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title: "Power BI Copilotの使い方：必要な容量・設定手順とDAX生成・レポート作成の実装"
url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/19511/"
published: 2026-11-08
updated: 2026-11-08
categories: ["AI"]
publisher: "株式会社一創"
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# Power BI Copilotの使い方：必要な容量・設定手順とDAX生成・レポート作成の実装

Power BI Copilotは、Power BI DesktopとServiceに組み込まれた生成AIの機能で、レポートページの生成、データについての質問への回答、DAXクエリの作成と説明を受け持ちます。使い始めるには、Proライセンスとは別にF2以上のFabric容量かP1以上のPremium容量が必要です。この記事では、容量とテナント設定の確認、F2の月額をAzureの価格APIで出すPythonコード、Desktopでのレポート生成、DAXの生成と検算、Prep data for AIの設定までを作業の順に示します。仕様の根拠は2026年11月時点のMicrosoft Learnの記述です。

## まとめ：Power BI CopilotはF2以上の容量とモデル側の準備で回答の質が決まる

Copilotを動かす条件は、F2以上かP1以上の有料容量に載ったワークスペースと、テナント設定での有効化の2つです。ProやPPUのライセンスを全員に配っていても、容量が無ければボタンは押せません。容量を新しく足す場合は、Pro・PPUのワークスペースやDesktopの利用分をまとめて課金できるFabric Copilot容量を1つ用意するのが手早い方法です。F2は東日本リージョンの従量課金で1時間約66円、常時稼働なら月約4.9万円になります。

容量を用意しただけでは、回答の質は上がりません。Copilotはセマンティックモデルの列名・メジャー名・リレーションシップを手がかりに答えるため、名前のあいまいなモデルでは数字を取り違えます。Prep data for AIで参照してよい列と用語の定義を絞り込み、出てきた数字は自分で書いたDAXで一度検算してから、利用者に開放してください。

## Power BI Copilotでできる作業と利用者別の入口、一般提供とプレビューの区別

Copilotの入口は1つではありません。[Power BI用Copilotの概要](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/copilot-introduction)では、ビジネスユーザー、レポート作成者、モデル作成者の3者に分けて機能が整理されています。

### レポート右側のCopilotペインとスタンドアロン・アプリ内Copilotの使い分け

レポートを見る側が使うのは、レポートの右側に開くCopilotペインです。開いているレポートについて要約を出したり、データについての質問に答えたりします。2026年11月時点で一般提供されているのはこのペインです。

左側のナビゲーションから開く全画面のスタンドアロンCopilotは、自分が見られるレポートやセマンティックモデルを横断して探し、答える機能です。アプリの左側から開くアプリ内Copilotは、アプリに入れたコンテンツだけを対象にします。どちらもプレビューで、スタンドアロンは既定で無効のテナント設定を有効にしないと表示されません。製品を横断した会話型の分析の考え方は[会話型BIの仕組みと導入判断](https://www.issoh.co.jp/column/details/14675/)で整理しています。

### レポート作成者とモデル作成者が使う生成機能と、2026年11月時点の提供状況

レポート作成者は、Copilotペインからレポートページの生成と編集、モデルの要約、説明文のビジュアル（ナラティブ）の作成ができます。DAXクエリの作成とメジャーの説明文の追加は、それぞれの画面に埋め込まれたインラインのCopilotから呼び出す形です。モデル作成者向けには、Webモデリングで命名の不統一を見つけたりメジャーを直したりする機能がありますが、これもプレビューです。

名前が似ているExcelやWordのCopilotは、Microsoft 365 Copilotのライセンスで動く別の製品です。Excelの集計や関数の下書きが目的なら[Excel・Office業務の自動化とCopilotの使い分け](https://www.issoh.co.jp/column/details/12825/)を参照してください。Power BIのCopilotはFabric容量の計算資源で動くため、契約の窓口も費用の出方も異なります。

