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現在プレビュー段階の機能
次の表に、現在プレビュー段階にあるMicrosoft Fabricの機能を示します。 プレビュー機能はアルファベット順に記載されています。
Note
現在プレビュー段階の機能は、追加利用規約の下で提供されます。 ベータ版、プレビュー版、またはその他の一般提供にまだリリースされていないAzure機能に適用される法的条件を確認します。 Microsoft Fabricでは、プレビュー機能を評価し、製品グループにフィードバックを共有する機会を提供し、機能が一般提供 (GA)される前に試すことができます。
| 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|
| Fabric Data Warehouse での AI 機能 (プレビュー) | Fabric Data Warehouse AI を T-SQL に直接取り込むようになり、組み込みの AI 関数を使用して、テキストの分類と分類、センチメントの分析、構造化された情報の抽出、言語間でのテキストの翻訳、さらには正しい文法を行うことができます。 開始するには、「 |
| Fabric AI 関数でのマルチモーダル サポート (プレビュー) | AI 関数は、テキスト データと共に画像 (JPG/JPEG、PNG、GIF、WebP)、PDF、および一般的なテキスト形式を処理できます。 ほとんどの関数は、 column_type="path"経由でファイル パス入力を受け入れます。 新しいヘルパーには、 aifunc.load (オプションのプロンプトとスキーマを使用したフォルダー間インジェスト)、 aifunc.list_file_paths (ファイル URL 列挙)、および ai.infer_schema ( ai.extractと互換性のあるスキーマ推論) が含まれます。 詳細については、「AI 関数を使用したデータの変換と強化」および「情報の抽出 (ai.extract)」を参照してください。 |
| OneLake で Apache Iceberg として Delta Lake テーブルにアクセスする (プレビュー) | OneLake では、Apache Iceberg 互換リーダーを使用して Delta Lake テーブルに自動的にアクセスできるようになりました。データの移動や重複はありません。 開始するには、「 OneLake で Iceberg テーブルを使用する」を参照してください。 |
| Dataflow Gen2 でのデータ変換先クエリの高度な編集 (プレビュー) | Dataflow Gen2 のデータ宛先クエリに高度な編集を使用することで、オーサリングで宛先側のクエリロジックを直接変更できるようになりました。 |
| SQL データベースの ALTER DATABASE SET オプション |
ALTER DATABASE SET SQL データベースのオプションがプレビュー機能として使用できるようになりました。 詳細については、Fabricの SQL データベースの ALTER DATABASE SET オプション (Transact-SQL) を参照してください。 フルテキスト インデックス作成は、プレビュー機能として SQL データベースでも使用できるようになりました。 |
| 異常検出 (プレビュー) | コードなしのインターフェイス、モデルの自動選択、柔軟なアラートを使用すると、 Real-Time インテリジェンス (プレビュー) での異常検出により、変更や予期しないイベントの追跡が簡単になります。 詳細については、「 AI を使用した異常検出を使用した Real-Time インテリジェンス (プレビュー)」を参照してください。 Anomaly Detector の課金は 12 月に開始されます。 |
| Snowflake とショートカットを使用した OneLake の Apache Iceberg データ (プレビュー) | |
| SQL データベースでのインデックスの自動圧縮 | インデックスの自動圧縮 を使用すると、インデックスのメンテナンス ジョブに時間と労力を費やすことなく、ストレージ領域、ディスク I/O、メモリの消費量を削減し、ワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。 |
| Azure Blob Storage の OneLake ショートカットタイプ (プレビュー) | OneLakeでAzure Blob Storageへのショートカットを作成できるようになりました。これにより、Microsoft Fabric内でBLOBデータの統合とアクセスが容易になります。 詳細については、「Azure Blob Storage ショートカットを作成する (プレビュー)を参照してください。 |
| Azure Key Vault を使用した Fabric データ接続の認証参照 (プレビュー) | Azure Key Vault に保存されたシークレットを使用して Fabric データ接続に認証できるようになりました (プレビュー)。 Azure Key Vault参照により、データ接続のセキュリティで保護された一元化されたシークレット管理が可能になります。 詳細については、Azure Key Vault リファレンスの概要 (プレビュー) に関するページを参照し、 Azure Key Vault リファレンスの構成を開始します。 |
| Azure Monitor から Fabric Eventhouse (プレビュー) への接続 | |
| Real-Time インテリジェンスのビジネス イベント (プレビュー) |
Business Events (Preview) を使用すると、Activator を介してアラートをトリガーしたり、カスタム ロジックを実行したり、ワークフローを実行したり、AI モデルを強化したり、Spark ジョブ、データフロー、Power Automateと統合したりできるユーザー データ関数とノートブックからイベントを生成することで、分析、自動化、AI 全体でリアルタイムの意思決定を行うことができます。 詳細については、「 |
| OneLake カタログの一元的なデータ ガバナンス (プレビュー) | OneLake カタログで新しい集中型データガバナンスのエクスペリエンスがプレビューされます。 データ所有者は、作成した項目に関する集計された分析情報を表示したり、推奨されるアクションを実行してガバナンスを改善することを検討したり、Fabricで使用可能なすべてのツールと共に詳細情報にアクセスしたりできます。 |
