※本記事はPL-900の資格試験対策用に私が勉強した内容を備忘録として残したものです。想定問題を解いていて重要だ、ここは忘れそうだと感じた部分をまとめています。網羅的な解説記事ではありませんのでご容赦ください。
はじめに
さて今回は、PL-900（Microsoft Certified：Power Platform Fundamentals）の資格試験対策として、Microsoft Dataverseの基礎についてまとめたいと思います。
資格試験に受かることだけを目標に、ポイントだけ抑えた記事となっていますので、詳しく知りたい方はMicrosoftの公式HPでしっかり学習してください。
それでは見ていきましょ～。
オススメ試験対策
オススメのUdemy講座やサイトも載せておきますね。
ひとまず網羅的に勉強し、後は過去問を解きまくりましょう！！
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Microsoft Dataverse の基礎
Microsoft Dataverse とは
Microsoft Dataverseとは、Power Platformの各種アプリケーション（Power Apps、Power Automate、Copilot Studioなど）で共通利用できるクラウド型のデータプラットフォームです。
データはテーブル（行と列）形式で保存され、リレーションやビジネスルール、ロールベースのセキュリティを備えた堅牢なデータストアとなります。
標準で顧客や通貨などの豊富な既定テーブルが用意され、必要に応じてカスタムテーブルも作成可能。各サービスはDataverse用コネクタを通じてデータの作成・更新・参照を行います。
Dataverse for Teams との違い
Microsoft Teams 内で手軽にアプリ作成できるよう提供される簡易版Dataverseが「Dataverse for Teams」です。
軽量なデータストア機能をTeams毎に提供しますが、いくつかの制限もあるので要注意です。この制限はよくテストでも問われるのでしっかりと把握しておきましょう。
- Dataverse for Teams 環境は1つのチームに対して1つのみで、ビジネスユニットは常に1つ（追加不可）。
- 高度なデータ型（顧客列や複数通貨）無効。
- モバイルオフライン機能無効。
- 監査ログ（非リレーショナルなログ保存）無効。
- データ容量はチームあたり 最大約100万行（2GB）。
利用用途を超える細かなセキュリティ管理や大容量データが必要な場合は、Dataverse for Teamsから通常のDataverse環境へアップグレードが必要となります。
Dataverse コネクタの役割
Dataverseに格納されたデータを操作するために標準コネクタが用意されています。Power Automateのフローからこのコネクタを使うことで、Dataverse上のテーブルに対するCRUD操作（作成・読み取り・更新・削除）や、テーブル間の関連データ取得を簡単に実装できるのが特徴です。
また、Power Apps（キャンバスアプリ）でもDataverseコネクタ経由でデータ連携が可能です。ただし、DataverseはPower Platformネイティブのデータソースであるため、利用には原則として該当するPower Apps/Power Automateのプレミアムライセンスが必要になります。
環境とセキュリティ
Dataverseのデータは「環境 (Environment)」と呼ばれるコンテナ内に保存されます。環境ごとに1つのDataverseインスタンスを持ち、環境は開発・テスト・本番など用途別に複数作成できるのが特徴です。
Dataverseにはロールベースセキュリティがあり、ユーザーやチームに対してテーブル単位・レコード単位のアクセス許可を与えることが可能です。例えば「営業ユーザーは自分の担当レコードのみ読取/更新可」といった権限をセキュリティロールで制御可能となります。
また、環境全体のデータを暗号化する顧客管理キーの設定や、Microsoft 365テナント全体で有効なDLPポリシーとの組み合わせによるデータ保護もサポートされています。
エンティティ
エンティティとは、データベースのテーブルのようなもので、特定の種類の情報を構造的に管理するための単位です。例えば、顧客情報、製品情報、注文情報など、各エンティティはそれぞれの項目（フィールド）を持ち、各レコードが実際のデータ（例えば、各顧客の名前、住所、電話番号など）を表します。
Microsoft Dataverse や Power Platform では、エンティティを用いてデータの保存、取得、管理を効率的に行う仕組みが提供されています。
エンティティには「事前構築済みエンティティ」と「カスタムエンティティ」があり、それぞれの違いを理解することがとても重要です。
| 項目 | 事前構築済みエンティティ | カスタムエンティティ |
|---|---|---|
| 定義 | Microsoft やサービス提供者があらかじめ用意した標準エンティティ。 | ユーザーが特定の業務ニーズに合わせて独自に作成するエンティティ。 |
| 用途 | 一般的な業務情報（例: 名前、電話番号、メールアドレスなど）を取得するために使用。 | 業務に固有のデータ構造や属性を管理するため、必要に応じた情報を追加・管理する。 |
| 拡張性 | 基本項目が既に定義されているため、基本的な情報取得に向いているが、カスタマイズは限定的。 | ユーザーの要件に応じて、自由にフィールドや関係性を設計・拡張できる。 |
| 導入コスト | すぐに利用できるため、追加の開発工数やコストがほとんどかからない。 | 独自に設計・開発する必要があるため、導入時の工数やコストが発生する。 |
| 事例 | Copilot Studio で利用される、メールアドレス、名前、年齢、電話番号などの一般情報。 | 特定の業務プロセスに合わせた顧客独自の属性や、カスタマイズしたデータ管理用のエンティティ。 |
PL-900合格体験記
私がPL-900に合格した際の体験記についてもまとめています。勉強の仕方や感じた難易度等、参考になれば嬉しいです！
最後に
さて今回は、PL-900（Microsoft Certified：Power Platform Fundamentals）の資格試験対策として、Microsoft Dataverseの基礎についてまとめました。
あくまでも私の備忘録ですが、このメモが皆さんのお役に立てればとても嬉しいです！是非この記事を読んで資格に合格できた！！等あれば励みになりますのでコメントください～。
前回まとめた記事はこちらです。
本ブログでは、PL-900以外の勉強記事もあげていますのでそちらも是非！！
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