【Step 1: Power BI Serviceにログイン】

1. powerbi.com にアクセス
2. 組織アカウントでログイン
3. 使用するワークスペースを選択


【Step 2: ストリーミングデータセット作成】

1. ワークスペース画面で「+ 新規」をクリック
2. 「ストリーミングデータセット」を選択
3. 「API」を選択して「次へ」


【Step 3: データセット定義】

データセット名: ECリアルタイム監視

フィールド定義:
┌─────────────────────┬───────────┬────────────────────┐
│ フィールド名         │ データ型  │ 説明               │
├─────────────────────┼───────────┼────────────────────┤
│ timestamp           │ DateTime  │ イベント発生日時   │
│ order_id            │ Text      │ 注文ID             │
│ amount              │ Number    │ 注文金額           │
│ user_id             │ Text      │ ユーザーID         │
│ product_id          │ Text      │ 商品ID             │
│ status              │ Text      │ success/failed     │
│ response_time_ms    │ Number    │ 応答時間(ms)       │
└─────────────────────┴───────────┴────────────────────┘


【Step 4: オプション設定】

☑ 履歴データ分析
  └─ ONにすると過去データも保存され、DAXで分析可能
  └─ OFFだと直近1時間のみ保持


【Step 5: 作成完了 → プッシュURL取得】

作成後に表示されるURLをコピー:

https://api.powerbi.com/beta/YOUR_WORKSPACE/datasets/YOUR_DATASET/rows?key=YOUR_KEY
api.powerbi.com

※ このURLは秘密にする（APIキーが含まれる）

import requests
import json
import random
import time
from datetime import datetime

# Power BI REST API URL（Step 5で取得したURL）
endpoint = "https://api.powerbi.com/beta/YOUR_WORKSPACE/datasets/YOUR_DATASET/rows?key=YOUR_KEY"

def send_data():
    """1秒ごとにサンプルデータをPower BIに送信"""
    while True:
        # サンプルデータ生成（実際はセンサーやDBから取得）
        data = [{
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
            "order_id": f"ORD{random.randint(10000, 99999)}",
            "amount": random.randint(1000, 50000),
            "user_id": f"USER{random.randint(1, 1000)}",
            "product_id": f"PROD{random.randint(1, 100)}",
            "status": random.choice(["success", "success", "success", "pending", "failed"]),
            "response_time_ms": random.randint(50, 2000)
        }]
        
        # Power BIにデータ送信（POST）
        response = requests.post(endpoint, json=data)
        
        if response.status_code == 200:
            print(f"✓ 送信成功: {data[0]['order_id']} - ¥{data[0]['amount']}")
        else:
            print(f"✗ エラー: {response.status_code} - {response.text}")
        
        # 1秒待機
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    print("📡 データ送信開始...")
    send_data()

【ダッシュボード全体構成】

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  ⚡ ECサイト リアルタイム監視          最終更新: 10:32:45      │ ← ヘッダー
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ 注文/分  │ │ 売上/分  │ │ 成功率  │ │ エラー率 │ │ 応答時間 │ │ ← KPIカード
│ │   85    │ │ ¥425K   │ │  98.5%  │ │  1.5%   │ │  250ms  │ │
│ │   ↑5%   │ │   ↑8%   │ │   正常   │ │   正常   │ │   正常   │ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  📈 1分ごと注文数推移（直近30分）                               │ ← トレンド
│  ────────────────────────────────────────────────              │
│  100 ┤                    ╭─╮                                   │
│   80 ┤  ╭──╮    ╭───╮   │ │  ╭─╮                             │
│   60 ┤──╯  ╰────╯   ╰───╯ ╰──╯ ╰──                           │
│   40 ┤                                                          │
│      └──────────────────────────────────────────────           │
│                                                                 │
├────────────────────────────┬────────────────────────────────────┤
│ 商品別売上 TOP10           │ 都道府県別注文数                   │
│ 📊 横棒グラフ              │ 🗺️ 地図（塗り分け）               │ ← 詳細分析
│                            │                                    │
├────────────────────────────┴────────────────────────────────────┤
│ 📋 直近10件の注文ログ                                           │
│ ┌─────────┬──────────┬─────────┬─────────┬───────────────┐    │ ← ログ
│ │ 時刻     │ 注文ID    │ 金額    │ ステータス │ 応答時間      │    │
│ │ 10:32:45 │ ORD12345 │ ¥8,500  │ ✓ 成功   │ 180ms        │    │
│ │ 10:32:44 │ ORD12344 │ ¥3,200  │ ✗ 失敗   │ 2500ms       │    │
│ └─────────┴──────────┴─────────┴─────────┴───────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

設定:
├─ 自動更新: 5秒ごと
├─ アラート: 閾値超過時にTeams通知
└─ レイアウト: 1920x1080（フルHD）

【Step 1: カードビジュアル追加】

1. Power BI Serviceでダッシュボードを開く
2. 「+ タイルの追加」をクリック
3. 「リアルタイムデータ」→「カスタムストリーミングデータ」
4. 作成したストリーミングデータセットを選択


【Step 2: メジャー設定】

ビジュアルの種類: カード
フィールド: COUNT(order_id)
時間ウィンドウ: 直近1分


【Step 3: 条件付き書式設定】

書式 > データラベル > 条件付き書式

ルール設定:
├─ 100件以上: 緑 (#4CAF50)、テキスト「正常」
├─ 50-99件: 黄 (#FFC107)、テキスト「注意」
└─ 50件未満: 赤 (#F44336)、テキスト「異常」


