Microsoft Tech Brief 【2025年10月最新版!】 Fabric & Databricks が導く "未来型 AI Agentic Analytics" の最新アップデートを徹底解説!

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1. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Microsoft Tech Brief 【2025年10月最新版！】 Fabric & Databricks が導く "未来型 AI Agentic Analytics"の 最新アップデートを徹底解説！ Databricks パート データブリックス・ジャパン株式会社 2025年10月9日 1
2. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved I. ビジネスユーザー向けの展開 アジェンダ (Databricksパート) 1 I. Agentのためのデータベース 2 I. AIガバナンス 3
3. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved ビジネスユーザー向けの展開
4. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ビジネスユーザーのデータアクセス ツールごとにUIが分離、データコピー、別々のアクセス管理体系が存在し、ガバナンスがバラバラに BI Tools Agent EUC Download database Agent アプリでは個別に データベースがあることも しばしば
5. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks UI 各機能(AI/BI)がUI統合されているものの、開発者向けのメニューが多く、Biz UserにはToo Much database ビジネスユーザー 向けの機能
6. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ビジネスユーザー向けのインタフェース ダッシュボードの外部サイトへの埋め込みやGenie API (Teams連携)は以前から提供 外部サイト埋め込み Genie Conversations API
7. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ダッシュボード、Genie、Appsのみにアクセ スする ナビゲーションメニューがシンプルに！ Public Preview Databricks One ビジネスユーザー向けのシンプルかつ十分なアセットに対するアクセスを提供するUI
8. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 管理者は他のワークスペース権限と同様に 「Cunsumer Access」を付与します 有効化方法 ワークスペースのIdentity and accessからEntitlementsを変更
9. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DEMO
10. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved AI Agentのためのデータベース
11. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved OLAPと連携するOLTP DBが必要 注文履歴の分析 会話履歴の分析 蓄積されたデータを 分析 エージェントの バックエンドの DB AI Agent 注文変更処理 セッション管理 レコメンド結果の取得 レコメンドの結果保持 顧客セグメント オンライン 特徴量ストア レイクハウスから データを提供 OLTP DB Lakehouse DWH OLTP DB Lakehouse DWH OLTP DB
12. OLAPとOLTPのデータ連携は困難 OLTP database Lakehouse ETL セキュリティ ネットワーク イグレスコスト
13. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase AI Agent アプリケーションに組み込む Managed Postgres Postgres データベースエ ンジン Unity Catalogとの 密接な統合 ストレージと コンピュートの分離
14. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DEMO
15. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved AI ガバナンス
16. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved エージェントがツールを利用し ->情報を整理・取得 ->回答生成 ->アクション実行 ユーザーが情報を整理 ->具体的な質問 ->回答に基づきアクション 質問トピックにLLMが回答 ユーザーが抽象的な目的をエー ジェントに指示 AIエージェントとは？ ユーザーの目的を理解し、必要なシステムやデータを横断して動く“実行型AI” AIエージェント活用 従来のLLM活用：主体はユーザー
17. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ユーザーが情報を整理 ->具体的な質問 ->回答に基づきアクション 質問トピックにLLMが回答 ユーザーが抽象的な目的をエー ジェントに指示 エージェントがツールを利用し ->情報を整理・取得 ->回答生成 ->アクション実行 AIエージェントとは？ ユーザーの目的を理解し、必要なシステムやデータを横断して動く“実行型AI” 今週末の需要を予測し て不足SKUを自動発注 して 来月更新の顧客で利 用率が低い先に活用 提案メールを送って 発注システム 販売・在庫 需要予 測 メール送信 文案作成 利用率抽出 ユーザーの目的を理解し、必要なシステムやデータを横断して動く“実行型AI” AIエージェント活用 従来のLLM活用：主体はユーザー
18. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 新機能情報を外部にも公 開して話題化したい SNS投稿 機能ドキュメント 開発情報 文案作成 商品販売数 他ユーザー機微情報 相談ログ レポート作成 機密情報の漏洩 個人情報目的外利用 購買履歴と相談ログを突 合して、解約しそうな人に ついてレポートを作成 あらゆるデータ / ツールへのアクセスの実現 ＋ユーザー /目的に応じたガバナンスが必須 各アセットを適切にガバナンスすることで 挙動の安全性を担保しながら 様々なデータやツールを組み込むことで AI Agent の可能性を最大化 ユーザーの意識外での、過剰/不適切なデータアクセスによるコンプライアンス違反を防止する必要 AIエージェント基盤の要件 AIエージェント活用に伴うリスク例 AI エージェントリスクとガバナンス
19. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データ基盤とAI Agent基盤の統合 Databricks は データ と AI に同じ仕組みでガバナンスが適用可能なため、 AI Agent活用にあたってのアクセスとガバナンスが単一化され、構成がシンプルになります データ系サービス Databricks による統合基盤 一般的な個別プラットフォーム 人間による タスク実行 AI Agent による タスク実行 実行ロジック テーブル AI系サービス 実行ロジック テーブル Unity Catalog 人間による タスク実行 AI Agent による タスク実行 実行ロジック テーブル 単一のアクセス・ガバナンス 各サービスで アクセス・ガバナンスの管理
20. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved エージェント エンドユーザ アプリ Delta Table Vector Search Volume Data Lakebase Custom/ External MCP オブジェクトレベルのガバナンス アプリ・エージェントへの アクセス管理 サブエージェント 含Genie ユーザー代理認証 (OBO:on-behalf-of-user authorization)で個別のリソースへのアクセスを実現 DatabricksにおけるAI Agentのガバナンス データ・ドキュメント・ツール へのアクセス管理 例 レコードレベルのガバナンス 管理者； 全世界の営業数値 全世界の報告・製品ドキュメント 国内営業； 国内の営業数値 国内の報告ドキュメント 管理者； 全ドキュメント 全ての連携ツール 国内営業； 国内ドキュメント 社内連携用ツールのみ
21. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 　 　 [ご参考]AI Agent を構成するアーキテクチャ AI Agent を本番運用するには ”品質評価” や “ガバナンス” 等を考慮した以下のアーキテクチャが必要です AIエージェント Webアプリ LLMエンジン REST API Tools Tables Functions/APIs Documents オンライン テーブル ベクトル DB ML Algorithms MLモデル 実行 ロジック テーブル テーブル 監査ログ ペイロードログ エージェントの 実行トレース REST API 可視化 + アラート エンドユーザ コンプライアンス 品質評価(Biz) 品質評価(Tech)
22. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved デモ 22
23. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ①：Delta Tableへのアクセス 前提として、テーブルに行フィルタが設定されている ID Customer Region Amount 1 A社 JP 1000 2 B社 JP 2000 3 C社 US 3000 4 D社 EU 4000 Adminユーザー 一般ユーザー 両テーブルには、事前に行フィルタが 設定されている ◦ Admin：全レコード参照可能 ◦ 一般：JPのレコードのみ ID Customer Region Address 1 A社 JP 東京都千代田区 1-1-1 2 B社 JP 東京都港区2-2-2 3 C社 US 米国カリフォルニア州サンノゼ 100 Main St 4 D社 EU フランス・パリ 10 Rue de Exemple 売り上げテーブル 会社マスタ
24. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ①：エージェントのアーキテクチャ ID Customer Region Amount 1 A社 JP 1000 2 B社 JP 2000 3 C社 US 3000 4 D社 EU 4000 UC Function “全ての売り上げデータを見せて ” SQL Wareho use Agent (Model Serving) UI (DBX Apps) Genie ID Custo mer Regi on Address 1 A社 JP 東京都千代田区 1-1-1 2 B社 JP 東京都港区2-2-2 3 C社 US 米国カリフォルニア州サン ノゼ 100 Main St 4 D社 EU フランス・パリ 10 Rue de Exemple “全ての会社情報を見せて ” 一般 Admin 一般 Admin
25. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ①：デモ動画
26. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ②：Vector Searchへのアクセス Adminユーザー 一般ユーザー 製品情報インデックス (Vector Search Index) ID Name description Vector ACL 1 製品Z 耐水性が高 いです 0.1,0.2.. Admin, User 2 製品Y 火と熱に強 いです 0.3,0.4.. Admin, User 3 製品X 耐水性が高 いです 0.5,0.6.. Admin 4 製品V 強風に強い です 0.7,0.8.. Admin Vector Indexは行レベルセキュリティをネイティブにサポート していないため、あらかじめ ACL列にアクセス可能なユー ザーIDを入れておき、検索時のfilter機能にてユーザーIDを 指定してアクセス制御する
27. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ②：エージェントのアーキテクチャ “強風に強い製品はなんですか？ Agent (Model Serving) UI (DBX Apps) ID Name description Vector ACL 1 製品Z 耐水性が高 いです 0.1,0.2.. Admin, User 2 製品Y 火と熱に強 いです 0.3,0.4.. Admin, User 3 製品X 耐水性が高 いです 0.5,0.6.. Admin 4 製品V 強風に強い です 0.7,0.8.. Admin ただし, ACL列に対 するフィルタリング処 理をAgentコード内 で実装が必要 一般 Admin
28. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved シナリオ②：デモ動画
29. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved
30. Microsoft Tech Brief : Microsoft Fabric × Databricks × Azure AI Foundry が加速する “Multi-AI Agentic Analytics” ~ FabCon Vienna 発表の真価を解説 ~ 日本マイクロソフト株式会社 クラウド & AI ソリューション事業本部 Senior Cloud & AI Data Solution Engineer 武田 雅生 データブリックス・ジャパン株式会社 Senior Partner Solutions Architect 小谷 尚太郎
31. 本セッションの目的 Microsoft Fabric Azure Databricks Open & Full Managed Lakehouse • 本トレーニングの目的： • Microsoft Fabric と Azure Databricks の最新特徴を理解 • Azure AI Foundry の最新特徴も理解 • 両サービスを組み合わせたアーキテクチャの理解 • 両サービスを組み合わせたアーキテクチャが 提供する利点・ビジネスインパクトを理解すること • 参加対象者： データアナリスト / データエンジニア / データサイエンティスト • 技術レベル：基礎コース • Data & AI 領域の基礎的な知識があり、 DWH / BI / AI / ML 周辺の基本的な要件を理解している
32. Microsoft Ignite 最新情報・登録はQRコードまたは以下URLよりご確認ください https://ignite.microsoft.com/home オンライン（参加無料） 2025 年 11 月 19 日 (水) – 21 日 (金) [日本時間] サンフランシスコ会場 2025 年 11 月 18 日 (火) – 21 日 (金) [米国時間 PT] スキルを磨き、未来を切り拓こう 【後日公開】 Microsoft Igniteの復習イベントを、 日本のお客様向けに企画中です。お楽しみに！ 12月9日(火)~11日(木) Best of Microsoft Recap Days Japan – Microsoft Ignite & 最新テクノロジー総まとめ URL : 準備中 (10月下旬公開予定)
33. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved SAVE THE DATE: Data + AI World Tour Tokyo 2025 Databricks Japan主催の年次グローバルイベントツアーを東京にて開催。 データ＋AI領域の最新トレンド、新機能・技術、イノベーションについて顧客事例を交えて紹介予定。 • 開催日時：2025年11月28日（金）9:30 - 19:30 (基調講演: 13:00 開始予定) • 場所：ザ・プリンス パークタワー東京（東京都港区芝公園4-8-1） お申し込みは＜こちらをクリック＞ または上記QRコードから 登壇予定企業（敬称略） ・コスモエネルギーホールディングス ・三菱UFJ銀行 ・阪急阪神ホールディングス ・東京ガス ・セガ ・イオン ・明治安田生命保険 ・トヨタ自動車 … and more!! ・マネーフォワード ・IVRy ・GENDA ・良品計画 ・大日本印刷
34. Agenda 01 本セッションの目的・告知 (5min) 02 Azure AI Foundry – New Update + FabCon Vienna 2025 Update (45min) 03 Azure Databricks Update (35min) 04 まとめ / Q&A / 資料申し込み (5min)
35. FabCon Vienna 2025 • 4,100人規模 • 欧州における Microsoft のイベントでは最大規模 • コミュニティメンバー 29万人 • ユーザーグループ 345 • 参加国79か国
36. FabCon 2025 EU のハイライト Day 1 Keynote (録画) • Fabricコミュニティへの感謝 ✓ コミュニティメンバー29万人、ユーザーグループ345、参加国79か国 ✓ Fortune 500 企業が3つ以上のワークロード （Data Factory・Data Warehouse・RTI・Power BI など）を活用 ✓ Gartner にて Data Integration / Databases / AI / BI の4領域で Leaders ポジション ✓ Fabric は 一般提供(GA) から22か月、顧客数2.5万社以上 • Fabric の各ワークロードの目玉発表 ✓ 3つのピラーにおけるFabricの進化・アップデート Day 2 Keynote (録画) • Databases: “SaaS-ified + Integrated” による開発者生産性向上 • OneLake Security の強化 • AI機能の進化 – Data Agents、AI Foundry など
37. FabCon Vienna 2025 主要アナウンス プラットフォームエリア アナウンス Security 開発者 エクスペリエンス Database & Power BI Realtime Intelligence & Analytics OneLake • ワークスペース、カスタマー マネージド キー、Spark の送信アクセス保護 用の Fabric での Azure Private Link の一般提供 • ワークスペース IP フィルター処理のプ レビュー • FDF および FDW へのアウトバウン ドアクセス保護のプレビュー • オンプレミスのデータソースとファイア ウォールの内側にあるデータソースを サポートするためのミラーリングのプレ ビュー • バックグラウンド ジョブのサージ保護 の一般提供とワークスペースのサー ジ保護のプレビュー • Purview セキュリティ統合の一般 提供 • アイテム回収のプレビュー • Fabric Extensibility Toolkit のプ レビュー - Fabric WDK の進化版 • Fabric MCP のプレビュー • Fabric プラットフォーム全体での Git 統合およびデプロイ パイプラインの 一般提供により、 • Fabric データ エージェントに対する CI/CD サポートのプレビュー • Fabric でのユーザーデータ関数の一 般提供 • Fabric VS Code 拡張機能の一 般提供 • Fabric のコマンドラインインターフェイ スのオープンソースバージョンのリリー ス • 開いているアイテムの水平タブのリ リース、複数のアクティブなワークス ペースのサポート、および新しいオブ ジェクト エクスプローラー (UI) • Power BI の Copilot の機能強化 の一般提供 (メジャーと DAX クエリ 生成の説明を含む) • Power BI サービスでのセマンティッ ク モデルの編集の一般提供と、セ マンティック モデルのインポート、 Direct Lake と複合セマンティック モデルのインポートに対する PowerQuery のサポート、および ページ分割されたレポートを作成す る機能 • Fabric の SQL データベースの機能 強化のプレビュー: Copilot とクエリ エディターの機能強化、REST API ベースのミラーリング制御、柔軟な バックアップ保持、Git 統合 • Fabric Data Agent でのミラー デー タベース サポートのプレビュー • 直感的な視覚的探索とのつながり を明らかにする Fabric Graph のプレ ビュー • エージェントとオペレーションに地理空 間コンテキストをもたらす Fabric Map のプレビュー • RTI Eventhouse Endpoint と Anomaly Detector のプレビュー • Python を使用した Fabric ノートブッ クの一般提供 • Data Wrangler の AI Function の プレビュー • 移行エクスペリエンスの一般提供 • Fabric Data Warehouseのパフォー マンスが36%向上 • materialized lake views での増分 更新とネイティブ実行エンジンのサ ポートのプレビュー • Mirroring for Oracle と Google Big Query のプレビュー • OneLake カタログの新しい [セキュ リティで保護] タブのプレビュー • OneLake カタログの [管理] タブの 一般提供 • OneLake 診断のプレビュー • Azure Blob Storage へのショート カットの一般提供と、新しい OneLake ショートカット変換 (JSON と Parquet) のプレビュー • OneLake カタログの新しい Copilot エクスペリエンスのプレ ビュー • 新しい OneLake テーブル API のプ レビュー
38. Azure Data Lake Storage (ADLS) (ストレージのみ) 3 ハイブリッドおよびマルチクラウドのデータ資産 Microsoft OneLake でデータ資産を統合する 統合され、管理され、安全なデータ基盤 仮想化 (OneLake ショートカット) | OneLake ミラーリング | 移行からモダナイズ 2 Microsoft Fabric や Azure Databricks を使用して データを AI-Ready Data や Data Agent に変換 Data ETL Integration AI Ready Cleansing Data Agent Realtime Streaming Azure Databricks (ADLS and/or OneLake) Microsoft Fabric Agentic-AI Analytics を実現する Azure AI & Data Services Azure AI Foundry Agent Service 1
39. Azure Data Lake Storage (ADLS) (ストレージのみ) 3 ハイブリッドおよびマルチクラウドのデータ資産 Microsoft OneLake でデータ資産を統合する 統合され、管理され、安全なデータ基盤 仮想化 (OneLake ショートカット) | OneLake ミラーリング | 移行からモダナイズ 2 Microsoft Fabric や Azure Databricks を使用して データを AI-Ready Data や Data Agent に変換 Data ETL Integration AI Ready Cleansing Data Agent Realtime Streaming Azure Databricks (ADLS and/or OneLake) Microsoft Fabric Agentic-AI Analytics を実現する Azure AI & Data Services Azure AI Foundry Agent Service 1
40. Multi-agent workflows Built-in threads Long-term memory Evaluation Tracing & Monitoring Governance + Safety Agent tools Orchestration Channels Azure Direct Models Azure Ecosystem Models Protocols Connectors VNet deployments OBO Auth BYO-resources Managed Identities Azure Cosmos DB Microsoft Fabric SharePoint Microsoft Graph Azure AI Search Microsoft Bing Visual Studio GitHub Foundry Agent Service Deploy and manage agents with fully-managed runtime Agent catalog Ready-made agents to kickstart your agent workforce Agent frameworks Client SDKs for enterprise and production agentic systems Foundry Models Foundry Labs Open Ecosystem Enterprise Trust Knowledge Authoring Tools OpenAI Llama Mistral Grok Cohere Industry Models Stability Phi Muse Aurora Magentic-One OmniParser A2A MCP OpenAPI Google VertexAI Amazon Bedrock CrewAI LangChain ElasticSearh Pinecone Azure AI Foundry AI Agent Ecosystem Logic Apps Azure Functions Flux
41. Microsoft Agent Framework Public Preview 開発者が高度なマルチエージェント システムを簡単に構築、デプロイ、管理できるように設計された オープンソースの SDK およびランタイム Pipeline for Research Ready for Production Open Standards & Interoperability aka.ms/AgentFramework Community-Driven & Extensible by Design Microsoft Agent Framework の紹介: エージェント AI アプリ用のオープンソース エンジン |Azure AI Foundry ブログ
