適用対象:
Power BI Desktop 
Power BI サービス
セマンティック モデルで Copilot を使用する前に、データを評価することをお勧めします。 Copilotが分析情報を得ることができるように、セマンティック モデルをクリーンアップする必要がある場合があります。
注
次の要件に留意してください。
- 管理者が、Copilot in Microsoft Fabric を有効にする必要があります。
- Fabric 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 ( Fabric リージョンの可用性) にある必要があります。 そうしないと、Copilot を使用できません。
- Copilot の使用を開始するには、事前に管理者によってテナント スイッチが有効にされている必要があります。 詳細については、「Copilot のテナント設定」の記事を参照してください。
- テナントまたは容量が米国またはフランス以外の場合、 Copilot は既定で無効になっています。 1 つの例外は、Fabric テナント管理者が 、Azure OpenAI に送信されたデータをテナント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 場合です。 この設定は、Fabric 管理ポータルで確認できます。
- Copilot in Microsoft Fabric は、試用版 SKU ではサポートされていません。 有料 SKU のみがサポートされています。
- Power BI のスタンドアロン Copilot エクスペリエンスを確認するには、テナント管理者がテナント切り替えを有効にする必要があります。
Copilot使用のためのセマンティック モデルに関する考慮事項
次の表の条件を使用して、 Copilot を使用して正確なレポートを作成できます。 これらの推奨事項は、正確な Power BI レポートを生成するのに役立ちます。
| 要素 | 考慮事項 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| テーブルリンク操作 | 明確なリレーションシップを定義する | テーブル間のすべてのリレーションシップが明確に定義され、論理的であることを確認します。 一対多、多対一、多対多のどちらであるかを示します。 |
Sales テーブルは、Date フィールドによってDateID テーブルに接続されます。 |
| メジャー | 標準化された計算ロジック | 指標には、説明と理解が容易で標準化された明確な計算ロジックが必要です。 |
Total Salesは、SaleAmount テーブルのSales フィールドの合計として計算されます。 |
| メジャー | 名前付け規則 | メジャーの名前には、その計算と目的が明確に反映されている必要があります。 |
Average_Customer_Ratingの代わりに AvgRating を使用します。 |
| メジャー | 定義済みの尺度 | ユーザーがレポート内で要求する可能性が最も高い定義済みのメジャーのセットを含めます。 |
Year_To_Date_SalesやMonth_Over_Month_Growthのように。 |
| ファクト テーブル | 明確な区分 | 測定可能で定量的な分析用データを保持するファクト テーブルを明確に示します。 |
Transactions、 Sales、および Visits。 |
| 次元テーブル | 支援的な説明データ | ファクト テーブル内の定量的メジャーに関連する記述属性を含むディメンション テーブルを作成します。 |
Product_Details と Customer_Information. |
| Hierarchies (階層) | 論理グループ化 | レポートでのドリルダウンに使用可能なディメンション テーブルの場合は特に、データ内に明確な階層を確立します。 |
TimeからYear、QuarterからMonthに分割するDay階層。 |
| 列名 | 明確なラベル | 列名は明確でわかりやすいものにする必要があります。 コンテキストなしでさらに参照する必要がある ID またはコードを使用しないようにします。 |
Product_Nameの代わりに ProdID を使用します。 |
| 列のデータ型 | 正しく一貫性のあるもの | すべてのテーブルの列に正しく一貫性のあるデータ型を適用して、メジャーが正しく計算されるようにし、適切な並べ替えとフィルター処理を可能にします。 | 計算で使用される数値列がテキスト データ型として設定されていないことを確認します。 |
| 関係タイプ | 明確に指定 | 正確なレポートが確実に生成されるように、リレーションシップの性質 (アクティブまたは非アクティブ) とそのカーディナリティを明確に指定します。 | リレーションシップが One-to-One、 One-to-Many、または Many-to-Manyかどうかをマークします。 |
| データの一貫性 | 標準化された値 | フィルターおよびレポートでの一貫性を確保するために、列内では標準化した値を維持します。 |
Status列がある場合は、Open、Closed、Pendingなどのフィルターを常に使用します。 |
| 主要業績評価指標 (KPI) | 定義済みで関連性の高い | ビジネス コンテキストに関連していてレポートでよく使用される KPI のセットを確立します。 |
Return on Investment (ROI)、Customer Acquisition Cost (CAC) または Lifetime Value (LTV) |
| スケジュールを更新する | 透過的でスケジュールされた | データの更新スケジュールを明確に伝えて、分析しているデータのタイムラインをユーザーが確実に理解できるようにします。 | データがリアルタイム、毎日、毎週などかどうかを示します。 |
| セキュリティ | ロール レベルの定義 | 一部のユーザーにしか表示すべきでない機密性の高い要素がある場合は、さまざまなレベルのデータ アクセス用にセキュリティ ロールを定義します。 | 営業チームのメンバーは、販売データを表示できますが、HR データは表示できません。 |
| メタデータ | 構造のドキュメント | 参考までに、テーブル、列、リレーションシップ、メジャーなど、データ モデルの構造を文書化します。 | 参照としてデータ ディクショナリまたはモデル図を用意します。 |
次の表に、Copilotを使用して正確なデータ分析式 (DAX) クエリを作成するのに役立つその他の条件を示します。 これらの推奨事項は、正確な DAX クエリを生成するのに役立ちます。
| 要素 | 考慮事項 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| メジャー、テーブル、列 | 説明 | description プロパティで、各要素とその使用方法を定義します。 最初の 200 文字のみが使用されます。 | [YOY Sales] の説明は、受注の前年比による違いについてです。
'Date'[Year]列と共に使用して、最新の年以外の年別に表示します。 一部の年は、前年の同じ期間と比較されます。 |
| 計算グループ | 説明 | 計算項目はモデル メタデータに含まれません。 計算グループ列の説明を使用して、計算項目の使用を一覧表示および説明します。 最初の 200 文字のみが使用されます。 | たとえば、タイムインテリジェンスサンプル の計算グループ列には次のような説明があります： "Current: 現在の値、MTD: 月次集計、QTD: 四半期集計、YTD: 年次集計、PY: 前年の値、PY MTD: 前年の月次集計、PY QTD: 前年の四半期集計、YOY: 年対年変化、YOY%: YOYを％で表現"。メジャーを含むテーブルの説明には、"メジャーはデータの集計に使用されます。" と拡張が可能です。 これらの指標は、CALCULATE([Measure Name], Time intelligence[Time calculation] = YOY) という構文を使用して、年次比較として表示できます。 |