Microsoft Fabricとは

Microsoft Fabricは、データ分析とAIを統合した包括的なSaaS型の統合分析プラットフォームです。2023年に一般提供が開始されたこのサービスは、データの取り込みから処理、分析、可視化までを一元化し、企業のデータ活用を効率化します。Power BI、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factoryなどの機能を統合し、シームレスなデータ管理を実現。さらに、AIと機械学習の機能も備えており、高度な分析や予測モデルの構築も可能です。クラウドベースで提供され、スケーラビリティと柔軟性に優れているため、企業規模や業種を問わず幅広く活用できます。

Microsoft Fabricと関連して、IoT関連を中心としたMicrosoft Azureサービスの代表的なものについて知りたい方は、Azure機能紹介のコラムをご覧ください。（リンク先のページで「コラムをカテゴリーで探す」をクリックすると一覧が表示されます。）

Microsoft Fabricの特徴

Microsoft Fabric には、効率的なデータ活用を実現する多くの特徴があります。主な特徴としては以下の5つです。

• SaaS型サービス
• データ活用基盤としての統合性
• AIによるアシスト機能
• Microsoft Power BIとの高度な連携
• クラウドベースのサービス

まず、Microsoft Fabricの最大の特徴は、SaaS型サービスであることです。構築・メンテナンス・拡張にかかる時間とコストを極限まで低減できます。

次に、データ活用に必要なすべての機能をカバーし、あらゆるデータをつなぐデータハブの役割を担えるという、データ活用基盤としての統合性も大きな特徴の一つです。従来は複数のツールやプラットフォームを使用して行っていたデータ関連の作業を、Microsoft Fabricに統合できます。これにより、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストなど、異なる役割を持つチームメンバーが同じプラットフォーム上で協働できるようになり、作業の効率化とコミュニケーションの円滑化が図れます。

3つ目の特徴としては、AIによるアシスト機能が挙げられます。Azure OpenAI Serviceベースの生成AI機能である、「Copilot」がデータ活用の生産性を高めます。例えば、レポートの作成や要約、計算などのタスクを行う際はCopilotに伝えたり質問をしたりするだけで、残りの作業はCopilotが実行します。また、データフローやパイプラインの作成、機械学習モデルの構築なども可能です。これにより、作業時間の大幅な短縮が期待できるでしょう。

さらに、Microsoft Power BIとの高度な連携も大きな特徴です。Microsoft Fabricを介して処理されたデータを、Power BIで可視化することで、直感的にインサイトを導き出すことができます。これにより、データドリブンな意思決定プロセスが大幅に強化されます。

なお、セキュリティとコンプライアンスの面においても、Microsoft Fabricは高い水準を維持しています。企業レベルのセキュリティ機能を備え、さまざまな業界標準や規制に準拠しているため、機密性の高いデータを扱う企業も安心して利用できます。

最後に、クラウドベースのサービスであることも、Microsoft Fabricの大きな特徴の一つです。ユーザーは必要に応じて、Microsoft Fabricの容量などのリソースを簡単にスケールアップまたはスケールダウンできるため、コストの最適化が図れます。また、常に最新機能やセキュリティのアップデートが利用できるため、急速に進化するデータ分析とAI技術を使ったデータ活用基盤を維持できます。

このようにMicrosoft Fabricは、データとAIを中心としたデジタルトランスフォーメーションを推進する企業にとって、非常に強力なツールです。データの価値を最大限に引き出し、ビジネスの競争力を高めたい組織にとって、Microsoft Fabricは理想的なソリューションとなるでしょう。

Microsoft Fabricの構成要素

ここでは、Microsoft Fabricを構成する主要コンポーネントを紹介します。

OneLake

Microsoft Fabricの中核を成すOneLakeは、SaaSベースのデータレイクです。すべてのFabricテナントに組み込まれ、自動的に利用可能になります。OneLakeは、Microsoft 365アプリケーションがOneDriveに接続されているのと同様に、すべてのMicrosoft Fabricワークロードと自動的に連携します。

OneLakeの特徴は、直感的なデータハブとしての機能です。データの検出、共有、ガバナンス、コンプライアンスのために自動的にインデックスが作成され、効率的なデータ管理を実現します。開発者、ビジネスアナリスト、一般ユーザーなど、さまざまな立場のユーザーにサービスを提供し、データサイロの問題を解消します。

このようにOneLakeがあることで、異なるコンピューティングエンジン間でデータのやり取りを行う場合でもデータのエクスポートやインポートの必要がないため、データ形式の整形を省略できたり、部門間のデータ連携が容易にできたりするなど多くのメリットをもたらします。

技術的には、Azure Data Lake Storage Gen2（ADLSg2）をベースに構築されており、ADLSg2のエコシステムとの互換性を保っています。最も注目すべき機能は「ショートカット」で、これによりデータの不要な移動や複製を避けつつ、ユーザーやアプリケーション間でのデータ共有が容易になります。また、この機能を使用することで、必要なデータを漏れなくデータ分析に回すことができるため、より正確で包括的な情報に基づいた、効果的な意思決定が可能になります。

