Microsoft Power BI Blog 日本語 ノート

Microsoft Power BI Blog 日本語

Power BIは、マイクロソフトが提供するビジネス・アナリティクス・サービスです。Power BIを使用することで、ユーザーは、データベース、クラウド・サービス、スプレッドシート、他多くのソースからのデータに基づいて、インタラクティブな視覚化とビジネス・インテリジェンス・レポートを作成することができます。Power BIの主要な特徴の1つは、多様なデータ・ソースに接続する能力です。このソースには、Excelファイル、SQL Server、Oracle、Azure Cosmos DB、ウェブサイトなどが含まれます。これにより、ユーザーは、異なるコンテキストでデータを分析し、包括的なレポートを作成することができます。 Power BIは、データの準備、視覚化、分析のための多くのツールを提供します。このソースからのデータを簡単に抽出、変換、ロードするためのデータ変換関数のスイートが含まれています。ユーザーは、チャート、グラフ、地図、ゲージなど、多くの視覚化を使用してレポートを作成し、ダッシュボード上に配置することができます。 Power BIは、マイクロソフトの製品、例えばAzure Stack、Access、Azure、SQL Serverとの統合が非常に良く、Google Analytics、Salesforce、SharePointなど、他のアプリケーションとも統合することができます。 ユーザーは、Power BI Serviceを使用して、組織内でレポートを共有することができます。このサービスでは、協力的な作業のための異なるアクセス・レベルが提供されています。例えば、ユーザーは、レポートの直接リンクを共有し、レポートの自動更新をスケジュールし、ウェブサイトやSharePointサイトにレポートを埋め込むことができます。 Power BI Communityページはアクティブで、ユーザーが知識を共有し、新しい機能をリクエストし、利用可能なリソースを探すためのフォーラムを提供します。Power BIは、新しい機能、バグ・フィックスのリリースも定期的に行っています。

ノートのスレッド

Power BI セマンティック モデルでは Azure Databricks がよく使用され、ストレージ モードの重要な選択が求められます。この決定は、コスト、セキュリティ、開発の容易さ、そして最も重要なレポートのパフォーマンスに影響を与えます。開発者は、この選択において経験則に頼ることが多く、実証的な証拠に基づかない場合があります。新しいホワイトペーパー「Modern Power BI Architecture Choices for Reporting on Azure Databricks」では、4 つのストレージ モードをベンチマークしています。これらのモードには、OneLake 上の Direct Lake、ミラーリングされた Unity Catalog テーブル上の Direct Lake、Databricks SQL Warehouse 上の DirectQuery、および DirectQuery とインポート モードの集計を組み合わせた複合モデルが含まれます。この調査では、単一の最良のソリューションはないことが明らかになりましたが、明確な傾向が現れました。OneLake 上の Direct Lake は、特に小規模から中規模のデータ量と典型的な繰り返し Power BI ワークロードにおいて、さまざまな状況で一般的に良好なパフォーマンスを示しました。数十億行の非常に大規模なデータセットの場合、集計を使用した複合モデルが最も高速で一貫性があることが証明されました。ただし、複合モデルの利点は集計テーブルで解決されるクエリに限定されており、ユーザーの行動との慎重な連携が必要です。これらの調査結果は予備的なものであり、詳細な結果はデータ量、キャッシュの状態、フィルター シナリオ、クエリの種類によって異なります。2026 年 6 月/7 月にリリースされたこのホワイトペーパーは、Power BI 内のエンドユーザー クエリ エクスペリエンスに焦点を当てており、個別のテストをガイドする必要があります。
OneLake セマンティック モデル上の Direct Lake で、計算列がプレビューで利用可能になりました。これは、ユーザーからの重要な要望に応えるものです。この機能により、DAX を使用してセマンティック モデル内で直接派生列を作成できます。以前は、データを別のストレージモードに移動するか、ロジックをアップストリームにプッシュする必要がありました。Direct Lake は、Delta テーブルをクエリすることで、ほぼリアルタイムのデータ鮮度で Import のようなパフォーマンスを提供します。一般的なユースケースには、値の派生、フィールドの連結、日付のフォーマット、コンテンツのパーソナライズなどがあります。Direct Lake の計算列は、「式コンテキスト」プロパティをサポートしており、クエリ時に評価され、ユーザーのセキュリティを尊重します。これは、行レベルおよびオブジェクトレベルのセキュリティに自動的に準拠することを意味します。標準の計算列とは異なり、Direct Lake のバージョンはユーザーのセキュリティコンテキスト内で評価されます。これにより、ユーザーが権限を持っていない場合に機密データが公開されるのを防ぎます。ただし、Direct Lake の計算列は、マテリアライズされないため、リレーションシップでは使用できません。また、フィルターコンテキストを認識しないため、結果は行ごとに固定されます。レポートの操作に基づいた動的な結果が必要な場合は、メジャーを使用する必要があります。開始するには、OneLake セマンティック モデル上の Direct Lake を開き、計算列を作成してください。
