生データを読み込み、パイプラインを組んだのに、データ型の不一致で結合が失敗したり、Power BIのビジュアルが空のままだったり――。本エピソードでは、Microsoft FabricのCopilotがデータの取り込みから変換、DAX、最終レポートまでのワークフローを実際にどこで加速するのか、そしてどこで人間の判断が引き続き必要なのかを解説します。このエピソードで学べること：接続した時点でCopilotがデータをチェックする仕組み：不統一な列名、混在したデータ型、バラバラな日付形式をインポート前に具体的な修正案とともに指摘大規模データセットのパーティション分割と、将来のモデルのリレーションシップ、カーディナリティ、予測されるデータ品質のプレビュー説明付きですぐ使えるDAXメジャー、不要に連結されたクエリなどパフォーマンスのボトルネックへの警告、モデルのメタデータとして保存される自動変更ログPower BIで最適なビジュアルを選ぶ：詰め込みすぎた円グラフの代わりにウォーターフォール図、マップ、分解ツリーを提案し、書式設定やアクセシビリティのヒントも提示フィードバックループ：あなたの修正からCopilotが自社のビジネスルールを学び、同時にあなた自身のデータモデリング力も高まる理由Microsoft FabricとPower BIで、よりすばやくクリーンで信頼できるデータモデルを作りたいデータアナリスト、BI開発者、データエンジニアにおすすめです。このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。▶ 動画を見る: https://youtu.be/fGsHFWHEDOU🎧 他のエピソード: https://www.m365.fm🎤 M365Con – 無料のオンライン Microsoft カンファレンス: https://m365con.net💼 LinkedIn の Mirko Peters: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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