Microsoft Fabric AI Demo @Tech Boost Summit 2025

https://mct-summit.jp/tbs/sessions/session-012 用資料

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1. Microsoft MVP for Data Platform 永田 亮磨 (ZEAL CORPORATION) X: @ryomaru0825 Linkedin: ryoma-nagata-0825 Qiita: ryoma-nagata Microsoft Fabric 実践デモ
2. 自己紹介 永田 亮磨(Ryoma Nagata) • Microsoft MVP for Data Platform • Microsoft Certified Trainer • Databricks Solutions Architect Champion • 株式会社ジール • Microsoft Data Analytics Solution の導入など • 主な活動場所 • Qiita : @ryoma-nagata • X（Twitter） : @ryomaru0825 • connpass : • JSSUG (Japan SQL Server User Group) • JEDAI - The Data & AI Meetup 推しサービス(≒守備範囲） Databricks / Power BI / Machine Learning PurviewDG / Microsoft Fabric
3. はじめに  アジェンダ  Microsoft Fabric について  デモ ・ 機能紹介  対象オーディエンス  データ活用・AI活用をこれから強化したい方  Microsoft Fabric の全体像を短時間でつかみたい方  ゴール  OneLake と Copilot / AI がどう連携するかを理解する
4. AI の活用は、経営と現場の両方で 欠かせないものになっています
5. AI が正しく動くには、 質の高いデータが欠かせません
6. Microsoft Fabric AI 時代の統合データプラットフォーム
7. オンプレミス・クラウド データソース Microsoft Fabric データの蓄積・仮想化 Microsoft Fabric - データと AI をつなぐ統合プラットフォーム  全てのデータは OneLake に通じる  全てのデータ分析を Copilot ・ AI が支援 OneLake コピー / データフロー クラウドストレージ データベース 構造化・非構造化 ミラーリング ショートカット データの入力 カスタマー 360 ビジネス KPI ファイナンス データの使用 モデル・レポート SQL/KQL/Python データエージェント
8. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
9. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
10. Azure Databricks Unity Catalog のミラーリングとは  Azure Databricks で管理されたデータを Fabric OneLake 上で利用可能にする  Azure Databricks からの Microsoft Fabric Mirrored Catalog - Microsoft Fabric | Microsoft Learn  Unity Catalog 上のメタデータがコピーされ、Databricks 内のDelta テーブルに対して直接接続（メ タストアミラーリング）  最適なパフォーマンスを得る場合には このデータをソースにして Fabric 内でデータ準備を行うと◎ Azure Databricks Unity Catalog ミラーリング ニアリアルタイム同期 データのコピーなし （メタデータのみの複製） Fabric OneLake OneLake Security による 行・列・テーブルのアクセスポリシー
11. 【デモ】 Azure Databricks Unity Catalog ミラーリング
12. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
13. OneLake のショートカットとショートカット変換  ショートカットを作成することで、データをコピーせずに、OneLake 上で 外部データを仮想化（リンク）  内部ショートカット：OneLake 上の別の場所のフォルダに接続  外部ショートカット：OneLake 外のクラウドデータレイク上のフォルダに接続  ショートカット変換（プレビュー）  ショートカット先にあるファイルを 自動的に解析・変換して構造化  csv/json/parquet ファイル の自動テーブル化  txt ファイルの 自動 AI 処理（PIIマスキング、キーフレーズ抽出、感情分析など） ショートカット データのコピーなく既存資産を活用 マルチクラウド接続に対応 Fabric 内外のデータレイク 右クリックによる構成と自動変換 ソースフォルダ あて先フォルダ Fabric OneLake
14. 【デモ】 S3 / OneLake ショートカット・ショートカット変換
15. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
16. Fabric ノートブックによる AI データエンリッチメント（PySpark / Data Wrangler）  ノートブックスタイルでの Copilot 支援つきのコーディング  データラングラーを使用することで、ローコードでデータ変換スクリプトを生成可能  AI関数は Fabric 内に組み込み済みの AI モデルによるデータ変換を提供する Python (Spark) + データラングラー + AI関数 Python データ処理を ローコードで作成 感情分析・分類などの AI 処理
17. 【デモ】 AI データエンリッチメント
18. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
19. Fabric データエージェントによる自然言語による分析と応答  自然言語で OneLake 上のデータにクエリ・分析（T-SQL / DAX / KQL を自動生成）  Fabric データ エージェントの作成 (プレビュー) - Learn how to create a Fabric data agent | Microsoft Learn  分析結果をもとに要約・説明・洞察を会話形式で提示  Copilot Studio と連携して、独自の会話型データ分析体験を拡張可能 データへの質問 分析 インサイトの提供 データエージェント
20. 【デモ】 データエージェントによる AI 分析
21. 実際のシナリオで Fabric を理解する  Databricks（受注, 製品マスタ）＋ S3（顧客フィードバック）を統合  フィードバックを整形、AI 分類  AI を活用したデータ分析 オンプレミス・クラウド データソース OneLake Microsoft Fabric 顧客フィードバック (Amazon S3) 受注情報 / 製品マスタ (Azure Databricks) レイクハウス モデル・レポート データエージェント ミラーDB ミラーリング ショートカット AIによるデータ分析 AIによる可視化支援 仮想化・自動取込 ニアリアルタイム同期 Python (Spark) AIエンリッチメント
22. クリエイター向けエクスペリエンス Copilot in Power BI  クリエイターとコンシューマーの両方に AI によるデータ体験を提供する  Copilot for Power BI の概要 - Power BI | Microsoft Learn  クリエイター：AI の支援によるレポート開発と AI が適切に応答するための準備  コンシューマー：データとビジュアルに AI チャットで洞察をプラス コンシューマー向けエクスペリエンス セマンティックモデル・ビジュアル レポートの提案 DAX クエリを記述 AI 用にデータを準備 レポート・トピックの要約 データに基づいて回答 Copilot in Power BI
23. 【デモ】 クリエイターのための Copilot in Power BI
24. 【デモ】 コンシューマーのための Copilot in Power BI
25. 【デモ】 コンシューマーのための Copilot in Power BI
26. まとめ  Microsoft Fabric は、 AI が正しいデータと共に動くための All in One サービス  全てのデータ統合を実現する OneLake と共に、 全てのユーザーのための AI を活用することで、 One Data, One Team を実現する
27. Thank you ! Deck: Microsoft Fabric AI Demo @Tech Boost Summit 2025 - Speaker Deck