適用対象:✅ Microsoft Fabric の SQL データベース
SQL データベース ワークロードの Fabric の Copilot は、SQL データベースの管理とクエリを簡略化するように設計された AI ツールです。 Copilot は、インテリジェントなコード補完、クイック アクション、自然言語から SQL への変換を提供します。 この記事では、Copilot によってデータベース管理者、開発者、データ アナリストの生産性、正確性、学習がどのように向上するのかについて説明します。
Fabric SQL データベースの Copilot の機能
SQL データベース ワークロードで Microsoft Fabric と Microsoft Copilot を使って始めましょう。
Fabric SQL データベースの Copilot チャット ウィンドウ: チャット ウィンドウを使用して、自然言語で Copilot に質問します。
- SQL に対する自然言語: T-SQL コードを生成し、ワークフローを高速化するための質問の提案を得ます。
- ドキュメントベースの Q&A: SQL データベース ワークロードにおける Microsoft Fabric の Microsoft Copilot の機能について Copilot に質問し、関連するドキュメントと共に自然言語で回答を提供します。
Fabric SQL データベースでの Copilot のコード補完: SQL クエリ エディターで T-SQL の記述を開始すると、Microsoft Copilot によってクエリの完了に役立つコード候補が自動的に生成されます。 Tab キーでコード候補を受け入れるか、候補を無視して入力を続けます。 また、Copilot は、テーブルと列の名前、関数、キーワードのコード補完を提案することもできます。
Fabric SQL データベースの Copilot のクイック アクション機能の説明と修正: SQL クエリ エディターのリボンの [修正 ] オプションと [説明 ] オプションはクイック アクションです。 任意の SQL クエリを強調表示し、クイック アクション ボタンのいずれかを選択して、選択したアクションをクエリに対して実行します。
- 修正: Copilot は、エラー メッセージが発生した場合にコード内のエラーを修正できます。 エラー シナリオには、正しくない、またはサポートされていない T-SQL コードや、スペルの間違いなどが含まれます。 また、Copilot では、変更を説明し、SQL のベスト プラクティスを提案するコメントも提供されます。
- 説明: Copilot は、SQL クエリとデータベース スキーマの自然言語による説明をコメント形式で提供できます。
Fabric SQL データベースで Copilot を有効にする
SQL データベース ワークロードで Microsoft Fabric で Microsoft Copilot を有効にするには、次の手順に従います。
- Copilot の使用を開始する前に、管理者がテナントスイッチを有効にする必要があります。 詳細については、「Copilot テナント設定」を参照してください。
- F2 または P1 の容量は、Fabric リージョンの可用性に記載されているいずれかのリージョンに存在する必要があります。
- お使いのテナントまたは容量が米国またはフランスの外部にある場合、Fabric テナント管理者が Fabric 管理ポータルで [Data sent to Azure OpenAI can be processed outside your tenant's geographic region, compliance boundary, or national cloud instance] (Azure OpenAI に送信されるデータは、テナントの地理的領域、コンプライアンス境界、または国内クラウド インスタンスの外部で処理される可能性があります) というテナント設定を有効にしないかぎり、Copilot は既定で無効になっています。
- Microsoft Fabric の Copilot は、試用版 SKU ではサポートされていません。 現時点では、有料 SKU (F2 以上、または P1 以降) のみがサポートされています。
- 詳細については、「Fabric と Power BI での Copilot の概要」を参照してください。
Fabric SQL データベースで Copilot を使用するためのベスト プラクティス
Copilot を使用して生産性を効果的に最大化するためのヒントを次に示します。
- まず、プロンプトの作成時に求める特定の情報の明確で簡潔な説明から始めます。
- SQL に対する自然言語は、表現型のテーブル名と列名に依存します。 テーブルと列が適切に表現および説明されていない場合、Copilot は意味のあるクエリを作成できない可能性があります。
- テーブルに適用される自然言語を使い、データベースの名前、列名、主キー、外部キーを示します。 このコンテキストは、Copilot が正確なクエリを生成するのに役立ちます。 表示する列、集計、フィルター条件を可能な限り明示的に指定します。 スキーマ コンテキストに関しては、Copilot は入力ミスを修正したり、コンテキストを理解したりできる必要があります。
- コード補完の使用時は、
--を使ってクエリの先頭にコメントを残し、記述しようとしているクエリに関するコンテキストを Copilot に伝えます。 - プロンプトでは、あいまいであるか複雑すぎる言語は避けてください。 質問は、明確さを維持しながら簡単にします。 この編集により、Copilot は目的のデータを取得する意味のある T-SQL クエリにそれを確実に変換できます。
プロンプトの例
次の例のプロンプトは明確で、具体的で、スキーマとデータベースのプロパティに合わせて調節されており、Copilot は正確な T-SQL クエリを簡単に生成できます。
- What are the top-selling products by quantity?
- Count all the products grouped by category
- Show all sales transactions that occurred on [a specific date]
注
Copilot は AI を搭載しているため、想定外のことや間違いが起こる可能性があります。
Copilot の責任ある AI の使用
SQL データベースでの責任ある AI に関する Microsoft のガイドラインについては、 Microsoft Fabric (プレビュー) の SQL データベースに対する Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用に関するページを参照してください。
Microsoft は、Microsoft の AI システムが AI の原則と責任ある AI の標準に確実に従うよう取り組んでいます。 これらの原則の中には、お客様がこれらのシステムを効果的に、意図した用途に使用できるよう支援することも含まれています。 責任ある AI へのアプローチは、新たな問題に積極的に対処するために継続的に進化しています。
制限事項
SQL データベース ワークロードにおける Microsoft Fabric における Microsoft Copilot の現在の制限事項を次に示します。
- Copilot は、SQL クエリ エディターで既存の SQL クエリを変更することはできません。 たとえば、Copilot チャット ウィンドウで既存のクエリの特定の部分を編集するように頼んでも、機能しません。 ただし、Copilot はチャット ウィンドウでの以前の入力を理解しているため、ユーザーは Copilot によって前に生成されたクエリを挿入前に反復処理できます。
- データを評価することが目的の場合、Copilot は不正確な結果を生成する可能性があります。 Copilot がアクセスできるのはデータベース スキーマのみであり、内部のデータにはアクセスできません。
- Copilot の応答には不正確または低品質な内容が含まれている可能性があるため、出力を作業で使う前に確認します。
- コンテンツの正確性と妥当性を有意義に評価できる人が出力のレビューを行う必要があります。
- SQL データベース ワークロードの Microsoft Fabric の Microsoft Copilot は、Private Link が有効で、テナント設定でパブリック アクセスがオフになっている場合、現在使用できません。