AI 用のデータを準備する: AI の手順

Power BI で AI 用のデータを準備するには、セマンティック モデルを最適化して Copilotのパフォーマンスを向上させる必要があります。 AI 命令などの機能を使用する場合は、AI 主導の分析情報の関連性と精度を向上させるコンテキストとガイダンスを提供できます。 このガイドでは、AI を利用した分析のためにデータを準備するために、AI 命令を設定してテストする手順について説明します。

AI 命令を使用すると、モデル作成者はセマンティック モデルに関するコンテキスト、ビジネス ロジック、および特定のガイダンスを直接提供できます。 Copilot は、これらの指示を使用して、組織の言語、用語、分析上の優先順位を組み込むことによって、ユーザーの質問をより良く解釈するため、Copilot だけではそれらを理解できません。

これらの手順は、ビジネス用語を明確にし、分析アプローチをガイドし、重要なデータ コンテキストを提供するのに役立ちます。 手順を保存した後、 Copilot はそれらを使用して、ユーザー プロンプトに対してよりインテリジェントに応答します。

AI 命令により、 Copilot ビジネスに合わせて調整されます。 あいまいさを減らし、 Copilot がドメイン固有の用語と分析の期待を確実に理解できるようにすることで、応答の品質と関連性を向上させます。 最終的に、このプラクティスは、同じモデルを使用するレポート全体で、より意味のある分析情報、ユーザーの不満の軽減、 Copilot のスムーズなエクスペリエンスにつながります。

AI の手順を設定する

1. Power BI Desktop の [ホーム] リボン、または Power BI サービスで選択したセマンティック モデルのリボンにある [AI の準備データ] ボタンを選択します。

   

   AI の準備データのタブが無効になっている場合は、モデルに対して Power BI Q&A を有効にします。

   

2. ダイアログで、[ AI 命令の追加 ] タブに移動します。

3. ビジネス、用語、モデル内のデータに優先順位を付ける方法 Copilot 理解するのに役立つセマンティック モデルに関する手順を提供します。

   

4. を選択してを適用します。

ダイアログを閉じると、変更内容がモデルに保存されます。 Copilot では、AI 命令が使用されるようになりました。

Power BI Desktop で AI 命令をテストする

1. Power BI Desktop で [ Copilot ] ウィンドウを開きます。
2. スキル ピッカーを使用して、テストする特定の Copilot 機能を選択します。 データに関する回答の質問を選択することをお勧めします。
3. 設定した手順のいずれかを使用して、 Copilot と対話します。
4. Copilotが正確に応答することを確認します。
5. 手順を変更する必要がある場合は、[ AI の準備データ ] ダイアログを再度開き、調整します。
6. レポートを発行または保存します。 テストが完了し、AI の指示に満足したら、Power BI サービスにレポートを発行します。

AI 命令を使用する

レポートが Power BI サービスに発行されるか、変更がサービスに保存された後、ユーザーはモデルが Copilotと対話するすべての場所で AI 命令を利用できます。

AI 命令の一般的なユース ケース

AI 命令は、 Copilot がユーザープロンプトを解釈して応答する方法を柔軟に強化する方法を提供します。 潜在的なアプリケーションは多数ありますが、一般的なビジネス コンテキストとデータ解釈と分析ルールという 2 つの一般的なユース ケースが目立ちます。

一般的なビジネス コンテキストとデータ解釈

手順は、ビジネスのコンテキスト内で応答を Copilot し、業界、戦略的目標、用語、運用ロジックに基づいて回答を調整するのに役立ちます。 手順を使用すると、ユーザーがより正確で関連性の高い分析情報を得られるようにすることができます。 いくつかの例を次に示します。

• 繁忙期は10月~2月です。
• リスク評価と市場の傾向に焦点を当てた洞察をフレームに収めます。
• ユーザーが ABCD をメンションすると、 合計請求書 フィールドが参照されます。
• 減少率が低い方が肯定的です。

分析ルール

データをスライスまたは優先順位付けする方法に関する規則と基本設定を提供することで、特定の種類の分析にアプローチする方法に関する Copilot をガイドできます。 いくつかの例を次に示します。

• 常に四半期ごとに売上を分析します。
• 収益を表示する場合は、四半期ごとに分割し、 industry フィールドと比較します。
• 小売りの分析情報については、 customsegmentationtable テーブルと saleschannel テーブルに優先順位を付けます。
• sales_fact テーブルは、販売関連のすべての質問の主要なソースとして使用します。
• ユーザーが製品の販売について尋ねると、常に場所の明確化を求められます。

AI 命令のプロンプト エンジニアリング

AI 命令はプロンプト ベースが多いため、セマンティック モデルの手順を構築する際に、プロンプト エンジニアリングのベスト プラクティスを理解することが重要です。 Copilot は、受信したプロンプトに影響を与える可能性があるため、プロンプトの構築は Copilot 出力に影響します。 ここでは、実際のベスト プラクティスの例を含め、AI の指示を最大限に活用する方法をいくつか紹介します。

明示的かつ具体的である

Copilotが、データ モデルまたはビジネス コンテキストをデータに使用する方法を理解していないとします。 たとえば、「あなたは、詳細指向の熟練した BI アナリストです」と書く代わりに、「あなたは大手食品ディストリビューターで働く熟練した BI アナリストです。 応答は、詳細指向で、収益と収益性に重点を置く必要があります。

