Microsoft FabricのCopilotでデータモデル構築：AIでデータのクレンジング・変換・最適化を効率化

生データを読み込み、パイプラインを組んだのに、データ型の不一致で結合が失敗したり、Power BIのビジュアルが空のままだったり――。本エピソードでは、Microsoft FabricのCopilotがデータの取り込みから変換、DAX、最終レポートまでのワークフローを実際にどこで加速するのか、そしてどこで人間の判断が引き続き必要なのかを解説します。

▶ Microsoft FabricのCopilotでデータモデル構築：AIでデータのクレンジング・変換・最適化を効率化（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. 接続した時点でCopilotがデータをチェックする仕組み：不統一な列名、混在したデータ型、バラバラな日付形式をインポート前に具体的な修正案とともに指摘
2. 大規模データセットのパーティション分割と、将来のモデルのリレーションシップ、カーディナリティ、予測されるデータ品質のプレビュー
3. 説明付きですぐ使えるDAXメジャー、不要に連結されたクエリなどパフォーマンスのボトルネックへの警告、モデルのメタデータとして保存される自動変更ログ
4. Power BIで最適なビジュアルを選ぶ：詰め込みすぎた円グラフの代わりにウォーターフォール図、マップ、分解ツリーを提案し、書式設定やアクセシビリティのヒントも提示
5. フィードバックループ：あなたの修正からCopilotが自社のビジネスルールを学び、同時にあなた自身のデータモデリング力も高まる理由

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。