42. Multi Channels Open Ecosystem / Enterprise Connectors & Pluggable memory modules Microsoft Agent Framework Agent Architecture & Points Cosmos DB Thread storage Key vault Connections Azure Storage File storage Azure AI Foundry Project Microsoft 365 SDK との統合 でチャネルを容易に拡充 (今後アップデート予定) BYO NW & resources Models Agents Containers (Azure Container Apps, etc) Built-in AI tools Microsoft Agent Framework (OSS) Multi-agent orchestrator MCP (Other Tools) A2A (Other Agents) External APIs OpenAPI specs SharePoint Microsoft Fabric File search Code interpreter 3rd Party agents Semantic Kernel & AutoGen Migration & Integration to This Agent Framework SDK Oracle Amazon Bedrock Logic Apps MongoDB Cosmos DB Google Vertex AI Redis SQL Server Azure Functions Observability & Monitoring (Open Telemetry OSS Log Frame) Azure AI Search Copilot Studio Agents Azure AI Foundry Agents 連携性 連携性 Human in the loop
43. Microsoft confidential 16
44. Azure AI Foundry – マルチタイプのエージェントを統合的に監視 マルチエージェントの可観測性を備えた OpenTelemetry を Azure AI Foundry 搭載 Azure AI Foundry Observability Azure AI Foundry Agent Service Unified observability solution for agentic systems enabling: • Continuous monitoring • Tracing & debugging • Quality & safety evaluations Microsoft Agent Framework Read blog to learn more • マルチエージェントのトレースやログの管理を、横断的かつ一元的に管理が可能 • プラットフォームやフレームワークに依存せず、統一された UI で全て管理 • 数行のコードで Azure AI Foundry にログを送信することが可能 ↓↓↓ • 各エージェントのにて、高精度かつ高性能な回答に貢献 • 横断的なセキュリティ対策 (不適切な回答の防止、プロンプトインジェクション等の対策)
47. Introducing Voice Live API 高度なリアルタイム音声による エージェントコミュニケーションの 最先端クオリティを提供 自分で選択した AI Model or Foundry Agent を使用 (GPT-Realtime, GPT-5, GPT-4.1 series, Phi series) 高品質な音声認識 および合成機能 (ノイズ抑制、エコーキャンセリング、 堅牢な中断検知) 完全にカスタマイズ可能 な音声とアバター搭載 (4K サポートアバター) New | GA Azure AI Foundry aka.ms/voice-live-foundry
48. A single unified API with streamlined access to advanced speech capabilities and GenAI of your choice Broad locale coverage and natural voices 音声テキスト変換(新規)用の140+ロ ケールと、テキスト読み上げ用の150+ ロケールにまたがる600+の事前構築 済み音声+会話用に最適化された ニューラルHD V2音声 Choice of Generative AI models GPT-Realtime、GPT-5、GPT-4.1 シリーズ、Phiシリーズなど、特定の ニーズに合わせてネイティブにサポート されているさまざまな生成AIモデルから 選択するオプション。独自の Foundry モデルを持ち込む Customization カスタム音声、カスタム音声、カスタ ムアバター (4K サポート)、および高精 度のための軽量音声入出力カスタマ イズ Conversational enhancements ノイズ抑制、エコーキャンセリング、堅 牢な中断検知などで自然な会話を 実現 Avatars 設定が簡単なアバターアドオンによ り、音声エージェントにビジュアルアイデ ンティティを提供します Agent integration, function calling Foundry Agent Serviceを使用し て構築されたエージェントに音声入出 力機能をシームレスに追加し、ツール による関数呼び出しを改善 Voice Live API Call center integration テレフォニー チャネルを統合したコール センター音声エージェントを簡単に構 築できます (Azure Communication Service などを通 じて) GA | Oct 2025 https://aka.ms/VoiceLiveGA Rich development resources WebSocketプロトコル上でC#と Pythonをサポートして開発を簡素化 し、追加のプログラミング言語も追加 される予定です
49. Azure Text to Speech Conversational Enhancements BYO config (Foundry Agent/Model) Voice Live App User audio Natively supported speech to speech model Natively supported text-based model Azure Text to Speech Avatar Noise suppression Echo cancelation Azure semantic voice activity detection (VAD) Prebuilt model Fine-tuned model / custom speech Prebuilt model Fine-tuned model / custom voice Prebuilt model Fine-tuned model / custom avatar App Agent audio /video to users Azure AI Foundry Agent / Foundry Model deployment Content Safety External tools / function calls Azure Speech to Text Conversational Enhancements End of utterance detection Voice Live API data flow 及び AI Foundry Agent との連携イメージ
51. ご参考情報 • Microsoft Agent Framework • Agent Framework本体：microsoft/agent-framework GitHub • スターターコンテンツ (自動プロビジョニング＋監視連携) ：Azure-Samples/get-started-with-ai-agents GitHub • Agents 実装集：Azure-Samples/ai-foundry-agents-samples GitHub • Observability • 観測ドキュメント：Observability / Trace & Observe / OpenAI SDKトレース表示 Microsoft Learn • 学習教材：AI Agents for Beginners（Observability章）／Foundryワークショップ（Observability回） microsoft.github.io • Voice Live API • Voice Live：Quickstart（Python/C#） Microsoft Learn • 音声デモ：voicelive-api-salescoach / call-center-voice-agent-accelerator • GitHub • Azure-Samples/call-center-voice-agent-accelerator: Create speech-to-speech voice agents that deliver personalized self-service experiences and natural-sounding voices, seamlessly integrated with telephony systems.
52. Azure Data Lake Storage (ADLS) (ストレージのみ) 3 ハイブリッドおよびマルチクラウドのデータ資産 Microsoft OneLake でデータ資産を統合する 統合され、管理され、安全なデータ基盤 仮想化 (OneLake ショートカット) | OneLake ミラーリング | 移行からモダナイズ 2 Microsoft Fabric や Azure Databricks を使用して データを AI-Ready Data や Data Agent に変換 Data ETL Integration AI Ready Cleansing Data Agent Realtime Streaming Azure Databricks (ADLS and/or OneLake) Microsoft Fabric Agentic-AI Analytics を実現する Azure AI & Data Services Azure AI Foundry Agent Service 1
53. Databases Real-Time Intelligence Power BI Data Factory Analytics Microsoft Fabric AI トランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム OneLake Governance Agentic AI Fabric プラットホーム
54. Fabric Developers & Agentic Updates FabCon Vienna 2025
55. Fabric CLI: オープンソース化 CI/CDパイプラインやターミナルからの プロ開発者向け Fabric アクセス カスタムプラグイン/コマンドに対応した オープンかつ拡張可能な設計 AIで加速する、賢く超高速な開発 (CLI use from AI Agents) GitHubでのコミュニティ主導: aka.ms/FabricCLI/repo 一般提供
56. 開発者向け Fabric MCP 対応 Fabric APIでコード生成とアイテム 作成を簡素化 ワークフローをオーケストレーションする デプロイ スクリプトを生成 Microsoft MCP プラットフォームに統合 (VS Code/GitHub互換) コミュニティ向けオープンソース: aka.ms/FabricMCP パブリック プレビュー
57. Fabric Extensibility Toolkit Fabric に自社アプリを持ち込み、カス タム ワークスペース アイテムとして提供 エンタープライズ SaaS と統合 (Spark から Power BI まで) LLM対応のサンプルとプロ向けツールで 高速開発 これまでより高速かつスマートに、すべ ての開発者のために設計 パブリック プレビュー
58. すべての Fabric 項目の CI/CD サポート パブリックフォーマット 100% Support Git 統合 100% Support デプロイメントパイプライン 100% Support
59. Fabric Data agent Updates FabCon Vienna 2025
60. Fabric data agents Lakehouse Warehouse Eventhouse Semantic Model Mirrored Databases Teams Fabric Copilot Studio Azure AI Foundry M365 Endpoint OneLake Data Agent Git とデプロイ パイプラインでのデー タ エージェントをサポートし、より合理化された AI 開発のためのエージェント運用を可能にし ます New ユーザーが OneLake のエンタープライズ データ を操作できるようにする仮想アナリスト SQL クエリ実行ステップを含む詳 細な応答を使用して、外部からデータ エー ジェントを呼び出します New ユーザー New ミラーリングされたデータベースを含 む OneLake のデータをシームレスに推論し て、データ ドメインに合わせた強力なデータ エ キスパートを作成します