| Code-First Hyperparameter Tuning のプレビュー | Fabric データ サイエンスでは、FLAML がハイパーパラメーター調整用に統合されました、現在はプレビュー機能です。 Fabricの flaml.tune 機能により、このプロセスが合理化され、hyperparameter tuning に対するコスト効率が高く効率的なアプローチが提供されます。 |
| Eventstream での Confluent スキーマ レジストリのサポート (プレビュー) | Eventstream の Confluent Cloud for Apache Kafka ストリーミング コネクタでは、Confluent Schema Registry のデータ コントラクトに関連付けられているトピックからのデータのデコードがサポートされるようになりました。これにより、Fabric Real-Time インテリジェンスでスキーマ エンコードされたストリーミング データのシームレスな取り込み、プレビュー、ルーティングが可能になります。 詳細については、「 Confluent Cloud for Apache Kafka ソースをイベントストリームに追加する」を参照してください。 |
| Azure StorageからEventhouseへの連続インジェスト（プレビュー） | Azure Storageから Eventhouse (プレビュー) への |
| Copilot データフロー Gen 2 モダンデータ取得用 | Copilot を使用すると、Dataflow Gen 2 の Modern Get Data エクスペリエンスを使用して、自然言語コマンドを使用してデータを取り込み、変換できます。 チュートリアルについては、「Blog: Copilot in Modern Get Data (MGD) for Dataflow Gen 2 を参照してください。 |
| Copilotデータウェアハウスチャットのプレビュー | これで、リボンに Copilot ボタンが表示され、データ ウェアハウス タスクを高速化するために chat と Copilot が開始されます。 詳細については、Copilotチャットパネルの使用方法: Fabric Data Warehouseを参照してください。 |
| Copilot SQL アナリティクス エンドポイント (プレビュー) 用 | SQL 分析エンドポイントの Copilot では、SQL 分析エンドポイントに Copilot 機能が導入されており、ユーザーは自然言語を使用して SQL クエリを生成および最適化できます。 詳細については、SQL 分析エンドポイントの Copilot を参照してください。 |
| FabricのCopilotは世界中で利用できます | Fabricの |
| 変更データ キャプチャ (CDC) のコピー ジョブのサポート (プレビュー) | コピー ジョブの変更データ キャプチャ (CDC) は、Data Factory データ パイプラインの強力な機能であり、ソースからコピー先への挿入、更新、削除されたレコードを含む、変更されたデータの効率的で自動化されたレプリケーションを可能にします。 |
| Warehouse ALM の DacFx 統合 | Git での DacFx 統合と、Fabric Warehouse (プレビュー) 用のデプロイ パイプラインを使用して、ウェアハウス アプリケーション ライフサイクル管理 (ALM) を簡略化します。 詳細については、「 Git とデプロイ パイプラインでの DacFx 統合によるウェアハウス ALM の簡略化」を参照してください。 |
| Dataflow Gen2 パブリック API (プレビュー) | Data Factory API を 使用すると、ユーザーは作成、管理、スケジュール設定、監視などのデータフローを自動化および管理できます。 詳細については、「 Dataflow Gen2 でのパブリック パラメーターの使用 (プレビュー)」を参照してください。 |
| Data Factory アダプティブ パフォーマンス チューニング (プレビュー) | アダプティブ パフォーマンス チューニングは、構成とランタイム コンテキストに基づいてデータ移動のパフォーマンスをインテリジェントに最適化するように設計されています。 このプレビュー機能を使用すると、手動による高度な専門知識や試用とエラーの調整を必要とせずに、Data Factory をよりシンプルで安全に、より効果的にチューニングできます。 有効にするには、 コピー アクティビティを使用するときに adaptivePerformanceTuning プロパティを参照してください。 |
| Data Factory オンプレミス データ ゲートウェイの手動更新オプション (プレビュー) | Gateway 2025 年 12 月リリース (バージョン 3000.298) では、Fabric ポータルまたは API 経由で新しい手動更新オプション (プレビュー段階) が提供されます。11 月のリリースは、この機能のベースライン バージョンとして機能し、12 月から手動更新の実行を開始できます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| Data Factory MCP (プレビュー) |
Data Factory MCP (プレビュー) を使用すると、AI アシスタントは、手動構成なしで自然言語を使用して Dataflow Gen2 を作成、テスト、デプロイできます。 詳細については、GitHub の「 |
| 差分変更フィードを使用した Lakehouse からのデータ レプリケーション (プレビュー) | Fabric Lakehouse Table コネクタは、デルタ変更データ フィード (CDF) を介して、Fabric Lakehouse からサポートされている宛先に変更されたデータを提供します。 詳細については、Fabric Lakehouse からのデータ レプリケーションおよびデルタ変更データフィード（プレビュー）を参照してください。 |
| Fabric Data Factory (プレビュー)のdbtのジョブ | Fabric Data Factory の dbt Job を使用すると、サーバーレス実行、統合されたテストとドキュメント、およびEntra IDおよび SQL セキュリティ ポリシーを使用したガバナンスを使用して、dbt プロジェクトをネイティブに作成、スケジュール、監視できます。 詳細については、Microsoft Fabric (プレビュー)の |
| SQL 分析エンドポイントでの Delta 列マッピング | SQL 分析エンドポイントで、列マッピングが有効な Delta テーブルがサポートされるようになりました。 詳細については、デルタ列マッピングに関するページと SQL 分析エンドポイントの制限に関するページを参照してください。 この機能は現在プレビュー段階です。 |
