この記事では、Data Factory ワークロードにおける Copilot の概要について、その機能と利点を含めて説明します。 Data Factory ワークロードの Microsoft Copilot は、ユーザーが自然言語を使用して 、Dataflow Gen2 を使用してデータ統合ソリューションを作成するための要件を明確にするための AI 強化ツールセットです。 Data Factory ワークロードの Copilot は、対象分野の専門家 (SME) と協力してデータ フローを設計し、市民とプロの両方のデータ ラングラーがワークフローを合理化できるようにします。
ビジネスで Fabric で Copilot 機能の使用を開始するには、管理者が Microsoft Fabric で Copilot を有効にする必要があります ( 「Copilot Fabric の概要」を参照してください。
注
- Copilot の使用を開始する前に、管理者がテナントスイッチを有効にする必要があります。 詳細については、 Copilot テナントの設定 に関する記事を参照してください。
- F2 または P1 の容量は、この記事に記載されているいずれかのリージョン ( ファブリック リージョンの可用性) にある必要があります。
- テナントまたは容量が米国またはフランス以外の場合、ファブリック テナント管理者が Azure OpenAI に送信されたデータを、Fabric 管理ポータルで容量の地理的リージョン、コンプライアンス境界、または国内クラウド インスタンス テナント設定の外部で処理できる 場合を除き、Copilot は既定で無効になります。
- Microsoft Fabric の Copilot は、試用版 SKU ではサポートされていません。 有料 SKU (F2 以上、または P1 以降) のみがサポートされます。
- 詳細については、 Fabric と Power BI の Copilot の概要 に関する記事を参照してください。
Data Factory ワークロードでの Copilot のしくみ
Data Factory ワークロードのCopilotは、生産性を向上させ、深い洞察を引き出し、データに合わせたカスタム AI エクスペリエンスの作成を容易にします。 Fabric エクスペリエンスの Copilot のコンポーネントとして、自然言語入力を使用してデータを変換するためのインテリジェントな マッシュアップ コード生成が提供されます。 コードの説明が生成され、以前に生成された複雑なクエリとタスクをより深く理解するのに役立ちます。
Data Factory ワークロードにおける Copilot の機能
Data Factory ワークロードの Copilot には、使用しているコンポーネントに応じてさまざまな機能が用意されています。
Dataflow Gen2 では、次のことができます。
- 既存のクエリの新しい変換手順を生成する
- クエリの概要と適用された手順を指定します
- サンプル データまたは既存のクエリへの参照を含む新しいクエリを生成する
パイプラインを使用すると、次のことができます。
- パイプラインの生成: 自然言語を使用して目的のパイプラインを記述でき、Copilot は意図を理解し、必要なパイプライン アクティビティを生成します
- エラー メッセージ アシスタント: 明確なエラー説明機能と実用的なトラブルシューティング ガイダンスを使用してパイプラインの問題をトラブルシューティングする
- パイプラインの概要: パイプライン内のコンテンツとアクティビティの関係の概要を使用して複雑なパイプラインを説明する
Data Factory ワークロードで Copilot を使用するためのベスト プラクティス
Data Factory ワークロードで Copilot を最大限に活用するには:
- 自然言語の要求を具体的かつ明確にする
- 単純な変換から始めて、複雑さを徐々に構築する
- 生成されたコードを理解するには、"現在のクエリについて説明する" 機能を使用します
- 必要に応じ、元に戻す機能を使用して変更を元に戻す
- [適用されたステップ] の一覧で生成されたステップの精度を確認する
- スターター プロンプトを使用して Copilot の機能を理解する
プロンプトの例
Data Factory ワークロードで Copilot で使用できるプロンプトの例を次に示します。
Dataflow Gen2 プロンプト
- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query
パイプライン プロンプト
- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does
注
Copilot は AI を搭載しているため、想定外のことや間違いが起こる可能性があります。
Copilot の責任ある AI の使用
Microsoft は、Microsoft の AI システムが AI の原則と責任ある AI の標準に確実に従うよう取り組んでいます。 これらの原則の中には、お客様がこれらのシステムを効果的に、意図した用途に使用できるよう支援することも含まれています。 責任ある AI へのアプローチは、新たな問題に積極的に対処するために継続的に進化しています。
Data Factory での責任ある AI の使用に関する具体的なガイドラインについては、Data Factory ワークロードでの Fabric での Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用に関するページを参照してください。
制限事項
Data Factory ワークロードにおける Copilot の現在の制限事項を次に示します。
- Copilot では、1 つの入力で複数のクエリ間で変換や説明を実行することはできません。 たとえば、Copilot に "データフロー内の各クエリのすべての列ヘッダーを大文字にする" よう要求することはできません。
- Copilot は以前の入力を理解せず、ユーザー インターフェイスまたはチャット ウィンドウを使用して、作成時にユーザーが変更をコミットした後に変更を元に戻すことはできません。 たとえば、Copilot に "最後の 5 つの入力を元に戻す" よう依頼することはできません。ただし、ユーザーは既存のユーザー インターフェイス オプションを使用して不要な手順やクエリを削除できます。
- Copilot は、セッション内のクエリにレイアウト変更を加えることはできません。 たとえば、エディターでクエリ用の新しいグループを作成するように Copilot に指示すると、機能しません。
- Copilot は、セッションのデータにインポートされたサンプリングされた結果内に存在しないデータを評価することを意図している場合に、不正確な結果を生成する可能性があります。
- Copilot では、サポートされていないスキルに関するメッセージは生成されません。 たとえば、Copilot に "統計分析を実行し、このクエリの内容の概要を書き込む" ように依頼した場合、前述のように命令が正常に完了しません。 残念ながら、エラー メッセージも表示されません。