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title: Power BIユーザーがOntologyを試してみた
tags:  #microsoft fabric #power bi #copilot studio  
author: [k_maki](https://image.docswell.com/user/k_maki)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Power BI 勉強会 #36発表内容
published: June 27, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/k_maki/53JJJD-2026-06-27-013210
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Power BIユーザーが
Ontologyを試してみた
k_maki
2026年6月
「郷に入りては郷に従え。土地に馴染むには、その土地のルールを守れと
いう意味てす。それは個人の個性とは別次元の問題です。
やりたいことたけやるのが自分らしい生き方じゃない。嫌なことを押し付
けられても自分なりの方法て片付けるのが、自分らしく生きるということ
てす。」
甘利田幸男『おいしい給食 Season 3』第4話より


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自己紹介（k_makiとかいう人）
('ω') 8月でおしまい
1. 職業: 金融機関でDX推進的なことをやる人
2. オンラインでは
a. Qiita: k_maki – Qiita
b. Github: knmaki (github.com)
c. connpass: k_maki_ - connpass
アジサイ@お台場
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目次
1. 動機: セマンティック モデルの行く末
2. やってみた その1~3
3. 感想
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Ontologyって何？
おいしいの？
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ちょっと試してみたのですが思った
ように上手く行かなかったので、鼻
くそホジホジしながら聞いてくださ
い
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1.動機: セマンティック モデルの行く末
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動機: セマンティック モデルの行く末
1. Fabric内のデータ利用系Copilotに不満
a. Copilot in Power BI（Chat With Your Data）は、コードインタープリターが
無いため、DAX Queryでしかデータ分析できない。
b. Data Agentにはコードインタープリターはあるものの、リージョン外のデー
タ保存が微妙（社内事情）。また、Copilot Chat（追加ライセンスなし）へ
つなげる際の承認等の手間や、分析機能しかないためアクションにつなげら
れなかったり。
2. Copilot StudioのツールにFabric IQ Ontology MCPがあるのを発見。
3. Ontologyを使って、セマンティックモデルのデータを生成AIから
使ってみたいな。Ontologyの勉強もしてみたい。
→ 上手くいけば会社のPower BI資産（セマンティック モデル）をもっ
と生成AI活用できる。
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2.やってみた その1~3
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やってみた その1
1. セマンティック モデルを作成。まずは手を動かすことが重要と考え、
セマンティック モデルからではなく、一からOntologyを作成。
2. 途中で気づく。エンティティとセマンティック モデルの紐づけ（バ
インディング）ができないぞ。
3. 原因はインポートモードだったから。Lakehouse, Eventhouseとか
しか選べない。そして嫌な予感。
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やってみた その1
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やってみた その2
1. 今度はDirect Lake on OneLakeでセマンティック モデルを用意。メ
ジャーもいくつか定義する。
2. セマンティック モデルのメニュにある「オントロジーの生成」ボタ
ンで作成。なんかできた。が、どうもメジャーがOntologyに紐づけ
られていない。
3. Copilot StudioのFabric IQ Ontology MCPで作成したOntologyに接続
する。
4. ほいで、チャットしてみる。動きはするが、Lakehouseテーブルに
クエリしているようで、メジャーを使えていない。
5. Copilot Studioのコードインタープリター使えばいろんな計算は大丈
夫そう。
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やってみた その2
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やってみた その2
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やってみた その2
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やってみた その3
1. Azureでアプリ登録やらなんたらやって、Copilot StudioからRemote
Power BI MCP Serverに接続する。
2. 結果、いい感じでセマンティック モデルが使える。当然、メジャー
も。
3. ただ、セマンティック モデルのIDをチャット上で指定する必要があ
り、なんじゃこりゃとなる。
4. 見方を変えると、すべてのセマンティック モデルにアクセスできる
ため、エージェントの役割に限定しづらいのではないか？
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やってみた その3
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4. 感想
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感想
1. Ontologyちゃんと使えているかどうか怪しい。
2. 仮にOntologyでメジャーが使えないとなればかなり厳しい。
3. 間にData Agentを入れればいいかもしれないが、なんとなく無駄な
マルチエージェント構成に見える（何のためのMCPか）。
4. セマンティック モデルを生成AIから利用する手軽な方法を知りたい。
5. というか、もっと全体をうまい感じにつなげてほしい。
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THANK YOU