本記事のポイント
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- Microsoft Fabricは、データ統合・分析・可視化を一体化したSaaS型データ基盤である
- Microsoft Fabricの最大の特徴は、複数のデータ基盤を一つに統合できる点である
- Microsoft Fabricを導入することで、データ活用の効率化と運用コスト削減を実現できる
Microsoft Fabricとは、データ活用に必要な機能を1つに統合したSaaS型のデータ分析基盤です。
従来は、データの収集・加工・分析・可視化をそれぞれ別のツールで行う必要がありましたが、Fabricではこれらを単一のプラットフォームで実現できます。
本記事では、Microsoft Fabricの概要や特徴、できること、コストの考え方について、初めての方にも分かりやすく解説します。
Microsoft Fabricの全体像や導入イメージをまとめた資料をご用意しています。
「自社でどう使えるのか知りたい」という方は、ぜひご覧ください。
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目次
1. Microsoft Fabricとは
Microsoft Fabricとは、データ活用に必要な機能を1つに統合したデータ分析基盤です。
近年、データ活用の重要性が高まる中で、企業が扱うデータ量は急速に増加しています。一方で、データが部門ごとに分散して管理されていたり、複数の分析ツールを併用していたりすることで、運用が複雑化しているケースも少なくありません。
Microsoft Fabricは、こうした課題を解決し、データの収集・加工・分析・可視化までを一貫して実行できる統合型のプラットフォームとして提供されています。
OneLake（Fabric内でデータを一元管理するための共通ストレージ）を中心としたアーキテクチャにより、複数のサービス間でデータを移動することなく、一元的にデータを管理・活用できる点が大きな特徴です。
STech I ワンポイントアドバイス
Microsoft Fabricは、データ分析に必要な機能を統合したプラットフォームですが、
実際の導入では「どの機能をどこまで使うか」の設計が重要になります。
特に既存でPower BIやData Factoryを利用している企業では、
すべてを置き換えるのではなく段階的に移行するケースが多いです。
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2. Microsoft Fabricの特徴
Microsoft Fabricの主な特徴は、データ活用に必要な機能を一つのプラットフォームに統合している点にあります。
ここでは代表的な特徴を5つ紹介します。
特徴①：統合されたSaaS型データ基盤
Microsoft Fabricは、データ統合・分析・可視化に必要な機能を一体化したSaaS型のデータプラットフォームです。
従来はデータレイク、DWH、BIツールなどを個別に導入・運用する必要がありましたが、Fabricではこれらを単一の環境で利用できます。
これにより、複雑な運用管理を簡素化し、全社横断でのデータ活用を促進できます。
またSaaSで提供されるため、インフラ構築やメンテナンスの負担を軽減し、データ活用そのものに集中できる点も大きな特徴です。
特徴②：既存のデータ資産をそのまま活用できる
Fabricでは、OneLakeとShortcut機能により、データをコピーすることなく複数のデータソースを横断的に活用できます。
これにより、既存のデータ資産をそのまま活かしながら分析基盤を構築することが可能です。
従来はデータを一箇所に集約する必要がありましたが、Fabricではデータの所在を意識せずにアクセス・分析できるため、より柔軟なデータ活用が実現します。
また、AzureだけでなくAWS S3やGoogle Cloud Storageとも連携でき、マルチクラウド環境でも活用可能です。
特徴③：セキュリティとガバナンスを一元管理できる
Fabricは、Microsoft Purviewと連携し、データのセキュリティやガバナンスを一元的に管理できます。
データの分類・保護・可視化を統合的に行えるため、企業のコンプライアンス要件にも対応しやすくなります。
- 秘密度ラベルによるデータ保護
- DLP（データ損失防止）による機密情報の管理
- データの系列（リネージ）可視化
- メタデータのカタログ化
これにより、データの利用状況や流れを把握しながら、安全にデータ活用を進めることができます。
特徴④：Copilotによりデータ活用を効率化できる
FabricはCopilotと統合されており、自然言語によるクエリ作成やデータ分析の支援が可能です。
これにより、専門的な知識がなくてもデータ活用を進めやすくなります。
