作成し、レポートを迅速に構築するよう設計されています。ただし、この技術は前例のない生産性向上をもたらす一方で、予期しないニュアンス、見えにくい技術的負債、そして厳格なガバナンスの境界も生み出します。多くの組織がこれに不意を突かれています。

Power BI 向け Copilot の意外な事実 7 選

組織が初めて AI ツールを導入するとき、完璧なエンタープライズソリューションを一瞬で作り出す魔法の杖を期待しがちです。しかし、経験豊富なデータアーキテクトが知っているとおり、現実はもっと複雑です。自動化ツールと人の専門性の間で続く議論を形作る、Power BI 向け Copilot の意外な事実を 7 つご紹介します。

1. DAX と M クエリを生成しますが、常に本番環境に使えるコードを出力するとは限りません。 Copilot は、自然言語のプロンプトから複雑な DAX メジャーや Power Query の変換を作成できます。ただし、出力内容は多くの場合、パフォーマンスとコンテキストに応じたモデリングに精通した開発者による最適化と検証が必要です。
2. コンテキストの認識はレポート全体に及びます。 単純な自動補完とは異なり、Copilot は現在の Power BI ファイルにあるデータモデル、リレーションシップ、ビジュアル、既存のメジャーを使って提案を作成できます。ワークフローを比較する際にも役立ち、繰り返し作業を大幅に減らします。
3. クエリだけでなく、データモデルの改善も提案できます。 Copilot は、計算列とメジャーの使い分け、リレーションシップの変更、カーディナリティに関する懸念について推奨を示します。開発者が見落としかねない構造上の修正を促してくれます。
4. セキュリティとプライバシーの制約によって、有用性が制限される場合があります。 テナントやデータセットのポリシーで外部処理が制限されている場合、Copilot は機密データにアクセスできないことや、一般的な提案しか提供できないことがあります。開発者は、出力に頼る前にコンプライアンスを確認する必要があります。
5. プロトタイピングは加速しますが、技術的負債を生む可能性があります。 ビジュアル、メジャー、レポートページを素早く生成できるため、プロトタイピングは速くなります。ただし、開発者によるレビューがなければ、非効率な DAX、重複したロジック、分かりにくい命名が含まれ、保守を複雑にするおそれがあります。
6. Copilot はビジネス指標を自然言語で理解します。 「プロモーションを除外した年初来売上」のようなメジャーを平易な英語で依頼すると、動作する DAX 式を受け取れます。非開発者でも分析を利用しやすくなり、人による監督の利点も引き続き得られるため、このギャップを縮めます。
7. セッション内でのユーザーの編集から学習しますが、組織全体のパターンはすべて学習するわけではありません。 Copilot はセッション中に行った修正に適応し、直後の提案を改善します。しかし、エンタープライズのモデリング規約がテンプレート、開発者が定義したメジャー、ガバナンスルールに組み込まれていない限り、それを自動的に引き継ぐことはありません。

Power BI における Copilot の主な機能

AI によるレポート作成

自然言語プロンプト

Power BIのCopilotでは、自然な感覚でデータを操作できます。やりたいことを説明するだけで、システムがリクエストを理解します。Microsoftのこの機能では、専門用語や複雑な数式を知らなくても、平易な言葉で質問したりビジュアルを要求したりできます。Microsoft 365 Copilotが指示を聞き取り、レポートの作成を素早く支援します。このアプローチにより、データ分析がより身近になり、データの背後にある価値に集中できるようになります。

自動ビジュアル化

Copilotでは、アイデアをグラフやチャートに変換して、レポートを自動的に生成できます。ゼロから始める必要はありません。Microsoft 365 Copilotは自動化の仕組みを使って、ニーズに合ったデータモデルとビジュアルを作成します。データを探索し、主要なインサイトをまとめて、その結果をチームと共有できます。この流れにより時間を節約でき、レポートの正確性と最新性も保たれます。ビジュアル化が容易になり、より速く価値を届けられます。

DAXとデータモデルの支援

インテリジェントな推奨事項

DAXを書く必要があるとき、Copilotはデータモデルに基づいてインテリジェントな候補を提示します。平易な言葉で支援を依頼すると、Microsoft 365 CopilotがDAXを書いてくれます。この機能は、スキルレベルの異なるユーザーを支援します。Power BIに不慣れな場合でも、深い技術知識がなくても高度な分析を作成できます。インテリジェントな推奨事項は、ミスを防ぎ、レポートの一貫性を保つのに役立ちます。

コード生成

コード生成では、自動化が大きな役割を果たします。Copilotを使うと、結果のプレビュー、分析用の指標の変更、データの操作を一つの場所で行えます。自由形式の質問を投げかけ、すぐに回答を得られます。Microsoft 365 Copilotは会話のコンテキストを保持するため、分析の流れを見失うことがありません。このワークフローにより、付加価値の高い作業と意思決定に集中できます。

