適用対象: ✅ Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイントと Warehouse
Fabric Data Warehouse の Copilot は、データ ウェアハウス タスクを合理化するように設計された AI アシスタントです。 Copilot は Fabric のデータ ウェアハウスとシームレスに統合され、T-SQL 探索の各手順に沿って役立つインテリジェントな分析情報が提供されます。
Copilot in Fabric Data Warehouseは、テーブル名やビュー名、列名、主キー、外部キーのメタデータを使ってT-SQLコードを生成します。 Fabric Data Warehouse の Copilot では、テーブル内のデータを使用して T-SQL の提案を生成しません。
Fabric Data Warehouse の Copilot の機能
Fabric Data Warehouse の Copilot には、次の機能があります。
- 自然言語を SQL に: 単純な自然言語の質問を使用して SQL クエリを生成するように Copilot に依頼します。
- コード補完: AI を利用したコード補完によって、コーディング効率を向上させます。
- クイック アクション: すぐに使用できるアクションを使って、SQL クエリをすばやく修正して説明します。
- インテリジェントな分析情報: ウェアハウスのスキーマとメタデータに基づいて、スマートな提案と分析情報を受け取ります。
Fabric ウェアハウス エディターで Copilot と対話するには、3 つの方法があります。
Copilotチャットペイン:チャットペインを使って自然言語でCopilotに質問をします。 Copilot は、尋ねられた質問に基づいて、生成された SQL クエリまたは自然言語で応答します。
- SQL に対する自然言語: T-SQL コードを生成し、ワークフローを高速化するための質問案を得ます。
Copilotコード完了:SQLクエリエディタでT-SQLを書き始めると、Copilotが自動的にクエリの完成を支援するためのコード提案を生成します。 Tab キーでコード候補を受け入れるか、候補を無視して入力を続けます。
Copilotクイックアクション:SQLクエリエディターのリボン内の「修正」と「説明」オプションはクイックアクションです。 任意の SQL クエリを強調表示し、クイック アクション ボタンのいずれかを選択して、選択したアクションをクエリに対して実行します。
- 説明: Copilot は、SQL クエリとウェアハウス スキーマの自然言語の説明をコメント形式で提供できます。
- 修正: Copilot は、エラー メッセージが発生した場合にコード内のエラーを修正できます。 エラー シナリオには、不適切な T-SQL コードやサポートされていない T-SQL コード、間違ったスペルなどが含まれる場合があります。 また、Copilot では、変更を説明し、SQL のベスト プラクティスを提案するコメントも提供されます。
Copilot の有効化
- Copilot の使用を開始する前に、管理者がテナントスイッチを有効にする必要があります。 詳細については、「Copilot テナント設定」を参照してください。
- F2 または P1 の容量は、Fabric リージョンの可用性に記載されているいずれかのリージョンに存在する必要があります。
- テナントまたは容量が米国またはフランス以外にある場合、Fabric テナント管理者が Azure OpenAI に送信されるデータは、容量の地理的リージョン、コンプライアンス境界、または各国のクラウド インスタンスの外部で処理できます テナント設定を >>>Tenant settings で有効にしない限り、Copilot は既定で無効になります。
- Microsoft Fabric の Copilot は、試用版 SKU ではサポートされていません。 現時点では、有料 SKU (F2 以上、または P1 以降) のみがサポートされています。
- 詳細については、「Fabric と Power BI での Copilot の概要」を参照してください。
Fabric Data Warehouse で Copilot を使用するためのベスト プラクティス
Copilot を使用して生産性を最大限に高めるためのヒントを次に示します。
- プロンプトを作成する際は、まず求める具体的な情報を明確かつ簡潔に説明することから始めましょう。
- SQL に対する自然言語は、表現型のテーブル名と列名に依存します。 テーブルと列に表現力と説明性がない場合、Copilot は意味のあるクエリを作成できない可能性があります。
- テーブルに適用される自然言語を使い、倉庫の名前、列名、主キー、外部キーを表示してください。 このコンテキストは、Copilot が正確なクエリを生成するのに役立ちます。 表示したい列、集計方法、フィルター条件をできるだけ具体的に指定しましょう。 Copilot は、スキーマ コンテキストを考慮すると、入力ミスを修正したり、コンテキストを理解したりできる必要があります。
- 生成された SQL クエリの
JOINステートメントの精度を高めるために、ウェアハウスのモデル ビューにリレーションシップを作成します。 - コード補完の使用時は、
--を使ってクエリの先頭にコメントを残し、記述しようとしているクエリに関するコンテキストを Copilot に伝えます。 - プロンプトでは、あいまいであるか複雑すぎる言語は避けてください。 質問は、明確さを維持しながら簡単にします。 この編集によって、Copilot では、関連するテーブルとビューから目的のデータを取得する意味のある T-SQL クエリに効果的に変換できます。
- 現在、SQL への自然言語では、英語から T-SQL への言語がサポートされています。
プロンプトの例
- 次の例のプロンプトは明確で、具体的で、スキーマとデータ ウェアハウスのプロパティに合わせて調節されており、Copilot は正確な T-SQL クエリを簡単に生成できます。
- Show me all properties that sold last year
- Count all the products, group by each category
- Show all agents who sell properties in California
- Show agents who have listed more than two properties for sale
- Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank
Note
Copilot は AI を搭載しているため、想定外のことや間違いが起こる可能性があります。
Copilot の責任ある AI の使用
Fabric Data Warehouseにおける責任あるAIに関するMicrosoftガイドラインを見るには、「プライバシー、セキュリティ、そしてCopilotの責任あるAI利用」をご覧ください。
Microsoft は、Microsoft の AI システムが AI の原則と責任ある AI の標準に確実に従うよう取り組んでいます。 これらの原則の中には、お客様がこれらのシステムを効果的に、意図した用途に使用できるよう支援することも含まれています。 Microsoft の責任ある AI に対する取り組みは、新しい問題に積極的に対処するために進化し続けています。
Limitations
Data Warehouse の Fabric における Copilot の現在の制限事項を次に示します。
- Copilotは以前の入力を理解できず、ユーザーがオーサリング時に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(ユーザーインターフェースやチャットペインのどちらでも)。 例えば、Copilotに直近5回の入力を元に戻すよう頼むことはできません。しかし、既存のユーザーインターフェースオプションを使って不要な変更やクエリを削除することは可能です。
- Copilot は、既存の SQL クエリを変更することはできません。 たとえば、既存のクエリの特定の部分を編集するように Copilot に依頼しても機能しません。
- データを評価することが目的の場合、Copilot は不正確な結果を生成する可能性があります。 Copilotは倉庫スキーマのみにアクセスでき、内部のデータには一切アクセスできません。
- Copilotの回答には不正確または質の低い内容が含まれていることがあるため、作業で使用する前に必ず確認してください。
- コンテンツの正確性と妥当性を有意義に評価できる人が出力のレビューを行う必要があります。