また、データパイプラインの構築や分析作業の自動化も支援されるため、業務効率の向上にもつながります。
特徴⑤：コスト効率の高い運用が可能
Fabricでは、コンピューティングリソースを複数のワークロードで共有できるため、リソースの無駄を抑えた運用が可能です。
また、従量課金モデルによりスモールスタートが可能で、利用状況に応じた柔軟なコスト管理を実現できます。
これにより、初期投資を抑えながら段階的にデータ基盤を拡張できます。
3. Microsoft Fabricで実現できること
Microsoft Fabricを活用することで、データの収集から分析・可視化までを一気通貫で実現できます。
ここでは代表的な活用内容を紹介します。
① データを一元管理し、全社で活用できる
組織内のさまざまなデータソースを統合し、OneLake上で一元管理できます。
これにより、部門ごとに分散していたデータを横断的に活用でき、全社的なデータ活用を実現できます。
② データ加工・整備を効率化できる
データのクレンジングや変換、統合などのデータエンジニアリング作業を効率的に行えます。
これにより、分析に使えるデータを迅速に準備できるようになります。
③ 高速にデータ分析・クエリ実行ができる
データウェアハウス機能により、大量データの保存・管理・分析を効率的に実行できます。
複雑なクエリも高速に処理できるため、意思決定のスピード向上につながります。
④ 機械学習や予測分析を活用できる
データサイエンス機能により、予測モデルや機械学習モデルの構築・実行が可能です。
これにより、将来予測や高度な分析をビジネスに活用できます。
⑤ リアルタイムで状況を把握できる
ストリーミングデータを活用したリアルタイム分析が可能で、最新の状況を即座に可視化できます。
これにより、迅速な意思決定や異常検知に対応できます。
⑥ データを可視化し、意思決定に活用できる
BI機能により、ダッシュボードやレポートを作成し、データを直感的に可視化できます。
これにより、データに基づいた意思決定を組織全体で推進できます。
STech I ワンポイントアドバイス
実際の運用では、すべての機能をフル活用するケースは少なく、必要な領域から段階的に利用するのが一般的です。
Microsoft Fabricの全体像や導入イメージをまとめた資料をご用意しています。
「自社でどう使えるのか知りたい」という方は、ぜひご覧ください。
Microsoft Fabric 概要資料
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4. Microsoft Fabricの構成要素
Microsoft Fabricは複数のコンポーネントによって構成されており、データの収集から分析・可視化までを一貫して実現できます。
ここでは主要な構成要素を紹介します。
① OneLakeはデータを一元管理する基盤
OneLakeは、組織内のデータを一元管理するFabricの中核コンポーネントです。
すべての主要ワークロードがこのOneLakeを基盤としてデータを扱います。
- 組織内データを一つのデータレイクで管理できる
- 「One Copy」の考え方でデータコピーを最小化できる
- 複数のエンジンから同じデータにアクセスできる
- データ移動の手間を減らし、一貫性を保ちやすい
※ 参考情報：OneLakeの概要｜Microsoft公式
② Data Factoryはデータの収集・変換を担う
Data Factoryは、さまざまなデータソースからデータを取り込み、加工・変換するためのコンポーネントです。
データ活用の前段となる準備工程を効率化できます。
- オンプレミス・クラウドの多様なデータソースに対応
- データフローでローコードの変換処理ができる
- データパイプラインでETL処理を自動化できる
- データ統合の運用負荷を下げやすい
※ 参考情報：Data Factoryの概要｜Microsoft公式
③ Data Engineeringはデータ処理を効率化する
Data Engineeringは、データの収集・保存・加工を効率的に行うための機能です。
レイクハウスを中心に、データ活用基盤を構築できます。
- レイクハウスの作成・管理
- データパイプラインの設計
- Sparkによるバッチ・ストリーミング処理
- ノートブックによるデータ準備・変換
※ 参考情報：Data Engineeringの概要｜Microsoft公式
④ Data Scienceは高度な分析・予測を実現する
Data Scienceは、機械学習モデルの構築・実行・運用を支援するコンポーネントです。
予測分析や高度なデータ活用を進めたい場合に役立ちます。
- 機械学習モデルの構築と実行ができる
- 予測分析や高度な分析業務に対応できる
- ノートブックを使った分析作業を進めやすい
- Azure Machine Learningなどとの連携も可能