| Fabric Real-Time Intelligence の Eventstream（プレビュー）のDeltaFlow変換 | DeltaFlow は、未加工の変更データ キャプチャ (CDC) イベントをフラット化された分析対応形式に変換する、Fabric Eventstream の機能です。 DeltaFlow は、深く入れ子になった Debezium JSON ペイロードを操作する代わりに、ソース データベース テーブルの構造を厳密に反映する表形式の行を生成し、各変更を記述するメタデータ列でエンリッチされます。 Eventstream では、現在プレビュー段階にある DeltaFlow 変換がサポートされています。 詳細については、「DeltaFlow 変換」および「ブログ: Microsoft Fabric (プレビュー)のビジネス イベント」を参照してください。 |
| デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) | デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) は、Real-Time インテリジェンス ワークロード内の項目です。 デジタルツインは、対象のデータ駆動型のリアルタイム表現を行います。 これは、データを使用して物理操作を最適化するために、実際の環境のデジタル表現を作成するデータ モデリング項目です。 詳細については、「デジタル ツイン ビルダー (プレビュー)とは」を参照してください。 |
| Microsoft Fabric（プレビュー）を使った強化された会話 | チャット プロンプトと履歴を格納する新しい方法、応答の精度の向上、コンテキストの知識保持の向上など、Microsoft Fabric での AI 機能の改善が導入されています。 |
| Eventhouse KQL データベースのエンティティ図 (プレビュー) | Eventhouse KQL データベース (プレビュー) のエンティティ図では、Eventhouse KQL データベース のテーブル、リレーションシップ、データ フロー、およびスキーマ違反を調査するためのビジュアル エンティティダイアグラムが追加されます。 詳細については、「 KQL データベースでのエンティティダイアグラムの表示 (プレビュー)」を参照してください。 |
| プログラムでPower Queryを評価する (プレビュー) | |
| Python SDK (プレビュー) を使用して Fabric データ エージェントを評価します | Python SDK を使用して、Fabricデータ エージェントをプログラムで評価できるようになりました。 詳しくは、Microsoft Copilot Studio (プレビュー) での Fabric データ エージェントの使用について参照してください。 |
| Eventstream コネクタによるプライベート ネットワーク ストリーミングのサポート (プレビュー) | |
| 直接インジェスト モードの Eventstream 派生ストリーム (プレビュー) | Fabric Eventstream から Eventhouse にデータをシームレスに取り込むには、eventstream または Eventhouse データの取得ウィザードを使用します。 この機能は、 ダイレクト インジェスト モードで eventstream 派生ストリームをサポートするように拡張されています。 詳細については、「Fabric Eventhouse では、直接インジェスト モード (プレビュー) で Eventstream 派生ストリームがサポートされるようになりました。 |
| Fabric ユーザーデータ関数でのFabricアクティベーターの統合（プレビュー） | |
| Fabric Capacity overview events in Real-Time Hub (プレビュー) では、Activator、Eventstream、ダッシュボードを使用して正常性を監視し、スロットリングを検出し、アクションをトリガーするためのリアルタイムの容量の概要と状態イベントが追加されます。 | |
| Fabric データ エージェント + Microsoft Studio (プレビュー) |
Fabric データ エージェント と Microsoft Copilot Studio の統合のプレビューが利用可能になりました。 詳細については、「 |
| Fabric データ エージェントの Azure AI エージェント サービス (プレビュー) との統合 | Fabricのデータ エージェントと Azure AI エージェント サービスの統合を Microsoft Foundry から開始することに興奮しています。 開始するには、 |
| Fabric データ エージェントの Microsoft Copilot Studio (プレビュー) との統合 | Fabricデータ エージェントはプレビューで使用でき、Microsoft Copilot Studio のカスタム セットアップにエージェントとして追加できます。 詳細については、Fabric データ エージェントと Microsoft Copilot Studio (プレビュー) の統合に関するページを参照してください。 |
| Lakehouse Connector (プレビュー) における Fabric データ ファクトリーの Upsert テーブル アクション | Lakehouse Connector の Upsert (プレビュー) テーブル アクションはプレビュー段階です。 |
| Fabric SQL データベースのカスタマー マネージド キー (プレビュー) | Customer マネージド キー (プレビュー) を使用すると、TDE とキーローテーションの自動制御を使用して、ワークスペース SQL データベースの暗号化に独自のAzure Key Vault キーを使用できます。 詳細については、SQL データベースのデータ暗号化およびFabric ワークスペースの顧客管理キーを参照してください。 |
| ノートブック内のFabric接続 (プレビュー) | Fabric Notebook 内の接続 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内で直接クラウド データ ソース接続を作成および管理できます。 詳細については、「Notebook 内の Fabric 接続」を参照してください。 |
| Fabric IQ (プレビュー) ワークロード | Fabric IQ (プレビュー) は、データ、モデル、システム全体のビジネス セマンティクスを統合して、ビジネスのライブで包括的なビューに根付いたインテリジェントなエージェントと意思決定を実現するための新しいワークロードです。 詳しい情報については、Fabric IQ (プレビュー) とは何ですか？をご覧ください。 |
