自動集計では、レポート クエリのパフォーマンスが最大になるように、最新の機械学習 (ML) を使用して、DirectQuery のセマンティック モデルが継続的に最適化されます。 自動集計は、Power BI 用の複合モデルで最初に導入された既存のユーザー定義集計インフラストラクチャを基にして構築されています。 ユーザー定義集計とは異なり、自動集計の構成と保守には、広範なデータ モデリングとクエリ最適化のスキルは必要ありません。 自動集計は、自己トレーニングと自己最適化の両方を備えています。 これを使うと、モデル所有者のスキル レベルに関係なく、クエリのパフォーマンスを高め、大規模なモデルのレポートをより高速に視覚化することができます。 自動集計では: レポートの視覚化の高速化 - 最適な割合のレポート クエリが、バックエンドのデータ ソース システムではなく、自動的に管理されるメモリ内集