CopilotとFabric IQ でデータに関する質問をする

適用対象:✅Power BI サービス

Power BIのCopilotを使用すると、データに関する自然言語の質問をしたり、レポートの内容を要約したりできます。 この記事では、サポートされている質問、アドホック DAX 計算、結果検証など、Power BI サービスでレポートを表示する場合のCopilot ペインでのFabric IQ エクスペリエンスについて説明します。

「各チェーンの月次売上傾向を折れ線グラフで表示して」という質問に対する、Copilot レポート ペイン (表示モード) の Fabric IQ の回答のスクリーンショット

前提条件

この機能を使用する前に、Copilotの使用要件を満たしていることを確認してください。

注

次の要件に留意してください。

Copilot は入力に基づいてクエリを作成する際に同じ基盤となるエンジンを使用するため、モデルで Q&A を有効にする必要があります。 ほとんどのデータ ソースでは、Q&A は既定で有効になっています。

DirectQuery や Direct Lake モデルなどの一部のソースでは、Power BI サービスのセマンティック モデル設定または Power BI Desktop のデータ読み込み設定のいずれかで、Q&A を手動で有効にする必要がある場合があります。 Q&A でサポートされるデータ ソースの種類の詳細については、 自然言語 Q&A のデータ ソースを参照してください。

注

これらの設定は、 セマンティック モデルの設定ウィンドウ (ページの右側に開くサイド ペイン) で構成することもできます。 設定ウィンドウは現在プレビュー段階であり 、機能または動作は一般公開前に変更される可能性があります。

機能の可用性

Power BI サービスのビュー モードと編集モードの両方で、Copilot データの質問を使用できます。 レポート作成者とレポート ビューアーの両方で、セマンティック モデルまたはレポートに関連Copilot データに関する質問を行うことができます。

Fabric IQ を使用した強化されたデータの質問への回答

Power BI レポートを表示する場合は、Copilot ペインから IQ Fabric有効にして、データに関する質問に対する回答を向上させることができます。 この機能強化により、既存のFabric IQ 機能がレポート表示モードPower BI Copilotに変わるため、Copilotはマルチステップ アプローチを使用してセマンティック モデル内のデータを評価し、応答を生成するときにそのアプローチを調整できます。

Copilotレポート ペイン (表示モード) の Fabric IQ 説明用ポップオーバーのスクリーンショット。

Fabric IQ が有効になっている場合、Copilotは次のことができます。

  • 詳細な推論機能に基づいて、データに関する質問に対するより適切な回答をレポート表示エクスペリエンスに直接提供します。
  • 回答に到達 Copilot 方法を理解し、会話をより詳細に調べることができるように、推論手順を示します。 使用される計算とフィルターを確認し、説明が返されたデータと一致していることを確認できます。
  • データをさらに分析するのに役立つFabricビジュアルを生成します。 回答には、列、横棒、積み上げ横棒/列、線、領域、円、ドーナツ、散布図を含めることができます。
  • 基になる DAX クエリと、応答の生成に使用されるデータ テーブルを指定します。

[Copilot] ウィンドウで有効になっている Fabric IQ のスクリーンショット。運用経費の応答と積み上げ横棒グラフが表示されています。

各推論ステップを展開して、一連の分析手順、生成された DAX クエリ、応答の生成に使用されるクエリ結果など、 Copilot どのように応答に到達したかを理解します。

Fabric IQ の推論ステップのスクリーンショット'

表示オプション ピッカーを使用して、結果をビジュアル、テーブル、または DAX クエリとして表示するように切り替えます。

Fabric IQ 表示オプション ピッカーのスクリーンショット。

注

Fabric IQ は現在、Power BI サービスでレポートを表示する場合にのみ使用できます。 レポート編集エクスペリエンスには適用されません。 Fabric IQ が有効になっている場合、Copilotは検証済みの回答を返しません。

Fabric IQ のセマンティック モデルを準備する

Fabric IQ では、セマンティック モデルのメジャー、リレーションシップ、およびビジネス定義を使用して質問に回答します。 セマンティック モデルを確認し、組織にとって最も重要な質問をテストします。 セマンティック モデルでビジネス上の意味を定義し、 AI 用の Prep データを使用してコンテキストを追加し、応答を検証済みの結果と比較します。

  • テストするビジネス上の代表的な質問セットを特定します。
  • 各質問の予想されるメジャー、グループ化、日付コンテキスト、フィルター、結果を定義します。
  • 応答を既知の検証済みの結果と比較します。
  • モデルに組織固有の用語、推奨される分析の既定値、または潜在的なあいまいさが含まれている場合は、 AI 用の Prep データ を使用して、より多くのコンテキストを提供します。

モデル構造、メジャー、名前、データ品質、セキュリティ、メタデータについては、「Power BIでのCopilotのためのセマンティック モデルの最適化」を参照してください。 AI データ スキーマ、AI 命令、テスト、承認については、「 AI 用のデータを準備する」を参照してください。

サポートされている質問の種類

Copilot は、セマンティック モデルの既存のメジャーと列を使用して質問に回答できます。 また、次のセクションで説明するように、アドホック計算用の DAX クエリを生成することもできます。 質問には、レポートに表示されるのとは異なるリージョンまたは期間にフィルター処理された既存のメジャー、カテゴリに分割されたメトリック、または時間の経過に伴うメジャーの変化が含まれる場合があります。

Copilotが答えることができる正確な質問は、モデルの詳細によって異なりますが、いくつかの例を次に示します。

  • "地域別の売上金額を表示できますか?

