Microsoft Fabric は、データの取得から加工、分析、可視化までを一貫して行える統合データ分析基盤です。
本記事では、その中でも注目されている生成 AI 機能である Microsoft Copilot（以下、Copilot） に焦点を当て、Microsoft Fabric 全体像を整理したうえで、各エクスペリエンスにおける Copilot の役割と具体的な活用シーンを解説します。
これまでの連載
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Microsoft Fabric とは
Microsoft Fabric は、2023 年に提供が開始されたクラウドベースの統合データ分析プラットフォームです。構造化データ・非構造化データを問わず、データの取り込みから加工、分析、可視化までを単一の SaaS 基盤上で実行できます。
従来は、データ連携、分析基盤、BI ツールを個別に構成する必要がありましたが、Microsoft Fabric ではこれらを一体として扱える点が特徴です。これにより、分析基盤全体の設計・運用をシンプルにできます。
Microsoft Fabric の利用イメージ
以下は、Microsoft Fabric を利用した代表的な構成例です。
※ 本章では全体の流れを把握することを目的としており、Dataflow Gen2 をはじめとした各 Microsoft Fabric アイテムの詳細な仕様説明については、本記事では割愛します。
SharePoint フォルダに格納された Excel ファイルを Dataflow Gen2 で取り込み、分析しやすい形式に変換します。その後、Lakehouse に格納されたデータを Notebook で集計し、Power BI でグラフや表として可視化するまでの一連の流れを、すべて Microsoft Fabric 上で完結させることができます。
Microsoft Fabric に搭載された Copilot
Microsoft Fabric には複数のエクスペリエンスが用意されており、それぞれの作業領域に Copilot が組み込まれています。
Copilot は Microsoft Fabric 全体で共通の思想を持ちつつ、エクスペリエンスごとに役割が明確に分かれています。
Data Science / Data Engineering
Data Science および Data Engineering 向けの Copilot は、Notebook を中心とした分析・開発工程で利用されます。データの前処理、特徴量作成、分析コード作成といった作業において、コード補完やテンプレート提示を行います。
これにより、試行錯誤が発生しやすい分析フェーズでも、標準的な処理を素早く組み立てることが可能となり、分析作業の効率化につながります。
Data Factory
Data Factory の Copilot は、データ取り込みや変換フローを設計する工程で活用されます。Copilot などの AI ツールを使用することで、特定のデータシナリオに応じたカスタム変換クエリを生成できます。
複雑な Power Query M 式を手動で記述する代わりに、必要な変換内容を自然言語で記述することで、変換クエリの作成を支援します。
Data Warehouse
Data Warehouse の Copilot は、主に SQL を用いたデータ参照・分析工程を支援します。自然言語で分析内容を入力することで SQL クエリを生成でき、クエリ作成に不慣れなユーザーでもデータ抽出を行えます。
また、既存クエリの修正や補完にも利用でき、日常的な分析業務の効率化に寄与します。
Power BI
Power BI の Copilot は、可視化およびレポート作成工程で効果を発揮します。分析したい内容を文章で指定することで、レポート構成やグラフのたたき台を自動生成できます。
これにより、レポート作成の初動を短縮でき、分析結果の検討や改善に時間を割けるようになります。
Real-Time Intelligence
Real-Time Intelligence の Copilot は、ストリーミングデータやログデータの探索・分析を支援します。自然言語で入力した内容を Kusto Query Language（KQL）に変換し、リアルタイムデータの分析を可能にします。
KQL に不慣れなユーザーでもデータ探索を行える点が特徴で、トラブルシューティングや状況把握の迅速化に役立ちます。
利用シーンとメリット、注意点
利用シーン
Microsoft Fabric の Copilot は、データ連携、分析、可視化といった各工程で利用できます。
特に、作業内容を文章で指示できるため、分析作業の立ち上がりをスムーズにする効果があります。
メリット
Copilot を活用することで、専門知識が浅いユーザーでも一定レベルの分析作業を行える点が大きなメリットです。
また、定型的な作業を自動化・補助できるため、業務全体の生産性向上が期待できます。
注意点
Copilot が生成した内容は必ず人の目で確認する必要があります。
また、プレビュー機能を含む場合があり、将来的に仕様が変更される可能性がある点や、機密情報の入力には注意が必要です。
まとめ
Microsoft Fabric に搭載された Copilot は、Microsoft Fabric 全体のデータ分析プロセスを支援する AI 機能です。
各エクスペリエンスごとに役割が明確に分かれており、適切な工程で活用することで分析作業の効率化が期待できます。
本記事が、Copilot in Microsoft Fabric の全体像を理解する一助となれば幸いです。
おまけ
最後に、Copilot Chat による本記事の要約を掲載します。
Microsoft Fabric は、データの取り込みから加工、分析、可視化までを一つの基盤で行える統合データ分析プラットフォームであり、各工程には生成 AI 機能である Copilot が組み込まれています。Copilot は、Data Science/Engineering ではコード生成、Data Factory ではデータ変換フロー作成、Data Warehouse では SQL 生成、Power BI ではレポート作成、Real-Time Intelligence では KQL 生成を支援し、専門知識が浅いユーザーでも効率的に分析作業を進められるようにします。ただし、生成内容の確認や機密情報の扱いには注意が必要です。