Dataflows Upgrade Wizard は現在、対象となるワークスペースに対して、Power BI Dataflows Gen1 を Fabric Dataflows Gen2 に移行するためのガイド付きプレビューを提供しています。このウィザードは、重要なデータフローのプロパティを保持し、事前にアイテムを評価して、アップグレードの範囲を明確にします。Power BI Dataflows Gen1 は引き続きサポートされますが、新しい開発は Fabric Dataflows Gen2 に注力しており、組織は自身のペースでモダナイゼーションを進めることができます。Fabric Dataflows Gen2 は Power Query を基盤とし、Fabric 内での開発、運用、統合のための機能を追加しています。多数のデータデスティネーションをサポートし、ソース管理とデプロイメントワークフローのために Git と統合されています。Fast Copy や Modern Evaluator のようなパフォーマンス強化機能が利用可能で、リフレッシュ時間を大幅に短縮できる可能性があります。Data Factory の Copilot は、自然言語を使用して Dataflow Gen2 の作成を支援できます。ユーザーは、Dataflows Gen1 アイテムを選択し、同じワークスペースから他のアイテムを追加することで、アップグレードを開始できます。アップグレードされたアイテムは、ID、スケジュール、クエリ、接続を保持し、元のアイテムは置き換えられます。アップグレードする前に、ウィザードはデータフローを評価し、準備ができているか、注意が必要か、またはアップグレードが利用できないかを示します。アップグレード後、ユーザーはデータをリフレッシュし、依存関係を再バインドし、必要なアクションを完了し、コンシューマーをモダンコネクタに更新する必要があります。
すべてのPower BIレポートは、基盤となるセマンティックモデルによって強化されています。このモデルは、生のデータを定義されたメトリクスとリレーションシップを持つ意味のあるビジネス用語に変換します。これにより、レポートに表示される数値の一貫性と信頼性が確保されます。Power BI Desktopファイルには、これらのセマンティックモデルの定義が本質的に含まれており、発行時にビジュアルから分離されます。組織は、明示的にそのように呼ばなくても、これらのセマンティックモデルを構築することがよくあります。大規模言語モデルは、言語に精通していますが、固有のビジネス知識を欠いています。コンテキストがないと、AIはビジネス固有の質問に対して、もっともらしいが間違った回答を生成する可能性があります。Microsoft Fabricの「Fabric IQ」は、既存のPower BIセマンティックモデルを活用することで、この問題に対処します。これにより、AIは組織のビジネス言語と定義に基づいて、誤解を防ぎます。既存のPower BIセマンティックモデルは、Fabric IQに直接供給でき、定義された概念をAIエージェントやMicrosoft 365 Copilotのようなツールで利用可能にします。この統合により、AIは統計的な推測ではなく、確立されたビジネスロジックに基づいた回答を提供できます。セマンティックモデルは、同義語や説明を組み込むことで、AIの理解をさらに深め、レポートからのコンテキストを提供できます。重要なのは、このAI統合では既存のPower BIモデルを再構築する必要がないことです。AIをレポートに使用されるセマンティックモデルに接続することで、組織はユーザーとAIエージェントの両方が一貫した数値を受け取ることを保証します。これにより、AI生成の回答とダッシュボードの数値との間に不一致が生じるのを防ぎ、データへの信頼を維持します。確立されたレポートとは異なる数値を生成する、不適切に実装されたAIロールアウトは有害です。Frontier Firmsは、人間とエージェントの協調を受け入れる企業であり、AIエージェントは以前は手動で行われていたタスクをますます処理しています。効果的に、これらのエージェントは特定のビジネスコンテキストを理解する必要があります。これは、Power BIセマンティックモデルがすでに提供しているものです。組織にとっての重要なタスクは、既存の信頼できるセマンティックモデルを特定、認定、キュレーションすることです。これらのキュレーションされたモデルをFabric IQに昇格させることは、広範な新規構築ではなく、洗練のプロセスです。Power BIセマンティックモデルのような既存のデータ資産を認識し、活用する企業が、AI adoptionをリードします。
2026年8月、Power BIは様々な機能にわたる重要なアップデートをもたらします。主な強化点には、モダンなビジュアルのデフォルト設定とカスタマイズ可能なテーマが含まれ、洗練された一貫性のあるレポートの外観を提供します。日付ピッカー スライサー ビジュアルは、単一日付選択とヘッダーアイコンのクリアをサポートするようになりました。ドーナツ チャートは、中央に値を表示でき、豊富な書式設定オプションを備えています。組織アプリ内のレポートは、コメント機能をサポートし、@メンションによる共同作業での議論を可能にします。マトリックス ビジュアルは、行ヘッダーの機能と同様に、列ヘッダーの展開と折りたたみの機能が追加されました。レポート作成者は、書式設定ペインを通じて、マトリックス行ヘッダーのデフォルトの固定状態を設定できるようになりました。OneLake ファイル URL がレポート ビジュアルやマップで使用できるようになり、画像ソースの調達が簡素化されました。Azure マップは、形状マッチング、フィルター選択の読み込み、自動ズームの改善が見られました。Copilot および AI 機能は、Fabric アプリのセマンティック モデルのアクセス許可の更新と、ブックマークによって非表示にされたビジュアルを読み取る機能によって強化されました。Power BI Desktop は、古いファイル ピッカー エクスペリエンスを廃止し、OneDrive および SharePoint への継続的な保存を確保するために更新が必要になります。データ接続機能は、アクセシビリティ、ダーク モード、およびユーザビリティのアップグレードを受けました。モバイルユーザーは、レポート フッターでビューを回転させ、アプリから直接 Excel にデータをエクスポートできるようになりました。埋め込み分析は、SharePoint Online の Power BI の強化が見られます。開発者エクスペリエンスは、PBIP 開発の高速化と即時リロードによって改善されました。
