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title: Copilot Creditの利用状況をPower BIで見える化してみた
tags:  #power bi #ai builder #power automate #copilot studio  
author: [k_maki](https://docswell.com/user/k_maki)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: ロボ研ユーザー会（特別版）
published: October 18, 26
canonical: https://docswell.com/s/k_maki/KQ2JNW-2026-10-18-224330
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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


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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
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目次
1. 背景
2. デモ
3. 構成
4. 感想
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# Page. 4

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Copilot Credit利用状況は
PPAC(Power Platform Admin
Center)で見れば十分でしょ？
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# Page. 5

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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
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1. 背景
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# Page. 7

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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？
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2. デモ
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# Page. 9

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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
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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
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3. 構成
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# Page. 12

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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
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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。
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# Page. 14

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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
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# Page. 15

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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
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# Page. 16

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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？）
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# Page. 17

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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
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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
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Power BI セマンティック モデル（モデリング）
スタースキーマ
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# Page. 20

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Power BI レポート
Copilot Defaultテーマを
使うと良い感じに
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4. 感想
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# Page. 22

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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。
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# Page. 23

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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/ ）