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データ ファクトリ用 Copilot の概要

重要

Copilot for Data Factory は一般提供になりましたが、その新しいデータ パイプライン機能はまだプレビュー段階です。

Fabric 内 Copilot により、生産性を高め、深い分析情報を引き出し、実際のデータに合わせたカスタム AI エクスペリエンスを容易に作成できるようになります。 Fabric 内 Copilot エクスペリエンスのコンポーネントであるデータ ファクトリ内 Copilot を利用すると、Dataflow Gen2 を使ってデータ統合ソリューションを作成する際に、ユーザーが自然言語を使って自身の要件を明確にすることができます。 基本的に、データ ファクトリ内 Copilot は、データフローを設計するために協力してくれる領域の専門家 (SME) のように動作します。

データ ファクトリ用 Copilot は、一般ユーザーとプロフェッショナルの両方のデータ管理者がワークフローを効率化できるようにサポートする AI によって強化されたツールセットです。 自然言語入力を使ってデータを変換できるインテリジェントなマッシュアップ コード生成機能があります。また、以前に生成された複雑なクエリやタスクをより深く理解できるコードの説明を生成できます。

会社で Fabric の Copilot 機能の使用を開始するには、管理者が Microsoft Fabric で Copilot を有効にする必要があります

Note

サポートされる機能

Dataflow Gen2 を使うと、次のことができます。

  • 既存のクエリに対し新しい変換手順を生成します。
  • クエリの概要と適用された手順を提供します。
  • サンプル データまたは既存のクエリへの参照を含む新しいクエリを生成します。

データ パイプラインを使用すると、次のことができます。

  • パイプライン生成: ユーザーは自然言語を使って望ましいパイプラインを説明でき、Copilot は意図を理解して、必要なデータ パイプライン アクティビティを生成します。
  • エラー メッセージ アシスタント: 明確なエラー説明機能と実用的なトラブルシューティング ガイダンスを使って、データ パイプラインの問題をトラブルシューティングします。
  • パイプラインの要約: パイプライン内のアクティビティの内容と関係の要約で、複雑なパイプラインを説明します。

作業の開始

Data Factory Copilot は、Dataflow Gen2 とデータ パイプラインの両方で使用できます。

Dataflow Gen2 用 Copilot を使い始める

Dataflow Gen2 用 Copilot を使い始めるには、次の手順のようにします。

  1. 新しい Dataflows Gen2 を作成します。

  2. Dataflows Gen2 の [ホーム] タブで、[Copilot] ボタンを選びます。

    [ホーム] タブにある Copilot アイコンを示すスクリーンショット。

  3. [Copilot] ウィンドウの左下にあるスタート プロンプト アイコン、[データの取得元] オプションの順に選びます。

    スタート プロンプトからのデータの取得を示すスクリーンショット。

  4. [データの取得] ウィンドウで OData を検索し、OData コネクタを選びます。

    OData コネクタの選択を示すスクリーンショット。

  5. OData コネクタの [データ ソースへの接続] で、URL フィールドに次のテキストを入力します。

    https://services.odata.org/V4/Northwind/Northwind.svc/
    

    データソースへの接続を示すスクリーンショット。

  6. ナビゲーターで Orders テーブル、[関連テーブルの選択] の順に選びます。 次に、[作成] を選び、複数のテーブルを Power Query エディターに取り込みます。

    データ発注テーブルと関連テーブルの選択を示すスクリーンショット。

  7. Customers クエリを選択し、Copilot ウィンドウに「Only keep European customers」というテキストを入力してから、Enter キーを押すか、[メッセージの送信] アイコンを選択します。

    入力内容は、返された応答カードと共に Copilot ウィンドウに表示されます。 [適用されたステップ] リスト内の対応するステップ タイトルでステップを検証し、数式バーまたはデータ プレビュー ウィンドウの結果の正確さを確認することができます。

    フィルター行を示すスクリーンショット。

  8. Employees クエリを選択し、Copilot ウィンドウに「Count the total number of employees by City」というテキストを入力してから、Enter キーを押すか、[メッセージの送信] アイコンを選択します。 入力内容は、返された応答カードと [元に戻す] ボタンと共に Copilot ウィンドウに表示されます。

  9. Total Employees 列の列ヘッダーを選び、[降順で並べ替え] オプションを選びます。 クエリを変更したので、[元に戻す] ボタンは表示されません。

    Copilot ウィンドウと Power Query Online ユーザー インターフェイスを示すスクリーンショット。

  10. Order_Details クエリを選択し、Copilot ウィンドウに「Only keep orders whose quantities are above the median value」というテキストを入力してから、Enter キーを押すか、[メッセージの送信] アイコンを選択します。 入力内容は、返された応答カードと共に Copilot ウィンドウに表示されます。

  11. [元に戻す] ボタンを選ぶか、Copilot ウィンドウでテキスト「Undo」(大文字と小文字は区別されません) を入力し、Enter キーを押してステップを削除します。

    [元に戻す] ボタンを示すスクリーンショット。

  12. データの作成または変換時に Azure OpenAI の機能を利用するには、Copilot に対して次のテキストを入力して、サンプル データを作成するように依頼します。

    Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released

    Copilot により、入力結果が含まれる新しいクエリが [クエリ] ウィンドウのリストに追加されます。 この時点で、ユーザー インターフェイスでデータを変換する、Copilot のテキスト入力を使って編集を続ける、または Delete my current query などの入力を使ってクエリを削除することができます。