Power BI プロジェクト(PBIP)は、ファイルベースのレポートとセマンティックモデルを可能にし、ソース管理や自動化などの開発者のワークフローをサポートします。以前は、Power BI Desktop の外部で行われた変更は、表示されるために再起動が必要でした。このアップデートでは、外部 PBIP ファイルの変更の自動検出が導入されました。PBIP ファイルが変更されると、Power BI Desktop はユーザーに変更されたプロジェクトをリロードするように促します。これらの外部変更を適用すると、アプリケーションを再起動する必要なく、即座に更新できます。これにより、Power BI Desktop と外部編集ツールの間のワークフローが大幅に効率化されます。さらに、Power BI Desktop は PBIP プロジェクト用の「VS Code で開く」オプションを提供するようになりました。これにより、プロジェクトがロードされた状態で Visual Studio Code が直接起動され、プロジェクトファイルに即座にアクセスできます。これらの機能強化により、PBIP ファイルを外部ツールや自動化スクリプトで使用することが容易になります。ユーザーは、Visual Studio Code でプロジェクトファイルをシームレスに編集したり、スクリプトで更新したり、AI 開発ツールを使用したりできるようになりました。この機能のテストには、PBIP プロジェクトを開き、「VS Code で開く」オプションを使用し、変更を加えてから、Power BI Desktop 内で適用することが含まれます。この新しい機能により、Power BI プロジェクトを扱う開発者にとって、よりスムーズで統合されたエクスペリエンスが実現します。
リソース消費を特定のワークロードに対して制御する方法について、アロケーションベースの請求に移行するお客様からよく質問があります。カスタムSQLプールは、ワークロードの分離とガバナンスを提供することで、リソース使用量に直接影響を与えるソリューションを提供します。これらのプールにより、お客様は意図的にパフォーマンスを犠牲にして、より小さなリソースフットプリントを実現できます。たとえば、カスタムSQLプールによって制限されたバースト的なレポートワークロードは、より少ないリソースにスケールし、より長く実行されますが、請求されるリソースは少なくなります。実際の例としては、レイテンシに敏感ではないが、リソース消費を制御する必要があったETLプロセスが挙げられます。スループットを制限することにより、ETLワークロードはより長く実行されましたが、より安定したレートでリソースを消費しました。カスタムSQLプールは、レイテンシに敏感ではなく、より長い実行時間に対応でき、リソースを競合できるワークロードに最適です。これらは、ETL、バックグラウンド処理、およびPower BIレポートで、予測可能なリソース消費を確保するために特に役立ちます。カスタムSQLプールは、直接的な支出制限や予算キャップではないことに注意することが重要です。代わりに、各ワークロードの最大リソースアクセスを定義するガードレールとして機能します。将来の機能強化には、IDベースのリソース割り当てと、より柔軟な設定可能な組み込みワークロード境界が含まれます。最終的に、カスタムSQLプールは、リソース割り当てとガバナンスに対するより明確な制御をお客様に提供します。主な機能はワークロード管理ですが、アロケーションベースの請求モデルでは、これにより間接的に消費を管理できます。ワークロードがより長く実行できる場合、カスタムSQLプールはリソース消費を効果的に削減できます。
Power BI Desktop Bridge は、外部アプリケーションが Power BI Desktop と直接対話するための新しい方法を提供します。これは軽量なローカルサーバーとして機能し、ツールやスクリプトのためのセキュアなチャネルを作成します。これにより、エージェントはレポートの現在の状態を確認し、保存されていない変更を検出できます。また、編集後にファイルをリロードするなど、主要なアクションをトリガーすることもできます。さらに、このブリッジはスクリーンショットをキャプチャして、視覚的な変更をリアルタイムで検証することを可能にします。以前は、インテリジェントエージェントが Power BI Desktop と直接対話することには制限がありました。現在では、レポートの状態を読み取り、ディスク上のファイルを編集し、リロード後に変更を即座に確認できます。これにより、手動での引き継ぎなしに、即時のイテレーションと改善が可能になります。Report Authoring Skill は、ブリッジがレポートの作成と洗練をどのように自動化するかを示す、その代表的な例です。Desktop Bridge は Power BI Desktop でデフォルトで有効になっており、プレビュー機能で管理できます。Power BI Desktop Bridge CLI は、その機能の使用を開始するための簡単な方法を提供します。manifest、status、reload、screenshot-all のようなコマンドは、ブリッジを活用するための実用的な方法を提供します。このテクノロジーは、自動化を可能にすることで、ユーザーが Power BI Desktop を操作する方法に革命をもたらす poised です。
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