| Fabric MCP (プレビュー) | Fabric MCP は開発者向けのモデル コンテキスト プロトコル サーバーであり、Microsoft Fabricで AI 支援コードの生成と項目の作成を可能にします。 エージェントを利用した開発と自動化のために設計されており、MICROSOFT MCP イニシアチブの一部として VS Code や GitHub Codespaces などのツールと統合されます。 詳細については、「Fabric MCP (プレビュー)」を参照してください。 |
| Fabric Runtime 2.0 (プレビュー) | ランタイム 2.0 (プレビュー) 経由で Spark 4.0 を有効にすることで、更新された OS、Java、Scala、および Python バージョンを使用して Spark 4.0 および Delta Lake 4.0 を利用できます。 詳細については、「Fabric Runtime 2.0 Experimental (Preview) および Apache Spark ランタイムの概要を参照してください。 |
| Fabric Spark アプリケーションの比較 (プレビュー) | Spark アプリケーションの比較機能を使用すると、ユーザーは最大 4 つの Spark アプリケーションの実行を選択して比較できます。 詳細については、「Blog: Fabric Spark アプリケーションの比較」を参照してください。 |
| Fabric Spark 診断エミッター (プレビュー) | |
| Dataflow Gen2 における Fabric 変数ライブラリと CI/CD (プレビュー) | Fabric変数ライブラリは、Microsoft Fabricワークロード間で構成値を一元管理する方法を提供します。 Dataflow Gen2 の新しい統合により、これらの変数をデータフロー内で直接参照できるため、環境間での動的な動作が可能になり、CI/CD ワークフローが簡略化されます。 詳細については、 Dataflow Gen2 の変数ライブラリを参照してください。 |
| フォルダー REST API (プレビュー) | 自動化シナリオで ワークスペース フォルダー を作成および管理し、他のシステムやツールと統合できるようになりました。 フォルダー Rest API はプレビュー段階になりました。 開始するには、「Fabric REST API フォルダーを参照してください。 |
| Fabric ノートブックでのコード補完機能（プレビュー） | インライン コード補完Fabric ノートブック を使用すると、ユーザーはコードをより迅速かつ少ないエラーで記述できます。 詳細については、「Copilot for Data Engineering and Data Science (preview)を参照してください。 |
| Data Factory パイプラインで SSIS パッケージ アクティビティを呼び出す (プレビュー) | Data Factory パイプラインの Invoke SSIS パッケージ アクティビティ は現在プレビュー段階であり、Fabricのパイプライン オーケストレーションからのパッケージ実行を有効にします。 |
| Fabric容量メトリック アプリ (プレビュー) の |
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| JobInsight 診断ライブラリ (プレビュー) | JobInsight は、クエリ、ジョブ、ステージ、タスク、Executor、イベント ログの API を介して完成した Spark アプリケーションを分析するための診断ライブラリです。 詳細については、「 JobInsight 診断ライブラリ (プレビュー)」を参照してください。 |
| Git 統合とデプロイ パイプラインに対する Lakehouse のサポート (プレビュー) | Lakehouse は、Microsoft Fabric のライフサイクル管理機能と統合され、製品のライフサイクル全体にわたるすべての開発チーム メンバー間の標準化されたコラボレーションを提供します。 Lakehouseライフサイクル管理 は、機能とバグ修正を複数の環境に継続的に提供することで、効果的な製品バージョン管理とリリースプロセスを容易にします。 |
| Livy REST API (プレビュー) | Fabric Livy エンドポイントを使用すると、ユーザーは指定されたFabric ワークスペース内の Spark コンピューティングで Spark コードを送信して実行できるため、ノートブックまたは Spark ジョブ定義項目を作成する必要がなくなります。 Livy API は、Environmentとの統合を通じて実行環境をカスタマイズする機能を提供します。 |
| Excelで OneLake Data Fabricをロード | 統合された OneLake カタログと最新のデータ取得エクスペリエンス (プレビュー) を使用して、OneLake データFabric Excelに簡単に読み込むことができます。 開始する方法の詳細と手順については、「OneLake カタログとデータの取得が Excel for Windows に統合されている」を参照してください。 |
| OneLake への組み込みの SQL データベース ミラーリングを管理する (プレビュー) | OneLake への組み込みのデータベース ミラーリングを使用すると、ETL をゼロにして、運用データを分析と AI にすぐに使用できるようになります。 OneLake Fabricにミラーリングされたテーブルを選択的に管理し、REST API を使用してミラーリング機能を |
| 具体化された Lake ビュー (プレビュー) |
具体化された Lake Views は、ビルド 2025 で発表されました。 |
| Real-Time インテリジェンスの MCP サポート (プレビュー) | Model Context Protocol (MCP) は、Real-Time Intelligence (RTI)open-source MCP server でサポートされるようになりました。これにより、AI エージェントまたは AI アプリケーションは、MCP インターフェイスを介してツールを提供することで、Fabric RTI と対話できるため、シームレスなデータ クエリと分析機能が可能になります。 |
