AI（生成AIのこと。以下同じ。）の登場で、Power BIの調べものや勉強がずいぶんはかどるようになった。BI勉強でどんな感じで活用できているか、ポエムを残そう。

あと、私が使っているAIは、M365 Copilot Chat（法人向けのやつ）なので、その前提で。Geminiとかはよくわからないし、待っていれば同じ機能が追加されるので試すつもりもない。

1. AIはかけ算

まずは70年近く前の名言を:

「オオカミにとっての自由は、羊にとっての死を意味する。」 - Isaiah Berlin, 1958

「AIにではなく、AIを使いこなす人に仕事を奪われる」と誰かが言っていたが、本質は70年近く前に語られていた。

「AIはかけ算」とは、AIは人の能力を強化するが、足し算ではなくかけ算で強化するということ。ゼロに何をかけてもゼロ。マイナス拡大もある（他人の足を引っ張る）。悲しいことに、AIによって人の価値の差がどんどん拡大していくことになる。

だから、AIを使いこなす側になろうという話。そして、すぐに始められる使いこなしが勉強というのが、この記事で言いたいこと。

2. GPT-5前後

2025年にGPT-5が出て、結構いい感じになった。それまで4oとかoなんとかがあって、覚える気も使い分ける気もなかったが、名前が5でわかりやすく、それまでのモデルの能力も包含しているということもあって、使う側としては嬉しい更新だった。

ハルシネーションがかなり酷かった。Pythonコードとかいろいろ書いてくれるけど、とにかくエラーが出る。それを渡してまた聞くの繰り返し。あと、Copilotのthink deeperオプションは、手の込んだハルシネーション製造機能だったから何の役にも立たなかった。

ハルシネーションが大幅に減った。マジ助かる。あとは、自動的にthink deeper的なことをやってくれるので、それも助かる。

あと、Copilot内部でPythonを実行してくれるようになった（24年からできたっけ？）ので、サンプルデータの作成などもやってくれて本当に助かる。コード品質の向上の効果の恩恵を余計に受けれるね。

ただ、ハルシネーションは出るときは出る。しかも、頻度が減ったので余計にだまされやすくなった気がする。Power BI関係だと割と一発で分かるが、自分が知らない分野（Power PlatformのAdmin周りとか）だともはや判定不能。敵もなかなかやる。

じゃあ、BIの勉強でどんな感じかを書いてみる。

データモデリングの相談ができるのは良い。やり方をいくつか考えさせて、その間で比較させたりとか。現時点では、自分で考えたモデリング方法についてレビューしてもらうことの方が多いかな。

データ準備ではクエリの相談も良き。これも全部書かせるというよりも、自分が書いたもののレビュー。もっといい書き方がないかとかね。

初見に近い機能の詳細を調べるのにもAIを使うが、まあまあハルシネーションが起こる。これはそこそこニッチなことを聞いているからかも。多対多のリレーションシップについて突っ込んで聞いていると、「内部的にブリッジテーブルを作るとMS Learnにも書いている」とか意味が分からないことを言ってくるし。

ただ、怪しいと思ったところをAIに激詰めすると理解が進む気がする。違和感は、他の機能との関係性の中での矛盾だったりするので、全体的な概念整理にもつながる。しかし、激詰めされて負けを認めてもAI君は次の会話ではすっかり忘れてる（このメンタルは見習いたい）。

Power BI MCP（Model Context Protocol）サーバーでのモデリング支援は面白そう。

また、GoogleのNotebookLMは勉強目的では結構良さそう。『The Definitive Guide to DAX（第3版）』の勉強で使ってみたい。あの、ラジオ番組みたいなやつとか。

誰かの参考になるかもしれない。AIは問いかけがすべてだから。

なんかいろいろ書いたけど、AIのおかげでPower BIの調べものとか機能の理解が進みやすくなったのは事実。

ただ、するっと理解した話はするっと頭から抜けていくのが難点。いろいろ悩んだ方が結局頭に残るんだよね。学生の時に先生がそんなことを言っていた（わかりやすい説明は頭に残らないとか何とか）が、AI時代以前からある真理なんだろう。

今年も乙でした。来年もPower BIとかFabricを勉強しましょう。