以下では、Power BIにおける「生成AI（Generative AI）」の活用や、Microsoftが提供する新機能・サービスとの連携について解説します。特に近年発表されたPower BI Copilot（Microsoft Fabricの一部として登場）や、Azure OpenAIとの連携など、急速に拡張するAI機能を活用することで、より高度かつ効率的なデータ分析・レポート作成が可能になります。ここでは、背景や主要機能、活用シナリオ、導入・活用時のポイントなどをなるべく詳しく紹介していきます。
1. なぜPower BIで生成AIが注目されるのか
1.1 ビジネスにおけるAI需要の高まり
近年、ChatGPTを始めとする生成AIが社会的に大きな注目を集めています。ビジネスの現場でも、以下のような課題の解決にAIの利用が期待されています。
-
データ分析の効率化：大量のデータを高速に要約したり、インサイトを自動抽出したりする。
-
レポート作成の自動化：自然言語で要望を伝えると、欲しいビジュアルやレポートレイアウトを提案・生成してくれる。
-
意思決定支援：予測モデルやシミュレーション機能を取り入れ、戦略立案やリスク分析に役立つ。
Power BIはこれまでも「Q&A」機能など、自然言語によるデータクエリやインサイト検出機能を搭載していました。しかし、2023年に発表されたMicrosoft Fabricの一部としての「Copilot in Power BI」機能や、Azure OpenAIとの緊密な連携が始まったことで、生成AIを本格的に活用できる環境が整いつつあります。
1.2 Generative AI × Power BIのメリット
-
自然言語インターフェース
データに詳しくない業務ユーザーでも、日常会話や業務で使う自然言語を使ってチャット形式で分析・レポート作成を行える。 -
レポート・ダッシュボードの自動生成/提案
「売上推移を可視化して」「顧客セグメント別の主要KPIを比較して」などと指示するだけで、Power BIがグラフを自動作成する（Copilot機能）。 -
高度な分析やインサイト検出の強化
従来のトレンド検出やアノマリー検出だけでなく、自然言語の要約やドリルダウン型の補足説明など、さらに深い洞察をサポートできる。 -
開発者・アナリストの生産性向上
DAXやM言語のスクリプト作成を自動支援したり、データクレンジング手順を提案するなど、開発工数が大幅に削減される可能性がある。
2. Power BI Copilot（Microsoft Fabric）の概要
2.1 Microsoft Fabricとは
2023年5月にMicrosoftが発表した「Microsoft Fabric」は、従来のPower BIに加え、データエンジニアリングやデータウェアハウス、データサイエンス、リアルタイム分析などを統合的に提供する次世代の分析プラットフォームです。
-
OneLake：組織共通のデータレイクとして利用できるAzure Data Lake Storage Gen2ベースのストレージ。
-
各種エンジンの統合：Lakehouse（データレイク＋SQLウェアハウス）、Data Engineering、Data Factory、Real-Time Analyticsなど。
-
Power BI：可視化・ダッシュボード機能はこれまで通り中心的存在であり、Fabricの一部としてさらに強化。
2.2 Copilot in Power BI
Microsoft Fabricには「Copilot」という生成AIを活用したアシスタントが搭載される予定で、Power BIに対してもCopilot in Power BIと呼ばれる機能が追加されます。以下が主な特徴です。
-
自然言語でのレポート作成支援
データを取り込んだ後、「このデータセットから売上推移を可視化して」「トップ5の顧客リストをグラフ化して」などと入力すると、Power BIが自動的に最適なビジュアルを生成。 -
DAX・M言語のサポート
カルキュレーションやクエリを自然言語で記述することで、CopilotがDAX式やM式を提案・生成する。 -
インサイト要約やナレッジ提供
「このデータで気になる変化点は？」「前年比で大きく伸びた要因は？」と尋ねると、Copilotがデータのトレンドを要約し、分析結果をテキスト形式で返してくれる。
注：2023年秋時点（※本記事作成時）ではプレビュー版やデモが中心となっており、正式リリースや日本語対応の範囲についてはMicrosoftのアップデートを随時確認する必要があります。