※ 参考情報：Data Scienceの概要｜Microsoft公式
⑤ Data Warehouseは大規模分析を支える
Data Warehouseは、大量データの保存・管理・分析を効率的に実行するためのコンポーネントです。
複雑なクエリにも対応し、迅速な意思決定を支援します。
- 大量データを効率的に保存・管理できる
- 複雑なクエリや分析処理に対応できる
- 高速な分析基盤として活用しやすい
- 柔軟性のあるデータ基盤を構築しやすい
※ 参考情報：Data Warehouseの概要｜Microsoft公式
⑥ Real-Time Analyticsはリアルタイム分析を可能にする
Real-Time Analyticsは、IoTやログなどのリアルタイムデータを即座に分析するためのコンポーネントです。
状況の変化をすばやく把握したい場面で効果を発揮します。
- ストリーミングデータをリアルタイムに処理できる
- 最新データをもとにすばやく分析できる
- 異常検知や運用監視に活用しやすい
- 迅速な意思決定につなげやすい
※ 参考情報：Real-Time Analyticsの概要｜Microsoft公式
⑦ Power BIはデータ可視化を担う
Power BIは、データをダッシュボードやレポートとして可視化するBIツールです。
Fabric上でも利用でき、分析結果をわかりやすく共有できます。
- ダッシュボードやレポートを作成できる
- データを直感的に可視化できる
- 分析結果を組織内で共有しやすい
- データドリブンな意思決定を支援できる
※ 参考情報：Power BIの概要｜Microsoft公式
⑧ Data Activatorは自動アクションを実現する
Data Activatorは、データの変化や条件を検知し、自動的にアクションを実行するためのコンポーネントです。
データを見て終わりではなく、次の行動につなげやすくなります。
- 条件に応じた通知を自動送信できる
- Power Automateと連携して処理を自動化できる
- しきい値やパターン検知を設定できる
- ノーコードで導入しやすい
※ 参考情報：Data Activatorの概要｜Microsoft公式
5. Microsoft Fabricのコストについて
それでは、いよいよ、気になるコストについて解説していきます！
① Fabricの価格の構成要素
Fabricは、コンピューティングであるFabric容量とストレージであるOneLakeの2種類で構成されます。
② 購入方法は2種類
そして、2種類の購入方法があり、それぞれに特徴があります。
基本的には、コミットメントが無く従量課金制であるAzureからの購入が推奨されているようです。
| Azure Portalから購入（F SKU） | Power BI Premium容量を購入 | |
|---|---|---|
| 課金制度 | 従量課金 | 月/年単位で課金 |
| コミットメント | なし | 月単位のコミットメントあり |
| ストレージ | 別 | 含む |
| 特徴 | 予約容量あり、容量の一時停止や再開が可能 | – |
＜Azureから購入した際の料金＞
参考：https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/microsoft-fabric/#purchase-options
| SKU | 容量ユニット (CU) | 従量課金制 | 予約 |
|---|---|---|---|
| F 2 | 2 | ¥56.895/時間 | ¥33.838/時間 ～41% の節約 |
| F 4 | 4 | ¥113.789/時間 | ¥67.676/時間 ～41% の節約 |
| F 8 | 8 | ¥227.577/時間 | ¥135.351/時間 ～41% の節約 |
| F 16 | 16 | ¥455.153/時間 | ¥270.702/時間 ～41% の節約 |
| F 32 | 32 | ¥910.305/時間 | ¥541.403/時間 ～41% の節約 |
| F 64 | 64 | ¥1,820.609/時間 | ¥1,082.805/時間 ～41% の節約 |
| F 128 | 128 | ¥3,641.217/時間 | ¥2,165.610/時間 ～41% の節約 |
| F 256 | 256 | ¥7,282.433/時間 | ¥4,331.219/時間 ～41% の節約 |
| F 512 | 512 | ¥14,564.865/時間 | ¥8,662.437/時間 ～41% の節約 |
| F 1024 | 1024 | ¥29,129.729/時間 | ¥17,324.873/時間 ～41% の節約 |
| F 2048 | 2048 | ¥58,259.457/時間 | ¥34,649.746/時間 ～41% の節約 |
