CSV / JSON などの既存データを Dataverse / Azure Databricks / Microsoft Fabric Lakehouse へ移行する。
ソースのプロファイル → マッピング契約の生成とレビュー → 検証と hash 承認 → 冪等な投入（upsert / MERGE / 全件ロード）→ 件数・キー・列値の照合までをスクリプトで行う。投入先の作成は dataverse / data-platform スキルが担当する。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
既存データを、選定済みのデータ基盤へ 安全に・何度実行しても同じ結果になるように投入する。
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| 契約を正とする | 列・型・業務キー・参照関係を mapping.json に固定し、スクリプトはそれだけを読む |
| 業務キー必須 | 各テーブルに一意の業務キーを持たせ、upsert / MERGE で冪等に投入する |
| 先に全件検証 | キー重複・必須 NULL・型変換・長さ・参照整合性を投入前にすべて検出する |
| 変更は hash 承認 | plan の planHash を利用者が承認してから apply。ソースが変われば hash も変わる |
| 読み戻して照合 | 件数・キー集合・列値を投入先から読み戻して比較する。削除は行わない |
| パラメーター化 | SQL・URL に値を埋め込まない。識別子は正規表現で検証する |
| リファレンス | 内容 |
|---|---|
| 設計 | 責務分担、処理の流れ、投入方式、安全モデル |
| マッピング契約 | mapping.json の仕様と型対応 |
| テスト計画 | Unit / Live の ID と合格基準 |
| サンプル（cold-chain） | 4 表・22 行。data-platform の基準質問の正解が 1 行に決まる |
| .env サンプル | 本スキルのパラメータ |
| 異常系・トラブルシュート | 実際に踏んだ失敗と恒久対策 |
$dm = ".github/skills/data-migration/scripts"
Code Apps 開発で SharePoint URL を受け取った場合、直接接続・継続利用の明示がなければ 投入先は Dataverse とする。移行か直接接続かを毎回聞き直さず、URL は移行元の参照情報として扱う。 URL を渡されたことだけを読み取り・書き込みの承認とせず、取得範囲と読み取り権限を確認する。 既存の承認済みエクスポートを再利用するか、読み取り権限内で CSV / JSON を取得し、Step 2 に渡す。 取得できなければ所有者へエクスポートを依頼し、SharePoint 直接接続へ黙って切り替えない。 元の SharePoint データは変更・削除せず、移行後の常時同期も明示依頼なしには構築しない。
それ以外は選定済みの投入先（Dataverse / Databricks / Fabric Lakehouse）を再利用する。 AskUserQuestion では不足している書き込み承認、個人情報の扱い、既存データの上書き可否だけを確認する。 投入先が未作成なら先に作るが、Code Apps の初回 push は移行完了を待たせない。 全件検証・hash 承認・投入後の照合は省略しない。
| 投入先 | 事前に必要なもの | 担当 |
|---|---|---|
| Dataverse | テーブル・列・Lookup・業務キー列の代替キー | dataverse |
| Databricks | workspace・SQL warehouse・catalog（schema は自動作成） | data-platform |
| Fabric Lakehouse | capacity（Active）・workspace・Lakehouse | data-platform |
python $dm/profile_source.py --source-dir data/ --out spec/profile.json
型・NULL 数・一意性・キー候補・外部キー候補を確認する。キー候補が無いテーブルは、業務キーを利用者と決める。
python $dm/build_mapping.py --profile spec/profile.json --target databricks --catalog <catalog> --schema <schema> --out spec/mapping.json
出力の review を 1 件ずつ解消する（Dataverse は entitySet・代替キー・navigationProperty を dataverse スキルの定義と一致させる）。
確定した mapping.json を利用者に提示して合意を得る。
python $dm/migrate_data.py plan --mapping spec/mapping.json --source-dir data/ --out .data-migration/plan.json
終了コード 2 なら errors を修正して再実行する。成功したら planHash・ロード順・件数を提示し、明示承認を得る。
python $dm/migrate_data.py apply --plan .data-migration/plan.json --approve-hash <planHash>
blocked（例: Dataverse の代替キー未定義）は前提を整えてから再実行する。途中で失敗しても、同じ plan の再実行で冪等に回復する。
python $dm/migrate_data.py verify --plan .data-migration/plan.json --out .data-migration/reconcile.json
全テーブルが verified になったら完了。missingKeys / extraKeys / mismatched を報告し、
続けて data-platform の Step 6（セマンティック層）と Step 7（runtime 検証）へ進む。
No reviews yet. Tell others what you thought.
No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.
No comments yet. Be the first to write one.
Power Platform のテナント / 環境ガバナンスを確認・設定する。通常開発では事前チェックせず、環境チェックの明示依頼時または開発・デプロイ障害時だけ診断する。依頼者の現在有効な委任権限と対象範囲を確認し、権限内の最小診断・承認済み修復・限定リトライ、権限不足なら管理者への依頼へ分岐する。環境・DLP・ACP・環境グループ・テナント戦略の確認と dry-run 付き管理操作を提供する。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
Copilot Studio 新 UI の Agent flows / Workflows を構築・公開・検証する。Dataverse レコード作成/更新トリガーから既存の発行済み Copilot Studio v2 を Agent ノードで呼ぶ標準経路、Code Apps との非同期要求/結果連携、および手動 Start + inline Agent の API ライフサイクル検証を扱う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
株主総会の想定問答を、IR 抜粋（決算短信・説明資料・招集通知など）を根拠に下書きし、利用者の確認後に Dataverse の想定問答テーブルへ「下書き」として登録するスキル。 Use when ユーザーが「配当について想定問答を作って」「この論点の想定問答を 3 件追加して」「招集通知から想定問答を作って」「想定問答を登録して」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
株主総会の想定問答を点検し、根拠の IR 抜粋に無い数値・存在しない根拠 ID・回答者や注意事項の抜け・趣旨の重複・下書きのまま残っているものを一覧にするスキル（書き込みはしない）。 Use when ユーザーが「想定問答を点検して」「根拠の無い数値が無いか確認して」「下書きの想定問答を一覧にして」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data）を使用する。書き込み・削除のツールは使わない。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
株主総会の質疑応答のリハーサル台本（議長・株主・回答役員の読み上げ原稿）を、承認済みの想定問答から作り、Dataverse のリハーサル台本テーブルへ登録するスキル。 Use when ユーザーが「リハーサルの台本を作って」「QA-001〜QA-010 で読み上げ原稿を作って」「番号を言わない株主も入れた台本を作って」と依頼したとき。 Dataverse MCP コネクタ（describe / read_query / search_data / create_record / update_record）を使用する。削除・テーブル変更のツールは使わない。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
AI Builder の AI プロンプト（GPT Dynamic Prompt）を Dataverse API で作成し、Copilot Studio エージェントにツール（アクション）として追加する。Power Automate フローとの統合パターンも含む。
The English summary is being prepared. Showing the original description.