3. Power BIとAzure OpenAIの連携
3.1 Azure OpenAI Serviceとは
Azure OpenAI Serviceは、Microsoft Azure上でOpenAIのGPTモデルやDALL·E、Embeddingモデルなどを利用できるサービスです。企業向けにセキュアな環境下で生成AIを活用できる利点があります。
-
APIやAzure Portalを通じて、GPT-4やGPT-3.5などのモデルを呼び出せる。
-
ロールベースのアクセス制御やVNET統合、監査ログなど、エンタープライズ運用に必要な機能を提供。
-
Azure Machine LearningやAzure Cognitive Servicesとの連携も容易。
3.2 Power BIからの利用シナリオ
-
データ要約や説明文生成
Power BIのレポートにおいて、特定のビジュアルやテーブルをもとに要約文をAzure OpenAIに生成させ、その結果をPower BIのビジュアルとして表示。 -
自然言語クエリ
Power BIのQ&A機能を拡張し、Azure OpenAIの高精度な言語モデルをバックエンドにして、柔軟な問い合わせを可能にする（今後の進化が期待される領域）。 -
アナリストアシスタント
DAXやMコードの補完、データクレンジングステップの自動提案などをAzure OpenAIと連携させることで、分析者の開発効率を高める。
3.3 カスタムコネクタやPower Automateの活用
現状、Power BIがAzure OpenAI Serviceを直接呼び出すネイティブコネクタは提供されていない（2023年時点）ため、Power AutomateやLogic Appsなどのフローを経由して呼び出す手法がよく用いられます。
-
Power AutomateでHTTPコネクタを利用し、Azure OpenAIのAPIを呼び出す。
-
生成したテキスト結果などをPower BIに渡す（Push datasetやOneLakeに書き込むなど）。
-
Power BI側で反映させ、ビジュアル化したりコメント表示したりする。
こうした処理は今後Microsoft Fabricの統合により、よりシームレスに行えるようになる可能性があります。
4. 生成AIを使った具体的な活用例
ここからは、生成AIを活用したシナリオをもう少し具体的にイメージしてみましょう。
4.1 レポート自動作成アシスト
シナリオ
-
分析対象のデータセット：売上明細テーブル、顧客テーブル、商品テーブルなど。
-
利用者：データ分析が得意とは言えない営業部門の担当者。
手順イメージ
-
データ取り込み
担当者がExcelやCSVファイルをPower BI Desktopにドラッグ＆ドロップして取り込む。 -
Copilot起動
「Copilot」パネルを開き、「売上推移を月ごとにグラフにして」という自然言語で指示を与える。 -
ビジュアル自動生成
Copilotがデータを解析し、最適なグラフ（例：折れ線グラフ）を作成・追加してくれる。 -
追加要望
「顧客セグメント別の売上トップ3も出して」「昨年と比べて急増している商品をハイライトして」などと指示。 -
完成レポート確認
生成されたレポートを最終調整し、Power BI Serviceに発行してチームと共有する。
メリット
-
Excelの延長線上で簡単に始められ、レポート構築のハードルが下がる。
-
ノーコード・ローコードでありながら、マウス操作よりもさらに「対話」的なアプローチが可能。
-
多忙な現場担当がサッとデータを可視化する際に、時間をかけず成果を得られる。
4.2 高度なデータ分析支援
シナリオ
-
大量の売上データやマーケティングログを持つ企業。
-
データサイエンス部門が、モデル構築や時系列予測を行いたいが、データクレンジングや特徴量設計に時間が取られている。
手順イメージ
-
Microsoft Fabric上でデータパイプライン構築
-
OneLakeにデータを集約し、LakehouseやDataflowを活用して基本的な整形を行う。
-
-
Copilotを用いてDAX/Mの処理を記述
-
「このカラムの欠損値を前月の平均で補完して」「文字列の整形や日付フォーマットを揃えて」などと指示。
-
Copilotが必要なMステップを生成、Power Query Editorのクエリ式を自動補完してくれる。
-
-
機械学習モデルと連携
-