| リアルタイム インテリジェンス (プレビュー) のアクティベーターとイベントハウス用MCPリモートサーバー | Fabric Real-Time Intelligence は、Activator と Eventhouse 用のホスト型モデル コンテキスト プロトコル (MCP) リモート サーバーを提供し、AI アシスタントとエージェントが自然言語を介して RTI コンポーネントと対話できるようにします。 Activator MCP サーバーを使用すると、AI アシスタントは、監視ルールを作成し、アラートを管理し、Fabric Activator でアクションをトリガーできます。 Eventhouse リモート MCP サーバーを使用すると、AI エージェントは Eventhouse を指す URL を構成することで、RTI イベントハウスに格納されているリアルタイム データのクエリ、推論、操作を行えます。 詳細については、「 Eventhouse リモート MCP サーバーの概要 」および「 Activator リモート MCP サーバーの概要」を参照してください。 この機能は現在プレビュー段階です。 |
| Microsoft Fabric Admin API | Fabric 管理 API は、管理タスクを効率化するように設計されています。 Fabric管理 API の初期化セットは、ワークスペース、Fabric項目、およびユーザー アクセスの詳細の検出を簡略化するように調整されています。 |
| Microsoft Fabric SKU エスティメーター (プレビュー) | Microsoft Fabric SKU エスティメーターは、以前に導入されたMicrosoft Fabric容量計算ツールの拡張バージョンです。 詳細については、「Microsoft Fabric SKU Estimator (プレビュー)」と「Microsoft Fabric SKU Estimator で SKU 見積もりをマスターする」を参照してください。 |
| Microsoft JDBC Driver (Preview) | Fabric データ エンジニアリング (プレビュー) 用の Microsoft JDBC ドライバーを使用すると、Java アプリと BI ツールはエンタープライズ認証、プール、および Livy ベースの接続を使用して、Fabric で Spark SQL に接続できます。 詳細については、Fabric データ エンジニアリング用の Microsoft JDBC ドライバーを参照してください。 |
| Microsoft ODBC ドライバー (プレビュー) | Microsoft ODBC Driver for Fabric Data Engineering (Preview) を使用すると、.NET、Python、その他の ODBC 互換アプリケーションや BI ツールを使用して、Microsoft Entra ID認証、セッション再利用、非同期プリフェッチを使用して Livy API を介してFabricの Spark SQL に接続できます。 詳細については、「Microsoft ODBC ドライバー for Fabric Data Engineering」を参照してください。 |
| Fabric Data WarehouseのMigration Assistantが直接接続できるようになりました（プレビュー）。 | Migration Assistantを使用してソース ウェアハウスに直接接続し、Fabric Data Warehouseに移行できるようになりました。 このプレビュー機能の詳細については、Data Warehouse の Fabric Migration Assistantおよびソースシステムへの接続を使用した移行を参照してください。 |
| SQL データベースへの移行アシスタント (プレビュー) | SQL データベースの新しいMigration Assistantにより、オンプレミスのワークロードSQL Server Fabricへの移行が簡略化されます。 SQL 開発者向けに設計されており、DACPAC を使用してスキーマをインポートし、互換性の問題を特定し、移行前に明確で実用的なガイダンスを提供します。 詳細については、「Fabric Migration Assistant for SQL Database (Preview) および Fabric (プレビュー) での SQL データベースへのMigration Assistantの概要を参照してください。 |
| MySQL 用 Azure Database のミラーリング (プレビュー) | Fabricのミラーリングは、複雑なETL（抽出、変換、読み込み）プロセスを回避し、既存のAzure Database for MySQLデータをFabric内の他のデータとシームレスに統合する簡単な体験を提供します。 詳細については、「Mirroring Azure Database for MySQLを参照してください。 |
| Google BigQuery のミラーリング (プレビュー) | Fabricにおけるミラーリング は、複雑なETL（抽出、変換、読み込み）プロセスを避け、既存のGoogle BigQueryデータウェアハウスのデータをFabric内の他のデータとシームレスに統合するための簡単な方法を提供します。 詳細については、「 Google BigQuery のミラー化されたデータベース 」と「 チュートリアル: Google BigQuery のミラーリングを設定する」を参照してください。 |
| ML モデル エンドポイント (プレビュー) | Fabricの ML モデルは、セキュリティで保護され、スケーラブルで使いやすいオンライン エンドポイントからリアルタイムの予測を提供できるようになりました。 Spark でのバッチ予測に加えて、エンドポイントを使用して、ML モデルの予測を他のFabric ソリューションやカスタム アプリケーションに提供できます。 詳細については、「 |
| VS Code Fabric 統合用のMSSQL 拡張機能 (プレビュー) | |
| Eventstream でのMultiple-Schema 推論 (プレビュー) | Eventstream での複数スキーマ推論 を使用すると、複数のスキーマを同時に推論および管理することで、さまざまなスキーマを出力する複数のデータ ソースを操作できます。 詳細については、「 Eventstream での Multiple-Schema 推論を使用したデータ変換の柔軟性の向上 (プレビュー)」を参照してください。 |
| Notebook Copilot インライン コード補完 (プレビュー) | プレビュー段階の Copilot インライン コード補完 (プレビュー) は、データ サイエンティストやエンジニアがPythonコードをより迅速かつ簡単に記述できるようにする AI 機能です。 詳細については、「Notebook Copilot インライン コード補完 (プレビュー)を参照してください。 |