## Power BI Copilotを使うための容量・ライセンス・テナント設定の確認手順

「Copilotのボタンが無い」「押せない」という相談の多くは、容量か設定のどちらかが欠けています。上から順に確かめます。

### F2以上かP1以上の容量が要る理由と、Pro・PPUだけでは動かない条件

概要ページの要件表では、容量は「有料ファブリック容量（F2以上）またはPower BI Premium（P1以上）」で、試用版容量と無料SKUは対象外です。Power BI ProやPPUはユーザーごとのライセンスで、Copilotが計算に使う容量を持ちません。Pro・PPUのワークスペースでCopilotを使いたい場合は、後述のFabric Copilot容量で別の容量に課金を振り向けます。

主権クラウドは非対応です。容量を新しく買ったりサイズを上げたりした直後は、Copilotが変更を認識するまで最大24時間かかると書かれています。契約した当日に使えなくても、まず1日待ってから設定を疑うのが順番です。

### Fabric管理ポータルで有効にするテナント設定と日本リージョンの越境処理設定

[Copilotとエージェントの管理者設定](https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/admin/service-admin-portal-copilot)によると、Copilot関連のテナント設定の既定値は次のとおりです。

| テナント設定               | 既定値 | 要る場面             |
| -------------------- | --- | ---------------- |
| Copilotなどの機能を使用できる   | 有効  | すべてのCopilot      |
| 容量をCopilot容量として指定できる | 有効  | Fabric Copilot容量 |
| 送信データを地域外で処理できる      | 無効  | 米国・EU外の容量        |
| スタンドアロンのCopilotを使える  | 無効  | 全画面のCopilot      |
| スタンドアロンで承認済みアイテムのみ表示 | 無効  | 検索対象の絞り込み        |

日本の企業で見落としやすいのは3行目です。概要ページには、テナントか容量が米国・EUのデータ境界の外にある場合、この設定を管理者が有効にしない限りCopilotは既定で無効になる、と書かれています。東日本リージョンの容量で使うなら、プロンプトが国外で処理されることを情報システム部門と確認したうえでの有効化が必要です。いずれの設定も、組織全体ではなくセキュリティグループ単位で許可できます。

### Fabric Copilot容量でProやDesktopの利用分を1つの容量に寄せる方法

[Fabric Copilot容量](https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/enterprise/fabric-copilot-capacity)は、指定したユーザーのCopilotの利用分を、コンテンツが置かれた容量ではなく1つの容量にまとめて課金する仕組みです。対象には、Power BI DesktopのCopilotと、Pro・PPU・Fabric容量の各ワークスペースのPower BIのCopilotが含まれます。設定は次の3段階です。

1. Fabric管理者が、テナント設定でユーザーのCopilot利用を有効にする
2. Fabric管理者が、容量管理者にCopilot容量の指定を許可する
3. 容量管理者が、容量の設定でユーザーグループをFabric Copilot容量のユーザーに割り当てる

容量はF2かP1以上で、テナントのホームリージョンにある必要があります。Embeddedのライセンスモードの容量は対象外です。割り当てたユーザーにはワークスペースの容量よりこちらが優先され、1人に割り当てられるのは1つだけです。既存のレポートをPro・PPUのワークスペースに置いたまま一部の作成者にだけ試させたい、という導入初期の形にはこの方式が合います。

## F2容量の月額を価格APIで試算するPythonコードと閲覧ライセンス

Fabric容量の価格は地域ごとに異なり、Azureでは秒単位（最低1分）で課金されます。見積もりの根拠を残すため、料金表の画面を写すより、価格APIから単価を取って計算したほうが確実です。