Azure Machine LearningやFabric内のData Science機能でモデルを学習。
-
Power BIではその結果を可視化し、Copilotで「このモデルの重要変数は？」などと対話的にインサイトを得る。
-
-
インサイトレポート作成
-
モデル評価指標や予測結果をPower BIのレポートにまとめ、「今期売上予測の根拠を一文でまとめて」とCopilotに依頼し、レポートに注釈を追加する。
-
メリット
-
高度なデータ分析においても、コーディング量や手作業が削減される。
-
分析者が「何を求めているか」を自然言語で伝えるだけで、技術的な部分をAIが支援する。
4.3 顧客サポートチャットとの連携
シナリオ
-
サポート部門が顧客データを確認しながら問い合わせ対応を行う。
-
過去の問い合わせ履歴や購入履歴をもとに、顧客状況を瞬時に把握したい。
手順イメージ
-
Power BI Embedded
企業のサポートシステム上にPower BIのレポート画面を埋め込み（Power BI Embeddedを利用）。 -
チャット機能 + Azure OpenAI連携
チャット形式で「このお客様の過去一年間の問い合わせの主なカテゴリは何か？」と尋ねると、AIがPower BIのデータを参照して要約を返す。 -
生成テキストの自動登録
要約結果や回答テンプレートをサポートシステムの応対履歴として保存。 -
管理者向けの分析レポート
チャットで生成した情報や応対履歴を集計し、改善点をリアルタイムで可視化。
メリット
-
サポートスタッフがデータベースのクエリや複雑なBI操作を学ばなくても、自然言語の質問だけで十分な顧客分析が可能。
-
応答速度・正確性が上がることで、顧客満足度向上に寄与。
5. 導入・活用時の注意点
5.1 データセキュリティとプライバシー
-
生成AI（特にOpenAI API）は外部のサーバーで推論が行われる場合が多いが、企業の機密データを外部に送信してよいのか判断が必要。
-
Azure OpenAIを使う場合でも、VNET統合や個人情報のマスキング、データ取り扱いポリシーの徹底などが求められる。
-
Microsoft Fabric/Power BI CopilotはMicrosoft内部のAIインフラを使うが、それでも自社ポリシーとの整合を確認する必要がある。
5.2 モデルの誤回答やバイアス
-
GPT系モデルは、あたかも正しいかのように誤情報を回答する「幻覚（Hallucination）」が問題になることがある。
-
CopilotやAzure OpenAIを利用する場合も、完全自動で業務判断するのではなく、人間の検証や根拠データの明示を挟む工夫が重要。
5.3 ライセンスとコスト管理
-
Power BI自体のライセンス（Pro/Premiumなど）に加え、Microsoft Fabricのライセンス体系が今後整備されていく。Copilot機能がどのエディションで使えるかもチェックが必要。
-
Azure OpenAI Serviceは使用トークン数に応じた従量課金モデルのため、高頻度で大量の問い合わせを行うとコストが増大する。
-
利用頻度やデータサイズを見積もり、最適なスケールとコスト管理ポリシーを設計することが重要。
5.4 ユーザー教育とガバナンス
-
生成AIによるレポート自動化は、ユーザーのスキル習熟を不要にする一方、「AI頼みでデータやビジネスロジックの理解が深まらない」というリスクもある。
-
組織内で「このレポートや分析結果は本当に正しいのか？」を判断できる知識・体制を残すことが大切。
-
誰がどういう権限でCopilotを使ってレポートを変更・公開するか、ガバナンスルールを明確にしておくと混乱を避けやすい。
6. 今後の展望
-
Copilotの正式リリース：現在プレビュー中のCopilot in Power BIが今後正式にリリースされると、より多様なシナリオでの活用事例が増えると想定されます。
-
日本語対応の強化：ビジネスシーンでの日本語による自然言語クエリ・レポート生成がさらに精度向上すれば、現場スタッフの利用が飛躍的に進むでしょう。
-
Microsoft 365アプリとの連携：Copilot for Word/Excel/Teamsなどと連動し、Power BIの分析結果を簡単にドキュメント化・コミュニケーション化するシームレスなワークフローが期待されています。
-
ガバメントクラウド/オンプレ対応：機密性の高い業種での利用のため、Azure Stackやオンプレ環境での生成AI利用が本格化すれば、さらなる普及につながる可能性があります。
