Copilot for Power BIとは　概要や出来ること、BI×AIの活用イメージを分かりやすく解説

2026.01.22

#Power BI #AI #Copilot

Power BIを利用する中で「Copilot」という言葉を聞くことが増えていますが、実際にどのように使えるのか、Power BI とどう違うのかが分からず、活用に踏み切れない担当者は少なくありません。
特に次のような悩みを抱える人が多く見られます。

• DAXが難しくてメジャー作成に時間がかかる
• レポート作成が属人化している
• コメントや要点まとめなど文章化が負担
• AIがどこまで信頼できるか判断できない

この記事では、Copilot for Power BIの機能・活用方法・導入メリットを体系的に整理し、Power BIユーザーが「Copilotを使う意味」を理解できるよう構成しています。

Copilot for Power BIとは？

Microsoft Copilotシリーズの中での位置づけ

Copilot for Power BI は、Microsoft が展開する「Copilotシリーズ」の一部として提供されています。
Word・Excel・Teams などにもAIアシスタントが搭載されており、Power BI版はその“分析専門アシスタント”にあたります。

Copilot全体の位置付けを整理すると、次のようになります。

Power BI単体の機能追加ではなく、Microsoftの「AIを業務全体に根付かせる戦略」の一部という理解が正確です。

Power BIにおけるCopilotの目的（分析の自動化・効率化）

Copilotは、分析初心者でも自然文で操作できるようにすることで、Power BIの利用ハードルを下げる役割を果たします。
特に、作業負荷の大きい「初期構築」をAIが担うことで、担当者はより本質的な分析に集中できます。

Copilotが解決する典型的な課題は次のとおりです。

• レポートの初期構成を作るのに時間がかかる
• DAXの理解に時間が必要
• 要点まとめやコメント生成が負担
• データの傾向を言語化しづらい

“0→1”をAIが担当し、“1→10”を人間が仕上げる流れを作ることで、作業スピードと分析クオリティの両立が可能になります。

利用に必要な環境（Power BI Service／Fabric）

Copilotの利用にはいくつかの前提条件があります。Desktopでは利用できず、Web版のPower BI Service上で動作する点が重要です。

利用に必要な環境

• Power BI Service 上での編集権限
• Microsoft Fabric または Power BI Premium 容量（F SKU / P SKU）
• テナント管理者によるCopilot機能の有効化
• データが OneLake または対応ストレージに格納されていること

Copilotでできること

自然言語でレポート作成（チャットでビジュアル生成）

Copilotの最もわかりやすい特徴が、自然言語でグラフを自動生成できる点です。
Power BI Service の右パネルに表示されるCopilotに対して、文章で指示するだけで可視化が生成されます。

例えば次のような操作が可能です。

• 「地域別の売上構成比を円グラフで見せて」
• 「カテゴリ別売上を棒グラフで比較して」
• 「売上の上位10商品でランキングを作って」

Copilotはデータの列を自動で判断し、目的に近いビジュアルを作り上げてくれます。
分析初学者でも直感的に使えるため、レポート作成の最初の壁を大きく下げてくれる機能です。

DAX計算やメジャー作成の自動支援

DAXはPower BIの中でも習得が難しい領域ですが、Copilotは自然文から基本的なメジャーを生成できます。

例：
「前年同月比の売上を計算するメジャーを作って」

AIがDAX式と説明文を提示し、ユーザーが微調整する流れです。
最終調整は必要ですが、“式をゼロから書く負担”が軽減される点が大きなメリットです。

データの要約・インサイト抽出

Copilotは数値を見るだけでは気づきにくい指標の変動や傾向を文章で整理してくれます。

例：
「8月の売上変動の要点を3つまとめて」

抽出される内容は、資料作成時のコメント欄や会議前の整理にそのまま活用できます。

特に、
• KPI変動の要因整理
• 重要な指標の抽出
• 過去との比較ポイント

など、文章化が手間になる作業に効果を発揮します。

Copilotの操作イメージ

※Microsoft公式から引用

Power BI Serviceでの起動方法

CopilotはPower BI Serviceのレポート編集画面で利用できます。
右側に表示されるAIパネルに指示を入力すると、ビジュアル生成・DAX作成・要点要約などが実行されます。