61. Data agent エンドツーエンドのフロー エンドツーエンドのシナリオ 利用 作成者 データエージェ ントの作成 Fabric で新しいアイテ ムの種類を作成する: 系列の追跡 権限の管理 共有 データソースを追加しま す。テーブルの選択 データソースの選択: レイクハウス ウェアハウス セマンティック モデル イベントハウス KQL DB テーブル選択 構成 構成: エージェントの説明 データソースの手順 クエリの例 公開 公開: 公開バージョンを作成する ユーザーと共有する Endpoint Copilot in PowerBI Azure AI Foundry Teams Fabric Copilot Studio ユーザー
62. Mirrored DB in Data agents パブリックプレビュー ミラーデータベースをソースとして データエージェントに追加する [テーブル] を選択して、データ ソースのデー タ エージェントへの入力のスコープを設定 します 組み込みのNL2SQLツールを活用して、 コンテキストクエリを生成し、ミラーリング されたデータアーティファクトに関する質問 に答えます サポートされているミラーDB: Azure Databricks Unity Catalog, Snowflake, SQL Server, Azure SQL DBs, その他
63. • クラウドおよびオンプレミス データをサポートす るネイティブ ミラーリング エクスペリエンス。 ファイアウォール背後にあるデータも同様で す。 • 主キーの有無にかかわらず、テーブルを AI お よび BI のユース ケースで OneLake に直接 シームレスかつほぼリアルタイムでレプリケー ショを行います。 • ミラーリングは無料です。 コンピューティングコストがゼロで、上限までの 無料ストレージを提供しています。 Mirroring for Google BigQuery パブリックプレビュー
64. Mirroring for Oracle • ネイティブミラーリングエクスペリエンス • クラウドデータベースとオンプレミスデータ ベースの両方をサポート • 無料、高速、低レイテンシーのOracle データ・レプリケーション • サポートされている Oracle タイプ: • Oracle (オンプレミス、VM) • Oracle OCI • Exadata (新対応) • バージョン 11 以降は、LogMiner が有効になっている状態でサポート パブリックプレビュー
66. Data Agent の非構造化データ対応 組み込みのノートブックを活用して、 PDF および TXT ファイルの インデックスを作成する インデックスリソースのプロビジョニングや 管理が不要 レイクハウス フォルダーを選択し、 非構造化データに対して 自然言語で質問する プライベート プレビューに登録する :aka.ms/unstructured-data-prpr まもなく
67. 独自の Azure AI Search インデックスの持ち込み (BYOS) 独自の AI Search Index を Fabric Data Agent に持ち込む カスタムインデックスに組み込みの AI検索ツールを使用する AI Search Index で自然言語で 質問し、他のデータソースと結合 プライベート プレビューに登録する :aka.ms/unstructured-data-prpr パブリック プレビュー Ignite
68. ZeroETL で OneLake にデータを統合する手法と対象データソース 非構造データ (文書/音声/動画 etc) を仮想統合するショートカット (黄色部分) と、 構造化 DHW/DB をミラーリングする対象一覧 Azure PostgreSQL SQL Server 2025 SQL Server パブリック プレビュー Azure Cosmos DB Oracle DB Google BigQuery New New Azure SQL DB Azure Data Lake Storage Microsoft OneLake Google Cloud Storage Databricks Catalog Snowflake Amazon S3 Microsoft Dataverse S3 Compatible (cloud/On-prem) Snowflake 一般提供 Azure SQL MI New Azure Blob storage New
69. 自動的な AI 変換 Shortcut Transform - 機密データのマスキングや AI 抽出等を自動実行 CSV to Delta AI PII 検出 翻訳 テキストの要約 会話 センチメント 知名度 キーフレーズの抽出 Non-AI Parquet to Delta JSON to Delta New New
70. Data Agent MCP Client (Fabric Client) パブリック プレビュー Ignite Fabricデータエージェントは、 他の内部/外部 AI ツールに接続し て、回答の品質と精度を向上させ ることができます Fabric データエージェントは、Fabric User Data Functions (UDF) に 接続します。 データエージェントとそのツールによる カスタムビジネスロジックの活用
71. Data agent – Agent Instruction & Data Instruction テーブルの使用状況と結合ロジック を伝達するためのデータソース命令 を追加できるように 新しいマルチタスク エクスペリエンス を使用して、サイド バイ サイドの オーサリングとテストが可能に Markdown エディタを使用して、 明確で整理された指示を実施 診断ツールを活用して、参照される クエリの例と基になるステップを トレースする パブリックプレビュー
73. Fabric data agent パブリック エンドポイント セキュアな認証を使用して VSCode または外部アプリケーションから接続 (Entra ID - User Account) 使い慣れた OpenAI クライアント パターンを使用する SQL クエリの実行手順を含む 詳細な応答を使用して、 データ エージェントを外部からクエリ パブリックプレビュー
74. REST Endpoint with SPN まもなく サービス プリンシパル (SPN) 認証で、 アプリケーションとサービスの セキュリティで保護された 非対話型認証が可能になります 任意のアプリケーションまたはスクリプ トからデータエージェントへのプログラム によるアクセスを提供するREST API SPN + REST APIは、あらゆるアプリ ケーションからデータエージェントと対話 するためのスケーラブルで安全かつ 自動化された方法を保証
75. Data Agent MCP Server 対応 まもなく ユーザーが VS Code の MCP を 利用して、他の AI システムから Fabric データエージェントを利用でき るようにする AI システムがエンタープライズデータ にオンデマンドで「プラグイン」できるよ うにし、AI 導入を加速するととも に、Fabric 分析へのセキュアで監査 可能なアクセスを保証する
76. Project Sage エンタープライズアプリケーション向けのすぐに使える分析 Project Sage 長いビルド時間をかけず、これまでサイロ化 されていた環境全体に渡る部門横断的な洞察 • Microsoft Fabric 用に事前構築された データ モデル • 事前構築済みのダッシュボードとレポート PowerBI で • Microsoft Teams で使用する Copilot Studio の事前構築済み AI エージェント • 統合されたセキュリティとコンプライアンス プライベートプレビュー プレビュー プレビュー プレビュー まもなく まもなく Finance Sales Procurement Manufacturing Supply Chain データソース プレビュー まもなく プレビュー まもなく 将来 Announcing Public Preview for Business Process Solutions | Microsoft Community Hub
77. Microsoft confidential – DO NOT SHARE EXTERNALLY アナウンス Power BI
78. Power BI App Copilot パブリック プレビュー App Copilot は、Power BI ワークス ペース アプリで使用できます。 厳選されたアプリ内のすべてのレポー トで質問するための単一のポイント Copilot 回答の範囲は、公開された アプリのコンテキスト内にとどまります
79. Demo https://youtu.be/IryMPbSsv10
80. Direct Lake モードとインポート モードを組み合わせて複合モデ ルを作成する Fabric と数百のデータ ソー スに対する Power Query のサポート OneLake および Fabric との緊密な 統合 Web ブラウザーからのセマンティッ ク モデルとレポートの作成。Mac ユーザーは喜んでいます! Power BI Web Modeling
81. Microsoft confidential – DO NOT SHARE EXTERNALLY アナウンス OneLake
82. ETL なしで OneLake のデータを統合する ショートカットとミラーリングソース Azure PostgreSQL SQL Server 2025 SQL Server パブリック プレビュー Azure Cosmos DB Oracle DB Google BigQuery New New Azure SQL DB Azure Data Lake store Microsoft OneLake Google Cloud Storage Databricks Catalog Snowflake Amazon S3 Microsoft Dataverse S3 Compatible (cloud/On-prem) Snowflake 一般提供 Azure SQL MI New Azure Blob storage New
83. アンパック ショートカット 変換 CSV to Delta AI PII 検出 翻訳 テキストの要約 会話 センチメント 知名度 キーフレーズの抽出 Non-AI Parquet to Delta JSON to Delta New New
84. クロスクラウドミラーリング Unifying data in OneLake Azure Dataverse AWS S3 GCP Databricks Snowflake On-Prem 初のマルチクラウド SaaS データレイク ミラーリングにより、OneLake のデータベース全体のリフレク ションが作成されます ミラーリングは、クラウド、仮想 ネットワーク、オンプレミス間で 機能します ミラーリングは無料です Snowflake Data Factory Data Science Data Engineering Data Warehouse Power BI Real Time Intelligence
85. Mirroring ミラーリングを使用すると、デー タベース全体を OneLake デー タ資産に追加できます ミラーリングの設定は簡単で、 ミラーリングされたデータはほぼ リアルタイムで自動的に最新 の状態に保たれます ミラーリングは無料です! Mirrored Database ランディング ゾーン テーブル CDC 加工処理 コネクタ ソースDB CDC やり取り
86. • クラウドおよびオンプレミス データをサポートす るネイティブ ミラーリング エクスペリエンス。 ファイアウォールの背後にあるデータも同様で す。 • 主キーの有無にかかわらず、テーブルを AI お よび BI のユース ケースで OneLake に直接 シームレスかつほぼリアルタイムでレプリケー ショを行います。 • ミラーリングは無料です。コンピューティングコ ストがゼロで、上限までの無料ストレージを 提供しています。 Mirroring for Google BigQuery パブリックプレビュー
87. Mirroring for Oracle • ネイティブミラーリングエクスペリエンス • クラウドデータベースとオンプレミスデータ ベースの両方をサポート • 無料、高速、低レイテンシーのOracle データ・レプリケーション • サポートされている Oracle タイプ: • Oracle (オンプレミス、VM) • Oracle OCI • Exadata (新対応) • バージョン 11 以降は、LogMiner が有効になっている状態でサポート されます パブリックプレビュー
88. Mirroring for SAP (Datasphere 経由) プライベート プレビューに参加する aka.ms/MirroringSAPPrPr SAP Datasphere を介した SAP のミラーリング • ネイティブミラーリングエクスペリエンス • すべてのSAPアプリケーションをサポート • データをストレージにレプリケートしてミラーリング のランディング ゾーンとして機能するように SAP Datasphere を設定します • Datasphere Premium アウトバウンド統合 の料金が適用されます
