Microsoft Excelはローコードツールの元祖ですが、Excelスプレッドシート内のデータとビジネスロジックは管理されておらず、他のビジネスユーザーと共有される必要もないため、スプレッドシート外で簡単に再利用することはできません。MicrosoftのPower Platformで使用されるデータプラットフォームであるDataverseのデータは、よりリッチです。メールアドレス、請求書、注文番号などのビジネスオブジェクトに、その内容やビジネスでの利用目的を詳細にタグ付けするメタデータがあり、ビジネスロジック、認証、インテリジェンス、分析もサポートされています。
ジャンプ先:
- ツールはExcelデータをDataverseに新しい場所として提供します
- データバースの新しいAI搭載ツール
- ローコード開発者がPower FxをDataverseと連携して活用する方法
- Dataverse で SQL を使用する
- Microsoft Dataverse を介したデータの保護
ツールはExcelデータをDataverseに新しい場所として提供します
生成AI「Power Apps Copilot」は、ユーザーがアプリに何をしてほしいかを自然言語で記述することで、Microsoft Dataverse 上でアプリケーションを構築するために既に利用可能です。例えば、ユーザーはアイデアが増えていくにつれて、画面、コントロール、機能を追加するよう Copilot に指示することができます。
Excel to Appは、ユーザーがスプレッドシートに既に保存されているデータを取り込むのに役立つ、プレビュー版の新ツールです。その名の通り、ユーザーはExcelから非構造化データをドラッグ＆ドロップするか、Copilotにファイルへのリンクを提供するだけで、Power Platformがそれを分析し、Dataverseに必要な追加情報を加えてアプリに変換します。MicrosoftのDataverse担当バイスプレジデント、Nirav Shah氏がMicrosoft Buildイベントに先立ち、TechRepublicに説明しました。Build開発者会議において、Microsoftはさまざまな新しいAIツールとサービスを発表する予定です。
「Power Apps Copilot 対応なので、テーブル構造、名前の付け方、説明、必要な列、そしてそれらの列のデータ型を推測してくれます」とシャー氏は言います。「列挙型（可能な値のリスト）の場合、Dataverse スキーマ内のオプションセットの値も自動的に生成してくれます。」
すべての Excel データを Dataverse に新しい場所として保存することは、データ ガバナンスにとって非常に有効です。
「企業全体で統制されていない、管理されていない一般データを、ビジネスニーズに合わせて拡張可能な完全な承認ポリシー、ガバナンス、セキュリティを備えた、完全に管理された構造化されたクラウドバックエンドに変換することで、企業全体に存在するシャドーITを軽減できます」とシャー氏は指摘した。
Dataverse の新しいエラスティック テーブルは、1 時間あたり最大数千万行の取り込みまで、大量の非リレーショナル データを処理できます。
企業はすでに、ビジネスユーザーが依存する「負荷に耐える」Excelスプレッドシートを見つけるためのツールを活用しています。今後は、ITチームがバックアップ、バージョン管理、管理を行い、他のビジネスユーザーが活用できるよう、重要なデータをDataverseに取り込むよう促すことができます。しかし、Shah氏は、個人ユーザーもExcelデータをPower Platformに取り込み、アプリのユーザーインターフェース構築に自然言語処理などのツールを利用したいと考えているだろうと示唆しました。
「これにより、多くの摩擦が解消されると考えています」とシャー氏は述べた。「Excelでタスクをこなすなど、個人的な生産性向上に取り組む人々に、Power PlatformのDataverseが提供する豊富な機能を活用して、可能性を最大限に引き出すための道筋を示すことができます。」
「Dataverseは、Power Platform全体に相互接続されたネイティブバックエンドであり、ExcelからPower Platformの他の部分で利用可能な豊富な機能をすべて移行します。これを1分以内に実行できるという事実は、開発者がDataverse内のデータを基盤として、より多くの機能を活用するための障壁を真に取り除きます。」
データバースの新しいAI搭載ツール
Excel のデータはユーザーが個別に操作するのは簡単かもしれませんが、それを Dataverse に取り込むと、さまざまな新しい AI ツールに接続できるようになります。
Power Virtual Agent チャットボット