※Desktopでは利用できないため、利用環境に注意が必要です。

チャット入力による分析例

実際の操作イメージを見ると、Copilotの自然さが理解しやすくなります。
例えば、利益率の地域差を確認したい場合、次のようなやりとりになります。

ユーザーの指示
「地域別の利益率を棒グラフで比較したい」

Copilotの生成内容の例
• 地域 × 利益率 の棒グラフ
• 簡単な傾向説明（例：「○○地域が最も高い」）
• 適切な並び順やラベル設定

グラフはそのまま使えるだけでなく、通常のPower BI編集画面で自由に調整できます。

生成されたビジュアルの編集方法

Copilotが作るビジュアルは“初期案”であり、最終仕上げはユーザーが行います。
編集可能な内容は通常のPower BIと同じで、以下のような調整が可能です。

• 軸の変更
• 色やテーマの変更
• ラベルや書式の調整
• 並び替え
• フィルタの設定

AIと人間の役割分担が前提になっており、Copilotは「迅速な案出し」を、ユーザーは「品質の担保」を担当します。

Copilot導入のメリット

非エンジニアでも分析に参加できる

Copilot導入の大きな効果のひとつが、分析に関わる人の幅が広がることです。
DAXを知らなくてもメジャーの叩き台を作れたり、自然文だけでグラフが生成できるため、非エンジニアでもデータに触れやすくなります。

これにより、
「見るだけの人」から
「自分で試せる人」へ
役割が広がります。

レポート作成スピードの向上

レポート作成では、構成案の検討や初期グラフの配置に時間がかかることが多いです。
Copilotはこれらの作業を自動化し、担当者は仕上げに集中できるようになります。

特に次の場面で効果を発揮します。

• 月次レポートの作成
• 突発的な分析依頼への対応
• 経営層へのダッシュボード草案作成

資料作成のリードタイム短縮につながる点が大きなメリットです。

Copilotの限界と人間の判断

Copilotは強力ですが万能ではありません。
データの背景や業務特性までは理解しきれないため、生成物には誤りが含まれる可能性があります。

注意すべきポイント：

• DAXの意図解釈を誤る場合がある
• データの粒度が合わない式を提案することがある
• 最適なグラフを選べるとは限らない

あくまで補助ツールであり、必ず人間のレビューが必要です。

Copilot活用の実務シナリオ

経営レポートの初期草案を自動生成

経営層向けの報告資料では、限られた時間で複数指標をまとめる必要があります。

Copilotは、売上推移、構成比、要点まとめなど、レポートの骨格をすばやく作れるため、“最初の30％”を短時間で完成させることができます。その後、担当者が解釈・注釈・指標の見直しを行うことで、最終的に高品質な資料に仕上げます。

分析担当者のDAX式作成補助

DAXはPower BIの高度な領域ですが、Copilotは自然文→DAX式の変換ができるため、初学者の負担が大幅に軽減されます。

また、生成された式から“意図の読み取り方”を学ぶこともでき、社員のスキル底上げにもつながります。

会議資料の自動要約・洞察生成

会議の準備段階では、要点整理に意外と時間がかかります。
Copilotは、レポートの内容から重要ポイントを文章化できるため、議事録や資料作成の負荷が下がります。

具体的には、
• 売上の増減要因整理
• KPIの注目ポイント抽出
• 前月との比較ポイント要約

など、資料作りの中でも「文章化」に強い効果を発揮します。

まとめ：AIとBIの融合がもたらす次世代分析

Copilot for Power BI は、レポート作成やDAX式生成、要約など、分析に必要なプロセスの多くをAIが支援するツールです。
非エンジニアでも分析に参加しやすくなり、レポート作成のスピードと質の向上が期待できます。

Power BIを既に利用している企業にとって導入ハードルは低く、データ活用レベルを一段引き上げる“次のステップ”として大きな選択肢となります。

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