ワークフローの統合

Power BIのCopilotは、Microsoft Fabricとシームレスに連携します。データチームを統合し、単一の分析プラットフォームに全員を集めることができます。CopilotとMicrosoft Fabricがワークフローを強化する方法は、次のとおりです。

• スケーラブルなデータ処理と分析でチームを強化します。
• 信頼性の高い管理済みデータを使い、セルフサービスで回答を得られます。
• データの分断を最小限に抑え、信頼できる最新のデータを確保します。
• スキルレベルに関係なく、すべてのユーザーのデータ分析を簡素化します。
• レポート作成を加速し、探索すべき関連トピックを提案します。
• スマートなナラティブ機能で、データを簡単に要約します。
• データ処理を効率化し、運用効率を高めることで、投資収益率を最大化します。

ヒント: Copilotの自動化は、レポートの書式設定、指標の集計、更新情報の送信といった反復作業を置き換えます。AI機能は、パターンの認識や傾向の予測を支援し、深い技術的知識がなくても適切な意思決定を行えるようにします。

Power BIのCopilotがMicrosoftの技術を基に、レポートの作成、DAXの記述、データモデルの構築方法をどのように変えるかを確認できます。自動化、インテリジェントな推奨事項、Microsoft Fabricとのシームレスな統合を組み合わせることで、レポートとデータ分析にさらなる価値をもたらします。

Copilotの制約と課題

複雑なデータモデリングの課題

カスタムのビジネスロジック

レポートに独自のビジネスルールが必要になる場面は多くあります。Copilotは多くの作業を高速化できますが、カスタムのビジネスロジックの奥深さをすべて捉えられるとは限りません。レポート開発者であれば、組織ごとに独自のルールや例外があることをご存じでしょう。特別な価格設定、地域ごとのポリシー、独自のワークフローを反映した計算が必要になることもあります。Copilotはレポートの分析と最適化を素早く行えますが、残りの20%にあたる微妙な判断には、あなたの専門知識が依然として必要です。

複雑なレポートの最適化における Copilot の性能を比較したものを以下に示します。

更新時間が短くなり、ファイルサイズも小さくなります。ただし、独自のビジネスロジックを適用する場面では、人の判断の価値は依然として高いままです。Copilot はほとんどの最適化作業を処理できますが、正確性と関連性を確保するために、最終的な手順はあなたが導く必要があります。

複数ソースの統合

多くのソースからデータを扱うと、新たな課題に直面します。Copilot はデータの統合を支援できますが、複雑なシステムアーキテクチャやハイブリッドクラウドの統合には、多くの場合あなたの監督が必要です。異なるプラットフォームのデータが一貫性を保ち、信頼できる状態であることを確認する必要があります。

• AI のガバナンスと説明可能性に不備が生じることがあり、コンプライアンス上のリスクにつながる可能性があります。
• ソースが増えるほど、リアルタイムのデータガバナンスとオブザーバビリティの確保は難しくなります。
• 非構造化データは複雑さを増し、品質の維持を難しくします。
• マルチクラウド環境では、不整合や運用上の課題が生じることがあります。

レポート開発者であるあなたは、これらの課題を解決する重要な役割を担っています。使用するデータが正確であり、レポートが数値の背後にある真の状況を反映していることを確認してください。

データガバナンスとセキュリティ

コンプライアンスの課題

機密データを扱う際は、特に規制の厳しい業界では厳格なルールに従う必要があります。Copilot は多くのコンプライアンス要件を支援しますが、レポートがすべての要件を満たしているかは、あなたが確認する必要があります。たとえば、医療分野では HIPAA に基づいて患者情報を保護しなければなりません。金融分野では、SOC 2 監査のためにアクセス制御を文書化する必要があります。政府関連のプロジェクトでは、データを承認された地域内に留める必要があります。

これらの要件には常に注意を払う必要があります。Copilot は手段を提供しますが、組織を安全かつコンプライアンスに適合した状態に保つために、どのように活用するかを決めるのはあなたです。

機密データの管理

機密データの管理は、ルールに従うだけでは不十分です。すべての段階で情報を保護する必要があります。Copilot には、秘密度ラベル、データ損失防止、監査証跡などの機能が用意されています。これらのツールはデータの分類と監視に役立ちますが、設定と確認はあなたが行う必要があります。

• 秘密度ラベルは、データの重要度に基づいてマークを付けるのに役立ちます。
• データ損失防止は、漏えいが起こる前に食い止めます。
• 監査証跡により、誰がデータにアクセスしたか、または変更したかを追跡できます。
• 情報バリアは、許可されていないアクセスを防ぎます。
• 継続的な監視は、問題を早期に発見するのに役立ちます。

