Snowflake × Power BI 構成こそFabricを使う理由 ~ Fabric導入によるメリット3選 ~

2026/9/2(水) 20:00~ Microsoft Data Analytics Day(Online) 勉強会にて発表します！ご参加ください！
▽勉強会URL
https://sqlserver.connpass.com/event/406761/
▽Youtubeリンク
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【概要】
SnowflakeをDWHとして導入している企業さんが可視化ツール（BI）としてMicrosoftのPower BIがよく選ばれます。そこにMicrosoftの統合データプラットフォーム Fabricを間に入れることで、得られるメリットを紹介します。
レポート表示が遅い、レポート使用料に応じてSnowflake WHのコストが増加してしまう、SharePointデータ取得の開発が大変・リアルタイム連携がしたい、、そのような悩みをFabricが一気に解決してくれます。
またPower BI for Copilotが利用可能になり、Snowflakeのデータの利用（AI/BI）を組織で加速していきましょう
また最後に今話題のセマンティックレイヤーについてSnowflakeのHorizon ContextとFabricのOntologyの違い、果たして今後競合するのか共存するのかをディスカッションしていきます。
Microsoft Fabricは月額定額制で小さく始めることができますので是非ご検討ください。

【対象読者】
・Snowflakeのデータ可視化（BI）にMicrosoft Power BIを利用している企業
・Snowflake にあるデータをビジネスユーザーにAI/BI利用してもらいたい企業
・Snowflake×Power BIのクエリパフォーマンス、コストパフォーマンスを上げたい企業

【目次】
・Snowflake world tour Tokyo に行ってきました
・よくある構成 Snowflake × Power BI
・Fabricを導入するメリット
　・ミラーリングまたはIcebergショートカットでDirect Lakeが使える
　・既存のSnowflake資産を活かしながらFabricからネイティブにデータを利用可能
　・他データソースと組み合わせたpower BIが作りやすい（SharePoint shortcut）
　・（Copilot for Power BIが使えるようになる）
・セマンティックレイヤーは共存していけるのか

（English Description）
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Transcript

