Power BI Copilot F2（2CU）実証レポート― 製造業4業務シナリオ、CSVから直接Copilotでレポート自動作

2026.04.05 2026.04.06

フォン

こんにちは！フォンと申します。
株式会社メディアフュージョンのPower BI関連製品の開発を担当しているベトナム出身のエンジニアです。
蓄積された経験をPower BIに興味のあるや利用者などに共有したいです。

「Copilotを使うには64CU（F64）が必要」と思っていませんか？2026年4月現在、最小構成の2CU（F2）でもCopilotが利用可能です。小規模なデータであれば、年間約30万円＋Proライセンスで導入できます。
本記事では、Power BI DesktopにCSVファイルを読み込み、Fabricワークスペースに接続するだけで、Copilotがレポートページを自動作成するデモ手順を、製造業・化学業界を想定した4つのケーススタディとともに解説します。

コスト比較 — 2F vs 4F vs 64F

構成	月額（RI）	Copilot	対象規模
F2（2CU）★	約¥29,000〜/月	✓ 利用可	小規模・試験導入
F4（4CU）	約¥58,000〜/月	✓ 利用可	中小・部門単位
F64（64CU）	約¥940,000〜/月	✓ 利用可	全社展開

最新価格は必ず公式サイトで確認：azure.microsoft.com/pricing/details/microsoft-fabric/

共通セットアップ（初回のみ・所要時間：約15分）

STEP 1 — Fabricワークスペースの準備

Microsoft 365管理センター → Fabric → キャパシティの作成 → F2を選択（リージョン：Japan East 推奨）
Fabric管理ポータル → テナント設定 → [Copilot and Azure OpenAI Service] をオン（テナント管理者権限が必要）
対象ワークスペース → 設定 → Premium → 作成したF2キャパシティを選択 → 保存

STEP 2 — Power BI DesktopをFabricワークスペースに接続

Power BI Desktop → ホーム → 「発行」→ 対象のFabricワークスペースを選択
Power BI Serviceをブラウザで開き、ワークスペースにアクセスできることを確認
Desktop画面右側に「Copilot」パネルが表示されていることを確認（表示されない場合はFabric接続を確認）

STEP 3 — サンプルデータ

case1_monthly_sales.csv（50,000行）
case2_production_quality.csv（80,000行）
case3_material_cost.csv（30,000行）
case4_sales_kpi.csv（100,000行）

Case ① 月次売上レポートの自動化
50,000行　｜　case1_monthly_sales.csv

データ仕様
期間：2024年5月〜2025年4月（直近12ヶ月）　｜　更新頻度想定：月次
列構成：日付 / 製品コード / 製品名 / カテゴリ / 数量 / 単価 / 売上金額 / 顧客コード / 地区

STEP 1 — CSVを読み込む

Power BI Desktop → データを取得 → テキスト/CSV → case1_monthly_sales.csv を選択
プレビューを確認 → 「読み込み」（変換不要、そのまま読み込む）
右側のCopilotパネルにデータが認識されていることを確認

STEP 2 — Copilotでレポートページを自動作成

Prompt：「売上データを分析するレポートページを作成して。製品別の売上金額ランキング、月次推移、地区別の売上を含めて。データの期間全体（2024年5月〜2025年4月）を対象にして」

期待される結果：製品別売上の棒グラフ・地区別マップ・月次推移の折れ線グラフが自動配置される。

STEP 3 — 分析・Q&A

Q1： 「2025年4月の売上金額トップ5製品を教えて。2025年3月と比べてどう変わった？」
期待される回答： 製品別売上ランキングの棒グラフ＋前月比（%）テーブルが自動生成される。高純度アルミナ・エチレン系樹脂がトップに来るよう設計済み。

Q2： 「2025年3月から2025年4月にかけて売上が10%以上下がった製品はある？理由を推測して」
期待される回答： 該当製品のリスト＋Copilotによる要因分析のナラティブテキストが生成される。

Case ② 生産ラインの不良率分析
80,000行　｜　case2_production_quality.csv

フォン

データ仕様
期間：2024年11月〜2025年4月（直近6ヶ月）　｜　更新頻度想定：日次
列構成：日時 / ラインID / ライン名 / 製品種別 / 生産数 / 不良数 / 不良率(%) / 不良原因コード / シフト

STEP 2 — Copilotでレポートページを自動作成

Prompt：「生産品質データのレポートを作成して。ライン別の不良率推移、シフト別の比較、不良原因の内訳を含めて。データの期間全体（2024年11月〜2025年4月）を対象にして」

STEP 3 — 分析・Q&A

Q1： 「ライン別の平均不良率を教えて。2025年1月〜2月と2025年3月〜4月を比べてどのラインが悪化している？」
期待される回答： L03・L05が悪化中として自動検出される。ライン別比較グラフ＋前期差分テーブルが生成される。

Q2： 「第3ライン（L03）の不良原因コード別の件数を教えて。最も多い原因は何？」
期待される回答： 原因コード別の棒グラフ＋最多原因のナラティブが生成される。

Case ③ 在庫・原材料コスト追跡
30,000行　｜　case3_material_cost.csv

データ仕様
期間：2025年1月〜3月（週次）　｜　更新頻度想定：週次
列構成：週 / 原材料コード / 原材料名 / 仕入先 / 数量(t) / 単価(円/t) / 合計コスト / 在庫残量(t) / リードタイム(日)
※ エチレン・プロピレン・アセチレンが週次1.8%ずつ上昇するトレンドに設計。化学メーカー訪問時に最も訴求力が高いシナリオ。

STEP 2 — Copilotでレポートページを自動作成

Prompt：「原材料コストの管理レポートを作成して。原材料別のコスト推移、在庫残量と単価の関係、仕入先別の集計を含めて。データの期間全体（2025年1月〜3月）を対象にして」

STEP 3 — 分析・Q&A

Q1： 「2025年1月から2025年3月の間で、エチレンの単価はどう変わった？同じ期間で単価が上昇傾向にある原材料を全部教えて」
期待される回答： エチレン週次単価の推移グラフ＋エチレン・プロピレン・アセチレンの上昇率ランキングが表示される。

Case ④ 営業KPIダッシュボード
100,000行　｜　case4_sales_kpi.csv

データ仕様
期間：2024年4月〜2025年3月（今期）　｜　更新頻度想定：日次
列構成：日付 / 営業担当ID / 氏名 / 地区 / 目標売上 / 実績売上 / 達成率(%) / 顧客数 / 訪問数
※ 四国・東北・北海道が達成率68〜76%に設定。訪問数と達成率に正の相関あり。Copilotが相関インサイトを自動生成することがある。

STEP 2 — Copilotでレポートページを自動作成

Prompt：「営業KPIの管理レポートを作成して。地区別の達成率比較、担当者別ランキング、目標と実績の差分を含めて。データの期間全体（2024年4月〜2025年3月）を対象にして」

STEP 3 — 分析・Q&A

Q1： 「2024年4月〜2025年3月の全期間で、地区別の平均達成率を教えて。80%を下回っている地区とその訪問数・顧客数も一緒に見せて」
期待される回答： 四国・東北・北海道・中国が80%未満として検出。訪問数・顧客数の比較テーブル＋相関インサイトが追加される場合あり。

Q2： 「訪問数が多い地区と達成率の間に相関はある？データ全体（2024年4月〜2025年3月）を使って分析して、改善提案も教えて」
期待される回答： 相関分析テキスト＋具体的なアクション提案が生成される。Copilotのナラティブ生成が最も印象的なシーン。