これらの統制が組織のニーズに適合するよう確認することで、あなたは価値を生み出します。あなたの判断が、機密データの安全性を保証します。

ビジュアル化とストーリーテリングのギャップ

優れたレポートは、数値やグラフの羅列以上のものであることをあなたはご存じでしょう。Copilot はビジュアルや要約を作成できますが、あなたが伝えたいストーリーを必ずしも捉えられるとは限りません。異なる読み手に合わせて、内容を調整し書式を整える必要がよくあります。AI が生成したコンテンツには、ステークホルダーに必要な文脈や訴求力が欠けていることもあります。

• 組織のブランドに合わせて、レポートを編集し書式を整える必要があるかもしれません。
• 経営層、マネージャー、技術チームのそれぞれに合わせて内容を調整するには、あなたの洞察が必要です。
• 手動での調整により、主要な発見事項を強調し、行動を促すことができます。

レポート開発者であるあなたは、データと意思決定の間の橋渡し役です。ストーリーテリングとビジュアル化のスキルが、レポートの価値を最大限に引き出します。

注: Copilot はワークフローを強化しますが、ビジネス目標とコンプライアンス基準をレポートが満たすことを保証するのは、あなたの批判的思考と監督です。複雑なデータ、厳しい規制、または独自のレポート要件に直面した際にも、価値を届ける上であなたは不可欠な存在であり続けます。

Power BI 開発者の専門性が持つ長期的な価値

戦略的分析

あなたは戦略分析において重要な役割を担っています。レポート開発者は、グラフを作成するだけではありません。全体像を見極め、チームが賢明な意思決定を下せるよう支援します。データからパターンや傾向を見つけ出し、組織の将来の計画づくりに役立てます。Power BI の最適化の専門家であるあなたは、生の数値を明確なインサイトに変える方法を知っています。適切な問いを立て、チームを最良の成果へと導きます。Microsoft はツールを提供しますが、それを活かす判断力が本当の価値を生み出します。

ドメイン知識

自社のビジネスを深く理解していることが、あなたの強みになります。業界の詳細や会社の目標を把握しているからこそ、本当に役立つレポートを作成できます。テンプレートに従うだけではありません。自社固有のニーズに合ったソリューションを設計します。Power BI の最適化の専門家は、経験を活かして実際の状況を反映したモデルを構築します。各部門がどのようにデータを使っているかも理解しています。そのため、正しい問いに答えるダッシュボードを作成できます。Microsoft は強力なプラットフォームを提供しますが、レポートを有用なものにする文脈を持ち込むのはあなたです。

• あなたはより深いビジネスの文脈とユーザーのニーズを理解しています。
• あなたは、基本的なレポート機能を超える、特定のニーズに合わせたソリューションを作成します。
• あなたのスキルには、データモデリングとガバナンスが含まれます。これらは効果的なデータ管理に不可欠です。

ステークホルダーとのコミュニケーション

あなたは組織内のさまざまな人々とつながります。レポート開発者として、ステークホルダーのニーズに耳を傾けます。ビジネス上の問いをデータソリューションに置き換えます。良好なコミュニケーションは、AI ツールが見落としがちなインサイトを見つける助けになります。複雑な結果を分かりやすく説明します。これにより信頼が生まれ、他の人があなたの仕事の価値を理解できるようになります。Microsoft のツールで共有は簡単になりますが、データを使って物語を伝える力が違いを生みます。

あなたは、チームが数値の背後にあるストーリーを見られるよう支援します。あなたの専門知識により、すべてのレポートが価値を届け、組織の目標を支えることが保証されます。Power BI はプラットフォームを提供しますが、洞察と方向性を示すのはあなたです。

カスタムソリューション

あなたは Power BI でカスタムソリューションを構築し、組織に固有の価値をもたらします。どのビジネスにも固有の課題と目標があります。既製のレポートや AI が生成した出力では、チームにとって最も重要な細部を見落としがちです。あなたはユーザーの具体的なニーズを理解しています。そのニーズにぴったり合うダッシュボードやモデルを設計します。

カスタムソリューションにより、汎用ツールでは対応できない問題を解決できます。例えば、特殊な営業プロセスを追跡したり、自社の戦略に合った方法でパフォーマンスを測定したりする必要があるかもしれません。ビジネスルールを反映した計算、フィルター、ビジュアルを構築できます。このレベルのカスタマイズにより、レポートが正しい問いに答えられるようになります。

大変な作業の多くは、堅牢なデータモデルの構築にあります。スマートで信頼できる答えを得たいのであれば、モデリングは欠かせません。そうしなければ、単に PBI の Garbage In -> に、Power BI + LLM の見事な Garbage Out が返ってくるだけです。

強力なデータモデルは、優れたレポートすべての土台になります。Copilot は開始を手伝ってくれますが、データをビジネスロジックに合わせて整えるのはあなたの役目です。テーブルの結び付け方、重要なフィールド、例外の扱い方を決めます。この作業によりエラーを防ぎ、インサイトの信頼性を保ちます。