89. Mirroring for SAP (ABAP 経由) ABAP 経由の SAP のミラーリング • ネイティブミラーリングエクスペリエンス • SAP S/4HANA、SAP ECC、SAP BWなど の従来のSAPソリューションをサポートしま す。 • SAP サーバーに ABAP アドオンをデプロイし て、選択したテーブルを OneLake にミラーリ ングする プライベート プレビューに参加する aka.ms/MirroringSAPPrPr
90. Open Mirroring カスタム ミラーリング ソリュー ションの構築と複雑なデータ 変更の処理を簡素化し、ミ ラーリングを介して OneLake にデータを簡単に統合します。 Open Mirroring を使用する と、API 経由で、またはドラッ グ アンド ドロップを使用して手 動で寄木細工または CSV データをランディングできます レプリケーション前に parquet と CSV を Delta に自動的に 変換し、Fabric の BI ワーク ロードと AI ワークロードを最適 化します 一般提供
91. Open mirroring はFabricの新機能の中でも最高にクールなものの1つです。少 しコードを書くだけで、ほぼあらゆるソースからFabricにデータをプッシュできます。 Eastmanでは、オンプレミスのラボ管理システムからFabricへデータを転送するため にこれを使っています。こうしたシステムが世界中に20あり、これまではレポートや 分析のためにそれらすべてのデータを統合するのに苦労してきました。これまでに8 つのシステムから約10億行を取り込み、毎時データを更新しています。これらの データをFabricに集約できたことで、機械学習やレポーティングのソリューションを、 これまでのスケールでは実現できなかった形で構築できるようになりました。 “ ” David Purdy, Enterprise Architect at Eastman Chemical Company ユースケース: Open Mirroring
92. 標準ライブラリをいくつか使った少量のC#コードだけで、ディメンションテーブルを含む複数の増分 データセットを1分未満のレイテンシで維持できています。バックグラウンドのキャパシティユニット (CU)消費はほぼゼロまで下がり、対話型レポート向けのリソースを確保できました。 現在、50テーブルにまたがる5億行近いデータをミラーリングしています。このデータは400人超の ユーザーが利用する30本以上のレポートに供給されています。これにより、売上・在庫・廃棄(ロ ス)への洞察が得られ、効率と収益性の向上に寄与しています。 レポートは今ではほぼ即時に更新され、これまで以上に広範で詳細な洞察を提供します。今後 は、より広いデータセット群を展開し、ビジネスの分析可能性をさらに引き出す計画です。Open Mirroringのおかげで、Fabric Cloudへのデータ取り込みはもはや懸念ではなくなり、データその ものから価値を生み出すことに専念できるようになりました。 “ ” Steve Pitchard, Data Services Manager at James Hall & Co. Ltd. ユースケース: Open Mirroring
93. Open Mirroring パートナー Fabric でのミラーリング ソリューションの配信の合理化
94. Mirroring ロードマップ Data Factory in Microsoft Fabric • 新しいソースが一般提供されました: Azure SQL Managed Instance • ファイアウォールの内側にある GA ソースに対す る VNet ゲートウェイとオンプレミス ゲートウェイ のサポート • Azure SQL Database ミラーリング: ワークス ペース ID 認証 • オープンミラーリング:区切り文字(.txtなど)のサ ポート • Open Mirroring: 新しいエコシステム o CData o Tessell • ミラー化されたデータベース UI からセマンティッ ク モデルを作成する • ミラー化されたデータベースから Power BI Desktop でセマンティック モデルを作成する • 新しいソース: o Google Big Query(OPDGサポー トと非主キーサポートを含む) o Oracle (Exadataサポートを含む) • Open Mirroring: 非シーケンシャル ファイ ルのサポート • ワークスペース レベルの Private Link のサ ポート • Data Agent で使用できるミラー データ ベース • デルタ変更データフィード (CDF) のサポート • Snowflakeミラーリング:ビューのサポート • OneLake Security とミラー データベースの 統合 • オープンミラーリング: パーティションのサポート • Open Mirroring: 主キーのないテーブルを サポートする CSV の機能強化 • 新しいソース: Mirroring for SAP まもなく パブリックプレビュー 一般提供
95. Fabric Data Factory Updates FabCon Vienna 2025
96. OneLake AIを活用したインテリジェンス ` デプロイとオブザーバビリティ クラス最高の接続性 データ移動 オーケストレーション 変換 Data Factory in Microsoft Fabric
97. モメンタム Data Factory 22 Billion 月ごとのオーケストレーション実行 500 PB 月ごとに移動されるデータ 788 Trillion 月ごとに処理される行数 5X GA以降の月間アクティブ ユーザー(MAU)の増加 21 Million Power Query 作成者 700K データゲートウェイ
98. Data Factory in Microsoft Fabric Azure でのエンタープライズ データ統合 • Azure Data Factory • Synapse Link • Purview Integrated Microsoft Azure Power Query を使用した セルフサービス データ準備 • Excel • Power BI • Office 365 • Dynamics 365 • Power Platform Data Factory in Microsoft Fabric • 統合された SaaS プラットフォーム • ノーコード&コードツール • Copilot と AI を活用 • オープンソースフォーマット Microsoft Fabric
99. 開発の生産性を加速 Copilot を使用すると、統合ワークフローの効 率的な作成とトラブルシューティングが可能に なります 深い洞察と理解を得る Active Metadata と Copilot を組み合わ せることで、効率的で堅牢なデータ統合操 作が可能になります エラーアシスタント(推奨事項付き) 問題が発生した場合、Copilot はユーザーが 何が壊れているかを理解して修正するのに 役立ちます Copilot for Data Factory (ETL) Data Factory in Microsoft Fabric Fabric Data Factory による AI を活用した開発 – Copilot でデータを取り込み、変換し、理解する |Microsoft Fabric ブログ | マイクロソフトファブリック
101. 170+ ビルトイン Microsoft によって構築 された、または第三者に よって構築されたもの Microsoftによる認定お よび出荷されたもの 1000s カスタム お客様、パートナーがコネ クタ SDK を使用して構 築 ユーザー/管理者によって Power Query とオンプ レミスのデータ ゲートウェイ に読み込まれます クラス最高の接続性 Data Factory in Microsoft Fabric
102. Copy Job マルチクラウドデータソースとデスティネーションの豊富なサポート • Azure SQL DB • Fabric Warehouse • Fabric Lakehouse table • Fabric Lakehouse file • Azure Data Lake Storage Gen2 • Azure Blob Storage • Azure SQL Managed Instance • Azure Synapse Analytics • Azure Data Explorer • Azure PostgreSQL • Azure MySQL • SQL database in Fabric • Dynamics AX • Azure Tables • Azure FilesDynamics 365 • Dynamics CRM • Azure Cosmos DB for NoSQL • Azure Cosmos DB for MongoDB Snowflake データソース • Oracle • Amazon S3 • ODATA • SAP HANA • ODBC • Amazon RDS for SQL Server • Google Big Query • Salesforce • Salesforce service cloud • On-premises SQL Server • MongoDB Atlas • Mongo DB • Informix • MariaDB • Dataverse • HTTP • ServiceNow • Oracle Cloud Storage • Snowflake • Google Cloud Storage • MySQL • PostgreSQL • Amazon S3 compatible • Folder • Greenplum • REST • SFTP • FTP • IBM Db2 database • Vertica • SAP Table • SAP BW Open Hub • Cassandra • Amazon RDS Oracle • Presto • Microsoft Access • SharePoint Online list データ送信先 Snowflake • Oracle • Amazon S3 • Snowflake • Google Cloud Storage • Salesforce • Salesforce service cloud • SFTP • Dataverse • MongoDB Atlas • Mongo DB • On-premises SQL Server • REST • ODBC • Informix • Azure Databricks Delta Lake • Azure AI Search • Microsoft Access • Azure SQL DB • Fabric Warehouse • Fabric Lakehouse table • Fabric Lakehouse file • Azure Data Lake Storage Gen2 • Azure Blob Storage • Azure SQL Managed Instance • Azure Synapse Analytics • Azure Data Explorer • Azure PostgreSQL • Azure MySQL • SQL database in Fabric • Azure Files • Dynamics 365 • Dynamics CRM • Azure Cosmos DB for NoSQL • Azure Cosmos DB for MongoDB
103. コネクタのロードマップ 一般提供 Copy job 、パイプラインの新しいコネクタ • AWS RDS for Oracle (Bring your own driver) • Azure Database for PostgreSQL 2.0 • Azure Databricks Delta Lake • Cassandra • Greenplum • HDFS • Informix • Microsoft Access • Presto • Teradata Dataflow Gen2 の新しいコネクタ: • Snowflake 2.0 SAP コネクタ • SAP HANA • SAP Table • SAP BW OpenHub パブリックプレビュー Data Factory in Microsoft Fabric セキュリティ • 複数の 1P コネクタ: ワークスペースの ID 認証をサポート • PostgreSQL: Microsoft Entra ID 認証をサポートします • Azure Database for PostgreSQL: TLS 1.3 をサポートします パフォーマンス • Salesforce: 読み取り時にパーティションが自動検出されます • Salesforce Service Cloud: 参照時にパーティションが自動検出されます • Dataverse: 書き込み時のパフォーマンスが向上しました エンタープライズ対応 • Fabric Lakehouse: Delta 列のマッピングと削除ベクトルをサポートします • MongoDB/MongoDB Atlas: データ型 Timestamp、Date をサポートします • Azure Databricks: Unity カタログ構成をサポートします • DB2: パッケージ・コレクション構成をサポートします • Snowflake: ロール構成をサポートします • Azure Database for PostgreSQL: 書き込み時の更新挿入をサポートします • Azure Database for PostgreSQL: スクリプト アクティビティをサポートします Dataflow Gen2 の新しいコネクタ: • Databricks 2.0 • Google BigQuery 2.0 • Impala 2.0 • Netezza (Bring your own driver) • Vertica (Bring your own driver) • Oracle (built-in driver) – OPDG のみ エンタープライズ対応 • Fabric Data Warehouse: データ型 varchar(max) をサポートします • Fabric Lakehouse: Delta テーブルにアップサートし ます