| vscode.dev 内でのノートブックのデバッグ (プレビュー) | vscode.dev の Synapse VS Code - リモート拡張機能を使用して、ブレークポイントを配置し、Notebook コードをデバッグできるようになりました。 この更新プログラムは、最初に Fabric Runtime 1.3 (GA) で始まります。 |
| OneLake カタログ検索 API と MCP ツール (プレビュー) | OneLake Catalog Search API と MCP ツール (プレビュー) は、カタログ メタデータとユーザーのアクセス許可に基づいてアクセス可能な資産全体で一致するアイテムを検索する単一の検索要求を含むコードにクロスワークスペース検出を提供します。この機能は、AI エージェント用の Fabric Core MCP サーバーの組み込みツールとしても含まれています。 詳細については、 OneLake カタログを参照してください。 |
| OneLake のデータアクセスロール（プレビュー） | レイクハウス の OneLake データ アクセス ロールは、現在、プレビュー段階です。 新しいフォルダー セキュリティ ユーザー インターフェイスで、ロールのアクセス許可とユーザー/グループの割り当てを簡単に更新できます。 例については、「 OneLake セキュリティを使用したFabricのミラー化されたAzure Databricksデータのセキュリティ保護に関するページを参照してください。 |
| OneLake セキュリティ (プレビュー) | 現在プレビュー機能である OneLake セキュリティは、フォルダー、行、列レベルのセキュリティなど、OneLake データに対するきめ細かいアクセス制御です。 詳細については、 OneLake ショートカット セキュリティ と OneLake データ アクセス セキュリティ API に関するページを参照してください。 OneLake のセキュリティに関する詳細と無料のホワイトペーパーも読むことができます。 |
| オンプレミス データ ゲートウェイの手動更新 (プレビュー) | オンプレミス データ ゲートウェイの Manual 更新 がプレビュー段階になり、管理者はFabric ポータル、API、または PowerShell スクリプトを使用して独自のスケジュールでゲートウェイの更新をトリガーできるようになりました。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| オントロジー（プレビュー） 項目 | Fabric IQ の Ontology (プレビュー) では、エンティティの種類、リレーションシップ、プロパティ、その他の制約を定義して、ビジネス ボキャブラリに従ってデータを整理できます。 詳細については、「オントロジ (プレビュー)とは」を参照してください。 |
| Eventhouse 用 OpenAI プラグイン (プレビュー) | Eventhouse には、AI 埋め込みテキスト プラグインと AI チャット完了プロンプト プラグインという 2 つの強力な AI プラグインを使用できるようになりました。 Eventhouse データを OpenAI を利用したアプリケーションに接続して、高度な分析と AI シナリオを実現します。 詳細については、「 ai_embed_text (プレビュー) 」と 「ai_chat_completion (プレビュー)」を参照してください。 |
| プラン (プレビュー) 項目 | Fabric IQ の Plan (プレビュー) は、コラボレーション計画、レポート作成、分析、データ統合、管理のための統一されたコードなしのプラットフォームです。 詳細については、「プランとは (プレビュー)」を参照してください。 |
| Dataflow Gen2 のパーティション化された計算 (プレビュー) | パーティション分割コンピューティングは、データフロー ロジックの一部を並列に実行し、評価を完了する時間を短縮できる Dataflow Gen2 エンジンの機能です。 詳細については、 Dataflow Gen2 のパーティション分割されたコンピューティングに関する説明を参照してください。 |
| パラメーター値をファブリックアイテムに渡す (プレビュー) | Activator を使用すると<>特定のデータ条件が満たされるたびに、パイプラインやノートブックなどのFabric項目を自動的にアクティブ化できます。 Fabric項目のアクティブ化と実行だけでなく、Fabric項目で定義されているパラメーターに値を |
| Fabric プレビューでの組み込みファウンドリツール | Fabric における事前構築済みの Foundry Tools のプレビューは、以前は Azure AI サービスと呼ばれていた Foundry Tools との統合です。 事前構築済みの Foundry Tools を使用すると、前提条件なしで事前構築済みの AI モデルを使用してデータを簡単に強化できます。 現在、事前構築済みの Foundry Tools はプレビュー段階であり、Foundry Tools の Microsoft Azure OpenAI Service、Azure Language in Foundry Tools、および Azure Translator のサポートが含まれています。 |
| Dataflows Gen 2 パブリック API のこのプレビューでは、ユーザーはプログラムでデータ ワークフローを作成、更新、監視できます。 この API では、データフロー CRUD (作成、読み取り、更新、削除)、スケジュール設定、監視など、さまざまな操作がサポートされているため、ユーザーはデータ統合プロセスを簡単に管理できます。 | |
| Dataflow Gen2 を更新するためのパブリック パラメーター値 (プレビュー) | CI/CD をサポートする Dataflow Gen2 の新しいパブリック パラメーター機能 と、Data Pipelines のデータフロー更新アクティビティ内でのこの新しいモードのサポートについて説明します。 |
| Real-Time Intelligence Cribl ソース (プレビュー) | Cribl ソース (プレビュー) を使用すると、Syslog、Datadog Agent、Splunk、Open Telemetry、エッジベースのソースなど、さまざまなテレメトリとログ ソースからリアルタイム データを Fabric Eventstream にフローし、Real-Time Hub の Kafka エンドポイント構成を簡略化できます。 詳細については、「 イベントストリームへのクリブル ソースの追加 (プレビュー)」を参照してください。 |