カスタムソリューションによって価値を加える方法は次のとおりです：

• 会社の目標を反映した、カスタマイズされたメジャーとKPIを作成します。
• 複雑なデータをユーザーが理解しながら操作できる、インタラクティブなダッシュボードを設計します。
• スケジュール更新やアラートなどのプロセスを自動化し、情報を最新の状態に保ちます。
• 機密情報を保護し、コンプライアンス要件を満たすセキュリティルールを構築します。
• エグゼクティブからアナリストまで、対象者に応じてレポートを最適化します。

カスタムソリューションは、変化に素早く対応できることも意味します。ビジネスが新製品を投入したり、戦略を変更したりした場合でも、すぐにレポートを更新できます。汎用ツールが追いつくのを待つ必要はありません。その柔軟性が、組織を先んじた状態に保ちます。

組織でデータを活用するうえで、あなたは重要な役割を担っています。カスタマイズされたソリューションに関する専門知識があれば、Power BI から実際の成果につながるインサイトを引き出せます。

進化する Power BI 開発者の役割

定型作業から付加価値の高い業務へ

Copilot や Microsoft の AI ツールの普及により、レポート開発者としての日常業務が変わりつつあることに気づくかもしれません。従来は、レポートの書式設定や基本的なビジュアルの作成といった反復的な作業に多くの時間を費やしていました。現在は、Copilot がこれらの工程の多くを代行します。その結果、専門知識が求められる付加価値の高い業務に集中できるようになります。

より優れたデータモデルの設計や新たなインサイトの発見に、より多くの時間を割けるようになります。数値をより深く分析することで、チームがより賢明な意思決定を行えるよう支援できます。現在では、多くのレポート開発者が Copilot の性能を最大限に引き出せるよう、レポートを最適化しています。例えば、余分なフィールドやテーブルを削除してデータモデルを整理することがあります。これにより、レポートの動作が速くなり、使いやすくなります。こうした変更には当初は手間がかかるかもしれませんが、Copilot や Microsoft のツールが進化し続けるにつれて、その成果が得られるはずです。

• Copilot との互換性を考慮したレポートの最適化に取り組みます。
• データモデルを改善し、パフォーマンスとインサイトの生成能力を高めます。
• これまで見過ごされていた新たなインサイトを明らかにします。
• AI の進化を見据え、長期的なメリットのためにこれらの変更に投資します。

必須のスキル

役割が進化するにつれて、新たなスキルを身につける必要があります。これらのスキルは、Copilot と Microsoft のデータ ツールを最大限に活用するのに役立ちます。

データ アーキテクチャ

明確で信頼性の高いレポートを作成するには、データをどのように構造化すればよいかを理解する必要があります。適切なデータ アーキテクチャとは、テーブルの接続、リレーションシップの設定、情報の整理方法を理解していることを意味します。データモデルをシンプルかつ効率的に保つことで、Copilot がより良い結果を生成しやすくなり、レポートも円滑に動作します。

ビジネス分析

自社のビジネスを隅々まで理解している必要があります。ビジネス分析とは、適切な問いを立て、データの中から答えを見つけ出すことを意味します。社内の各チームと協力し、何が最も重要かを把握します。Microsoft のツールを活用して、ビジネス上のニーズを明確なレポートに落とし込みます。こうしたスキルがあれば、傾向を見極め、チームがより良い選択をできるよう導けます。

データ ストーリーテリング

数字を、誰にでも理解できるストーリーに変えます。データ ストーリーテリングとは、結果をすべての人にとって分かりやすく説明することを意味します。ビジュアル、要約、平易な言葉を使い分けます。チームが全体像を把握し、行動に移せるよう支援します。Copilot はグラフの作成を助けてくれますが、データに込められた意味を加えるのはあなたの役割です。

Copilot との協働

Copilot と協力することで、最高の成果を出せます。Microsoft は、Copilot があなたに取って代わるのではなく、あなたと並んで働くように設計しています。Copilot を活用すれば、ワークフローをより速く、より少ないミスで進められます。データをより深く探索し、レポートをより短時間で作成できます。

• ワークフローを合理化し、時間を節約します。
• チームがより良い意思決定を行えるよう、新たなインサイトを見つけ出します。
• レポートを素早く作成できるため、分析に集中できます。
• 技術的な知識のないユーザーを支援し、自分でレポートを作成できるようにします。
• セルフサービス分析によって、チーム全体を支援します。

ヒント: Copilot と協働するとき、あなたは組織にとっての案内役になります。Microsoft のツールを使って質問に答え、問題を解決する方法を周囲に伝えます。データと AI が支える環境において、教え、支え、チームを率いることで、あなたの役割はさらに広がっていきます。

継続的な学習

業界の変化は速く、新しいツールや機能が次々と登場します。Power BI 向けの Copilot は、レポートの作成やデータ分析に新しい方法をもたらします。Power BI 開発者として競争力を保つには、継続的な学習が欠かせません。学び続けることで、スキルを伸ばし、新しい技術に適応できるようになります。

