Microsoft Fabricは、データ収集・加工・分析・可視化、さらにAIによるインサイト生成まで、データ活用に必要な機能を一つに統合したクラウドベースの分析プラットフォームです。Data FactoryやData Science、Power BIなど、Microsoft Fabricを構成する各ワークロードには、自然言語でのデータ探索や分析を支援するCopilotの機能が搭載されています。
SQLやDAXといった専門知識がなくても、自然言語によるクエリを生成し、データから迅速にインサイトを得ることが可能です。Copilotを活用することで、データ分析のハードルが大きく下がり、ビジネスユーザーからデータエンジニアまで、幅広い層が効率的にデータを活用できるようになります。
本記事では、Copilot in Microsoft Fabric for Data Warehouse（以降、Data WarehouseのCopilotと記載）の機能や使用方法について紹介します。
これまでの連載
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Data Warehouse のCopilotの機能概要
Data WarehouseのCopilotは、ウェアハウスまたはSQL分析エンドポイント内のデータに対して自然言語で質問や指示を行うことができるAIアシスタントです。
特に、T-SQL言語を使ったデータ探索や分析を効率化するために設計されており、クエリの生成や提案、エラークエリ箇所の修正などの機能を備えています。そのため、T-SQLを知らなくても容易にデータ活用を行うことができます。
具体的には以下のような機能を提供します。
- 自然言語によるSQLクエリ生成
- Copilotに自然言語で質問や指示を行うことで、SQLクエリを自動生成します。
- コード補完
- AIによるコード補完で、コーディング効率を向上させ、構文エラーや入力ミスを防ぎます。
- クイックアクション
- クエリの内容を説明し、エラー箇所の修正提案を行います。
- インテリジェントな分析情報
- スキーマやメタデータに基づき、データ探索や分析のアイデアを提示します。
使用方法
実際にサンプルデータを利用して、「自然言語によるSQLクエリ生成」機能を実施してみます。
Microsoft Fabricにアクセスし、ウェアハウスを開きます。
ウェアハウス画面上部のメニューバーより「Copilot」を押下します。
今回は、サンプルデータとして製品名や販売数量などの製品販売情報が含まれたデータを用意しています。
※サンプルデータは著者によって作成されたものを使用しています。
Copilotのチャットウィンドウで、「製品カテゴリ別に売上金額を集計し、降順で並べるクエリを作成してください。」と入力し、小さい赤枠「→（送信）」を押下します。
Copilotが生成したSQLクエリから「コードに挿入」を押下します。
「実行」を押下して、挿入したSQLクエリを実行します。
このように、自然言語によって生成されたSQLクエリを利用し、簡単にデータ探索を実施することができました。
利用シーン
Data WarehouseのCopilotは、以下のようなシナリオで有用であると考えられます。
- データエンジニア
- 自然言語によるクエリ生成やAIによるコード補完により、コーディング時間を大幅に短縮し、開発効率を高めます。
- データアナリスト
- クエリの自動生成やクエリ説明機能により、SQLスキルが浅くても迅速なデータ分析が可能です。
- ビジネスユーザー・SQL初心者
- SQLなど専門知識がなくても、自然言語でデータ分析を行い、即座に現状の傾向を把握できます。
メリット
Data WarehouseのCopilotを活用することで、以下のようなメリットが得られます。
- 効率化と生産性向上
- 自然言語によるクエリ生成やコード補完により、コーディング時間を大幅に短縮し、データ活用のハードルを下げます。
- これにより、多くの人がデータドリブンな意思決定を実現できます。
- クエリ品質の向上
- クイックアクション機能を利用することで、エラー修正の提案を受けることができます。
- 結果として、最適化された高品質なクエリを簡単に作成できます。
- 組織全体のデータ活用度向上
- Copilotの活用により、データ分析の属人化を防ぎ、組織全体でデータ活用度が向上します。
注意点
Data WarehouseのCopilotを利用する際の注意点として、以下の点が挙げられます。
- Copilotによる回答および出力結果の正確性
- CopilotはAIアシスタントであり、意図しない回答や不正確な出力結果を返す場合があります。
- 生成されたクエリや提案は、その正確性と業務要件への適合性を十分に確認する必要があります。
- 履歴と変更の取り扱い
- Copilotは過去の入力や操作履歴が記憶されないため、コミットした後に変更を戻すことはできません。
- コミットする際は内容を十分に精査することが重要です。
- パフォーマンスとコスト
- 大規模なデータに対する複雑な質問は、処理に時間がかかる場合があります。
- また、Copilot機能はFabric容量（コンピューティングリソース）を消費するため、コスト管理も重要な考慮事項となります。
まとめ
Microsoft FabricのData WarehouseのCopilotは、T-SQLによるデータ探索および分析をサポートします。専門的な知識を持つユーザーにとっては、Copilotを活用することでコーディング時間の短縮やクエリ品質が向上が期待でき、専門知識がないユーザーでも、自然言語での操作により高度なデータ探索や分析を簡単に実現できます。
このように、Microsoft FabricのData WarehouseのCopilotは、幅広いユーザー層に対して業務効率化と生産性向上に寄与し、組織全体での高度なデータ活用を推進できる点が大きな魅力だと感じました。
おまけ（Copilot Chatによる本記事の要約）
要約
Microsoft Fabricは、データ収集・加工・分析・可視化、さらにAIによるインサイト生成までを統合したクラウド分析プラットフォームです。Fabricの各ワークロード（Data Factory、Data Science、Power BIなど）には、自然言語でデータ探索や分析を支援するCopilotが搭載されています。SQLやDAXの専門知識がなくても、自然言語でクエリを生成し、迅速にインサイトを得ることが可能です。
特にData WarehouseのCopilotは、T-SQLを知らなくても自然言語でSQLクエリを作成できるAIアシスタントで、以下の機能を提供します：自然言語によるSQLクエリ生成
コード補完とエラー修正提案
クエリ説明や分析アイデアの提示利用シーン：データエンジニアの開発効率化、アナリストの迅速な分析、ビジネスユーザーの簡単なデータ探索。
メリット：コーディング時間短縮と生産性向上
クエリ品質改善
組織全体のデータ活用度向上注意点：
AI出力の正確性確認が必要
履歴管理やコミット時の精査
大規模データでのパフォーマンスやコストに留意まとめ：Copilotは専門知識の有無に関わらず、自然言語で高度なデータ分析を可能にし、業務効率化とデータドリブンな意思決定を推進します。