    売上金額と地域はどちらも、すでにデータの列として含まれています。

  • 「先月北米で販売された上位 5 製品は何でしたか?

    製品、地域、日付は既にデータ内の列です。 Copilot は、ビジュアルを生成するための上位 N 個のフィルター処理に役立ちます。

  • "過去 30 日間のガロンあたりのガソリンの平均価格を教えてください。"

    ガロンあたりの価格は、モデルにすでに含まれている指標です。 Copilot は、平均を取り、相対日付でフィルター処理してビジュアルを作成します。

  • 「チーズとワインを買ったお客様は?

    チーズとワインは、モデル内の同じ Product エンティティの複数のインスタンスです。

Copilotは、現在のセッションで既に要求した内容に基づいて、フォローアップ要求にも応答します。

Copilot ペイン内のフォローアップの質問のスクリーンショット。

データの質問に対するアドホック計算

Copilot では、モデルに含まれていない新しいメジャーの作成など、アドホック計算を必要とする質問に答える DAX クエリを生成することもできます。 DAX クエリを作成 Copilot 回答できる質問の例を次に示します。

  • 売上高の前年比の伸びは何でしたか?
  • 2020 年より前に採用された従業員の数はいくつですか?
  • すべての製品に対する化粧品の注文の比率を計算します。
  • どの顧客が製品を購入しなかったのですか?

また、展開ビューから直接 DAX クエリを確認したり、DAX クエリ ビューを起動して詳細な検査を行うこともできます。

CopilotがDAX クエリを作成して質問に回答しているスクリーンショット。

サポートされていない質問の種類

Copilot は、異常検出、予測、主要なインフルエンサーの検索など、新しい分析情報を生成する必要がある質問には現在回答できません。 処理できる具体的な質問は、モデルとレポートのビジュアルによって異なります。 ただし、サポートされていない質問の例をいくつか次に示します。

  • 「なぜ毎年7月に売り上げが落ちるのか?

    この質問には、提供されたデータからより深い分析情報を生成する必要があります。

  • 「来年は何冊の本を売ると思いますか?

    この質問では、現在サポートされていない予測について質問します。

Copilot 回答を読む

Fabric IQ が有効になっていない場合は、この結果に至った経緯 Copilot を展開して、Copilot が質問をどのように解釈したかを確認し、セマンティック モデルから選択したフィールド、メジャー、フィルターを検証してください。

視覚的な回答の [理由の表示] セクションのスクリーンショット。

次の図に示すように、 Data used 要素の横にあるリンクを選択すると、詳細が表示されます。

視覚的な回答のデータの詳細のスクリーンショット。

ビジュアルを展開して、より詳細に表示することもできます。 レポート作成者は、ビジュアルの下にある [ページに追加] を選択して、これらのビジュアルをレポート ページに直接追加 できます。

視覚的回答の [展開] ボタンと [ページに追加] ボタンのスクリーンショット。

言語モデリングを使用して回答の品質を向上させる

Copilotは、セマンティック モデル内のデータからビジュアルをビルドするときに、フィールド名を参照して、質問に答える可能性のあるデータを決定します。 Power BI の作成者は、言語モデリングを使用して、 Copilotレポートの閲覧者が尋ねる可能性のある質問に対する理解を深めることができます。

作成者は、次の方法で Copilot をガイドできます。

  • 一意でわかりやすい列名とメジャー名を使用して、Copilot がデータを理解できるようにします。
  • ベスト プラクティスに従ってモデルPower BI構成します。
  • データ フィールド名にシノニムを追加して、Copilot のビジネス固有の用語を明確にします。

言語モデリングの詳細については、Power BI Q&A をトレーニングするための Q&A ツールの概要を参照してください。

制限事項と考慮事項

Copilot データの質問を使用する場合は、次の要因を考慮してください。

  • Copilot データの質問は、Power BI サービスでのみ使用できます。 Power BI Desktop のサポートは近日公開予定です。
  • サポートされている言語は英語のみです。
  • Copilot データの質問では、レポート ページのビジュアルに現在影響を与えているフィルターやスライサーは、Copilot ペインで生成された回答には適用されません。
  • Q&A を有効にする要件は、 データに関する質問に特有です。 Copilot は、レポート内の内容について質問するといった、ほかのタスクにも引き続き使用できます。
  • 質問がセマンティック モデルのデータに関連する場合、 Copilot はセマンティック モデルを使用して質問に回答します。 そうしないと、 大規模な言語モデル (LLM) の一般的な知識から回答する可能性があります。
  • 割合の値は、 Copilot生成されたテキスト応答と Copilot生成されたデータ テーブルの間で書式設定が異なる場合があります。 テーブル値は、セマンティック モデルで定義されている書式を使用します。
  • データ ソースに関するその他の制限事項については、「 Power BI Q&A の制限事項」を参照してください。

次のステップ

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