AI 用のデータを準備する: AI の手順

AI 命令を使用すると、セマンティック モデルの作成者は、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。 Copilot では、これらの手順を使用して、組織の言語、用語、分析の優先順位を組み込むことで、ユーザーの質問をより適切に解釈します。 この記事では、AI を利用した分析のためにデータを準備するための AI 命令を設定してテストする手順について説明します。

AI 命令は、ビジネス用語を明確にし、分析アプローチをガイドし、あいまいさを軽減するのに役立ちます。 Copilot応答の品質と関連性が向上し、同じモデルを使用するレポート全体でより有意義な分析情報とスムーズなエクスペリエンスが得られます。

前提条件

  • Power BI Desktop または Power BI サービス のPower BIセマンティック モデル。
  • Copilotお客様の組織で有効。
  • モデルで Power BI Q&A が有効になっています。 Q&A がまだ有効になっていない場合は、セットアップ中に有効にすることができます。

AI の手順を設定する

注

Prep data for AI 機能は、Power BI Desktop と Power BI サービスの両方で作成できます。 ユーザーは、Power BICopilotが使用可能な任意の場所でこれらの機能を使用できます。

  1. Power BI Desktop の [ホーム] リボン、または Power BI サービスで選択したセマンティック モデルのリボンにある [AI の準備データ] ボタンを選択します。

    Power BI Desktop の AI 用の準備データ機能を示すスクリーンショット。

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

    Power BI Desktop でモデルの Q&A を有効にする方法を示すスクリーンショット。

  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。

    Power BI Desktop の [AI 命令] タブを示すダイアログを示すスクリーンショット。

  4. を選択してを適用します。

ダイアログを閉じると、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。

Power BI Desktop で AI 命令をテストする

  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。 最適な結果を得るには、[ データに関する質問に回答する] を選択します。
  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が正確に応答す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. AI の手順に問題がなければ、レポートをPower BI サービスに発行するか、Power BI Desktop に保存します。

注

[AI の準備データ] ダイアログで命令を編集するたびに、Copilot ウィンドウを閉じて再度開いて更新する必要があります。

公開後のAIの手順

レポートがPower BI サービスに発行されるか、変更がサービスに保存された後、ユーザーはセマンティック モデルを使用するすべての Copilot エクスペリエンスの AI 命令の恩恵を受けます。

注

エンド ユーザーは、モデルに設定されている AI 命令を表示できません。

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。 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の 2 つの一般的なユース ケースです。

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 し、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するのに役立ちます。 手順を使用すると、ユーザーがより正確で関連性の高い分析情報を得られるようにすることができます。 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、 合計請求書 フィールドが参照されます。
  • 減少率が低い方が肯定的です。

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規則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。
  • 収益を表示する場合は、四半期ごとに分割し、 industry 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尋ねると、常に場所の明確化を求められます。

AI 命令の効果的なプロンプトを記述する

AI 命令はプロンプト ベースであるため、セマンティック モデル用に記述する場合は、プロンプト エンジニアリングのベスト プラクティスが適用されます。 プロンプトの構築は、Copilot 出力に直接影響します。 次のヒントは、AI の手順を最大限に活用するのに役立ちます。

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。 たとえば、「あなたは、詳細指向の熟練した BI アナリストです」と書くのではなく、「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。 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。

類推と説明言語を使用する

類推、説明言語、および例は、Copilotが目的の結果と意図した意味を理解するのに役立ちます。 たとえば、製品固有の売上の場合は、メジャー Total_Sales_Product (製品の例: Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams) を使用します。

あいまいさを回避します

Copilotにおいて、強調したいことや避けたいことについて、はっきりとお伝えください。 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。 たとえば、 Total Active Partnersの場合は、メジャー Monthly Active Partner Count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)。

Copilot意図をより深く理解できるようにするには、テーマまたは目的 (日付ロジック、主要メトリック、業界用語など) ごとに指示を整理します。 セクション、階層、ヘッダーなどの構造要素を含めます。 手順の完全なセットで関連する手順をグループ化する方法の例については、 シナリオの例を参照してください。

命令の順序

命令を作成する順序が出力に影響する可能性があります。 さまざまなバリエーション、順序、例、文言をテストすることで、正しい出力を得る可能性を高めることができます。

複雑な命令を簡単な手順に分割する

わかりやすくし、エラーを減らすために、命令を簡単な手順に分割します。 たとえば、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。

指示に集中する

セマンティックモデルによっては、数多くの大まかな指示よりも、数を絞った具体的な指示のほうが効果的な場合があります。 競合や複雑さが原因で、大規模な言語モデル (LLM) が混乱する可能性があります。

シナリオ例: 製品販売セマンティック モデル

次の例は、製品販売セマンティック モデル用にプロンプトエンジニアリングされた一連の AI 命令を示しています。

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、 Partners テーブルの顧客を参照します。
  • customid 注文テーブルでは顧客を参照しません。
  • 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しないでください。 代わりに、ID 値に基づいてパートナーか顧客かを指定します。

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。

  • 製品別売上には、メジャー Total_Sales_Product を使用します（製品の例として、Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams）。 Sales テーブルから Product 列をフィルター処理します。

  • Total Active Partnersには、測定基準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 テーブルに値がFood場合は、常にアイテムが販売されたストアを表示します。 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。

注

多くの場合、AI 命令から最大限のメリットを得るために反復する必要があります。 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

  • 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 はそれらを解釈するだけです。 LLM が正確に指示に従うという保証はありません。
  • 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。 現在、手順はレポート レベルでは格納できません。
  • 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、Power BI 機能の他の Copilot を無効にしたり、特定の機能の呼び出しを防いだ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。
  • 現時点では、Power BI Desktop のダイアログに手順をアップロードすることはできません。
  • Power BI Desktop で手順をテストするには、Copilot ウィンドウを閉じて再度開き、新しい手順が適用されるのを確認する必要があります。
  • ユーザーは、Power BI の Copilot で、カテゴリ別またはモード別の手順を設定 (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、推奨レポート ページのトピックの取得、または Copilot を使用したセマンティック モデル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場合があります。 この問題を回避するには、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。
  • AI 命令は 10,000 文字に制限されています。

考慮事項と制限事項の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。

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