ざっくり結論
- GraphQL
→ このシステムの読み取りコントラクトを綺麗に整理するのにすごく向いてる。
→ nlq-dev やフロント、将来の外部連携の“正規の窓口”になる。 - Power BI
→ KPI/RCAのビジネス可視化には向いてる。
→ ただし ノード・エッジのネットワーク図を主役にするBIではない。
→ 「グラフDBの絵」を見せたいなら別ツールの方が強い。
Power BIが得意な見せ方
あなたのPoCのストーリーは、Power BIにかなり乗ります。
とくに強いのはこれ
- 粗利率の時系列
- 異常月のハイライト
- 原因KPIの寄与
- 材料/工程/品質の分解
- 証跡の一覧
つまり、
**“グラフ構造は裏側の推論エンジン”**として使い、
**“表に出すのは表形式に落とした説明結果”**がベスト。
Power BIは
グラフを描くより
グラフが導いた答えを美しく説明するのに向く。
Power BIでグラフ表示は合わない?
合わないというより、主役にすると苦しいです。
Power BIにもネットワーク可視化のカスタムビジュアルはありますが、
- データ量が増えると重い
- 表現が限定的
- レイアウト制御が難しい
- “探索”には弱い
なので、
Power BIでやるなら“軽量なネットワーク”
- 異常月の
KPIResult → Top 3 Components → Top 1 Process/Material
くらいの小さな絵に留めると綺麗。
じゃあ“グラフの絵”は何で見せる?
デモの説得力を上げるなら併用が最強です。
- Neo4j Browser(開発・検証)
- Neo4j Bloom(ビジネス向け探索UI)
- GraphXR/Linkurious系
- 自前Web(Cytoscape/D3)
顧客デモなら
Bloom + Power BI の組み合わせがかなり強い絵になります。
GraphQL × Power BI の現実的な接続
Power BIは GraphQLを“公式に直で美味しく食べる”設計ではないので、
ここは割り切りが必要。
おすすめは2択。
A. GraphQLはアプリ用、BIはRDBを読む
いちばん安定。
- Neo4jでRCA推論
- 結果を KPI Postgresに書き戻し or 集計ビュー化
- Power BIはそこを読む
あなたの設計思想
「企業差分は辞書とマッピング」
とも噛み合う。
B. GraphQLを“BI向けにREST薄皮”で包む
どうしてもGraphQL一元化したい場合。
/bi/anomaly_summary?company=demo&period=2025-10
みたいな Read-only REST を足す
Power BI側が扱いやすい。
いまのPoCに一番合う役割分担
あなたのフェーズ感に合わせるなら:
GraphQL
- Phase 6.2 で実装する最小Read API
- periods
- kpiResults
- anomalySummary
- componentDrivers
- evidenceByKpiResult
→ アプリとnlq-dev連携の契約
Power BI
- **KPI Postgresの“平坦化テーブル/ビュー”**を読む
bi_kpi_monthlybi_anomaly_explainbi_evidence_list
→ 顧客向けレポート/ダッシュボード
つまり
- GraphQLで整理するのは大賛成。
- Power BIも全然アリ。むしろKPI/RCAの説明にはかなり向く。
- ただし
「グラフ構造の可視化そのもの」をPower BIに期待しすぎないのが勝ち筋。
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