CodexでPower BI Desktopを自動操作｜DAX・Power Query・グラフ作成を検証

Codex Computer UseでPower BI Desktopをどこまで自動操作できるのか、実際に試してみました。この記事では、指示文、作成されたダッシュボード、できたこと・できなかったことを、私の作業結果をもとに紹介します。

やりたかったこと

Power BI Desktopでダッシュボードを作るとき、データの前処理、グラフ作成、DAXの作成、レイアウト調整など、細かい操作が多くあります。

そこで今回は、Codex Computer UseでPower BI Desktopを自動操作し、サンプルデータから売上・利益・利益率を見られるダッシュボードを作れるか試してみました。

目的は「BIエンジニアの仕事が不要になるか」を見ることではありません。実務の中で、どの作業をAIに任せられそうかを確認するためです。

Codex Computer Useとは？

Codex Computer Useは、画面上のアプリを見ながらマウスやキーボード操作を行う仕組みです。

今回のようにPower BI Desktopを開き、メニューを選び、グラフを配置し、カードを動かすようなGUI操作にも使えます。ただし、人間が見るように画面を確認しながら進めるため、細かい位置調整には時間がかかる場面もありました。

指示文

今回私は、Power BI Desktop のサンプルデータ financialsをもとに、次のような内容を指示しました。

• Power Queryで分析用の列を追加する
• DAXで利益率メジャーを作成する
• 月別のSalesとProfitを折れ線グラフにする
• Sales、Profit、利益率をカードで表示する
• Product別のSalesを横棒グラフにする
• オブジェクト同士が重ならないように整理する

プロンプト（AIへの指示文）では、単に「ダッシュボードを作って」ではなく、見たい指標と配置の条件をできるだけ具体的に伝えました。

実際の操作結果

実際に使ってみたところ、Power QueryでMonth Start、Profit Margin、Discount Rate、Profit per Unitの列を追加できました。

さらにDAXでは、利益合計を売上合計で割るProfit Margin DAXというメジャーを作成しました。DAXは、Power BI上で集計条件に合わせて計算される式です。

その後、レポート画面で折れ線グラフ、KPIカード、横棒グラフを作成し、最後に位置を調整しました。全体ではおよそ30〜45分ほどかかりました。

作成されたダッシュボード

最終的な画面では、左上に「年、四半期、月 および 日による Sales の合計 および Profit の合計」の折れ線グラフが配置されました。

右側にはKPIカードが縦に並び、Salesの合計は118.73M、Profitの合計は16.89M、利益率は14.2%と表示されています。

下段にはProductによるSalesの合計を横棒グラフで表示しました。Paseoが最も大きく、続いてVTT、Velo、Amarilla、Montana、Carreteraという順番です。

グラフとカードは重ならず、主要な数値を右側で確認し、詳細を左側のグラフで見る構成になっていました。

できたこと

今回できたことは、思ったより広い範囲でした。

• Power Queryで分析用の列を追加できた
• DAXメジャーを作成できた
• 折れ線グラフと横棒グラフを作成できた
• KPIカードを3つ配置できた
• 最終的に見やすい位置へレイアウト調整できた

特に、Power QueryとDAXまで含めて一連の流れを実行できた点は、驚きでした。

できなかったこと

一方で、すべてがスムーズだったわけではありません。

Power BI Desktopはクリック対象が細かく、カードを動かしたいのにグラフのデータ点を選んでしまう場面がありました。タイトルや凡例、カード内部の値も選択対象になるため、操作には何度も確認が必要でした。

また、レイアウト調整はまだ人間の確認が大事です。今回は最終的に整いましたが、最初からきれいに配置できたわけではなく、重なりを見つけて少しずつ直す作業が必要でした。

BIエンジニアの仕事はどう変わるか

今回試してみて、BIエンジニアの仕事がすぐになくなるとは感じませんでした。

むしろ、手順が決まっている作業や、たたき台づくりはAIに任せやすくなると思いました。たとえば、サンプルダッシュボードの作成、基本的なグラフ配置、DAXの初稿作成などです。

一方で、どの指標を見るべきか、利益率をどう解釈するか、経営判断に使える見せ方になっているかは、人間が考える必要があります。

BIエンジニアの仕事は、手を動かして画面を作る時間が少し減り、要件整理やレビュー、データの意味づけに寄っていくのではないかと感じました。

やってみてわかったこと

良かったのは、Power BI DesktopのようなGUI中心のツールでも、かなり実務に近い操作を任せられたことです。

困ったのは、細かいクリックや位置調整です。ここはまだ、人間が画面を見て確認する前提で使うほうが安心です。

向いているのは、サンプル作成、定型レポートのたたき台、既存ダッシュボードの軽い修正です。向いていないのは、ピクセル単位のデザイン調整や、要件があいまいなまま進める分析です。

おわりに

Codex Computer UseでPower BI Desktopを自動操作してみたところ、データ前処理、DAX作成、グラフ作成、レイアウト調整まで一通り試すことができました。

ただし、完成物の確認や見せ方の判断はまだ人間の役割です。最初から完璧な自動化を目指すより、まずは「たたき台を作ってもらう」ところから始めるのが現実的だと思いました。

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