Dataverse にデータが保存されると、Power Virtual Agents チャットボットで利用できるようになります。ユーザーが作成できる Teams ボットもその一つです。プロジェクターなどの社内ハードウェア資産のリストを Excel で管理し、それを Dataverse に取り込めば、会社の公式 HR ツールと連携して、新入社員の業務手順を把握するオンボーディング チャットボットの一部として活用できるようになります。
これらのボットは、Azure Open AI Service を利用することで、ボットの元の作成者が想定していなかった質問に答えられるようになります。例えば、誰かがVRヘッドセットやHoloLensをハードウェアリストに追加した場合、Copilotにそれらをアプリに含めるように指示すれば、ボット作成者が手動で詳細を追加することなく、ボットがそれらに関する質問に答えられるようになります。
Visual Studio および Visual Studio Code 用の Teams ツールキット
Visual Studio および Visual Studio Code 向けの Teams ツールキットは、Teams 内のインターフェースとしてアダプティブ カードを使用する Teams アプリの作成を簡素化します。Bing が AI チャットおよび Power Platform コネクタ向けに標準化している ChatGPT プラグインに加え、Teams ツールキットで作成できる Teams メッセージ拡張機能は、Office アプリケーションおよびサービス向けに提供される AI ツールである Microsoft 365 Copilot のプラグインとして機能し、Dataverse に保存されている Dynamics 365 および Power Platform のデータにアクセスできるようになります。
頻繁に実行する必要があるタスクがあり、それを自動化する必要がある場合は、Power Apps でアプリを作成してそのタスクを実行するのが合理的です。あるいは、データが Dataverse に蓄積されたら、Copilot に頼んで、最適な営業案件のステータス更新や、過去 1 週間の顧客からの最も発生率の高い問題のリストを取得してもらう方が簡単かもしれません。しかし、Power Apps Copilot を使用して作成されたアプリには Copilot が組み込まれているため、ユーザーはアプリ内で Copilot に操作を指示できるため、どちらか一方を選ぶ必要はありません。
データ衛生ツール
シャー氏が「データ駆動型アプリケーション」と呼ぶAIにDataverseのデータを活用するのは非常に容易になりましたが、データがクリーンで完全かつ正確であることが不可欠です。つまり、顧客情報が完全に揃っていて、住所の行に欠落がなく、請求書の詳細情報もすべて正しくなければなりません。Dataverseの新しいAI搭載データハイジーンツールは、メールアドレスやURL、住所などのオブジェクトに対して重複排除とスマートなデータ検証を行います。
「Dataverse には、電子メールや住所などのデータの暗黙的な値がどのようなものであるかについてのより深い知識を備えたセマンティック データ モデルがあります。これらは具体的なデータ タイプであるため、データ検証の面でより豊富な情報を自動的に提供できます」と Shah 氏は述べています。
データのクリーニングと正規化は、ビジネス ユーザーが考えつかない作業ですが、プラットフォームにこれを組み込むことで、より良い結果が得られます。
「開発者がより高品質なデータをシステムに取り込めるように簡素化し、ターンキー方式にすることで、開発者がシステム上に構築するアプリケーションやプロセスのエンドユーザーに対して、洞察、アプリケーション、ビジネスプロセスが可能な限り多くの価値を提供できるようにしたいと考えています」とシャー氏は述べた。
参照: TechRepublicのデータクレンジングに関するチートシート
ローコード開発者がPower FxをDataverseと連携して活用する方法
ローコード開発者は、Excel 関数を作成したことがある人なら誰でも使い慣れている Power Fx 言語を使用して、インスタント アクションやオンデマンド アクション用の独自のカスタム検証を記述したり、Power Platform コネクタや Web API で動作するトリガーやアクションを使用して、ビジネス ロジックやデータバース ルール用の再利用可能なプラグインを構築したりすることもできます。
「これらは、本格的な.NET開発を行うことなく、ローコードでビジネスロジックを開発し、それをシステムに組み込む方法です」とShah氏は述べています。「システム内で作成または更新される特定のレコードをトリガーし、Power Fxを使用して必要な動作を調整できます。Dataverse内の他のAPIを呼び出してシステム内の他のデータとやり取りしたり、数千を超えるPower Platformコネクタ（他のデータソース用）のいずれかを呼び出してロジックを調整したり、Power FXを使用して新しいAPIを構築し、それをDataverse上に構築されたあらゆるものから活用できる機能として公開したりすることも可能です。」