【Step 4: 自動更新設定】

ダッシュボード設定:
├─ ページ更新間隔: 5秒
└─ 自動更新: ON

※ストリーミングタイルはリアルタイム自動更新

// ========================================
// 1. 基本メジャー
// ========================================

// 1分あたり注文数
注文数_1分 = 
CALCULATE(
    COUNT(ECデータ[order_id]),
    FILTER(
        ALL(ECデータ),
        ECデータ[timestamp] >= NOW() - TIME(0, 1, 0)
    )
)

// 過去5分の平均
注文数_5分平均 = 
AVERAGEX(
    GENERATESERIES(0, 4, 1),
    VAR MinuteOffset = [Value]
    RETURN
        CALCULATE(
            COUNT(ECデータ[order_id]),
            FILTER(
                ALL(ECデータ),
                ECデータ[timestamp] >= NOW() - TIME(0, MinuteOffset + 1, 0) &&
                ECデータ[timestamp] < NOW() - TIME(0, MinuteOffset, 0)
            )
        )
)

// ========================================
// 2. 統計的異常検知（平均±2σ）
// ========================================

// 標準偏差
注文数_標準偏差 = 
VAR 平均値 = [注文数_5分平均]
VAR 分散 = 
    AVERAGEX(
        GENERATESERIES(0, 4, 1),
        VAR MinuteOffset = [Value]
        VAR 分別注文数 = 
            CALCULATE(
                COUNT(ECデータ[order_id]),
                FILTER(ALL(ECデータ), ...)
            )
        RETURN POWER(分別注文数 - 平均値, 2)
    )
RETURN SQRT(分散)

// 異常判定（±2σ）
異常フラグ = 
VAR 現在値 = [注文数_1分]
VAR 平均値 = [注文数_5分平均]
VAR σ = [注文数_標準偏差]
VAR 上限 = 平均値 + (2 * σ)
VAR 下限 = MAX(平均値 - (2 * σ), 0)
RETURN
    SWITCH(
        TRUE(),
        現在値 > 上限, "🔴 異常（高）",
        現在値 < 下限, "🔴 異常（低）",
        現在値 > 平均値 + σ, "🟡 注意（高）",
        現在値 < 平均値 - σ, "🟡 注意（低）",
        "🟢 正常"
    )

// ========================================
// 3. システムステータス
// ========================================

// エラー率
エラー率 = 
DIVIDE(
    CALCULATE(COUNT(ECデータ[order_id]), ECデータ[status] = "failed"),
    COUNT(ECデータ[order_id]),
    0
)

// 平均応答時間
応答時間_平均 = AVERAGE(ECデータ[response_time_ms])

// 総合ステータス
システムステータス = 
VAR エラー = [エラー率]
VAR 応答 = [応答時間_平均]
VAR 注文異常 = [異常フラグ]
RETURN
    SWITCH(
        TRUE(),
        エラー > 0.05 || 応答 > 1000, "🚨 緊急",
        エラー > 0.02 || 応答 > 500 || CONTAINSSTRING(注文異常, "異常"), "⚠️ 注意",
        "✅ 正常"
    )

【Teamsアラートメッセージ例】

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🚨 [緊急] ECサイト異常検知
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

⚠️ 注文数が急減しています

📊 現在値: 35件/分
📈 5分平均: 85件/分
📉 低下率: -59%

⏰ 検知時刻: 2024-01-15 14:32:45

🔗 ダッシュボードを確認:
   [リンク]

📞 対応担当: @運用チーム

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

// 時間帯別の期待注文数
期待注文数 = 
VAR 現在時 = HOUR(NOW())
VAR 曜日 = WEEKDAY(TODAY())
RETURN
    SWITCH(
        TRUE(),
        // 平日
        曜日 >= 2 && 曜日 <= 6,
            SWITCH(
                TRUE(),
                現在時 >= 9 && 現在時 < 12, 80,   // 午前ピーク
                現在時 >= 12 && 現在時 < 14, 120, // 昼ピーク
                現在時 >= 14 && 現在時 < 18, 90,  // 午後
                現在時 >= 18 && 現在時 < 22, 150, // 夜ピーク
                現在時 >= 22 || 現在時 < 6, 20,   // 深夜
                50  // その他
            ),
        // 土日
            SWITCH(
                TRUE(),
                現在時 >= 10 && 現在時 < 22, 180, // 日中ピーク
                30  // その他
            )
    )

// 時間帯考慮した異常判定
異常フラグ_時間帯考慮 = 
VAR 現在値 = [注文数_1分]
VAR 期待値 = [期待注文数]
VAR 許容下限 = 期待値 * 0.5  // 期待値の50%
VAR 許容上限 = 期待値 * 1.5  // 期待値の150%
RETURN
    IF(現在値 < 許容下限 || 現在値 > 許容上限, "異常", "正常")