これに加えてOneLakeの費用が従量課金制でかかります。
| ストレージ | 価格 |
|---|---|
| OneLake ストレージ / 月単位** GB あたり | ¥3.6982 |
| OneLake BCDR ストレージ/月 GB あたり | ¥5.9170 |
| 1 か月あたりの OneLake キャッシュ* GB あたり | ¥36.9812 |
③ 利用時にかかる費用
実際にFabricを利用するためには、Fabricそのものの費用に加え、ネットワーク利用料と、とユーザライセンスが必要になります。
Fabric ワークスペースへのPower BI 以外のアイテムの利用作成でしたらPower BI Freeで十分ですが、Power BIも含んだすべてのアイテムを触らせたい際には、ユーザーにPro以上のライセンスを付与する必要があります。(＊ただし、CUが64以上の容量を購入することでPower BIのユーザライセンスを問わずデータを見ることができるようになります)
Power BIの価格については下記をご参考ください。
参考：Power BIの価格と製品の比較
Fabricは統合によって運用効率は向上しますが、利用状況によってコストが変動するため、初期設計が重要です。
STech I ワンポイントアドバイス
Fabricは従量課金に近いモデルのため、使い方によってコストが大きく変動します。設計段階での見積もりが重要です。
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6. Microsoft Fabricの始め方
Fabricの始め方は３つのパターンがあります。自社に合った方法を選択しましょう。
パターン① Power BI Premium容量を購入する
月額固定費用で始めたい場合は、Power BI Premium容量を購入しましょう。
すでにお持ちの場合は有効化されているはずです。
パターン② 無料試用版のFabric容量を使ってみる
管理ポータルで試用版の設定を有効化すると、60日間の試用版のFabric容量と最大1TBのOneLakeストレージが利用できます。
パターン③ Azure Portalからプロビジョニングする
従量課金制が良い際は、Azure PortalからFabric容量を作成し、ワークスペースを容量に割り当てることで利用を開始できます。
STech I ワンポイントアドバイス
まずはPower BIなど既存環境との連携から試し、小さく始めて徐々に拡張するのがおすすめです。
Microsoft Fabric、興味はあるけれど自分だけで始めるには不安だ…という方は、ぜひ一度ご相談くださいませ。
データ専任エンジニアがサポートさせていただきます。
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7. まとめ
ここまでで、Microsoft Fabricの概要、特長、できる事からコストの考え方まで解説してきましたがいかがでしたでしょうか？
Microsoft Fabricは…
- 次世代の「SaaS型データ分析ツール」
- データ活用に必要な機能を1つのプラットフォームに実装している
- OneLakeによりデータの一元管理が実現されている
- SaaSである点と、データ仮想化を実現する点が他のAzureデータサービスと大きく異なる
- 月額固定制と従量課金制、2つの課金方法がある
です。
特に以下のような企業におすすめです。
- データ基盤が分散している
- Power BIを活用している
- AI活用を進めたい
今後も、詳しい技術情報も併せて公開していければと思いますので、ご興味お持ちいただきましたらぜひチェックしてみてくださいね。
よくある質問
Q. Microsoft Fabricは既存のPower BIと何が違うのですか？
A. Power BIは主にデータの可視化・分析に特化したツールですが、Microsoft Fabricはデータの収集・加工・分析・可視化までを一体で提供する統合プラットフォームです。
Q. Microsoft Fabricはどのような企業に向いていますか？
A. データ基盤が分散している企業や、Power BIを活用している企業、AI活用を進めたい企業に特に適しています。
活用事例｜製造業A社
課題：
生産管理システムや品質データ、IoTデータが部門ごとに分散しており、
全体の状況を横断的に把握できず、分析に時間がかかっていた。
解決：
Microsoft FabricによりデータをOneLakeに集約し、
Power BIでリアルタイムに可視化。
生産状況や品質異常の早期検知が可能となり、
意思決定のスピードが向上した。
※一般的な活用事例です
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