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１.AIの導入が進まない理由 昨今、AI（人口知能）は、生成AIなどの登場により世界中で注目が集まり、日本国内でもその活用を試みる企業が増えています。しかし、日本におけるAIの導入率は、依然として低水準のままです。AIの導入が進まない理由として、次の３つがあると考えられます。①AIの専門知識不足：業務知識とAI開発に必要な専門知識持つ人材が不足しています。②最適なデータ不足：企業内のデータからAIの学習に適したデータを選別できないケースが多く見られます。 ③課題とAIのミスマッチ：AIが業務課題の解決策として最適でないケースにおいても、AIを採用しているケースがあります。 ２.業務課題の特定 AIを導入する場合、初めから「AIありき」で導入を進めると失敗するケースが多くなります。その理由は、業務課題の解決策とAIのミスマッチにあります。このようなミスマッチを防ぐためには、「業務の現状（As-Is）」と「あるべき姿（To-Be）」との「ギャップ」を認識して、優先順位を明らかにして取り組むべき「課題」を特定する必要があります。３.課題の解決策の選定 次に、特定した「課題」に対する最適な「解決策」を選定していきます。通常、解決策の選択肢として、ルールベース、BI、AI、数理最適化があります。 ・ルールベース（従来型のシステム）：事前に定義されたルールや条件に従って結果を求めるシステムです。例えば、IF-THENルールを使って特定のアクションを実行するようなシステムです。・BI（ビジネス・インテリジェンス）：過去のデータを可視化して傾向を把握することにより、目標を達成するアクションを選

みなさまはじめまして。TIムトゥと申します。元々は新卒で某外資系コンサルに入社し、某巨大外資コンサルに転職したのち、現在は某規制業界で社内SEをやっております。これまで、ERPとそのDWH/BIの導入に携わることが多かったのですが、そこでの常識を打ち破られた話をさせていただきたい、、、と思います。「BIってあくまでデータの可視化・参照を行うだけだよね」というのがこの１５年ほどの常識だったのですが、なんとPower BIでは、、「Power BIの画面からデータを更新することができる!!」のです!!!具体的には、Power PlatformのデータベースであるDataverse上にデータを格納するテーブルを作成し、そのでテーブルを更新するPower Appsを作成し、Power BIの"Power Appsビジュアル"から呼び出すことで実現が可能となっています。アーキテクチャのイメージ実際の用途としては、・実績を表示するBIに対して、各部署のコメントを入力させるといったことが考えられます。しかし、Power BIからPower Appsの画面を呼び出してデータを登録する都合上、コメント入力のような「独立したデータ」の登録となり、普段の業務で考えられる「予算実績に対して、見込みの数字を入力したい」というケースにはどうしても対応がむつかしいと感じています。。実際の数字入力のイメージ「やはりPower BIからの入力には限界があるのか?!」と感じたそこの皆様。実はこれ、Fabricを使えば実現することが可能なのです!!ということで次回は「Fabricを使ってPower BIからデータを