完全なコンテキストを備えた多段階ノートブック分析

Skill2026年10月26日 · Microsoft Learn - Copilot for Data Engineering and Data Science

Microsoft FabricノートブックのCopilotを使えば、単一のセルだけでなくワークフロー全体にわたるコードを生成できる。Copilotは添付されたデータ、既存のコード、実行時の状態を理解しているため、多段階の変換、プロファイリング、検証を1回の会話で依頼できる。ノートブックの完全なコンテキストを保持したまま、パイプライン全体をより速く構築し、エラーをデバッグできる。

Microsoft FabricのノートブックにおけるCopilotは、一般的なAIコードアシスタントとは異なる動作をする。孤立したコードブロックを生成するのではなく、ノートブックのワークフロー全体を理解する。接続しているレイクハウス、利用可能なテーブルとスキーマ、すでに読み込まれているデータフレーム、実行テレメトリなどだ。

Fabricでノートブックを開き、Copilotボタンをクリックして右側のチャットペインを起動する。「フィルタ関数を生成して」と頼む代わりに、多段階の作業を依頼できる。「顧客テーブルをプロファイリングして欠損値と重複を確認し、そのうえで欠損パターンの上位10件を見せて」といった具合だ。Copilotはどのテーブルを指しているかを自動的に把握し、必要に応じて複数のセルにわたるプロファイリングコードを生成して実行し、結果を説明する。

最大の利点は、セルをまたいだコンテキストの保持だ。Copilotに「この乱雑なデータクリーニングのロジックを再利用可能な関数にリファクタリングして」と頼むと、ノートブック全体を分析し、セル間の依存関係を考慮した変更を提案する。コードが失敗したときは「Fix with Copilot」を使えば、エラーの要約と推奨される修正をノートブックの完全なコンテキストとともに得られる。エラーログを手作業で貼り付ける必要はない。

ETLパイプラインを構築するデータエンジニア、探索的分析を反復するデータサイエンティスト、複雑な結合を試作するアナリストのいずれも、コンテキストを切り替えることなく、生データから検証済みの出力までをエンドツーエンドで進められる。Copilotは計画→コード生成→実行→エラー診断→改善を1つの会話ループで処理し、一般的なノートブック開発時間を30〜40％短縮する。