7. まとめ
Power BIは、クラウドBIツールとして既に多くの機能を備えていましたが、近年の生成AIブームによって、以下のように進化しています。
-
Copilot in Power BI（Microsoft Fabric）：
-
自然言語によるレポート作成支援や、DAX/Mのコード生成、インサイトの要約などをアシストする。
-
-
Azure OpenAI連携：
-
外部APIやPower Automateを介した連携で、高度な言語モデルを活用。
-
データ要約、説明文生成、テキスト分析など多様なユースケース。
-
-
ユーザーの利用ハードル低下：
-
従来は「データ分析ツール＝難しい」と感じていたユーザー層にも、自然言語UIによってアプローチ可能。
-
データドリブン経営をさらに推進する大きな原動力に。
-
-
課題・リスクへの対処：
-
セキュリティやコスト、ガバナンス、AIの誤回答などをどうマネジメントするかが鍵。
-
組織として持続的にAIを活用するには、人とAIの役割分担とルール設計が不可欠。
-
Microsoftが今後リリースを加速させるMicrosoft Fabricの世界では、データレイク、ETL、ウェアハウス、AIモデル、BI可視化が一体化し、さらにCopilotが「横断的なアシスタント」として機能するビジョンが掲げられています。つまり、エンドユーザーが対話的に「データ→分析→可視化」をスピーディに行い、意思決定までたどり着けるプラットフォームへと進化するのです。
Power BIと生成AIの組み合わせによる新たな可能性は、まだまだ多くのユーザー企業にとって未知数ですが、既にPoCや限定公開の中で大きなインパクトを与え始めています。今後正式リリースや機能拡充が進むにつれ、多くの現場で「AIにビジュアルを作ってもらう」「AIに要約してもらう」「AIに指標を提案してもらう」ことが当たり前になる未来がやってくるでしょう。
もし「Power BIの活用をもっと加速させたい」「データ分析の内製化を進めたい」と考えている場合は、この生成AIの潮流を視野に入れつつ、CopilotやAzure OpenAIとの連携を検討してみてください。既存の環境を大きく変えずとも、小さなPoCから始められるケースも多く、成功すれば飛躍的な生産性向上が期待できます。ぜひ最新情報をキャッチアップしながら、次世代のデータ分析体験を一足先に試してみてはいかがでしょうか。
もし困り事があるなら、まずは無料相談を
「Power BI で箱ひげ図を使って詳細分析をしたいが、データモデルやDAX設計が複雑でわからない…」「Power Automate を併用してデータ更新フローを自動化したいが、どこから手を付ければいいのかわからない」といったお悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。
私たちは、Power BIやPower AutomateなどのMicrosoft製品の導入・運用支援、およびデータ活用コンサルティングを行っています。
-
具体的な設定や開発代行
-
社内教育のための伴走型支援
-
有料プランへの移行タイミングやROIの判断支援
など、さまざまなニーズに合わせたサービスをご用意しています。まずはお気軽に「無料相談」へお申し込みください。下記のリンクからお問い合わせいただけます。
7. セミナーで学ぶ！DAX 関数の実践スキル
箱ひげ図をはじめ、Power BIを使いこなすうえで欠かせないのがDAX関数の知識です。DAXをしっかり学ぶことで、データの前処理から複雑な指標の算出までスムーズにこなせるようになります。そんなDAXとデータモデル設計を効率よく学習できるハンズオンセミナーを開催しています。
🔰 Power BIハンズオンセミナー初級編
-
短時間でデータモデリングの基礎を身につける
-
実務にすぐ活かせるレポート作成を実践形式で学ぶ
-
少人数制なので、つまずきポイントを都度フォロー
🚀 Power BIハンズオンセミナー中級編
-
DAX関数 × データモデル設計 の実践的なノウハウを習得
-
複雑な分析要件にも対応できる応用力を身につける
-
即戦力として業務効率アップや社内評価向上に直結
👉 詳細はこちら
DAXをしっかりマスターすると、箱ひげ図のような高度な可視化においても、必要なデータを柔軟に加工・集計できるようになります。結果的に、組織全体のデータドリブン化をリードできる存在となり、キャリアアップにも大いに役立ちます。
コメント