AI 用のデータを準備する - AI の手順

Power BI で AI 用のデータを準備するには、セマンティック モデルを最適化して Copilotのパフォーマンスを向上させる必要があります。 AI 命令などの機能を使用すると、AI 主導の分析情報の関連性と精度を向上させるコンテキストとガイダンスを提供できます。 このガイドでは、AI 命令を設定してテストし、データが AI を利用した分析の準備ができているかどうかを確認する手順について説明します。 AI 命令を使用すると、モデル作成者はセマンティック モデルに関するコンテキスト、ビジネス ロジック、および特定のガイダンスを直接提供できます。 これらの手順は、組織の言語、用語、分析上の優先順位を組み込むことによってユーザーの質問をより適切に解釈するために、 Copilot で使用 Copilot それ以外の方法では理解できません。
これらの手順は、ビジネス用語を明確にし、分析アプローチをガイドし、重要なデータ コンテキストを提供するのに役立ちます。 保存すると、 Copilot によってこれらの手順が使用され、ユーザー プロンプトに対してよりインテリジェントに応答します。

AI 命令により、 Copilot ビジネスに合わせて調整されます。 あいまいさを減らし、 Copilot がドメイン固有の用語と分析の期待を確実に理解できるようにすることで、応答の品質と関連性を向上させます。 最終的に、これにより、同じモデルを使用するレポート全体で、より意味のある分析情報、ユーザーの不満の軽減、 Copilot のスムーズなエクスペリエンスが得られます。

AI の手順を設定する

1. Power BI Desktop の [ホーム] リボンにある [ AI の準備データ ] ボタンを選択します。

   

   AI 用の準備データのタブが無効になっている場合は、モデルの Q&A を有効にします。

   

2. ダイアログで、[ AI 命令の追加 ] タブに移動します。

3. ビジネス、用語、モデル内のデータに優先順位を付ける方法 Copilot 理解するのに役立つセマンティック モデルに関する手順を提供します。

   

4. を選択してを適用します。

ダイアログを終了すると、変更内容がモデルに保存されます。 Copilot では、AI 命令が使用されるようになりました。

AI の手順をテストする

1. Power BI Desktop で [ Copilot ] ウィンドウを開きます。
2. スキル ピッカーを使用して、テストする特定の Copilot 機能を選択します。 データに関する 回答の質問を選択することをお勧めします。
3. 設定した手順のいずれかを使用して、 Copilot と対話します。
4. Copilotが期待したとおりに応答していることを確認します。
5. 手順を変更する必要がある場合は、[ AI の準備データ ] ダイアログを再度開き、調整します。
6. レポートを発行または保存します。 テストが完了し、AI の指示に満足したら、Power BI サービスにレポートを発行します。

AI 命令を使用する

レポートがサービスに発行されると、エンドユーザーは、モデルが Copilotと対話するすべての場所で AI 命令を利用できます。

AI 命令の一般的なユース ケース

AI 命令は、 Copilot がユーザープロンプトを解釈して応答する方法を柔軟に強化する方法を提供します。 多くの潜在的なアプリケーションがありますが、一般的なビジネス コンテキストとデータ解釈と分析ルールという 2 つの一般的なユース ケースが目立ちます。

• 一般的なビジネス コンテキストとデータ解釈: 手順は、ビジネスのコンテキスト内で応答を Copilot するのに役立ちます。業界、戦略的目標、用語、運用ロジックに基づいて回答を調整します。 これにより、ユーザーはより正確で関連性の高い分析情報を得ることができます。 いくつかの例を次に示します。
  • 繁忙期は10月~2月です。
  • リスク評価と市場の傾向に焦点を当てた洞察をフレームに収めます。
  • ユーザーが ABCD をメンションすると、ユーザーは total invoice フィールドを参照します。
  • 減少 % は、それが低いほどより肯定的である。
• 分析ルール: データをスライスまたは優先順位付けする方法に関するルールと基本設定を提供することで、特定の種類の分析にアプローチする方法に関する Copilot をガイドできます。 いくつかの例を次に示します。
  • 常に四半期ごとに売上を分析します。
  • 収益を示す場合は、4 分の 1 ごとに分割し、"業界" フィールドと比較します。
  • 小売りの分析情報については、 customsegmentationtable テーブルと saleschannel テーブルに優先順位を付けます。
  • sales_fact テーブルは、販売関連のすべての質問の主要なソースとして使用します。
  • ユーザーが製品の販売について質問したときは、常に場所の明確化を求めます。

AI 命令のプロンプト エンジニアリング

AI 命令はプロンプト ベースが多いため、セマンティック モデルの手順を構築する際に、プロンプト エンジニアリングのベスト プラクティスを理解することが重要です。 Copilot は、受信したプロンプトに影響を与える可能性があるため、入力事項を構築する方法は、 Copilotから受信する出力に影響します。 アクションのベスト プラクティスの例など、AI の手順を最大限に活用する方法を次に示します。

