データ分析をAIが加速させる！Microsoft Fabric × Copilotでできることと今後の期待

はじめに

「Microsoft Fabric」をテーマにお届けしてきたこの連載も、今回がいよいよ最終回となります。

第1回での全体像から始まり、ショートカット、データ加工、ストレージ選定と進んできましたが、最後にフォーカスするのは「未来のデータ分析の形」、
つまり生成AI（Copilot in Microsoft Fabric）との連携です。

Fabric×AIで、私たちの業務がどう変わるのかを紐解きます。

Microsoft FabricにおけるCopilot（生成AI）とは？

Fabricでは、Microsoftの生成AIである「Copilot」と紐づけすることができます。

これまでのデータ分析は、「データを抽出するSQLを書き」「加工するロジックを組み」「Power BIでグラフを配置する」という、専門知識を持つ人だけが時間をかけて行う作業でした。

Copilotは、私たちが普段使っている言葉（自然言語）で指示を出すだけで、これらの作業をAIが肩代わり、または強力にアシストしてくれる機能です。

ここが凄い！Copilotがデータ分析を民主化する3つの活用シーン

具体的には、以下のような場面で劇的な効率化が期待できます。

　1.Power BIレポートの自動作成
　　「このセマンティックモデル（データ）を使って、エリア別の売上推移と今後の予測を示すレポートを作って」とチャット欄で指示するだけで、
　　AIが最適なグラフやレイアウトを判断し、一瞬で綺麗なレポートのプロトタイプを生成してくれます。

　2.複雑な計算式（DAX関数）の生成
　　Power BIで高度な分析をする際に必須となる「DAX関数」。記述に癖があり、挫折する人も多いですが、
　　「前年同月比の売上比率を計算する式を作って」と頼めば、正確なコードを提案してくれます。

　3.データサイエンスのコード支援
　　レイクハウスでPythonを使って分析する際も、Notebook上で「このデータをグラフ化するPythonコードを書いて」と指示すれば、
　　コードの生成からエラーの修正まで対話しながら進められます。

【やってみた】FabricでCopilotの利用方法

今回は以下の2つの作業をCopilotを利用して実施していきます。

　・データフローGen2でのデータ整形
　・Power BIにて、データフローGen2できれいになったデータを使って、表やグラフを作成

テナント設定（FabricでCopilotを利用できるようにする）
まずは下準備として、Fabric環境でCopilotが動くように管理者が機能を有効化する必要があります。ここをクリアしないと始まりません。

※FabricでCopilotを利用するには、以下の前提条件が必須になります。
2026年6月時点の情報
https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/fundamentals/copilot-enable-fabric#prerequisites


Fabricポータル（またはPower BIポータル）を開き、右上の「歯車アイコン」から「管理ポータル（Admin Portal）」に進みます。
左メニューから「テナントの設定」を選択します。
ここで、FabricでCopilotを利用する機能を有効にします。
設定が反映されるまで数分〜数時間かかる場合があります。



データフローで整形（取得したデータを整形する）
無事にCopilotが有効化されたら、次はデータの取り込みと整形です。

今回は「データフロー Gen2（Dataflow Gen2）」の画面で、右側に表示されるCopilotペインを使ってチャット形式で整形を進めます。
Copilotを利用することで、泥臭いデータクレンジングの作業も、日本語のプロンプト（指示）だけで完結します。

取得した生データ（表記揺れや空欄がある売上データなど）をデータフローに読み込みます。
画面右上の「Copilot」ボタンを押し、チャットウィンドウを開きます。
以下のように、自然な日本語で指示を出していきます。

　『1,2行目を削除して、3行目をヘッダーにして』



Copilotが自動で行の修正を行い、こちらの要望通りのデータに整形されました。
裏側で自動的にPower Queryのステップ（M言語）が追加され、データがみるみる綺麗になっていきます。数式を自分で書かなくて良いので、圧倒的な時短になります。



グラフ作成（Copilotからの提案でグラフを作成）
データフローでの整形が終わり、セマンティックモデルが作成されたら、いよいよ最終目的である「可視化（Power BI）」のフェーズです。 ここでもCopilotのパワーを借ります。

Power BIの編集画面を開き、右側の「Copilot」ペインを起動します。
Copilotを起動すると、データフローGen2の時と同じようにプロンプトを入力する画面と、Copilot操作のおすすめが表示されます。

今回はおすすめの中から「Suggest content for a new report page(新しいレポートページのコンテンツを提案する)」を選択します。



そうするとCopilotがデータの中身を把握し、レポートの構成案を提案してくれます。
従業員をメインとした表、グラフを作成したいので、「従業員の販売生産性」の「+作成する」を選択します。



指示を送信すると、AIが自動的に適切な「折れ線グラフ」や「棒グラフ」「スライサー（フィルター）」を組み合わせた、見栄えの良いレポートページを一瞬で自動生成してくれます！
もちろん、生成されたグラフをベースに、自分でサイズを変えたり色味を微調整することも可能です。

おわりに

全5回にわたりMicrosoft Fabricの魅力と検証内容をお届けしました。
企業のデータサイロ化を解決し、AI時代のデータ基盤として進化を続けるMicrosoft Fabric。私たちQESでも、引き続きこの最新技術を社内で検証し、
お客様のデータ活用・業務効率化を強力にサポートしてまいります。
「うちの会社でも試してみたい」「データの散らばりに困っている」という方は、ぜひお気軽にQESまでご相談ください！
最後までお読みいただき、ありがとうございました！