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title: 使用状況メトリックの長期保存
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author: [Hyodo Katsuki](https://www.docswell.com/user/6140290960)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/4EQYXL49JP.jpg?width=480
description: 使用状況メトリックの長期保存 by Hyodo Katsuki
published: February 26, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/6140290960/Z8W4P7-2026-02-26-191030
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使用状況メトリックの長期保存
Power BI LT会
兵藤 克樹


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本日のテーマ
◆
レポート閲覧数を可視化することの重要さ
◆
使用状況メトリックの課題
◆
使用状況メトリックのデータを長期保存する方法
•
•
Power BI ワークスペースでの使用状況メトリックの監視 (プレビュー) - Power BI | Microsoft Learn
使用状況メトリックの長期保存 Power BI / Microsoft Fabric #PowerBI - Qiita
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自己紹介
兵藤 克樹（ひょうどう かつき）
◆
所属：株式会社ジール
◆
経歴：2022年4月
◆
仕事
新卒入社
◆ Microsoft Fabricでのデータ分析基盤開発
◆
コミュニティ活動
◆ Conpass：MDPJP (Japan Microsoft Data Platform User Group) - connpass
◆ Qiita：Hyodo_Katsukiのマイページ – Qiita
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BIの目的
レポートは作って終わりではない！
BIのゴールは「可視化」そのものではなく…
データの可視化を通じた業務の改善
「データ」を見る
「原因」を考える
「行動」を改善する
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BI運用の成果
最低ラインの成果は「レポートを見られている」こと
一定数の人が定期的に見ている⇒データを見て考えることが習慣化
作った側の責任で「見られているか」を
モニタリングすることが重要
「データ」を見る
「原因」を考える
「行動」を改善する
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# Page. 6

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使用状況メトリック
Power BIには標準で「使用状況メトリックレポート」がある
まずはこれで「見られているか」を把握できる
誰が
いつ
何を
ユーザー
日別/時間帯
レポート/ページ
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モニタリング後の改善
「見られ方」が分かれば、レポートの改善にも使える
Why？
定期的に見られている
Action
データを追加し、詳細分析できるように
ビジュアルを調整し、より見やすく
見ている人がいない
目的に沿わない
ユーザにヒアリングして、再作成
知られていない
ユーザへの周知、アクセス導線の改善
そもそも不要
廃止して、リソース解放
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WN3L1E5.jpg)

使用状況メトリックの課題
課題①
課題②
直近30日間の閲覧状況のみ
ワークスペースごとに提供
× 月をまたいだ傾向分析
× 複数ワークスペースの横断
× 季節性・イベント性の傾向分析
× 部門ごとの利用状況
× レポート改修前後の効果測定
× テナント全体での利用状況
モデルからデータを抽出し、任意のDBに保存する
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使用状況メトリックの課題
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# Page. 10

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データの抽出に使う技術
セマンティックリンク
セマンティックモデルのデータをノートブックで抽出し、OneLakeに格納できる
ソースから直接インポートしている場合、
データを抽出してOneLakeに格納することで、
Fabricの様々な加工処理をかけてから再利用できる
•
•
セマンティック リンクとは - Microsoft Fabric | Microsoft Learn
Python を使用してセマンティック モデルからデータを読み取り、セマンティック モデルで使用できるデータを書き込む - Microsoft Fabric | Microsoft Learn
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抽出のコード
%%pyspark
# Semantic Link（SemPy）のAPIを使う
import sempy.fabric as fabric
workspace = "<ワークスペース名>"
dataset = "Usage Metrics Report"
table_name = "Report Page views"
# EVALUATE：指定テーブルをそのまま返す
dax = f"EVALUATE '{table_name}'"
# DAXを実行して結果を取得
df = fabric.evaluate_dax(dataset, dax, workspace=workspace)
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実行結果
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最後に
◆ セマンティックリンクを用いてデータを抽出し、
差分更新しながら蓄積することで長期分析が可能になる
◆ 蓄積に加えて独自データも追加することで、より詳細分析もできる
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その他
Q. 組織全体、長期保存が必要であれば監査ログで良いのではないか？
A. 監査ログにはページ単位の閲覧状況は記録されないため
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