Microsoft Fabric Copilot：AIネイティブアプリがデータプラットフォームをどう再構築するか

マイクロソフトの「AI＋データ」戦略において。Microsoft Fabric ひらやね Copilot その中核にあるのは機能性だ。単純な機能のオーバーレイではなく、データ・エンジニアリングからビジネス・インテリジェンス（BI）までの完全なワークフローにジェネレーティブAIをネイティブに組み込み、データ・プラットフォームの相互作用のあり方を根本的に変えることを目標としている。

この記事では、その詳細な分析を提供する。 Fabric Copilot マイクロソフトがAIを活用してデータ生産性をどのように再定義しようとしているのか、その中核となる機能、技術原則、実現条件を探る。

生地における副操縦士の位置

Fabric Copilot は組み込みの Microsoft Fabric を技術基盤とする生成AIアシスタントである。 Azure OpenAI サービス・プロビジョニングのためのビッグ・ランゲージ・モデル。BI開発者、SQLエンジニア、データアナリスト、ビジネスユーザーなど、データエコシステムにおけるさまざまな役割のために、統一された自然言語インタラクション・インターフェースを提供します。

ユーザーは、以下のような対話を進めることができる。 Copilot データクエリ、分析スクリプト、可視化チャート、データ統合パイプラインを生成します。汎用のAIアシスタントとは異なりMicrosoft その設計思想は、「置き換える」ことではなく、むしろAIによって人間の専門家に力を与え、データ技術の導入の障壁を低くすることである。

Copilotのコア機能：フルリンクのワークロードをカバー

Fabric Copilot プラットフォームの機能は、プラットフォームの複数のコアモジュールに浸透しており、さまざまなシナリオやユーザーの役割に合わせて深く最適化されている。

データサイエンスとエンジニアリング（ノートブック）

データエンジニアリングのシナリオではCopilot おしゃべりなプログラミング体験を提供エンジニアは自然言語で要件を記述できる。Copilot これにより、リアルタイムに変換される。 Python もしかしたら Spark コード。これにより、サンプルコードの記述やデバッグの負担が大幅に軽減される。その価値はコード生成だけでなく、コメントの自動追加、構文エラーの修正、コードのパッチ適用などにもあり、エンジニアはデータ探索やモデル構築のロジックそのものにより集中できる。

データ工場

ETL/ELTプロセスの構築が必要なデータエンジニア向けCopilot 自然言語の指示を直接翻訳する能力 Power Query (M言語）の変換ロジック。ユーザーは単に「どのようにデータを分割するか」あるいは「どのようにデータをマージするか」を記述するだけである。Copilot 対応するステップを生成し、データ処理の流れを説明することができる。これにより、複雑なデータ前処理タスクを扱う際の反復作業を効果的に回避することができる。

データ・ウェアハウスとSQLアナリティクス

データウェアハウス環境ではCopilot 自然言語クエリをシームレスに T-SQL.アナリストやビジネスマンは、中国語や英語で直接質問することができます（例えば、「前四半期の地域別総売上高の統計」）。Copilot 正確なSQLクエリ文を自動的に生成します。また、ステートメント最適化の提案やクエリ結果の解釈を提供し、構造化データから洞察を素早く引き出すことができます。

Power BIエクスペリエンスの強化

Copilot ある Power BI のアプリケーションは、レポート開発の効率を向上させる鍵となります。データセットの特性に基づいて、レポートページのレイアウトやビジュアルオブジェクトを自動的に提案し、作成することができます。さらに、チャートやグラフをインテリジェントに解釈し、ワンクリックでレポート内で直接使用できる要約テキストを生成します。この機能により、データからナラティブへのパスが劇的に短縮されます。

リアルタイム分析（KQL）

ログやリアルタイムのストリーミングデータを処理する必要があるオペレーション（DevOps）やITモニタリングのシナリオ向け。Copilot 自然言語による指示を Kusto クエリー言語（KQL）。運用スタッフは、以下の言語に精通している必要はありません。 KQL ダイアログの複雑な構文により、システムの問題を素早く特定したり、リアルタイムのメトリクスをモニターしたりすることができる。

コパイロットの仕組み：グラウンディングが鍵

Fabric Copilot そのパワーは、言語モデルAPIの単純なカプセル化だけでなく、洗練され、深くプラットフォームに統合された多層アーキテクチャにある。

そのワークフローは以下のステップに分けられる：

1. ユーザー入力の解析システムはまず、ユーザーの意図を特定し、標準化する。
2. 接地これは Microsoft Copilot アーキテクチャの核となるハイライト。レスポンスを生成する前に、システムは、使用されているデータモデル、テーブル構造、メタデータ、レポートトピック、ユーザー権限情報など、ユーザーの現在の作業コンテキストを取り込む。
3. ビッグ・ランゲージ・モデル・コーリングコンテキストに統合されたキュー・ワードは、次のように送られる。 Azure OpenAI モデルを使って予備的な回答を生成する。
4. 応答処理と出力モデルによって返された結果は、処理されて SQLそしてPythonそしてM 言語やその他の特定のコード、あるいは新しいチャートの作成など、フロントエンドのインターフェイスに直接アクセスすることができる。

Grounding このメカニズムにより、AIの回答は、既成概念にとらわれない一般化されたものではなく、ユーザーの業務に対する実際の具体的かつ特権的なアクセスに基づいていることが保証される。これにより、プライベートなコンテキストを持たない一般的なチャットボットとは一線を画し、エンタープライズグレードのAIアプリケーションの基礎となる。

Fabric Copilotを有効にする方法を教えてください。

委託条件と費用

使い始める Fabric Copilot その前提は、テナントが、そのテナントが支払うべき保険に加入していることである。 Fabric 容量、すなわち F SKU (F2以上など）または P SKU.

コストに関して。Copilot ライセンス料そのものは別途発生しない。計算消費量（つまりトークン使用量）はすべて、テナントの Fabric 稼働率（CU）においてである。これは次のことを意味する。 Copilot クラウド・サービスのコストは、クラウド・サービスの "ペイ・パー・ユーズ "の原則に従い、その使用頻度と強度に直接関係する。

経営と地域サポート

デフォルトではCopilot 機能がオンになる。管理者は新しい機能を Fabric 管理ポータルでは、組織、セキュリティグループ、またはワークスペースの粒度に基づいて、有効化の粒度制御が行われます。

米国とフランス以外のテナントの場合は、管理ポータルで「Azure OpenAIにデータを送信して処理することを許可する」オプションを追加で有効にする必要があることに注意してください。現在Copilot ソブリン・クラウド環境（中国のCenturyLinkが運営するものなど）はまだサポートされていない。

セキュリティとコンプライアンスの保証

Microsoft 強める Copilot セキュリティとプライバシーのレベルでは、厳格な保護措置がとられている：

• 管轄区域: Copilot データへのアクセス権はユーザーと全く同じです。を厳守する。 Microsoft Entra ID (旧) Azure AD)で定義されたパーミッションの境界を越えて、ユーザーが見る権利を持たないデータにアクセスすることはできない。
• プライバシーユーザーからの質問と業務データは、公共の訓練や改善のために使用されることはありません。 GPT モデリング。すべての処理はリアルタイムで行われ、システムはユーザーの個人データを保存しない。
• データ・レジデンシーテナント管理者は、地域間のデータ処理を許可するかどうかを制御し、地域のコンプライアンス要件が満たされるようにすることができます。

アプリケーション・シナリオの価値