Copilot Creditの利用状況をPower BIで見える化してみた

Copilot Creditの利用状況を Power BIで見える化してみた k_maki 2026年10月 ロボ研ユーザー会（特別版） 広き野を 流れゆけども 最上川 海に入るまで 濁らざりけり 山形県民の歌「最上川」 昭和天皇 御製

自己紹介（k_makiとかいう人） イナダ（成長途中のブリ） 1. 職業: 金融機関でDX推進的なことをやる人 2. オンラインでは a. Qiita: k_maki – Qiita b. GitHub: knmaki (github.com) c. connpass: k_maki_ - connpass タマスダレ 大宰府の老舗茶屋 2

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目次 1. 背景 2. デモ 3. 構成 4. 感想 3

Copilot Credit利用状況は PPAC(Power Platform Admin Center)で見れば十分でしょ？ 4

PPACも充実してきていて十分かもし れないので、鼻くそホジホジしなが ら聞いてください 5

1. 背景 6

背景 1. PPACのクレジット消費状況レポートはPower Platform管理者ユー ザーのみ利用可能。エージェント作成者や環境管理者も利用状況を 見られるようにしたい。 a. とりあえず、クレジット パックからの消費状況のみ把握したい。 2. 詳細なデータを蓄積することで、柔軟・長期的な分析が可能に a. 柔軟: 部署別、MAU、エージェント別ROIなどなど b. 長期: エージェント利用が一般的になれば前年比分析とか必要かも？ 7

2. デモ 8

デモ PPACから 製品別 日別 エージェント別 ユーザー別 環境別 9

デモ Power BI レポート 環境別 製品別 PPACへ エージェント別 ユーザー別 日別 10

3. 構成 11

全体像 1. Power AutomateのPower Platform for Admins V2コネクターでク レジット消費のデータを取得し、SharePointにJSONで保存 2. JSONをPower BIで取り込み整形、可視化 Power Platform for Admins V2 コネクター JSON Power Query MS管理領域 12

構成の理由および限界 1. JSONの整形をPower Queryでやる理由 a. 餅は餅屋。Power Automateはデータの取得、Power Queryはデータの整形 が得意。Power Automateでのデータ整形は最小限に。 2. データの取得をPower Automateでやる理由 a. これも同じ理由。OAuth認証や継続トークンはPower Automateの方が得意。 3. Power Platform Admin V2コネクターには、60秒あたり30コールと いう厳しい上限がある。従って大規模テナントでユーザー数が多い 場合には何らかの対処が必要。 4. 取得しているデータはログではなく日別のレポート。プロンプト数 や成功率といった分析はできない。 13

Power Automate クラウドフロー （略）変数定義 継続トークンが nullになるまで 14

Power Automate クラウドフロー （略）変数定義 継続トークンが nullになるまで 15

Power Automate クラウドフロー （略）変数定義 first関数を使うのは気持ち悪さが残るが… こういう構造だし仕方ない→ （resourcesを配列でラップ？） 16

Power Automate クラウドフロー これがアウトプットのファイル。 JSONが読めるようになると、Power Platformではできること、わかること が飛躍的に増える。クラウドフロー、 デスクトップフローの定義やインプッ ト/アウトプットも全部JSONだから。 JSONの定義 • • • オブジェクト：{ "key": value } 配列：[ value, value ] 値の種類 • 文字列："text" • 数値：123 • 真偽値：true / false • 空値：null • オブジェクト • 配列 17

Power BI セマンティック モデル（整形） クリックでカスタム 関数が自動作成 このクエリ（JSONのテー ブル化）が関数化される 次のステップですべての テーブルを一つに 18

Power BI セマンティック モデル（モデリング） スタースキーマ 19

Power BI レポート Copilot Defaultテーマを 使うと良い感じに 20

4. 感想 21

感想 1. いったん完成したが、かなりの回り道があった。 a. 最初は非公開APIをブラウザーの開発者モードで探してデータを取得したが、 安定性や粒度の観点から、方法を見直す必要があった。 b. DataverseのAI Eventテーブルにもクレジット消費状況は保存されていたが、 十分ではなかった。 c. 同じコネクターのリソース別取得アクションはバグで403エラーとなる。 2. 継続トークンの処理は、HTTP with Entra ID(preauthorized)コネク ターやFabricのSemantic LinkによるAPI利用経験が活きた。 3. 環境変数、ソリューション化、子フロー化などのALM周りの機能を 初めて使ってみた。難しいがよくできている。 4. みんな感じていると思うが、クレジット利用状況の可視化・共有に ついてはMSさんにもっと頑張ってほしい。 22

THANK YOU 謝辞: PBIJP Semantic Data Modeling workout #28 参加者の皆さま イラスト素材：いらすとや（ https://www.irasutoya.com/ ）

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