Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
[3] Power BI Deep Dive [2026-04]
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Ohata Masatoshi
April 12, 2026
83
0
Share
[3] Power BI Deep Dive [2026-04]
PBI Deep Dive 2026-04 の資料です。
Ohata Masatoshi
April 12, 2026
More Decks by Ohata Masatoshi
See All by Ohata Masatoshi
[2] Power BI Deep Dive [2026-03]
ohata_bi
0
130
2026-02 Microsoft Data Analytics Day
ohata_bi
0
140
[1] Power BI Deep Dive [2026-02]
ohata_bi
2
220
Power BI は、レポート テーマにこだわろう!テーマのティア表付き
ohata_bi
0
410
Fabric 移行時の躓きポイントと対応策
ohata_bi
1
440
Featured
See All Featured
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
800
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
720
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.7k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
4k
Claude Code のすすめ
schroneko
67
220k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.7k
Writing Fast Ruby
sferik
630
63k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
260
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
790
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.7k
Transcript
2026–04 Deep Dive
本日のアジェンダ 時間 内容 19:00 - 19:05 オープニング(ご案内、自己紹介など) 19:05 - 19:45
本題 19:45 - 20:00 質問コーナー、アフタートーク © 2026 Masatoshi Ohata
円滑な進行のため、ご質問時を除きマイクはオフしてください。 • 資料は後日、Connpass の本イベントページにアップロードします。 • 本セッションは 録画していますが、アーカイブ公開は行いません(運営の記録用です)。 内容に関する注意 • 本シリーズ「Power
BI Deep Dive Power Series」では、Fabric × Power BI を中心に取り上げます。 • 一部、プレビュー版/提供前の機能を取り上げる場合があります。 • 内容については 正確性・有用性に配慮していますが、すべてを保証するものではありません。 • 本勉強会での説明や見解は、私個人のものであり、所属する組織・団体を代表するものではありません。 導入時のお願い • 自社環境へ導入する際は、テスト環境での事前検証を行い、最新の公式ドキュメントの確認に加えて、 Microsoft の営業・サポート窓口や担当ベンダーと相談しながら進めてください。 • 本内容を参考にしたことによって問題が生じた場合でも、責任は負いかねますのでご了承ください。 本勉強会ご参加にあたってのご案内 © 2026 Masatoshi Ohata
プロフィール 大畑 正利 (おおはた まさとし) エンドツーエンドのデータアーキテクトとして、 Microsoft Fabric を中心にデータ基盤構築か ら分析・可視化、AI
活用までを一貫して担当。 © 2026 Masatoshi Ohata Power BI Deep Dive 担当
Microsoft Fabric の Semantic Link: 意味レイヤーを Notebook へ © 2026
Masatoshi Ohata
本日のアジェンダ 時間 内容 19:00 - 19:05 オープニング(MDPJPの紹介、お知らせなど) 19:05 - 19:45
本題 19:45 - 20:00 質問コーナー、アフタートーク © 2026 Masatoshi Ohata
• セマンティックモデルを“コードから触れる”とは何か • 運用に効く高度活用(品質・ガバナンス・自動化)の方 向性 • デモで “再現できる” 実装の型 今日のゴール(3点)
© 2026 Masatoshi Ohata
• Power BI セマンティックモデルは • BI 開発者には見える • Notebook /
Python からは 見えない世界だった • しかし実際は • データサイエンス • データ品質チェック • モデル検証・自動化でも「同じ意味定義」を使いたい • Semantic Linkが埋めるギャップ • Semantic Linkは Power BIセマンティックモデルとFabricノートブックを繋ぐ機能 で、意味情報の伝播と統合を狙う。 なぜ Semantic Link が必要なのか © 2026 Masatoshi Ohata ☞ 作ったセマンティックモデルを、誰が、どこで使えるべきか?
• Lakehouse / Warehouse(物理) • ↓ • Semantic Model(意味) •
↓ • Power BI / Notebook / ML Fabric が目指している © 2026 Masatoshi Ohata
© 2026 Masatoshi Ohata Fabric が目指している Lakehouse / Warehouse(物理) Semantic
Model(意味) Power BI Notebook / パイプライン データソース データソース データソース
• 強調ポイント • Direct Lake とは別物 • モデリングを置き換えない • DAX
を Python に変換するものでもない 既存の Power BI モデルを“活かす”ための機能 • 機能カテゴリ: • 探索(Discover): アイテム/テーブル/メジャー一覧・メタ参照(例:list_items, list_tables) • 実行(Execute): メジャー評価、DAX/クエリ実行(例:evaluate_measure) • 拡張(Extend): TOM等でメタデータ操作・自動化(Semantic Link Labs) What:何ができるか Semantic Link とは何か © 2026 Masatoshi Ohata
デモ © 2026 Masatoshi Ohata
© 2026 Masatoshi Ohata 公式情報 セマンティック リンクとは - Microsoft Fabric
| Microsoft Learn
© 2026 Masatoshi Ohata チュートリアル 補足 https://github.com/lucazanna/fabric_synthea_dataset/blob/main/providers.csv ダウンロードがエラーになる場合は、Githubから ダウンロードする手もある
© 2026 Masatoshi Ohata セマンティック リンク活用シナリオ 日次パイプラインの中で、動的なフィルター条件を使ってセマンティックモデルのメジャー値を取得し、 その値に応じて後続アクティビティの分岐処理を切り替える
None
ノートブック出力の使い方 @equals( variables('exceeded'), true ) @bool(json(activity('CheckMea sure').output.result.exitValu e).exceeded)
まとめ:持ち帰り • まとめ(3点) • Semantic Linkは セマンティックモデルをNotebookに接続する橋で、 意味情報の活用を広げる。 • 基本は
探索→実行→拡張の順で導入すると失敗しにくい。 • TOMまで行くと、運用自動化(品質/ガバナンス/差分検知)に繋がる。 • 応用アイディア • “メジャー評価の回帰テスト”(evaluate_measureで主要KPIを定 期チェック • “モデル検査Notebook”(列の増減、非アクティブリレーション、命名 規則)をテンプレ化 • “モデルドキュメント自動生成”(TOMからMarkdown出力)
#04 2026-05-17 Japan Microsoft Data Platform User Group
本日のアジェンダ 時間 内容 19:00 - 19:05 オープニング(MDPJPの紹介、お知らせなど) 19:05 - 19:45
Power BI ユーザーが Fabric 容量ライセンスで得られるメリット 19:45 - 20:00 質問コーナー、アフタートーク © 2026 Masatoshi Ohata
• Microsoft Fabric Roadshow Tokyo • 日時:2026/4/14火曜日 午前10時00分~午後5時00分 (GMT+09:00) •
▪開催概要 開催日時:2026年4月14日(火) 10:00 ~ 17:00 開催形式:Online 参加費:無料 ※事前登録制 • Microsoft Fabric Roadshow Tokyo ~AI時代の統合データ戦略、FabCon最新情報~ 【Online開催】 イベント告知 © 2026 Masatoshi Ohata