Power BI 開発者として競争力を維持するには、いくつかの方法があります。次のステップを参考にしてください。

1. データスキーマをシンプルにする
   セマンティック モデルを最適化すると、レポートの品質が向上します。Copilot が必要としないフィールドは非表示にしましょう。これにより、Copilot の応答はより正確で関連性の高いものになります。Copilot が最も重要なデータに集中できるようになります。

2. 検証済みの回答を作成する
   よく寄せられる質問に対する回答を整備すると、レポートが使いやすくなります。ユーザーがよく入力するフレーズにビジュアルを関連付けましょう。これにより、チームは素早く答えを見つけられます。明確で信頼できる情報を提供することで、信頼を築けます。

3. AI 手順を追加する
   ビジネスに関する文脈を与えることで、Copilot を適切に導けます。目標やニーズを説明する手順を追加しましょう。Copilot はこの情報を使って、より良いインサイトを提供します。組織にとって何が最も重要かを、Copilot が確実に理解できるようにしましょう。

ヒント: オンラインコミュニティに参加したり、ウェビナーに出席したり、Microsoft のドキュメントを読んだりできます。これらの活動により、新機能や ベスト プラクティスを学べます。知識を共有し、他の人の経験から学ぶこともできます。

実践と試行錯誤を通じてスキルを磨きましょう。Power BI や Copilot の新機能を試してみてください。データのモデリングやレポート作成のさまざまな方法を試しましょう。チームにとって何が最適かが分かるようになります。好奇心を持ち、変化に前向きであり続けることで、組織のリーダーになれます。

継続的な学習は、新たな課題に備える力になります。新しいツールや手法に適応できるようになります。データと AI が意思決定を左右する時代に、チームの成功を支えることができます。

Copilot で進化する Power BI の未来

パートナーとしての AI

Copilot が日常業務に組み込まれるにつれ、新しい働き方が見えてきます。Microsoft は、反復的なタスクを自動化するために、Copilot を Power BI に組み込んでいます。これにより、複雑な分析やデータストーリーテリングに多くの時間を割けるようになります。AI が定型的な作業を引き受けてくれるので、インサイトの発見とチームへの共有に集中できます。

業界の専門家は、Copilot によって分析がより対話的で身近なものになると予測しています。自然言語で質問すれば、すぐに回答を得られます。Copilot はデータとの向き合い方を変えます。長い数式を書いたり、適切なグラフを探したりする必要はありません。やりたいことを説明すれば、Copilot がレポートやビジュアルの作成を支援してくれます。

• Copilot は反復的なタスクを自動化し、最適化された DAX や Power Query の手順を生成します。
• 結果の解釈やデータの背景にある文脈の理解に集中できます。
• Copilot により、影響力のあるストーリーテリングとインサイトを優先できるようになります。

注: 優れたアナリストは、結果を批判的に解釈し、数字の裏にあるストーリーを理解することで際立ちます。AI が判断力や創造性を完全に代替することはできません。

キャリアの回復力

AI が主導する世界で力を発揮するには、他者との差別化につながるスキルに注力することが大切です。Microsoft は、戦略的思考と問題解決能力を育てることを推奨しています。企業は、複雑な情報を読み解き、適切な意思決定を下せる人材を求めています。

回復力を高めるために、次の手順を検討してください。

1. スキルの棚卸しを行い、デジタルリテラシーのギャップを特定しましょう。
2. 今後 90 日以内に、関連するコースや資格に登録しましょう。
3. リーダーシップとコミュニケーション能力を強化しましょう。
4. 業界内でメンターを探しましょう。
5. 地域のビジネスコミュニティで継続的に人脈を広げましょう。
6. 専門の人材紹介の専門家に相談し、自身の市場での立ち位置を評価してもらいましょう。

AIでは代替できないスキルの習得に注力しましょう。戦略的思考と問題解決力があれば、チームを導き、成長につながる意思決定ができます。リスクを見極め、ビジネスニーズを理解することthat が、あなたの価値になります。

ヒント: 継続的な学習は、新たな課題に備えるうえで欠かせません。オンラインコミュニティに参加したり、ウェビナーに出席したり、Microsoft のドキュメントを読んだりして、最新情報を把握しておきましょう。

まとめると、Copilot は分析ワークフローに目覚ましい機能をもたらしますが、人間の知性に取って代わるものではなく、あくまで加速装置です。エピソード Can Copilot Replace Power BI Developers? で取り上げたとおり、データモデリング、ガバナンス、ストーリーテリングのスキルは、依然として最大の差別化要因です。AI ツールを活用しつつ、戦略的な分析と継続的な学習にさらに力を注げば、キャリアの将来性を高め、組織を次世代のビジネスインテリジェンスへと導けるでしょう。