### 東日本リージョンのCU単価から常時稼働と平日日中稼働の月額を出すコード

[Azure Retail Prices REST API](https://learn.microsoft.com/ja-jp/rest/api/cost-management/retail-prices/azure-retail-prices)は認証なしで呼べます。次のコードは、東日本リージョンのFabric容量のCU単価を円で取得し、SKUのCU数を掛けて月額を出します。実行に必要なのは、Python 3の標準ライブラリだけです。

```
import json, urllib.parse, urllib.request

# 東日本リージョンのFabric容量（従量課金）の1CU時間あたり単価を円で取る
flt = ("serviceName eq 'Microsoft Fabric' and armRegionName eq 'japaneast'"
       " and meterName eq 'Compute Pool Capacity Usage CU'")
url = "https://prices.azure.com/api/retail/prices?currencyCode=JPY&$filter=" + urllib.parse.quote(flt)
items = json.load(urllib.request.urlopen(url, timeout=30))["Items"]
cu_hour = [i for i in items if i["type"] == "Consumption"][0]["retailPrice"]
print("1CU時間", cu_hour, "円")

# SKUのCU数を掛け、常時稼働と平日日中だけ動かす場合の月額を比べる
for sku, cu in [("F2", 2), ("F4", 4), ("F8", 8), ("F64", 64)]:
    hourly = cu_hour * cu
    print(f"{sku}: 1時間 {hourly:,.1f}円 / 常時(730時間) {hourly * 730:,.0f}円 / 平日10時間x22日 {hourly * 220:,.0f}円")
```

2026年11月8日に実行した結果は、1CU時間が33.2283円で、F2は1時間66.5円、常時稼働の730時間で48,513円、平日10時間×22日の220時間で14,620円でした。F64は常時稼働で約155万円です。APIのページには、Microsoftの価格の基準はUSDで、円などの価格は見積もり用の参照値だと明記されています。予約購入の割引は含まない、従量課金の小売価格です。

### F64未満では閲覧者全員にProが要る点と、Copilotの消費がCUから引かれる仕組み

F2で費用を抑える場合に忘れやすいのが閲覧ライセンスです。[Fabricのライセンスと容量](https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/enterprise/licenses)のページでは、F64未満のF SKUでPower BIのコンテンツを見る人は全員、Pro・PPU・個別試用版のいずれかが必要とされています。無料ライセンスの閲覧者に見せられるのはF64以上からです。F2を足しても、Proの購入本数は減りません。

Copilotの処理は、容量のCU（容量ユニット）をバックグラウンド操作として消費します。Copilotが裏で発行したDAXクエリやデータ更新は、通常の操作として別に数える仕組みです。F2のCUは2しかないため、作成者が多い組織では定時更新とCopilotが同じ枠を取り合います。消費量は、容量管理者がFabric容量メトリックアプリのItem historyで30日分を確認できる仕様です。容量の費用が積み上がる構造は[BIツールのAI機能と必要なライセンス条件](https://www.issoh.co.jp/column/details/15881/)でも比較しています。

## Power BI DesktopでCopilotを起動し、レポートを生成・編集する手順

[Power BI DesktopでCopilotを使う手順](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/copilot-power-bi-desktop)は、ワークスペースを1つ選ぶ作業から始まります。

### Copilot対応ワークスペースの選択と、ボタンが灰色のまま押せないときの確認箇所

1. Power BI Desktopにサインインし、レポートを開いてリボンの\[Copilot\]を選ぶ
2. 表示された一覧から、Copilotの課金先にするワークスペースを選ぶ
3. あとで切り替えるときは、右下の歯車から\[オプション\]の\[Copilot（プレビュー）\]を開く

一覧に出るのは、F2以上かP1以上の容量に載り、自分が管理者・メンバー・共同作成者のいずれかであるワークスペースだけです。選んだワークスペースは、レポートの発行先と同じでなくてかまいません。PPUのワークスペースは選べず、2025年1月より前のDesktopではレポートビューのCopilotペインが使えません。

ボタンが押せない場合は、容量レベルでCopilotが有効か、テナント管理者が容量管理者へ設定を委任しているかを確認します。Desktopのボタンは条件を満たさなくても常に表示される仕様です。