類推と説明言語を使用する

類推と記述言語を使用すると、モデルが目的の結果を理解するのに役立ちます。 例は、モデルが何を意味するのかを正確に理解するうえで重要な役割を果たすこともできます。 たとえば、製品固有の売上の場合は、メジャー Total_Sales_Product (製品の例: Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams) を使用します。

あいまいさを回避します

Copilotにおいて、強調したいことや避けたいことについて、はっきりとお伝えください。 詳細やサポートを提供できるコンテンツが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。 たとえば、 Total Active Partnersの場合は、メジャー Monthly Active Partner Countを使用します。 ( Customers テーブルでフィルター処理しないでください)。

グループ関連の手順

意図 Copilot 理解しやすくするために、テーマや目的 (日付ロジック、主要メトリック、業界用語など) ごとに指示を整理します。 セクション、階層、ヘッダーなどの構造要素を含めるのは有益です。 手順の完全なセットで関連する手順をグループ化する方法の例については、 シナリオの例を参照してください。

命令を作成する順序は、受け取る出力に影響する可能性があります

さまざまなバリエーション、順序、例、文言をテストすることで、正しい出力を得る可能性を高めることができます。

複雑な命令を簡単な手順に分割する

手順を簡単な手順に分割すると、わかりやすくし、エラーを減らすことができます。 たとえば、最初に収益テーブルを見てから、最も高い注文値を持つ顧客のみを返すことで、 上位 の顧客を定義します。

指示に集中する

モデルや設定した手順によっては、シンプルであることがかえって効果的な場合があります。 命令の競合や複雑さが原因で、大規模な言語モデル (LLM) が混乱する可能性があります。

サンプル シナリオ

次のシナリオ例は、特定のモデルに適合するように設計された一連の AI 命令を示しています。

データに関する質問に回答するための手順

総製品売上 (GPS) は、grossrevenue テーブルの フィールドを参照する必要があります。

上位の販売者 とは、収益が最も高い上位 3 つのパートナーを指します。 ユーザーが明示的に要求しない限り、顧客を表示しないでください。

顧客 ID

• accountid は、 Revenue テーブルの顧客を参照します。
• earningsid は、 Partners テーブルの顧客を参照します。
• customid 注文テーブルでは顧客を参照しません。
• 最初に収益テーブルを見てから、最も高い注文値を持つ顧客のみを返すことで、 上位 の顧客を定義します。
• 一部のパートナーも顧客です。 これらの重複を削除しないでください。 代わりに、ID 値に基づいてパートナーか顧客かを指定します。

製品メトリック

• ユーザーが別の状態を特に要求しない限り、 State= Washington または State= California でデータをフィルター処理します。

• 製品固有の販売には、指標 Total_Sales_Product（製品の例：「Word」、「PowerPoint」、「Excel」、「SharePoint」、「Teams」）を使用します。 Sales テーブルから Product 列をフィルター処理します。

• Total Active Partnersには、測定基準Monthly Active Partner Count_IDを使用します。 ( Customers テーブルでフィルター処理しないでください)。

• 食品の販売は常に小売店から行われます。

  product_type テーブルに値がFood場合は、常にアイテムが販売されたストアを表示します。 ストア情報は、フィールドを含む store_name テーブル内にあり、product_typeによってstore_idにリンクできます。

考慮事項と制限事項

• AI 命令は Copilotするための非構造化ガイダンスであるため、LLM はそれらを解釈するだけです。 LLM が正確に指示に従うという保証はありません。
• AI 命令は Copilot 機能に影響しますが、 Copilotとの一般的な会話には及びません。
• AI 命令はセマンティック モデル レベルで保存されます。 現在、手順はレポート レベルでは格納できません。
• AI 命令は、個人に固有であるとは考えられません。また、エンド ユーザーの非データ関連の出力を変更することも想定されていません。
• AI 命令では、Power BI 機能の他の Copilot を無効にしたり、特定の機能の呼び出しを防いだり優先順位を付けたりすることはできません。
• 手順は、レポート内の視覚的な変更やテーマ設定を操作するためのものではありません。
• 現時点では、デスクトップのダイアログに手順をアップロードすることはできません。
• デスクトップで手順をテストするには、 Copilot ウィンドウを閉じて再度開き、新しい手順が適用されるのを確認する必要があります。
• ユーザーは、Power BI の Copilot で、カテゴリ別またはモード別の手順を設定 (表示または編集) することはできません。
• コンシューマーは、作成者が UI でモデルに適用した命令を確認できません。
• エンド ユーザーは、セマンティック モデルの命令を無効にすることはできません。
• ページの作成、推奨されるレポート ページトピックの取得、または Copilotを使用したデータセットの概要を取得しようとしている場合、Power BI Desktop では AI 命令が尊重されない可能性があります。 この問題を回避するには、スキル ピッカーを使用し、[ 新しいレポート ページの作成 ] のみを選択して手順を正常に適用します。
• AI 命令は 10,000 文字に制限されています。

考慮事項と制限事項の包括的な一覧については、「 AI 用のデータを準備する」を参照してください。

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