Power BI 向け Copilot チェックリスト

このチェックリストを使用して、Power BI の開発ワークフローと並行して Microsoft Copilot を評価・導入してください。

セットアップとアクセス

• ユーザーに対する Copilot のライセンスとサブスクリプションの割り当てを確認する
• Power BI のテナント設定で Copilot 機能を有効にする
• レポート作成者と閲覧者に対するロールベースのアクセスとアクセス許可を検証する
• ワークスペースとデータセットへのアクセスが適切に付与されていることを確認する

開発ワークフローとの統合

• Copilot と開発者が作成したソリューション(スクリプト化された ETL、高度な DAX、カスタムビジュアルなど)のどちらを使うかを定義する
• 開発者による Copilot 生成コンテンツのレビューに関するガイドラインを策定する
• Copilot の提案を、開発者の作業と並行して記録・バージョン管理する方法を文書化する
• 該当する場合は、Copilot の出力を CI/CD パイプラインに統合する

データガバナンスとセキュリティ

• Copilot がアクセスする前に、データソースを検証し、秘密度ラベルを適用する
• Copilot が行レベルセキュリティとテナントのデータポリシーを遵守していることを確認する
• データ漏えいリスクについて、Copilot のクエリと出力を監査する
• 運用環境に公開される Copilot 生成レポートについて、承認ワークフローを維持する

品質と検証

• Copilot が生成した measure と DAX について、正確性とパフォーマンスをレビューする
• Copilot の出力と開発者が作成したベースラインを比較するテストを実施する
• ビジュアルについて、アクセシビリティ、正確性、ビジネス上の意図を検証する
• Copilot による変更を適用した後、更新スケジュールとデータソースの資格情報を確認する

パフォーマンスと最適化

• Copilot による変更後、モデルのサイズとクエリのパフォーマンスを評価する
• Copilot が提案した DAX やモデル設計を、開発者のレビューを経て最適化する
• レポートの読み込み時間とユーザーエクスペリエンスへの影響を監視する

監視と監査

• Copilot の操作と生成された成果物に対するログ記録を有効にする
• Copilot の利用状況と結果について、定期的な監査を計画する
• レポートの履歴で、変更内容と作成者(Copilot か人か)を追跡する

トレーニングと変更管理

• 開発者とアナリストが Copilot を効果的に使えるようトレーニングを提供する
• Copilot のプロンプトと改善に関するベストプラクティスのガイドラインを作成する
• ガバナンスポリシーとレビューの責任を関係者に周知する

フォールバックとエスカレーション

• Copilot の出力が不正確または安全でない場合のエスカレーションの経路を定義する
• Copilot の導入を検証している間も、重要なレポートについては手作業のプロセスを維持する

継続的な改善

• Copilot の効果について、開発者とユーザーからフィードバックを収集する
• 得られた教訓に基づき、プロンプトテンプレートとガバナンスを改善し続ける
• Copilot と開発者の生産性指標を比較し、それに応じて役割を調整する

よくある質問

Copilot と Power BI で作業する開発者の違いは何ですか?

Copilot は、生成 AI を使ってクエリの生成、ビジュアルの作成、説明文の作成を支援する AI エージェントです。一方、開発者はデータエンジニアリング、DAX、SQL、カスタムソリューションに関する専門知識を持ちます。Copilot はダッシュボードの作成やレポートスコープの Copilot 操作など、一般的な作業のスピードアップに役立ちます。これに対して開発者は、複雑なモデリング、パフォーマンスチューニング、セキュリティ、外部システムや Microsoft Fabric との統合を担当します。

Copilot は、レポート作成において Power BI Desktop や開発者を置き換えられますか?

Copilot は Power BI Desktop や開発者のスキルを補完するものであり、完全に置き換えるものではありません。定型作業の自動化、クエリの生成、Copilot ウィンドウやチャットでのビジュアルの提案は可能です。しかし、複雑なデータエンジニアリング、高度な DAX、アーキテクチャの決定には、BI ツールに関する開発者の知識と経験、および Fabric キャパシティの計画が必要です。

Power BI Copilot は Power BI サービスや Power BI アプリとどのように連携しますか?

Copilot は、Power BI サービスおよび Power BI アプリ内で、アプリ単位の Copilot エクスペリエンスまたはレポート単位の Copilot として利用できます。サービスでは、レポートの作成、指標の説明、ダッシュボード タイルの作成を支援します。アプリでは、アプリのコンテンツとアクセス許可に合わせた、ガイド付きの探索やアプリ単位のアクションをサポートします。

Microsoft Fabric および Power BI で Copilot を利用するための一般的な要件は何ですか?