| Dataflow Gen2 の最近のデータ (プレビュー) | Dataflow Gen2 (プレビュー) のレポート データは、Power Query リボンと Modern Get Data で最もよく使用されるデータ項目にすばやくアクセスでき、ナビゲーションなしで最近使用したテーブル、ファイル、フォルダー、データベースに直接ジャンプできます。 詳細については、「 データ エクスペリエンスの取得 」と「 Dataflow Gen2 とは」を参照してください。 |
| 接続とゲートウェイ用の REST API (プレビュー) | 接続とゲートウェイの REST API がプレビューになりました。 これらの新しい API を使用すると、開発者はFabric内の接続とゲートウェイをプログラムで管理および操作できます。 |
| SAP Datasphereミラーリングおよびコピージョブのサポート (プレビュー) | SAP Connectivity in Microsoft Fabric では、SAP Datasphere のミラーリングと SAP Datasphere のコピー ジョブのサポートがプレビュー機能としてサポートされるようになりました。 |
| スカラー ユーザー定義関数 (UDF) | スカラー ユーザー定義関数 (UDF) が プレビュー機能としてサポートされるようになりました。 詳細については、creATE FUNCTION for Fabric Data Warehouse を参照してください。 |
| スキーマ レジストリ (プレビュー) | Event Schema Registry (プレビュー) は、タイプ セーフで信頼性の高いリアルタイム パイプラインのために、Fabric Eventstreams でイベント スキーマを定義および検証するためのコントラクトベースの方法を提供します。 詳細については、「 スキーマ レジストリの概要」を参照してください。 |
| Fabric の OneLake セキュリティ (プレビュー機能) を使用して、ミラー化された Azure Databricks データを安全に保護できます。 Unity カタログ (UC) ポリシーを Microsoft OneLake セキュリティにマッピングできるようになりました。 詳細については、「 |
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| SharePointとOneDriveショートカット ID (プレビュー) | OneLake のSharePointとOneDriveのショートカットでは、ワークスペース ID とサービス プリンシパル認証がサポートされるようになりました。これにより、個々のユーザー資格情報に依存することなく、一元化された資格情報管理、高い API 制限、テナント間アクセスが可能になりました。 詳細については、「OneDriveまたはSharePointショートカットの作成およびWorkspace ID を参照してください。 |
| ショートカット変換 (プレビュー) | ショートカット変換 を使用すると、OneLake 内にデータを取り込んだり移動したりするときに、ファイルを Delta テーブルに自動的に変換し、パイプラインを必要とせずに常にデータを同期できます。 詳細については、「 ショートカット ファイル変換」を参照してください。 |
| Solace PubSub+ コネクタ | Fabric Eventstream と Solace PubSub+ (プレビュー) をシームレスに接続します。 開始する方法の詳細と手順については、「新しい Solace PubSub+ コネクタ: Fabric Eventstream を Solace PubSub+ とシームレスに接続する（プレビュー）」をご覧ください。 |
| SQL データベース用 Spark コネクタ (プレビュー) | Spark Connector for SQL database を使用すると、Azure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、Azure VM でのSQL Server、および組み込みの認証と PySpark サポートを使用した SQL データベースのFabricに対する読み取りと書き込みが可能になります。 詳細については、 SQL データベースの Spark コネクタに関するドキュメントを参照してください。 |
| 最大仮想コア設定を使用して SQL データベースのコンピューティング使用率を制御する | SQL データベースにおいて コンピューティング使用量 (プレビュー) を制御することで、たとえば開発データベースやテストデータベースの Fabric の最大 vCore 使用量を制限して使用率を減らすことができるようになりました。 これはプレビュー機能です。 |
| SQL データベースのデータ仮想化 (プレビュー) | SQL データベースのデータ仮想化を使用すると、T-SQL を使用して OneLake に格納されている外部データに対してクエリを実行できます。 データ仮想化構文を使用すると、OneLake の一般的なデータ形式でデータを格納するファイルに対してTransact-SQL (T-SQL) クエリを実行できます。 結合を使用して、このデータをローカルに格納されたリレーショナル データと組み合わせることができます。 |
| テナント レベルのプライベート リンクに対する SQL データベースのサポート (プレビュー) | テナント レベルのプライベート リンクを使用して、SQL データベース (プレビュー段階) を含むMicrosoft Fabricのデータ トラフィックに安全なアクセスを提供できます。 詳細については、「プライベート リンクを設定して使用するおよび Blog: テナント レベル Private Link (プレビュー)を参照してください。 |
| Fabric Eventstream (Preview) における SQL 演算子 | 新しい SQL 演算子を使用すると、カスタム SQL 構文を使用してカスタム変換を作成するための柔軟性と制御を備えたリアルタイムのデータ変換が可能になります。 開始するには、「 SQL コード エディターを使用してイベントを処理する (プレビュー)」を参照してください。 |
| Synapse Data Explorer から Eventhouse 移行ツール (プレビュー) | 次世代のAzure Synapse Data Explorerオファリングは、Eventhouse に進化しています。 開始するには、Azure Synapse Data Explorer から Fabric の Eventhouse (プレビュー) へ移行する方法を参照してください。 |
| マルチタスクやその他の UI の改善のためのタブナビゲーション | Fabricでは、複数の項目を開いて簡単に切り替えるタブがサポートされるようになりました。 開いているすべてのワークスペースでアイテムを参照して開くことができるオブジェクト エクスプローラーが用意されています。 詳細については、Fabric ポータルのタブ付きナビゲーション および Fabric (プレビュー) の新しいマルチタスク機能を参照してください。 |