### レポートページを作る指示文の書き方と、Copilotが生成できないモデルの条件

[Copilotでレポートを作成・編集する手順](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/copilot-create-reports)では、Copilotペインで\[このレポートのコンテンツを提案\]を選ぶか、作りたいページを文章で指示します。生成後も、ビジュアルの追加・種類の変更・削除を続けて指示でき、Copilotの操作を取り消すには\[元に戻す\]が使用可能です。指示は「支店別の月次売上を棒グラフで、前年同月比をカードで、対象は2026年度」のように、指標・切り口・期間・ビジュアルの種類を1文に入れると、意図に近いページが返ります。1回のプロンプトは1万文字まで入ります。

次のモデルではページを生成できません。

- Q&Aの機能スイッチがオフのモデル
- リアルタイムストリーミングを使うモデル
- Analysis Servicesへライブ接続しているモデル
- 暗黙的なメジャーを無効にしたモデル

カスタムビジュアルと書式の変更にも対応しておらず、複雑なビジュアルを変更すると設定済みの書式が消えることがあります。配色の仕上げは生成後に手で行う前提で見積もります。Serviceでページを生成するには、ワークスペースかレポートの編集権限、またはセマンティックモデルのビルド権限が必要です。

## DAXクエリビューのCopilotでDAXを生成し、数字を検算するまでの作業手順

DAXを書ける作成者にとって、Copilotの使いどころは下書きの生成と、他人が書いたクエリの読み解きです。[DAXクエリを記述するCopilot](https://learn.microsoft.com/ja-jp/dax/dax-copilot)のページでは、この機能はパブリックプレビューとして説明されています。

### Ctrl+Iで呼び出してクエリを生成・保持・実行する流れと説明機能の使い方

1. Desktopの\[ファイル\]＞\[オプションと設定\]＞\[オプション\]の\[プレビュー機能\]で、DAXクエリビューのCopilotを有効にする
2. [DAXクエリビュー](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/transform-model/dax-query-view)を開き、空のクエリタブで`Ctrl`+`I`を押す
3. 「製品ごとに、直近3か月の利益と前の3か月の利益を比べて」のように依頼して送信する
4. 返ってきたクエリを\[保持\]でタブに入れ、\[実行\]か`F5`で結果を表示する

クエリを選んで「列を追加して差を表示して」と頼むと、変更箇所が差分の色付きで示されます。「このクエリの機能を説明して」と頼めば書き換えずに説明だけを返し、`SUMMARIZECOLUMNS`のような関数の用途も答えます。

### Copilotが出した期間比較の数字を自分で書いたDAXクエリで突き合わせる例

生成されたクエリで多い取り違えは、期間の終点です。メジャーの中で`MAX`を使うと、製品ごとに最終取引日が変わり、製品によって比較する3か月がずれます。次のクエリは終点をモデル全体の最終日に固定して検算する例で、表名と列名は自社のモデルに合わせて置き換えます。

```
DEFINE
    // 終点はモデル全体の最終受注日に固定する（製品ごとにずれないようにする）
    MEASURE 'Sales'[利益_直近3か月] =
        VAR _end = CALCULATE ( MAX ( 'Sales'[OrderDate] ), REMOVEFILTERS () )
        RETURN
            CALCULATE ( SUM ( 'Sales'[Profit] ), DATESINPERIOD ( 'Date'[Date], _end, -3, MONTH ) )
    MEASURE 'Sales'[利益_前の3か月] =
        VAR _end = EDATE ( CALCULATE ( MAX ( 'Sales'[OrderDate] ), REMOVEFILTERS () ), -3 )
        RETURN
            CALCULATE ( SUM ( 'Sales'[Profit] ), DATESINPERIOD ( 'Date'[Date], _end, -3, MONTH ) )
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS (
    'Product'[ProductName],
    "直近3か月", [利益_直近3か月],
    "前の3か月", [利益_前の3か月],
    "差", [利益_直近3か月] - [利益_前の3か月]
)
ORDER BY [差] DESC
```