Copilot の一般的な要件には、適切な Microsoft 365 (M365) ライセンス、ワークスペースの設定、Power BI 向け Fabric Copilot などの Copilot 機能の有効化が含まれます。Copilot を有効にして必要なデータ ソースやモデルにアクセスできるように、Power BI 向け Fabric Copilot を有効にし、Fabric 容量または Power BI 容量を構成する必要がある場合があります。

Copilot を使用するときに新しいチャットを開始する方法、または Copilot チャットをクリアする方法を教えてください。

新しいチャットを開始するには、Copilot ウィンドウまたはアプリ内の Copilot を開き、「新しいチャットを開始」を選択します。Copilot チャットをクリアするには、UI にある Copilot チャットをクリアするコマンドまたはボタンを使用します。これにより会話のコンテキストがリセットされ、Copilot は以前のプロンプトを参照しなくなります。

Copilot はデータ分析のために SQL、DAX などのクエリ言語をサポートしていますか?

はい。Copilot は SQL と DAX クエリの生成をサポートし、データ分析のためのクエリの作成と最適化を支援できます。クエリの候補、サンプル コードの提案、クエリ結果の説明を生成するのに役立ちますが、開発者は本番環境で使用する前に、生成されたコードをレビューしてテストする必要があります。

レポート単位の Copilot とアプリ単位の Copilot の違いは何ですか?

レポート単位の Copilot は、単一レポートのデータとビジュアルに焦点を当て、そのレポート内でのすばやいインサイトの取得、説明、編集を可能にします。アプリ単位の Copilot は、複数のレポートやダッシュボードにまたがる、より広範なアプリレベルの機能をサポートします。アプリのコンテンツに対するアクセス許可を使用し、アプリ単位のメタデータとナビゲーションを使って動作できます。

開発者は Copilot を使用して、繰り返し発生する Power BI のタスクを自動化するにはどうすればよいですか?

開発者は Copilot を使用して、ビジュアルの生成、初期データ モデルの作成、サンプルの DAX メジャーの作成、ドキュメントの下書きなどのタスクを自動化できます。Copilot はプロンプトを生成してデータセットを作成し、クエリを記述し、ダッシュボードの要素を構築できます。開発者はその後、これらの成果物を調整、最適化し、本番のワークフローに統合します。

Copilot は独立したスタンドアロンの Copilot ソリューションで利用できますか、それとも Power BI 内でのみ利用できますか?

Copilot は、アプリ内の Copilot として、また Power BI および Microsoft Fabric 内の統合されたエクスペリエンスとして利用できるほか、一部のスタンドアロンの Copilot ツールでも利用できます。統合の方法はさまざまです。一部のエクスペリエンスは、Power BI Desktop や Power BI サービスの Copilot ウィンドウとして組み込まれています。Power BI 向け Fabric Copilot は、より広範なデータ エンジニアリングとガバナンスのために Microsoft Fabric の機能と連携します。

Power BI で Copilot を使用する際、プライバシーとガバナンスに関してどのような点を考慮すべきですか?

Power BI で Copilot を使用する場合は、データ ガバナンス、秘密度ラベル、アクセス制御に注意を払う必要があります。組織は、Fabric 容量とワークスペースのアクセス許可を確実に設定し、データアクセスのポリシーを適用し、生成 AI がコンテンツをどのように利用するかを確認する必要があります。Copilot の機能はデータのアクセス許可を尊重しますが、コンプライアンス要件を満たすために、管理者は設定を構成し、利用状況を監視する必要があります。

Copilot は、ビジネス ユーザーの Power BI のエクスペリエンスにどのような影響を与えますか?

Copilot は、会話形式のレポート作成を可能にし、説明文を生成し、ビジュアルやダッシュボードの作成を加速することで、Power BI のエクスペリエンスを向上させます。ビジネス ユーザーはチャットで質問し、すぐにインサイトを得て、推奨されるビジュアルを受け取ることができます。これにより、データの可視化と検索が改善されます。ただし、Copilot を使えば整備されたモデルや開発者による監督が不要になるわけではありません。利用のハードルを下げるものの、その必要性を否定するものではありません。

Copilot がレイクハウスや Fabric データセットと、インポートされたデータセットのどちらを使用するかを制御できますか?

はい。Copilot は、ワークスペースで利用可能なデータ モデルとデータセットの種類を尊重します。管理者と開発者は、データがレイクハウス、Fabric、インポートされたデータセットのどこに存在するかを制御し、アクセス許可を構成して、Copilot が意図したソースにアクセスするようにできます。動作を管理するには、Microsoft Fabric での Copilot の構成と、Power BI 向け Fabric Copilot の有効化を参照してください。

Copilot の仕組みと、効果的に使用するためのベスト プラクティスはどこで学べますか?

Microsoft Learnのリソースと公式ドキュメントを使って、Copilotの仕組みを学んでください。非本番環境で試行し、生成されたクエリを確認し、結果を検証したうえで、プロンプトとプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを取り入れてください。Copilotと開発者によるレビューを組み合わせることで、信頼性の高い結果が得られます。

Power BI レポートで Fabric Copilot を有効にするには、特定の要件がありますか?