104. コネクタのロードマップ まもなく… Data Factory in Microsoft Fabric Copy job 、パイプラインの新しいコネクタ • Fabric Cosmos DB (Preview) • Google Ads • Impala • Hive • HubSpot • Jira • Oracle (built-in driver) • QuickBooks Online • SharePoint Online Files • Shopify • Square • Xero セキュリティ • Snowflake: キーペア認証。 • Snowflake: Fabric OneLake によるストレージ統合 パフォーマンス • Snowflake: 書き込み時のパフォーマンスが向上しました。 • Fabric Lakehouse: 書き込み時のパフォーマンスが向上しました • エンタープライズ対応 • Fabric Lakehouse: 読み取り時のクエリ モードをサポートします • Fabric Lakehouse: 書き込み時に v-order を有効/無効にする • Fabric Lakehouse: Delta テーブルでのサポート Timestamp_NTZ • Oracle: 精度とスケールの NUMBER タイプのカスタマイズを許可します。 • Parquet: 書き込み時にデータ型のカスタマイズを許可します。 • Snowflake: サポートTimestamp_NTZ • Snowflake、Oracle: テーブルの自動作成をサポートします Dataflow Gen2 の新しいコネクタ • Fabric Cosmos DB (Preview) • Oracle (built-in driver) – cloud (Preview) • QuickBooks Online 2.0 • Spark 2.0 (Preview)
105. Change Data Capture in Copy job (パブリックプレビュー) • ソースの変更に合わせて宛先データを最新の 状態に保ちます • 変更されたデータのみを処理 • CDC 対応テーブルを識別します • テーブルごとに CDC ベースまたはウォーターマー クベースの増分コピーを選択します 挿入、更新、削除などの変更を自動的に キャプチャします。
106. Change Data Capture /w Copy Job Azure SQL DB Fabric Lakehouse Azure SQL MI Snowflake Snowflake SQL Server まもなく パブリック プレビュー Oracle DB SAP CDC via Datasphere NEW! プライベート プレビューに参加する aka.ms/CopyJobCDCSignUp
107. Copy job によるマルチクラウドデータ配信 Demo
109. データ移動ロードマップ Data Factory in Microsoft Fabric まもなく パブリックプレビュー 一般提供 • Copy job での増分コピーリセット • コピー・ジョブごとに複数のスケジューラ • Copy job での新しいファイル形式のサポート: Iceberg と JSON • Copy job のDBビューからの完全コピーと増分コ ピー • コピー ジョブとコピー アクティビティでの VNET ゲートウェイのサポート • Dataflow Gen2 の高速コピーでは、Fabric の SQL がサポートされます • Copy job CI/CDの変数ライブラリによる接 続パラメータ化 • コピー ジョブでの Fabric Lakehouse CDF のサポート • Fabric の Snowflake と SQL DB に CDC データをマージする • パイプラインのジョブのコピーアクティビティ • パイプラインの簡略コピーアシスタント - Copy job を利用 • Copy job のその他のCDCソース:Snowflake、SAP、 Oracleなど • CDC データを Fabric Lakehouse にマージする • Copy job のワークスペース監視 • Copy job でのファイル形式のサポート: Avro、ORC、 Excel、XMLの強化。 • Copy job の宛先の切り捨て • Copy job での追加の増分列のサポート • データベース クエリからの完全コピーと増分コピー • Snowflake & OracleのCopy job とコピーアクティビティ のテーブル自動作成 • Copy job とコピーアクティビティで1つの大きなファイルを移 動する際のパフォーマンスの向上
110. Data Factory in Microsoft Fabric OneLake データ移動 オーケストレーション 変換 AIを活用したインテリジェンス ` デプロイとオブザーバビリティ クラス最高の接続性
111. 価格の変更 • 最初の10分: 12 CUs (25%削 減) • 10分以上: 1.5 CUs (90%削 減) パフォーマンスの向上 ランタイムの改善 • モダン PQ 評価機能 • 並列実行 設計時の改善 • プレビューのみのステップ 新機能 Dataflow Gen2 のアナウンス Data Factory in Microsoft Fabric • 新しいデータ送信先 • Lakehouse Files (CSV) • ADLS Gen2 Files (CSV) • SharePoint Files (CSV) • Snowflake Databases (まもなく) • AIを活用したデータ統合 • Copilot: 自然言語 -> カスタム列 • Copilot: クエリの説明 • 最新の Get Data の Copilot • AI 変換 – プロンプト (近日公開予 定) Dataflow Gen2 の価格変更によるコスト削減 超高速のDataflow Gen2 継続的な製品革新
112. 新しい段階的な価格設定 Dataflow Gen2 によるコストとパフォーマンスの効率化 高性能かつ低コストでデータを変換可能 価格の改善 現在 最初の10分 12 CU > 10分 1.5 CU 今後 16 CUs 大幅なコスト削減 最大25%のコスト削減 12CU相当 最大90%のコスト削減 12 CU に相当 最初の 10 分: 12 CU > 10分:1.5 CU
113. Dataflow Gen2 (CI/CD) のコスト効率が向上 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 価格の改善 CU Consumption Before CU Consumption with Pricing Enhancements 価格の強化により、 Dataflow Gen2 はあらゆる 形状やサイズのデータを変換 するためのコスト効率を高めま す 新しいレベル モデルの価格ク エリ期間に基づく: - 最初の 10 分: 12 CUs (25%削減) - その以降 10 分: 1.5 CUs (90%削減) 10 分: -25% 20 分: -58% 60分:-80%
114. まもなく GA Dataflow Gen2 データ送信先 …そして、さらに多くの製品の 宛先が間もなく登場します! Snowflake Database Azure SQL Database SharePoint Files (CSV) ADLS Gen2 Files (CSV) Azure Data Explorer (Kusto) Databases Fabric Lakehouse (テーブル) Fabric Warehouse Fabric Eventhouse Fabric SQL Database プレビュー Fabric Lakehouse (ファイル) SharePoint Files (Excel - XLSX)
115. AI Functions in Data Wrangler パブリックプレビュー Data Wrangler の AI Functions を活用して、インタラクティブな ノーコード/ローコードのデータ変換 AIを活用したエンリッチメントを適用、 データ準備を合理化および強化 Microsoft PROSE に基づいて データに関連するスマートな提案 を表示 Copilot で、必要な変換を 自然言語で記述してコードを生成 変更をコミットする前に、 すぐにプレビューと検証で確認 Data Wrangler の AI 関数によるデータ変換の高速化 (プレビュー) |Microsoft Fabric ブログ |マイクロソフトファブリック
117. 後日アーカイブ動画 配信予定！ Microsoft AI Tour Osaka | AI の最新イノベーションを大阪で体験
118. Microsoft Fabric Real-Time Intelligence Update
119. Databases Real-Time Intelligence Power BI Data Factory Analytics AI トランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム Microsoft Fabric OneLake Copilot Governance Fabric プラットホーム
120. キャプチャ 転送 オペレーショナル 変換 分析 変換 エージェントと ワークフロー オープンソース Gazette リアルタイムストリーム系ツールの細分化された市場 ハイブリッド マネージドサー ビス
121. 現 在 今 後 一元化された統合 SaaS ソリューション 利用しやすいデータと分析ツール リアルタイムのイベント インジェスト 統合された単一データ資産 AI を活用した洞察とアクション リアルタイムAIのための統合プラットフォームの必要性 断片化され、脆弱な技術スタック 高度なスキルセットが必要 バッチデータ処理の高速化 データサイロ、ガバナンスの欠如 未知の事項は検出困難
122. 分析 決定 観察 行動 AI エージェント + ユーザー 学習 適応 学習 適応 お客様の業務 と効率性 プロアクティブ& 自律的
123. エンタープライズ リアルタイム データプラットフォーム Azure Event Hubs Azure Event Grid Azure Stream Analytics Azure Data Explorer Azure Maps ビジネスユーザー向けのセルフ サービスエクスペリエンス Power BI Activator Real-Time Hub OneLake Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric 完全統合 SaaS ネイティブエクスペリエンス 単一のデータ資産 統合データプラットフォーム + = + インテリジェントな洞察と機能 AI skills Anomaly detection Operational Agents Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric
124. ストリーム 決定と行動 可視化 分析 モデル OneLake Copilot Governance Real-Time Hub Fabric プラットホーム Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric
125. 6X 昨年の使用量の増加 Real-Time Intelligence は、 Fabric で最も急速に成長している ワークロードです
126. 46% of 25,000+ Fabric のお客様は Real-Time Intelligence を使用しています
127. 小売 医療 航空 製造 エネルギー 流通 製薬 通信 自動車 空港 金融 ホスピタリティ ビデオ通話 スポ
128. 502 T 月あたりのメッセージ数 33 T 毎月処理されるストリーミングイベント 12.5 EB 月あたりのイベントとログ 470 PB 毎日処理しているデータサイズ 7 B 1日あたりのリアルタイムクエリ リアルタイムデータのための地球規模のインフラストラクチャ 99.9995% メッセージング全体の成功率