Copilotの結果と合計が一致しない製品があれば、生成されたクエリの終点と、日付テーブルとのリレーションシップを見直します。この検算をバッチで回したい場合は、同じDAXをREST APIのExecute Queriesで送信する方法が利用可能です。呼び方と行数の上限は[Power BIのAPI連携の実装手順](https://www.issoh.co.jp/tech/details/19509/)にまとめています。CALCULATEとタイムインテリジェンス関数の書き方は[Power BIのDAX入門：メジャーと計算列の違い・CALCULATE・前年比のコード例](https://www.issoh.co.jp/tech/details/19515/)で扱っています。

## Prep data for AIでモデルを整え、Copilotの誤答を減らす設定

Copilotの誤答の多くは、モデルの名前のあいまいさから生まれます。[AI用にデータを準備する機能](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/copilot-prepare-data-ai)（プレビュー）は、モデルの所有者がCopilotに渡す文脈を指定する仕組みで、DesktopではホームリボンのPrep data for AIから開きます。

### AIデータスキーマ・検証済みの回答・AI指示の3機能で設定する内容の分担

AIデータスキーマでは、Copilotが参照してよいテーブルと列を絞ります。作業用の列や旧バージョンのメジャーを外すだけでも、似た名前の取り違えが減ります。検証済みの回答は、ビジュアルを選んで\[…\]から設定し、決まった言い回しの質問にそのビジュアルで答えさせる機能です。「今月の受注残」のように答えを1つに固定したい質問に使います。AI指示には、社内の用語と答え方を文章で書きます。

```
# 用語
・「売上」は税抜の [売上金額] メジャーを指す。[受注金額] は使わない
・「今期」は4月始まりの会計年度。'Date'[会計年度] で絞る
# 回答のしかた
・金額は千円単位で四捨五入して答える
・顧客別の質問では [取引先名] を使い、[顧客コード] は表示しない
```

設定はレポートではなくセマンティックモデルに保存されるため、同じモデルを使う全レポートに効きます。Q&Aが有効なモデルでなければ使えず、Desktopで作れるのはインポート・DirectQuery・複合（ローカル）の接続のモデルだけです。モデル全体で用語をそろえる考え方は[セマンティックレイヤーの仕組みと導入判断](https://www.issoh.co.jp/column/details/13790/)で解説しています。

### Approved for Copilotの付け方と、LSDLをGitで配るときの注意

準備を終えたモデルは、Serviceでモデルの\[設定\]を開き、Approved for Copilotにチェックを入れて\[適用\]します。以前の名称はPrepped for AIです。反映はほとんど1時間以内ですが、レポートが多いモデルでは最大24時間かかります。テスト段階では、DesktopのCopilotペインのスキル選択で「データに関する質問」「レポートビジュアルの分析」「新しいレポートページの作成」を切り替え、閲覧者と作成者それぞれの見え方を確かめます。

AI指示とAIデータスキーマは、モデルの定義の中のLSDLに保存されます。Gitやデプロイパイプラインで本番へ配る場合、変更をCopilotに反映するにはServiceでモデルの更新が必要です。DirectQueryとDirect Lakeのモデルは、この反映のための更新が1日1回に限られます。検証用のワークスペースで設定を固めてから配ります。

## Power BI Copilotを入れてよい組織と、モデル整備を先にすべき組織

容量と設定がそろえばCopilotは動きます。業務で使える答えを返すかどうかは、モデルの状態で決まります。

### F2を足すだけで効果が出る条件と、導入を見送るべきモデル・利用者数の目安

F2を足すだけで効果が出るのは、次の3条件がそろう組織です。モデルが1本か数本に集約され、メジャー名が業務の言葉で付いていること。作成者が数人で、閲覧者はすでにProを持っていること。Copilotに頼みたいのがレポートページの下書きとDAXの下書きであることです。この場合、Fabric Copilot容量をF2で1つ用意し、作成者だけを割り当てれば、月数万円で試せます。