これにより、顧客に注文への感謝を伝えるメールを送信したり、ユーザーが SQL ストアド プロシージャを使用して実行できるその他の操作を再現したりできるようになりますが、SQL データベースのプログラミング方法を知らなくても、Dataverse から直接実行できるようになります。
ユーザーは既に Dataverse 内のイベントやアクションで豊富なカスタム ビジネス ロジックを作成できますが、これにより、多くの特別な開発作業を行うことなく、その構築が簡素化されます。
「私たちは参入障壁を大幅に取り除き、システム内に既に存在するあらゆる構成要素を、はるかに容易かつ容易に、そしてより柔軟に利用できるようにしました」とシャー氏は続けた。「環境とデータモデル内のコンテキストを活用することで、開発者がビジネスロジックをシステムに追加することが、より容易かつ迅速になります。」
Dataverse で SQL を使用する
Dataverse は単なる SQL データベースではありませんが、SQL を使用してクエリを記述し、データを探索、フィルター処理、集計、並べ替え、結合、グループ化する方法を既に知っている開発者は、Power Apps Studio の新しい Web ベースの SQL エディターを使用して、Dataverse テーブルに対してそれらの SQL クエリを使用できます。
これは、既存のデータベース開発者がデータをクエリする新しい方法を学習する必要がないことを意味するため便利ですが、同じテクノロジを使用して、さまざまな Microsoft Copilot が Dataverse データを操作することも可能になります。
「舞台裏で私たちが行っているのは、クエリをDataverse内のメタデータを通して表現された論理表現から、Dataverse内にある物理ストレージに変換することです」とShah氏は説明した。「これは、Dataverse上に構築されている多くのCopilotシナリオをサポートする上で重要な要素でもあります。」
「自然言語を構造化クエリに変換し、ユーザーのセキュリティと承認ルールを適用した状態でユーザーのコンテキストで実行できるようにすることで、Power App Copilot や Microsoft エコシステム全体の他の Copilot の自然言語クエリに応答できるようにする当社の能力は、実際には、本質的に、Dataverse に基づく SQL クエリのサポートによって実現されています。」
繰り返しになりますが、これは経験豊富な開発者がより速く作業するのに役立つと Shah 氏は示唆しています。
「プロの開発者は、これらすべてを自ら構築して組み立てる必要はありません」とシャー氏は述べた。「私たちはそのことを理解しており、より広範なPower Platformエコシステムへのネイティブ接続性を備えているため、点と点を自動的に結び付けることができます。そのため、開発者はアプリ固有のCopilotエクスペリエンスをターンキー方式で構築し、時間をかけて自ら土台を構築するよりも迅速かつ容易に、その価値をユーザーに提供できます。」
参照: TechRepublic のチュートリアルで SQL で複数のテーブルをクエリする方法
Microsoft Dataverse を介したデータの保護
Dataverse に膨大な量の重要データが存在するため、組織は追加のセキュリティオプションを求めているかもしれません。ユーザーが Azure Key Vault で独自の暗号化キーを管理している場合、Dataverse で Bring Your Own Key オプションを使用できるようになりました。また、新しい IP ファイアウォールにより、セキュリティチームがユーザーの接続を許可する IP アドレス範囲を選択できるため、IP アドレスに基づいてほぼリアルタイムでアクセスを制限することも可能になります。
誰かがアカウント削除などの機密性の高い操作を行おうとした場合（正当な操作である可能性もありますが、アカウントが攻撃者に乗っ取られた可能性も示唆されます）、Azure Active Directory の継続的アクセス評価は、アカウントの認証方法と接続元を確認します。ユーザーが帰宅して別のIPアドレスに移動した場合や、ユーザーのマシンが見慣れない場所から接続しているように見え、かつその接続が許可IP範囲外である場合、たとえ既にログインしていて通常は許可される操作であっても、そのリクエストはブロックされます。
「従業員はこれまでとは比べものにならないほど、より遠隔地やハイブリッドな形態で世界中を移動しています」とシャー氏は指摘する。「ユーザーが近所のコーヒーショップから参加することを禁止したい場合や、社内ネットワーク内に留まらせたい場合、IPファイアウォールは、インフラのセキュリティを確保し、貴重な資産であるデータを守るための、新たな多層防御機能を提供します。」
ユーザーがそのデータに対してどのような操作を実行できるかに関するポリシーは、ユーザーが所属する部署によって異なる可能性があり、現在ではユーザーが勤務する場所によっても変更される可能性があります。