• 明示的かつ具体的である。 Copilotが、データ モデルまたはビジネス コンテキストをデータに使用する方法を理解していないとします。
  • 例： 「あなたは詳細指向の熟練した BI アナリストです」ではなく、「あなたは大手食品ディストリビューターで働く熟練した BI アナリストです。」と考えてください。 応答は、詳細指向で、収益と収益性に重点を置く必要があります。
• モデルが目的の結果を理解するのに役立つ例えと説明言語を使用します。 例は、モデルが何を意味するのかを正確に理解するうえで重要な役割を果たすこともできます。
  • 例： 製品固有の販売については、指標「Total_Sales_Product」を使用します（製品の例: Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams）。
• あいまいさを回避します。 何かを強調する必要がある場合、または回避する必要がある場合は、明確にしてください。 詳細やサポートを提供できるコンテンツが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。
  • 例： アクティブなパートナーの合計数については、"月単位のアクティブ パートナー数" のメジャーを使用します ("Customers" テーブルでフィルター処理しないでください)。
• グループ関連の手順。 テーマや目的 (日付ロジック、主要メトリック、業界用語) ごとに指示を整理すると、意図 Copilot 理解しやすくなります。
  • 例： このシナリオの手順の完全なセットで、関連する手順をグループ化する 例を参照してください。
• 命令を作成する順序は、受信した出力に影響を与える可能性があります。 さまざまなバリエーション、順序、例、文言をテストすると、正しい出力を得るのに役立ちます。
• 複雑な命令を簡単な手順に分割 して、わかりやすくし、エラーを減らします。
  • 例： 最初に収益テーブルを見てから、最も高い注文値を持つ顧客のみを返すことで、"上位の顧客" を定義します。
• 指示に集中します。 モデルや命令セットによっては、少ない方が効果的なことがあります。 命令の競合と複雑さは、大規模言語モデル (LLM) の混乱を引き起こす可能性があります。

次のセクションでは、特定の複雑なモデルに合わせてプロンプトで設計された完全な一連の手順の例を見つけることができます。

サンプル シナリオ

特定のモデルに合わせてプロンプトで設計された一連の AI 命令については、次のシナリオ例を参照してください。

データに関する質問に回答するための手順

総製品売上 (GPS) は、grossrevenue テーブルの フィールドを参照する必要があります。

上位の販売者とは、収益が最も高い上位 3 つのパートナーを指します。 ユーザーが明示的に要求しない限り、顧客を表示しないでください。

顧客 ID

• accountid は、 Revenue テーブルの顧客を参照します。
• earningsid は、 パートナー テーブルの顧客を参照します。
• customid 注文テーブルでは、Customers を参照していません。
• 最初に収益テーブルを見てから、最も高い注文値を持つ顧客のみを返すことで、"上位の顧客" を定義します。
• 一部のパートナーも顧客です。 これらの重複を削除するのではなく、ID 値に基づいてパートナーか顧客かを示します。

製品メトリック

• ユーザーが別の状態を特に要求しない限り、 State= Washington または State= California でデータをフィルター処理します。
• 製品固有の販売については、メジャー Total_Sales_Product (製品の例: Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams) を使用し、Sales テーブルの Product 列でフィルター処理します。
• Total Active Partnersの場合は、メジャー Monthly Active Partner Count_IDを使用します (Customers テーブルでフィルター処理しないでください)。
• 食品の販売は常に小売店から行われます。 -product_type テーブルのがFoodされている場合は、アイテムの販売先のストアを常に表示します。 ストア情報は、フィールドを含む store_name テーブル内にあり、product_typeによってstore_idにリンクできます。

イテレーションに関する注意事項

AI 命令を最大限に活用するには、多くの場合、イテレーションが必要です。 Copilotがどのように反応するかを実験して観察すると、モデルとユーザーに最適な結果を生み出す命令の種類をより深く理解できるようになります。

考慮事項と制限事項

包括的な一覧については、「 AI 用のデータを準備 する」を参照してください。

• AI 命令は Copilotするための非構造化ガイダンスであるため、LLM でのみ解釈できますが、正確に従うとは限りません。
• AI 命令は Copilot 機能に影響しますが、 Copilotとの一般的な会話には及びません。
• AI 命令はセマンティック モデル レベルで保存されます。 現時点では、手順をレポート レベルで格納することはできません。
• AI 命令は、個人に固有であるとは考えられません。また、エンド ユーザーの非データ関連の出力を変更することも想定されていません。
• AI 命令では、他の Power BI Copilot 機能を無効にしたり、特定の機能の呼び出しを禁止したり優先順位を付けたりすることはできません。
• 手順は、レポート内の視覚的な変更やテーマ設定を操作するためのものではありません。
• デスクトップのダイアログに手順をアップロードする機能は現在使用できません。
• デスクトップで手順をテストする場合は、 Copilot ウィンドウを閉じて再度開き、新しい手順が適用されているのを確認する必要があります。
• ユーザーは、Power BI Copilotで、カテゴリ別またはモード別の指示を設定 (表示または編集) することはできません。
• コンシューマーは、作成者が UI でモデルに適用した命令を確認できません。
• エンド ユーザーは、セマンティック モデルの命令を無効にすることはできません。
• ページの作成、推奨されるレポート ページトピックの取得、または Copilotを使用したデータセットの概要を取得しようとしている場合、Power BI Desktop では AI 命令が尊重されない可能性があります。 これを回避するには、スキル ピッカーを使用し、[新しいレポート ページの作成] のみを選択して、手順を正常に適用します。

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