1. Snowflake × Power BI 構成こそFabricを使う理由 ~ Fabric導入によるメリット3選 ~ Microsoft Data Analytics Day (Online) 勉強会 2026.09.29 大竹 礼二
2. 目次 • Snowflake world tour Tokyo に行ってきました • よくある構成 Snowflake × Power BI • Fabricを導入するメリット • ミラーリングまたはIcebergショートカットでDirect Lakeが使える • 既存のSnowflake資産を活かしながらFabricからネイティブにデータを利用可能 • 他データソースと組み合わせたpower BIが作りやすい（SharePoint shortcut） • （Copilot for Power BIが使えるようになる） • セマンティックレイヤーは共存していけるのか
3. Snowflakeでよくある構成
4. Snowflake導入企業でよくある構成と課題 SnowflakeをDWH、Power BIをBIとして利用する構成が多くみられる 現場でみてても、コミュニティで話していても、Snowflake World Tourのセッションを聞いていても、よく聞く Import Direct Query Graph API Fivetran Etc..
5. Snowflake × Power BI 構成で Fabricを導入するメリット SnowflakeをDWH、Power BIをBIとして利用する構成が多くみられる ミラーリング or OneLakeを外部ボリュームに指定（Iceberg） メリット② 既存のSnowflake資産を活かしながら Fabricからネイティブにデータを 利用可能 Short Cut メリット③ SharePointショートカットが使えるようになり、 SharePoint連携のための複雑な開発は不要 リアルタイムにデータの重複なしに連携可能 Direct Lake メリット① Direct Lake モードが使えるようになり、 Power BIクエリ時のSnowflake WH 依存をなくせる 副次メリット Copilot for Power BIが使えるようにな り、自然言語でレポート作成可能、デー タの活用が進む ※Power BI Premium (P1 以上)でも使用可能
6. メリット１： Direct Lake モード • Direct LakeはImport（レポート表示が高速）とDirect Query（最新データ）の良いとこ取り • Direct QueryからDirect Lakeの変更により、Power BIクエリ時のSnowflake WHの負荷をなくせる セマンティックモデル Import △SMサイズの上限あり △インポート時点の情報なので鮮度低 〇レポート表示が高速 Delta Parquet Vertipaq (Power BI専用のデータフォーマット) Power BI エンジン セマンティックモデル Direct Query △レポート参照毎にSnowflakeへクエリが走る 〇常に最新情報 △レポート表示が比較的低速 クエリのための論理定義のみ Power BI エンジン セマンティックモデル OneLake Direct Lake Delta Parquet ◎最新かつ高速！ クエリのための論理定義のみ Power BI エンジン Power BI エンジン
7. メリット2：既存のSnowflake資産を活かしながらFabricからネイティブにデータを利用可能 SnowflakeのデータをFabricに効率的に連携する方法は以下の２種類 ミラー化されたSnowflake Snowflakeデータベース アイテムアイコン 概要 • SnowflakeデータをOneLakeへレプリケーション • OneLakeを外部ボリュームとして利用しIcebergテーブルを 共有 良い点 • • 構成がシンプルですぐに利用開始可能 ミラーリング処理自体ではFabricのCUを消費しない（無料） ※ミラーリングされたデータへのクエリや分析実行時はCUを消 費 • • データのレプリケーション不要 SnowflakeとFabricで同一データを活用可能 考慮事項 • • ミラーリングのためにSnowflake WHが必要 コスト最適化のため、既存ワークロードで利用中の Snowflake WHの活用（相乗り）が推奨されている • • Snowflakeネイティブテーブルは対象外 利用するテーブルは事前にIceberg形式で設計する必要 がある
8. メリット3：SharePoint ショートカット Graph API や ETL で Snowflake へ複製していたSharePointデータを、Shortcutで仮想的に統合し、 そのままPower BIで活用できる Fabricなし Import or Direct Query Graph API Fivetran Etc.. Snowflake由来データと SharePoint由来データ を組み合わせたレポート ・構築大変 ・バッチ処理のコストや運用 ・リアルタイム連携じゃない ・データの二重持ち Fabricあり Mirroring or Iceberg Direct Lake Short Cut Snowflake由来データと SharePoint由来データ を組み合わせたレポート
9. 副次メリット：Copilot for Power BI • 有料Fabric容量はCopilot for Power BIを使用可能 ※Power BI Premium (P1 以上)でも使用可能 • 自然言語でレポート作成可能、データの活用が進む
10. Snowflake Horizon Context 登場 Horizon Context |ガバナンスの確保されたセマンティックレイヤーとデータカタログ
11. 【感想】コンテキストレイヤーは共存していけるのか 【Snowflake】 Horizon Context • Power BI、Tableau、dbtなどからメタデータを収集し、Horizon Catalog上でビジネスコンテキストを付加 • Cortex Agent、CoCo、外部AIエージェントへMCPなどを通じて提供 【Fabric】 Ontology • エンティティ、関係性、ビジネス概念を整理 • Fabric Data AgentやMicrosoftのCopilotエコシステムとの連携が選択の軸 共存していくのか？どのAIエージェントを成長させるかで選択していくのか？ • Cortex Agent / CoCo中心：Horizon Context • Fabric Data Agent / Microsoft Copilot中心：Fabric Ontology • 両方を構築すると、KPI定義やビジネス用語が二重管理になるリスクがある データ データ Horizon Context ビジネスコンテキスト 付加 CoCo CoWork セマンティック モデル オントロジー Data Agent
12. 参考 Horizon Context |ガバナンスの確保されたセマンティックレイヤーとデータカタログ Microsoft Fabric での Snowflake のミラーリングに関してよく寄せられる質問 - Microsoft Fabric | Microsoft Learn Power BI 用 Copilot の概要 - Power BI | Microsoft Learn