さらにADLSg2やAmazon S3、Google Storageなどのデータレイクストレージを仮想化し、クラウド間でのデータ作成と分析を可能にします。

Data Factory

Data Factoryは、多様なデータソースとの連携を可能にする強力なデータ統合ツールです。150以上のコネクタを提供し、クラウドとオンプレミスのデータソースに接続できます。ドラッグアンドドロップ形式のインターフェースでデータ変換を容易に行え、複雑なデータパイプラインの構築と調整が可能です。これにより、企業は効率的にデータを収集、変換、移動できます。

Synapse Data Engineering

Synapse Data Engineeringは、Apache Sparkを活用した高度なデータ処理環境を提供します。優れたオーサリング体験と、即座に利用可能なライブプールが特徴です。これにより、大規模データの処理や変換を効率的に行えます。また、チーム間での共同作業を促進し、プロジェクトの生産性を向上させます。

Synapse Data Science

Synapse Data Scienceは、データサイエンティスト向けの包括的な環境を提供します。高度なAIモデルの構築、チーム間の共同作業、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、管理までをカバーするエンドツーエンドのワークフローを実現します。これにより、データサイエンスプロジェクトの効率化と、AIモデルの迅速な開発・展開が可能になります。

Synapse Data Warehouse

Synapse Date Warehouseは、高性能なSQLエンジンを基盤とした先進的なData Warehouseソリューションです。レイクハウスとデータウェアハウスの機能を統合し、オープンデータ形式をサポートしています。大規模データの高速分析や複雑なクエリの実行が可能で、ビジネスインテリジェンスやデータ分析のニーズに応えます。

Synapse Real-Time Analytics

Synapse Real-Time Analyticsは、ストリーミングデータの高速処理と分析を実現するツールです。IoTデバイス、テレメトリ、ログなどから生成される大量の半構造化データをリアルタイムで処理し、低遅延で分析できます。これにより、即時的なデータ洞察の獲得や、リアルタイムでのビジネス意思決定が可能になります。

Power BI

Power BIは、直感的なデータ可視化とAI駆動型分析を提供します。ビジネスアナリストやユーザーが容易にデータから洞察を得られるよう設計されています。Microsoft 365との深い統合により、ユーザーは日常的な業務環境で関連する分析情報にアクセスできます。データドリブンな意思決定を全社的に促進します。 Power BIについては「Power BIとは？ IoT向けサービス群での位置づけや活用事例などを解説」をご参照ください。

Data Activator

Data Activatorは、リアルタイムのデータ監視と自動アクション機能を提供します。指定されたデータパターンを検出すると、通知を送信したり、事前に設定したアクションを自動的にトリガーしたりします。コードレスで操作可能なため、技術的な専門知識がなくても高度なデータ監視と自動化が実現できます。

Microsoft Fabricの具体的ユースケース

Microsoft Fabricは、さまざまな業界や用途で活用されています。
以下にいくつかの具体的なユースケースを紹介します:

1. 製造業：IoTセンサーからのデータをリアルタイムで分析し、生産ラインの最適化や予防保全を実現。
2. 金融サービス：取引データや顧客行動データを分析し、リスク管理や個別化されたサービス提供に活用。
3. 小売業：POSデータやウェブサイトのアクセスログを統合分析し、需要予測や在庫最適化を実現。
4. ヘルスケア：患者データや医療機器のデータを統合し、個別化された治療計画の策定や疾病予測に活用。
5. 公共サービス：各種行政データを統合・分析し、効率的な政策立案やサービス提供を支援。

これらのユースケースでは、Microsoft Fabricの持つデータ統合能力、リアルタイム分析機能、高度な可視化ツールが効果的に活用されています。 Microsoft Fabricに密接に関連するIoTについては、「IoTにおけるデータ収集とは。企業の抱える課題と解決策を解説」をご覧ください。

なお、似たような名前のサービスにAzure Service Fabricがあります。ただし、 「Azure Fabric」という正式な製品は存在しません。これは以下のいずれかを指している可能性があります:

• Microsoft Fabricの誤称（Microsoft FabricはAzure上で動作するため、誤って"Azure Fabric"と呼ばれることがあります）
• Azure Service Fabricの略称

ご注意ください。

Microsoft Fabricを活用して業務効率化を行おう

Microsoft Fabricは、データ分析とAIを統合した包括的な次世代SaaS型の統合分析プラットフォームです。データの取り込みから処理、分析、可視化まで一元化し、企業のデータ活用を効率化します。ほかにもAIのデータ分析基盤としての側面やPower BIとの連携、クラウドベースの柔軟性、高度なセキュリティ機能も特徴です。 このようにMicrosoft Fabricを活用することで企業のデータ戦略を強力に支援し、現代のデータ分析ニーズに応える総合的なソリューションとして、ビジネスの競争力強化に貢献します。

Microsoft Fabricについてさらに知りたい方はぜひ、一度ご相談ください。

また、製造業における次世代データ活用基盤については、「AI時代のデータ活用基盤『Microsoft Fabric』」もご参照ください。