次のどれかに当たるなら、Copilotの導入は見送り、モデルの整理を先に回します。レポートごとに別のモデルを作り、同じ「売上」が税込と税抜で混在している。列名が`col_01`のような記号や略語のままになっている。閲覧者が数百人いて、Copilotに直接質問させたい。最後のケースでは、誤答がそのまま現場の判断に使われます。整理されていないモデルにCopilotを載せても、もっともらしい誤った数字が早く出るだけです。

### BI基盤とセマンティックモデルの整備を外部に任せるときの作業範囲

容量の契約、テナント設定、作成者による下書き生成までは社内で進められます。外部に任せる目安は、複数の業務システムのデータを1本のモデルにまとめ直すとき、メジャーの定義を部門間でそろえる調整役がいないとき、回答の検算の仕組みまで引き継げる担当がいないときです。

データの集約、セマンティックモデルの設計、Prep data for AIの設定までを1つの作業として進めるなら、[BIツール導入支援](https://www.issoh.co.jp/service/ai/bi/)で、現在のレポートとモデルの構成を確認したうえで、Copilotに開放するモデルの範囲と整備の順番を決められます。

## Power BI Copilotの容量・設定・日本語対応についてよくある質問

Power BI Copilotの導入時に寄せられやすい質問に、Microsoft Learnの記述をもとに答えます。

### Power BI ProのライセンスだけでCopilotは使えますか？

使えません。概要ページでは、ProやPPUのライセンスだけでは不十分で、F2以上かP1以上の組織の容量が必要とされています。ただし、管理者がFabric Copilot容量を用意してユーザーを割り当てれば、Proのワークスペースに置いたレポートでもCopilotを使えます。

### Power BI Copilotは日本語で質問できますか？

日本語でも関連する回答は返りますが、2026年11月時点の概要ページには、英語以外の言語での利用は公式にはサポートされていないと書かれています。AI指示に用語と列の対応を書き、よく聞かれる質問を日本語で投げて答えを検算してから業務で使います。

### Fabricの試用版容量でCopilotを試せますか？

試用版容量そのものはCopilotの容量として使えません。概要ページの要件では、試用版容量と無料SKUはいずれもCopilotの容量として対象外です。一方、Fabric Copilot容量に割り当てられたユーザーであれば、試用版のライセンスモードのワークスペースでもCopilotを使えます。課金はCopilot容量に付くため、試すにはF2以上の有料容量が1つ要ります。

### 同じ質問をしてもCopilotの回答が毎回変わるのはなぜですか？

Copilotの動作は非決定的で、同じ入力でも同じ応答になるとは限らないと、AI用データ準備のページに書かれています。ただし、スキーマ・データ・カスタム命令が変わっていないモデルに24時間以内に同じプロンプトを送ると、キャッシュから同じ応答が返ります。答えを固定したい定型の質問は、検証済みの回答として登録するのが設定方法です。

### Q&Aをオフにしているモデルでも使えますか？

レポートページの生成とPrep data for AIは使えません。どちらもモデルのQ&Aが有効であることが前提です。Q&Aを止めているモデルでCopilotを使いたい場合は、Q&Aを有効にしたうえで、AIデータスキーマで参照してよい列を絞り込みます。

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- [Power BIのAPI連携：Web APIの取り込みとREST APIで更新・発行を自動化する手順](https://www.issoh.co.jp/tech/details/19509/)：DAXの検算をExecute Queriesで自動化するときの呼び方と上限です。
- [セマンティックレイヤーとは？意味・仕組みから会話型AI時代の導入判断まで解説](https://www.issoh.co.jp/column/details/13790/)：Copilotが参照するモデルの用語をそろえる設計の考え方です。

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出典: [Power BI Copilotの使い方：必要な容量・設定手順とDAX生成・レポート作成の実装](<https://www.issoh.co.jp/tech/details/19511/>)（株式会社一創）