129. 豊富なリアルタイムストリーミングコネクタセット 今すぐ利用可能 今後 Cosmos DB logo 外部ソース • Apache Kafka • Apache Spark • Apache Flink • MQTT v5 • Azure SQL DB CDC • PostgreSQL DB CDC • MySQL DB CDC • Azure Cosmos DB CDC • Azure SQL MI DB CDC • SQL Server on VM DB CDC • Azure Data Explorer • Azure IoT hub (続き…) • Google Cloud Pub/Sub • Confluent Cloud for Apache Kafka • Amazon Kinesis Data Streams • Amazon Managed Streaming for Apache Kafka • Solace PubSub+ • Azure Event Hubs • Azure Service Bus • Azure Event Grid Namespace • Real-time weather • OpenTelemetry • Telegraf (続き…) • Splunk Apache Log4j • FluentBit • Logstash • NLog • Serilog Fabric と Azure のイベント • Fabric Workspace Item events • Fabric Onelake events • Fabric Job events • Azure Blob Storage events (続き…) • JDBC • JIRA カスタムコネクタ • SAP Hana Fabric イベント • Anomaly Detection events • Capacity Utilization events • Business events 外部ソース • HTTP • Mongo DB CDC • Oracle DB CDC • Azure blob file stream • MQTT v3.1.1 • ServiceNow • OneLake file stream • Salesforce • Delta lake CDF • Eventhouse • Fabric SQL CES
132. Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric GIS の専門知識を必要とせずに、シンプルなノーコー ド エクスペリエンスを使用してマップ中心のアプリ ケーションを作成、カスタマイズ、利用します Map マップを Eventhouse、Lakehouse、OneLake の ライブ データにシームレスに接続する 地理空間推論、分析、ビューで運用を最適化 パブリックプレビュー
135. Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric シンプルなノーコード エクスペリエンスを使用して、 Eventhouse、Lakehouse、OneLake のデータに 対してグラフ モデルを数分で作成します Graph マルチホップ関係を探索、検出、分析して、エン ティティがどのように接続されるかを理解する サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンス、その 他の業務におけるリスクの最適化と軽減 2025年10月
139. Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric Anomaly Detector パブリックプレビュー データサイエンスの専門知識は必要なく、データサイエ ンスの専門知識は必要ない、ノーコードツールを使用 して、データの海の中で重要でありながら見落とされ がちなシグナルを発見します イベントがイベントハウスに到着したイベントを 24 時 間 7 日継続的にスキャンして異常がないか確認しま す。 異常検出モデルを運用のデータに自動的にトレーニン グします
141. Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric 最新機能 Operations Agent • 現在 Private Preview • 2025/11 Ignite で Public Preview 予定 ビジネスを継続的に監視し、結果を変えるために適 切なアクションを適時に実行するAIエージェントで運 用を強化 自然言語プロンプトを使用して AI エージェントをト レーニング/調整します。 人間とのコラボレーションで問題を解決し、プロセスを 最適化し、成果を導き出す Realtime Agents オペレーションを実行 学習 適応 1. Operation Agent リソースを作成 2. ビジネスゴールとシステムプロンプトを設定 3. データソースにリアルタイムデータを設定 4. アクションに Power Automate アクションを設定
143. Real-time Intelligence が AI エージェントを強化 RAGを使用すると、AIエージェントは新鮮なビジネス データとコンテキストに基づいて構築できます Real-time 検索拡張生成 (RAG) AIエージェントがより良い情報に基づいた意思決定を 行い、その結果から学習できるようにします 一般提供 ベクトル検索機能を備えた Eventhouse は、AI の 運用メモリとして機能します 1.リアルタイムデータに対する埋め込みのインデックス作成 2.回答の提供 リアルタイムのビジネスコン テキスト そして知識 Real-time データ イベントストリー ム チャンク入力 埋め込み 埋め込み AI Foundry ユーザー イベントハウス Notebook LLMs
144. 2025年 9月 – FabCon EU 2025年 10月 2026年 年始 • Maps PuPr • Graph PuPr • Anomaly detection PuPr • Event Schema Set PuPr • MSFT sources: Azure Monitor Diagnostic logs PuPr • Eventstream Workspace Private Link PuPr • Eventhouse Workspace Private Link PuPr • ISV Custom workload • Recreate Azure Data Explorer Dashboard as Real-Time Dashboards PuPr 2025年 11月 – Ignite • Mongo DB Eventstream connector PuPr • Eventstream to Activator GA • Eventstream HTTP Connector PuPr • Eventhouse CMK PuPr • Eventhouse Endpoint PuPr • Activator Workspace Private Link PuPr • Activator triggers Fabric User Data Functions PuPr • Activator triggers Spark Job PuPr • Dashboard exploration using CoPilot PuPr • Operations agent PuPr • OneLake events to Eventhouse PuPr • Eventstream integration /w Spark Notebooks PuPr • Activator on DTB PuPr • Save Azure Data Explorer queries as KQL Querysets PuPr • Eventstream Observability PuPr • Workspace Monitoring GA • Activator on SQL queries in Data Warehouse PuPr • Usage metrics for Real-Time Dashboard authors PuPr Real-Time Intelligence in Microsoft Fabric aka.ms/realtimeideas aka.ms/realtimeideas aka.ms/realtimeideas
145. エンゲージ フォーラムで質問する アイデアを提出して投票する 実際に体験する Kusto 探偵社 Fabric エディションを プレイする チュートリアルを完了する 1日トレーニングに申し込む 広範なチュートリアルを試す aka.ms/realtimeideas aka.ms/realtimeideas aka.ms/realtimeideas aka.ms/realtimeforum aka.ms/realtimeforum aka.ms/realtimeforum aka.ms/realtimetutorial aka.ms/realtimetutorial aka.ms/realtimedetective aka.ms/realtimedetective aka.ms/realtimedetective aka.ms/fabconrtitutorial aka.ms/fabconrtitutorial aka.ms/fabconrtitutorial aka.ms/nextRTIAD aka.ms/nextRTIAD 詳細情報 ドキュメントを使用する ラーニング パスを完了する 最新情報を入手 ブログを読む LinkedInでフォローする YouTubeで見る リリース計画を確認する 認定資格を取得する 無料の電子ブックを読む お客様の成功事例を探す aka.ms/realtimedocs aka.ms/realtimedocs aka.ms/realtimedocs aka.ms/realtimeskill aka.ms/realtimeskill aka.ms/realtimelearningpath aka.ms/realtimelearningpath aka.ms/realtimelearningpath aka.ms/realtimebook aka.ms/realtimebook aka.ms/realtimebook aka.ms/fabric-customer-success aka.ms/fabric-customer-success aka.ms/fabric-customer-success aka.ms/realtimeblogs aka.ms/realtimeblogs aka.ms/realtimeblogs aka.ms/fabricyoutube aka.ms/fabricyoutube aka.ms/realtimelinkedin aka.ms/realtimelinkedin aka.ms/realtimelinkedin aka.ms/realtimereleaseplan aka.ms/realtimereleaseplan aka.ms/realtimereleaseplan
146. Apollo 病院 (1983年以来) アジア最大の統合型ヘルスケアプロバイダー インド初の民間医療革命のパイオニア 病院: インド全土で73院以上 多岐にわたる医療分野をカバー 1億5,000万人超の人々にサービスを提供 テクノロジーのリーダーシップ ビジョン Touch a billion lives インドのすべての人が質の高い医 療にアクセスできるようにする ミッション
147. Fabric 実装 リアルタイムレポート 臨床 Copilot Spark Jobs レイクハウス/ウェアハウス Silver Gold ストアド プロシージャ (SQL エンドポイント) CHN BLR HYD MUM KOL DEL BPL BBS NSK PostgreSQL Databases ページ分割されたレポート モデルトレーニング Fabric ヘルスケア データソリューション Real-Time Intelligence イベントストリーム (PostgreSQL CDC) ランディング テーブル Bronze – RTI (地域連結) マテリアライズド ビュー リアルタイムダッシュボード アクティベータ イベントハウス
148. Fabric を選ぶ理由 - ヘルスケアにおける Real-Time Intelligence 市場投入までの時間の 短縮 マネージド コネクタを使用した 数か月から数日へ 病院の統一ビュー 9+ リージョンにまたがって拡 張し、単一の運用ダッシュボー ドを実現 収益と運用上の利益 注文コンバージョンが60%増加 手動追跡オーバーヘッドが25% 削減 重要なユースケースを解 き放ちます 患者モニタリング、ベッド管 理、緊急時対応 Alを活用した洞察 課金と入場における異常検出 Clinical Copilot: 数分で患者の病歴 臨床エージェントによるワークフローの自動 化
149. • Valamar Riviera はクロアチアを代表する観光企業であり、レジャー・ホスピタ リティの有力ブランド。 • 観光業界のトップ雇用主、かつクロアチア全体のトップ20に8年連続で選出。 124 36 ホテル 15 キャンプ場 8 デスティネーション ~21,000 宿泊ユニット ̴ 1 MILLION ゲスト/年 ̴̴̴ 8,000 従業員 ̴ 4.2 億 EUR 売上
150. スマート統合プラットフォーム リアルタイム データ転送 データコンシューマー CALL CENTRE G360 CRM VALAMAR MOBILE VALAMAR WEB … 従業員データ ゲストデータ ビジネスデータ リアルタイムデー タ転送 イベントオーケストレーション データプロデューサー CRS – 予約エンジン PMS –プロパティ管理 チェックイン(アウト) マーケットオートメーション … デジタルキャンペーン CRM & コールセンター ITV API 管理 VALFRESCO API API バッチ リアルタイム 大量のデータソース FABRIC REAL-TIME INTELLIGENCE イベントスト リーム イベントハウ ス Real-Time Dashboard アクティベータ Power BI Report 125 HIGH-LEVEL アーキテクチャ マイクロサービスイベントとストリーム処理アーキテクチャ
151. 126 コールセンター – RTI
152. 127 コールセンター – RTI
