影響を受けるKPI
IT管理コスト
価値のメリット
コストを削減
Copilotを使用してファブリック内で分析を構築する
1. データパイプラインの構築
管理者は、M クエリを変更して複数日のデータ取り込み用のループを含め、日常のタスクが失敗した場合のバックフィルとして機能する別の DataFlow Gen2 パイプラインを作成することを計画しています。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプル プロンプト: この M クエリを書き直して、相対日付「昨日」を変更し、「MM/dd/yyyy」の文字列形式の「startDate」および「endDate」パラメータを受け入れます。元のクエリと同様に、ループで 1 日ずつ処理するようにしてください。
2. Lakehouseからのデータの取り込み
Lakehouse には複数のテーブルがあるため、管理者は複雑なカスタム SQL クエリを作成するための支援を必要としています。管理者は、クエリの構築に AI スキルの支援を利用することにしました。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプルプロンプト: 過去 30 日間と 31 ～ 60 日前に、CreateNewPublication のアクション レベル 2 を持つユーザーは何人いますか? それらを 2 つの異なる列に分けます。職業別に分類し、ユーザー数の多い順から少ない順にランク付けしてください。
3. データを変換する
管理者は、類似のレコードをグループ化して行数を減らし、レポートを簡素化したいと考えています。
Microsoft Fabric の Copilot
サンプルプロンプト: 職業列で、製品管理とプログラム管理を製品管理として結合します。次に、職業ごとにグループ化し、他の 2 つの列に合計を適用します。
4. ポジティブな物語を構築する
管理者は、Power BI でレポートを作成する際に、前月比で最も高い成長を示すデータの領域を強調したいと考えています。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: 今月、製品使用量が最も増加した職業はどれですか?
5. 影響分析の構築
管理者は、どのグループで公開アクティビティの減少が最も大きかったかを判断し、製品の使用状況の変化がそれらのユーザーにどのような影響を与えるかを分析します。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: 出版活動の最も大きな減少が見られた職業はどれですか? また、最も大きな減少が見られた職業にとって、製品使用量の増加/減少の潜在的な影響は何でしょうか?
6. インタラクティブな体験
管理者はインタラクティブなエクスペリエンスを作成し、レポートにアクセスできるすべてのユーザーがレポート内のデータに対して質問できるようにしたいと考えています。
Power BI の Copilot
サンプルプロンプト: ビジネスオペレーションまたはデザイン＆クリエイティブの専門職を持つ出版物作成者の MOM
1Copilotにアクセスする マイクロソフト または Microsoft Copilot モバイル アプリを起動し、トグルを「Web」に設定します。
2ビジネスチャットにアクセスするには マイクロソフト または Microsoft Copilot モバイル アプリを起動し、トグルを「Web」に設定します。
3Copilot エージェントにより、Microsoft 365 Copilot は組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、レコード システムからデータを取得するには API 呼び出しが必要でした。このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。