Power BI + Azure の AI 連携

はじめに

前回の記事「Azure でデータ基盤を自動化」では、Azure Blob Storage → Data Factory → Azure SQL Database → Power BI の構成で、自動的にデータを取り込み・可視化できる仕組みを構築しました。

Power BI は、これまで「可視化ツール」としての側面が中心でしたが、Copilot（コパイロット） の登場により、“AI による分析支援”も可能になりました。

Copilot はデータモデルを理解し、ユーザーが自然言語（チャット）で入力した質問に応じて、グラフ作成・ページ生成・要約などを自動で提案してくれます。

たとえばこんな指示で動きます。

「電力消費量の推移を見やすくグラフ化して」

「消費エネルギーが増えている拠点を教えて」

これだけで、Power BI が適切なビジュアルを作成し、データの傾向分析まで自動で実行してくれます。

Power BI で活用できる AI には、大きく ２つの方法 があります。

Power BI 内蔵の生成 AI（Copilot）: Power BI 内で完結し、手軽に利用可能。今回の検証対象です。
Azure AI 連携による拡張: Azure OpenAI や Functions を組み合わせて、より高度な予測や異常検知を行う方法。設計難易度は高めです。

Copilot は、「多変量・時系列」なデータの分析に強みを発揮します。今回の検証データ（卓球のラリー記録）を例にすると、以下のような活用が可能です。

活用シーン	具体的な指示（プロンプト）	得られる効果
傾向の発見	「勝者ごとのラリー傾向を可視化して」	各プレイヤーの強み・弱みを即座に把握できる。
サーブ分析	「サーブ種類ごとの得点率を比較して」	数字だけでは見えにくい「勝ちやすいサーブ」を発見できる。
対戦分析	「選手 A と選手 B の試合の特徴を示して」	特定の対戦カードにおける相性や癖を抽出できる。
要約生成	「この試合のサマリーレポートを作って」	コーチング等に使える分析資料を短時間で作成できる。

Copilot を利用するには、いくつかの重要な前提条件があります。

ライセンス: Microsoft Fabric または Power BI Premium Per User (PPU) ライセンスが必要です。
Fabric 容量: ワークスペースに「Microsoft Fabric 容量（F64以上推奨）」または「Premium 容量」が割り当てられている必要があります。
リージョン要件: 現時点では、すべてのリージョンで Copilot が利用できるわけではありません。

日本リージョンの制限に注意

執筆時点では、「Japan West」などの一部リージョンでは Copilot が利用できない場合があります。検証環境を作る際は、「East US」 など Copilot 対応が明記されているリージョンを選択することをおすすめします。