    新しいクエリが作成中であることを示すスクリーンショット。

データ パイプライン用 Copilot を使い始める

Copilot を使って、データ パイプラインの生成、要約、さらにはトラブルシューティングまで行うことができます。

Copilot を使用してデータ パイプラインを生成する

Copilot for Data Factory を使って新しいパイプラインを生成するには、次の手順のようにします。

  1. 新しいデータ パイプラインを作成します。

  2. データ パイプライン エディターの [ホーム] タブで、Copilot ボタンを選びます。

    Data Factory パイプラインの [ホーム] タブの Copilot ボタンのスクリーンショット。

  3. その後、Copilot の使用を開始し、[データの取り込み] オプションを使ってパイプラインを構築できます。

    [データの取り込み] オプションが強調されている Data Factory Copilot を示すスクリーンショット。

  4. Copilot によって Copy アクティビティが生成され、ユーザーは Copilot と対話してフロー全体を完成させることができます。 「/」と入力してコピー元とコピー先の接続を選んでから、事前入力された開始プロンプト コンテキストに従って必要なすべての内容を追加できます。

    生成された Copy アクティビティを完成させるためにチャットで追加の詳細を要求している Copilot を示すスクリーンショット。

  5. すべてがセットアップされたら、[このパイプラインを実行する] を選んで新しいパイプラインを実行し、データを取り込むだけです。

    [このパイプラインを実行する] ボタンが強調されている Copilot ウィンドウを示すスクリーンショット。

    パイプラインが完成して要約されている Copilot ウィンドウを示すスクリーンショット。

  6. データ パイプラインを既に使い慣れている場合は、1 つのプロンプト コマンドを使ってすべてを完了することもできます。

    1 つのプロンプトでパイプラインを作成する方法を示すスクリーンショット。

Copilot を使用してデータ パイプラインを要約する

Copilot for Data Factory を使ってパイプラインを要約するには、次の手順のようにします。

  1. 既存のデータ パイプラインを開きます。

  2. パイプライン エディター ウィンドウの [ホーム] タブで、Copilot ボタンを選びます。

    Data Factory パイプラインの [ホーム] タブの Copilot ボタンのスクリーンショット。

  3. その後、Copilot を使ってパイプラインの内容の要約を始めることができます。

    Copilot ウィンドウの [このパイプラインの概要] ボタンを示すスクリーンショット。

  4. [このパイプラインの概要] を選ぶと、Copilot によって要約が生成されます。

    Copilot によるパイプラインの詳細の要約を示すスクリーンショット。

Copilot を使用してパイプラインのエラーのトラブルシューティングを行う

Copilot を使うと、エラー メッセージからパイプラインのトラブルシューティングを行うことができるようになります。 Fabric 監視ページまたはパイプライン作成ページで、パイプライン エラー メッセージのアシスタント用に Copilot を使用できます。 次に示すのは、Fabric 監視ページからパイプライン Copilot にアクセスしてパイプラインのトラブルシューティングを行う方法の手順ですが、パイプライン作成ページからも同じ手順を使用できます。

  1. 次に示すように、Fabric 監視ページに移動し、フィルターを選んでエラーのあるパイプラインを表示します。

    エラーのあるデータ パイプラインがフィルター処理されている Fabric 監視ページを示すスクリーンショット。

  2. 失敗したパイプラインの横にある Copilot アイコンを選びます。

    失敗したデータ パイプラインの実行の横にある Copilot アイコンのスクリーンショット。

  3. Copilot によって、わかりやすいエラー メッセージの要約と、それを修正するために実行できる推奨事項が提供されます。 推奨事項では、さらに効率的に調査するためのトラブルシューティング リンクが提供されます。

    失敗したデータ パイプラインのトラブルシューティングに関する Copilot の推奨事項を示すスクリーンショット。

データ ファクトリの Copilot の制限事項

データ ファクトリの Copilot の現在の制限事項を次に示します。

  • Copilot では、1 つの入力において複数のクエリ間をまたぐ変換や説明を実行することはできません。 たとえば、Copilot に "データフロー内の各クエリのすべての列ヘッダーを大文字にする" よう要求することはできません。
  • Copilot は以前の入力を理解しません。また、作成時にユーザー インターフェイスまたはチャット ウィンドウを使用してユーザーが変更をコミットした後に変更を元に戻すことはできません。 たとえば、"最後の 5 つの入力を元に戻す" よう Copilot に依頼することはできません。ただし、ユーザーは既存のユーザー インターフェイス オプションを使用して不要な手順やクエリを削除することができます。
  • Copilot は、セッション内のクエリにレイアウト変更を加えることはできません。 たとえば、エディターでクエリ用の新しいグループを作成するように Copilot に指示しても機能しません。
  • Copilot は、セッション データ プレビューにインポートされたサンプリングされた結果内に存在しないデータを評価することが意図されている場合は、不正確な結果を生成する可能性があります。
  • Copilot では、サポートされていないスキルに関するメッセージは生成されません。 たとえば、Copilot に "統計分析を実行し、このクエリの内容の概要を書き込む" ように依頼しても、前述したように、この命令を正常に完了させることはできません。 また、残念ながらエラーメッセージも表示されません。