153. コールセンター – 改善点 Real-time analytics (Fabric RTI) 1年目の売上高は 20百万ユーロ増加 (+37%) 通話時間を~3分短縮し、 または年間1,500エージェント日数 インバウンドコール の応答率は10% 増加して98%に なりました 電子メールの回答は、最初の24時間で29% 増加し、99%になりました 101% - 130% 9〜12か月にわたるROI Real-time AIエージェント導入予定
154. PRESENT & FUTURE TODAY Evolu ion from sm r in gr ion o found ion l r l- im insigh s TOMORROW • Exp nd r l- im in llig nc us c s s • ML-l d pr dic iv n ly ics • Ag n ic AI – r l im d cisions nd c ions p r c s • Mul i- g n AI - In llig n D cision Pl form 129
155. Ronal Group: 自動車用ホイール生産のリーダー。 デジタルトランスフォーメーションのパイオニア 20M 年間ホイール • 工具製造 • コンピュータシミュレーション • ダイカスト • 溶融アルミニウム合金をガス加 圧で金型に流し込みます • 品質管理試験 • フローフォーミング、鍛造、レー ザー切断、研磨、ホットスタンピ ングで仕上げ 13 拠点
156. Real-time intelligence と digital twins 世界クラスのメーカーがさらに良くなるのを助ける
157. 2つの初期のユースケース: エネルギーと品質は何百万人もの人々を支えることができます 毎年改善中のプラントあたり 気流に関するリアルタイム データにより、他の方法では特定できないエネルギー損失が明らかになります。 Real-Time Intelligence だけが、この種の問題解決を可能にします 修理前の機械 修理後の機械
158. Microsoft Fabric Security Update
159. エンタープライズ対応 Workspace Identity を使用した 資格情報不要の認証 Workspace Private Link を使用して Fabric ワークスペース (Data Factory 項 目を含む) にアクセスするための きめ細かなネットワーク セキュリティ制御 Workspace Outbound Access Control によるデータ流出リスクからの 保護 Data Factory in Microsoft Fabric
161. Fabric のテナント レベルとワークスペース レベルのセキュリティ Microsoft Entra Azure プライベート リンク 既定でセキュリティで保護 テナントレベルのセキュリティ ワークスペースレベルのセキュリティ Azure プライベート リンク Spark の送信アクセス 保護 OneLake のカスタマー マネージド キー 送信の信頼できるワー クスペースへのアクセス ワークスペース IP フィルタリング 一般提供 9月 GA 9月 GA 10月 GA 10月 プレビュー
162. OneLake Security 特定のフォルダー、行 (RLS)、および 列 (CLS) のセキュリティを定義して、 機密データを公開することなくデータを 共有します すべてのFabricエンジンに一律にアク セスを適用し、ユーザーが必要なデータ にのみアクセスできるようにします OneLake カタログの [セキュリティで保護] タブからすべての OneLake セキュリティ ロールとアクセ ス許可を管理する パブリックプレビュー New
163. Microsoft Purview による資産全体のセキュリティ 追加の Microsoft Purview 購入が必要 一般提供 Purview Information Protection ラベル Purview データ損失防止ポリシー Microsoft 365 で使用されるのと同じ秘密度ラベルを使用して Fabric データを分類する (データがエクスポートされた場合でも適用) Purview ラベルベースの保護ポリシーによる アクセス制限 機密データのアップロードを自動的に検出し、ユーザーや管理者へのア ラートなどの自動アクションをトリガーする レイクハウス、KQL、SQL、ミラー化された DB、 およびセマンティック モデルの DLP ポリシー 一般提供
164. Microsoft confidential – DO NOT SHARE EXTERNALLY
165. Spark RLS/CLS Security OneLake Security を使用してテーブルにきめ 細かなアクセス許可を設定する Spark でデータをクエリするときにユーザーがアク セスできるテーブル列を選択します SQL 式を使用してテーブル行をフィルタリングし、 選択したレコードにのみアクセス権を付与する すべてのエンジンで同じデータアクセスを取得 追加の有効化や構成なしで Spark でのシーム レスなエクスペリエンス まもなく レイクハウスでの書き込みアクセス許可 パブリックプレビュー
166. Spark ジョブの完全なネットワーク分離 Outbound Access Protection: Spark ジョブのア クセス先を、明示的に承認されたデータ エンドポイ ントのみに制限 Private Link Service と Azure Data Manager for Energy: Managed Private Endpoint への接 続をサポート ワークスペース レベルの Private Link: パブリック イン ターネットからのインバウンド アクセスを遮断し、許 可されたネットワーク経由のみでのアクセスを許可 まもなく Customer Managed Key (CMK) の GA: ノート ブックおよびデータ エンジニアリング項目をサポート Fabric Spark - Security Update 一般提供
168. エンタープライズ・セキュリティ対応ロードマップ Data Factory in Microsoft Fabric • Connections での Azure Key Vault の統合 • データ パイプライン、コピー ジョブに対する VNet ゲートウェイのサポート • 接続とゲートウェイ API • VNet ゲートウェイのシャットダウンと再起動のコン トロール • Dataflows と Pipelines でのパラメータ化のサ ポート(接続参照、パラメータ化、パラメータ化され た実行を含む) • Snowflakeキーペア認証 • ワークスペースのアウトバウンドアクセス保護 • オンプレミス データ ゲートウェイの自動更新機能 • 接続プロパティのパラメーター化 • DBT のサポート • ワークスペース ID 認証をサポートするコネク • タData Factory 向けワークスペース Private Link サポート • オンプレミス ゲートウェイの引き継ぎ／マシン間移 動のための PowerShell • オンプレミス データ ゲートウェイのインストールパスを 構成するための PowerShell まもなく パブリックプレビュー 一般提供
169. Fabric Warehouse Updates FabCon Vienna 2025
170. Fabric Data Warehouse の性能改善と利用者増加について 過去1年間に出荷された大 幅なパフォーマンスの向上 40+ 業界標準のベンチマークを使 用したパフォーマンスの向上 36% 昨年の使用量の増加 6x *業界標準のベンチマークは、1 TB TPC – H
171. Synapse を Fabric Warehouse に移行するツールが GA セルフサービス移行アシスタントの一般 提供開始 あらゆるお客様が簡単に移行できる ようにします 移行タスクのランク付けと優先順位 付けのための AI を活用したガイダンス シームレスなデータ統合により、自信を 持ってカットオーバーできます 一般提供
172. Fabric Data Engineering (Fabric Spark) Updates FabCon Vienna 2025
173. データ接続 まもなく 一般的なデータソースを活用するための使い慣れ たデータの取得エクスペリエンス ノートブック内で直接ローコードエクスペリエンス Cosmos DB、PostgreSQL、S3 などの一般的 なソースに簡単に接続 ノートブックで Python コードを自動生成 他のユーザーが共有した既存の接続を再利用 サポートされている認証: 基本、アカウント キー、 SAS トークン、SPN、WI
174. OneLake カタログの統合 OneLake データ全体で Spark を使用する Spark SQL を使用して、Fabric ノートブックで Fabric ウェアハウス (ビューを含む)、ミラーリング されたデータベース、Unity Catalog 項目を直 接操作する Sparkを使用して、クロスデータベースクエリを 含む、さまざまなデータオブジェクトのデータを分 析および変換します マルチオブジェクトデータエクスプローラーを使用 すると、すべてのデータを統合ビューで簡単に表 示できます まもなく
176. AI を活用した Notebooks AI を活用してノートブックの生産性を加速 パブリックプレビュー AI Functions in Data Wrangler • AIによるシングルクリック変換 • ローコードのインタラクティブなキャンバスでのイ ンスタントプレビュー GA Data Wrangler の追加のローコード AI 搭載オ ペレーション: • NL to code • Python to PySpark • AI ベースの提案 新しいリリース
178. Python と T-SQL Notebooks PythonからSpark、T-SQLまで、すべての開 発に Notebook を活用 T-SQL 監視のサポート Python のリアルタイム ソース使用状況の監 視 GA Python Notebook まもなく Python 3.12 新しいリリース
179. Sparkストリーミングでリアルタイムの世界を融合 Spark 構造化ストリーミングを使用して Fabric Eventstream のストリーミング データにアクセスする ノートブック オブジェクト エクスプローラーから Real Time Hub に直接に接続する Azure Event Hub、Amazon Kinesis、Kafka など のソースへの自動 PySpark コード スニペット 今すぐプライベート プレビューに 参加する: Real Time Intelligence Notebooks スニークピーク
180. Materialized Lake Views 宣言的にマテリアライズド レイク ビューを作成し、 メダリオンアーキテクチャを効率化 拡張SQL構文で作成可能。Data Quality Constraintsも記述対 応視覚的DAG(有向非巡回グラフ) によってスケ ジューリングと実行を自動化 組み込みのログ/診断とPower BI の Data Quality レポートで進捗を監視 すべてのエンジンから、他のDelta テーブルと同様 にマテリアライズド ビューをクエリ可能
182. Azure Data Lake Storage (ADLS) (ストレージのみ) 3 ハイブリッドおよびマルチクラウドのデータ資産 Microsoft OneLake でデータ資産を統合する 統合され、管理され、安全なデータ基盤 仮想化 (OneLake ショートカット) | OneLake ミラーリング | 移行からモダナイズ 2 Microsoft Fabric や Azure Databricks を使用して データを AI-Ready Data や Data Agent に変換 Data ETL Integration AI Ready Cleansing Data Agent Realtime Streaming Azure Databricks (ADLS and/or OneLake) Microsoft Fabric Agentic-AI Analytics を実現する Azure AI & Data Services Azure AI Foundry Agent Service 1
183. Azure Databricks Update
184. 最後に
185. Azure Data Lake Storage (ADLS) (ストレージのみ) 3 ハイブリッドおよびマルチクラウドのデータ資産 Microsoft OneLake でデータ資産を統合する 統合され、管理され、安全なデータ基盤 仮想化 (OneLake ショートカット) | OneLake ミラーリング | 移行からモダナイズ 2 Microsoft Fabric や Azure Databricks を使用して データを AI-Ready Data や Data Agent に変換 Data ETL Integration AI Ready Cleansing Data Agent Realtime Streaming Azure Databricks (ADLS and/or OneLake) Microsoft Fabric Agentic-AI Analytics を実現する Azure AI & Data Services Azure AI Foundry Agent Service 1
186. ご清聴頂き、ありがとうございました Q&A Time ↓本資料のお申し込みフォーム↓ (加えて、チャット欄にあるアンケート回答も必要になります)
187. Thank you