特定の要件としては、適切な Microsoft ライセンス、ワークスペースの構成、テナント設定での Fabric Copilot 機能の有効化などが挙げられます。Fabric キャパシティの構成も必要になる場合があり、データセットに必要なアクセス権とメタデータが備わっていることも確認してください。Fabric Copilot の有効化方法と、組織における Copilot の一般的な要件については、最新のドキュメントを確認してください。

Copilot と開発者が協力すると、より優れたダッシュボードを作成するにはどうすればよいですか?

開発者は Copilot を使ってビジュアルのプロトタイプを作成し、データ変換を生成し、説明文の下書きを作成できます。その後、パフォーマンス、ガバナンス、使いやすさの観点から出力内容を調整します。この共同作業のループによって反復作業が速くなります。Copilot が生成し、開発者が最適化し、ビジネスユーザーが検証することで、より効果的なダッシュボードとレポートが完成します。

Microsoft Fabric のデータエンジニアリングワークフローにおける Copilot の役割は何ですか?

Microsoft Fabric 内では、Copilot は ETL/変換スクリプトの生成、スキーマ設計の提案、レイクハウス向けの SQL クエリの作成などのデータエンジニアリング作業を支援できます。データパイプラインの開発を加速するのに役立ちますが、本番環境に対応したエンジニアリング、テスト、Fabric キャパシティの管理については、引き続き開発者が責任を負います。

Copilot は、ビジュアルを生成するためのマルチモーダルや自然言語のプロンプトに対応していますか?

はい。Copilot はチャットを通じて自然言語のプロンプトを受け付け、会話形式の指示からビジュアル、メジャー、クエリを生成できます。効果的なプロンプトは結果を向上させます。また、開発者は生成されたコンテンツをさらに調整したり、パフォーマンスやデザインの標準に合わせて変換したりできます。

Copilot の利用は、レポートのパフォーマンスと最適化にどのような影響を与えますか?

Copilot は、探索的な分析に適したクエリやビジュアルを生成できますが、必ずしもパフォーマンスに最適化されているとは限りません。開発者は、生成された SQL や DAX を確認し、クエリのロジックを最適化し、インデックスや集計を適用したうえで、Fabric キャパシティを考慮してテストし、スケーラブルなレポートのパフォーマンスを確保する必要があります。

機密性の高い複雑な BI シナリオを扱う際の Copilot の制限事項は何ですか?

制限事項としては、不正確な結果が出る可能性、組織固有のコンテキストを把握していないこと、非効率なクエリが生成される可能性などが挙げられます。Copilot は、複雑なセキュリティモデル、行レベルセキュリティの細かな要件、高度な DAX パターンを完全には扱えない場合があります。開発者は出力内容を検証し、ガバナンスを適用し、Copilot を唯一の判断基準ではなく補助ツールとして使う必要があります。

テナントやワークスペースで Copilot をオンまたはオフにするにはどうすればよいですか?

Copilot のオンとオフの切り替えには、通常、テナント設定およびワークスペースの構成に対する管理者権限が必要です。これは Power BI サービスまたは Microsoft Fabric 管理センターで行います。管理者は Copilot 機能を有効または無効にしたり、誰が Copilot と Copilot のサポート機能を利用できるかを制御したり、組織のポリシーに従ってアプリ単位またはレポート単位のエクスペリエンスを構成したりできます。

Copilot で Power BI のダッシュボードのレイアウトやワイヤーフレームを全体として生成できますか?

Copilot は、ダッシュボードのレイアウトの提案、ビジュアルの種類の推奨、初期のレポートページやタイルの生成が可能です。ダッシュボードの要素の作成を支援しますが、ビジネスニーズに合った洗練された Power BI エクスペリエンスにするため、開発者やデザイナーがレイアウト、操作性、アクセシビリティを調整する必要があります。

Copilot は、Power BI を初めて使うユーザーの学習と定着をどのように支援しますか?

Copilot は、段階的なガイダンスの提供、クエリ例の生成、ビジュアルのわかりやすい説明などを通じて学習を促進します。Microsoft Learn の教材と組み合わせることで、新規ユーザーはデータの可視化を学び、DAX の基礎を理解し、より早く業務に習熟できます。また、安全な試行錯誤も後押しします。

組織が Copilot に頼るか、開発者を増員するかを判断する際には、何を考慮すべきですか?

組織は、Copilot が反復的な作業を自動化し、プロトタイプ作成を加速できる点を、高度な技術スキルの必要性と比較検討する必要があります。Copilot はインサイトを得るまでの時間を短縮し、技術に詳しくないユーザーも支援しますが、複雑な統合、ガバナンス、高度なデータエンジニアリングには、依然として熟練した開発者が必要です。通常、ハイブリッドなアプローチが最良の結果をもたらします。