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2026 年 12 月に Q&A の経験はなくなります。 Power BI には Copilot を使用することをお勧めします。これは、自然言語を使用してデータを照会するためのより高度で統合された方法を提供します。 詳細と推奨される代替方法については、 Power BI Q&A の非推奨化に関するページを参照してください。
Power BI 用のデータ モデルを作成したり、Excel ブックを作成したりする場合は、この記事が役立ちます。
Power BI では、Q&A は構造化データを検索し、質問に適した視覚化を選択できます。
Q&A は、テーブル、範囲、または Power Pivot モデルを含む、アップロードされた Excel ファイルで機能します。 最適化とデータクリーニングが多いほど、Q&A のパフォーマンスは堅牢になります。 セマンティック モデルに基づいてレポートとダッシュボードを共有することを計画している場合は、同僚が簡単に質問をしたり、質の高い回答を得ることを望みます。
Excel での Q&A のしくみ
Q&A には、データ全体で機能する一連のコア自然言語理解機能があります。 これには、Excel のテーブル、列、および計算フィールド名のコンテキストに依存するキーワード検索があります。 また、データのフィルター処理、並べ替え、集計、グループ化、表示の方法に関する知識も組み込まれています。
たとえば、"Sales" という名前の Excel テーブルで、列 "Product"、"Month"、"Units Sold"、"Gross Sales"、"Profit" を含む場合、それらのエンティティについて質問できます。 売上、月別の合計利益、販売単位別の製品の並べ替えなどを表示するように依頼できます。 詳細情報:
または、作業を開始します。
Q&A 用の Excel セマンティック モデルを準備する
Q&A は、テーブル、列、計算フィールドの名前に依存してデータ固有の質問に回答します。つまり、ブック内のエンティティと呼ばれるものが重要です。
ワークブックで Q&A を最大限に活用するためのヒントを次に示します。
データが Excel テーブルにあることを確認します。 Excel テーブルを作成する方法を次に示します。
テーブル、列、計算フィールドの名前が自然な音声で意味を持っていることを確認します。
たとえば、売上データを含むテーブルがある場合は、テーブル "Sales" を呼び出します。 "Year"、"Product"、"Sales Rep"、"Amount" などの列名は、Q&A で適切に機能します。
ブックに Power Pivot データ モデルがある場合は、さらに多くの最適化を行うことができます。 自然言語の専門家の社内チームから 、Power BI Q&A パート 2 を詳 しく読んでください。
Power BI Desktop でセマンティック モデルを開きます。 新しい列とメジャーを作成し、フィールドを連結して一意の値を作成し、日付、文字列、地理、画像、URL などの型でデータを分類します。
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