| Lakehouse コネクタを使用してデルタ テーブルにアップサートする (プレビュー) | Lakehouse コネクタに upsert のサポートが追加されました。これにより、コピー ジョブとパイプライン内のCopy アクティビティの両方で、Delta テーブルへの直接書き込みが可能になります。 詳細については、「コピー アクティビティでの レイクハウス の構成」を参照してください。 |
| ウェアハウス カスタム SQL プール (プレビュー) | カスタム SQL プールを使用すると、管理者は自分のワークロードに対してワークロード分類子とリソース割り当てを構成できます。 詳細については、「 カスタム SQL プール」を参照してください。 |
| ウェアハウス データ クラスタリング (プレビュー) | データ クラスタリングは、類似性に基づいてデータを整理および格納するために使用される手法です。 データ クラスタリングを使用すると、同様のレコードをまとめてグループ化することで、クエリのパフォーマンスが向上し、クエリのコンピューティング とストレージのアクセス コストが削減されます。 詳細と使用を開始するには、 |
| Warehouse IDENTITY カラム (プレビュー) | IDENTITY 列 では、新しい行ごとに一意の値が自動的に生成されるため、手動でのキー割り当てが不要になり、キーの重複やキーの整合性の問題のリスクが排除されます。 詳細と作業を開始するには、「 IDENTITY 列 」および「 IDENTITY 列を使用してサロゲート キーを作成する」を参照してください。 Fabric Data Warehouse で IDENTITY 列に移行する方法についても説明します。 |
| ウェアハウス ソース管理 (プレビュー) | ソース管理と Warehouse (プレビュー)を使用すると、バージョン管理されたウェアハウス オブジェクトの開発と展開を管理できます。 SQL データベース プロジェクト拡張機能Visual Studio Code内で使用できます。 倉庫ソース管理の詳細については、Microsoft Fabric におけるウェアハウスを活用した CI/CD を参照してください。 |
| ワークスペース レベルのサージ保護 (プレビュー) | ワークスペース レベルのサージ保護制御 (プレビュー) では、ローリング 24 時間のワークスペースごとの CU の割合制限、しきい値を超えるワークスペースの自動ブロック、およびミッション クリティカル モードを有効にして、高優先度のワークスペースをサージ保護ルールから除外できます。 詳細については、「 サージ保護」を参照してください。 |
| ワークスペースの監視 (プレビュー) | Workspace monitoring は、ワークスペース内のさまざまなFabric項目からデータを収集し、ログとメトリックにアクセスして分析できるMicrosoft Fabric データベースです。 この機能の詳細については、「 ワークスペース監視のプレビューの発表」を参照してください。 |
| Azure Databricks（プレビュー）での OneLake データに対するゼロコピーアクセス | Azure Databricks (プレビュー) での OneLake カタログ フェデレーションを使用すると、Unity Catalog では、コピーせずに OneLake に格納されているFabric データに対してクエリを実行でき、OneLake を信頼できるソースとして維持しながら、Databricks コンピューティングでは同期されたメタデータとゼロコピー データ アクセスを使用してテーブルを分析できます。 詳細については、「 OneLake カタログフェデレーションを有効にする」を参照してください。 |
一般提供の機能
次の表に、最近一般公開 (GA) に移行したMicrosoft Fabricの機能を示します。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 4 月 | 明示的なトランザクションでのウェアハウス ALTER TABLE のサポート (一般提供) | サポートされている ALTER TABLE Transact-SQL 操作は、Fabric Data Warehouseの明示的なユーザー定義トランザクション内で実行できるようになりました。 詳細については、「Fabric Data Warehouseのトランザクション」を参照してください。 |
| 2026 年 4 月 | ショートカット変換 (一般提供) | ショートカット変換を使用すると、OneLake 内にデータを取り込んだり移動したりするときに、構造化ファイルが自動的に Delta テーブルに変換され、パイプラインを必要とせずに常にデータが同期されます。 詳細については、「 ショートカット ファイル変換」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ワークスペースの IP ファイアウォール規則 (一般提供) | ワークスペース IP ファイアウォール規則を使用すると、ワークスペース管理者は、Fabric ワークスペースにアクセスできるパブリック IP アドレスまたは IP 範囲の許可リストを定義できるため、承認されたネットワークの場所への受信アクセスを制限できます。 詳細については、「 IP ファイアウォール規則を使用してワークスペースを保護する」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 |
ANY_VALUE 集計関数 |
Fabric Data Warehouseでは、ANY_VALUE 集計関数が導入されています。これにより、GROUP BY 句の一部である必要なく、各グループから代表的な値を返すことができます。 これは、グループ化された行が同じ論理値を共有する場合や、正確な選択が重要でない場合に特に便利です。これにより、クエリの簡略化、定型集計ロジックの削減、クエリの読みやすさの向上が可能になります。 詳細については、「ANY_VALUE (Transact-SQL) 関数を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Fabric データ エージェント (一般提供) | Lakehouse、Warehouse、Semantic Models、Eventhouse、SQL Database、Mirrored Databases などのデータ ソースに関する自然言語の質問に回答するデータ エージェントを作成、構成、発行、共有します。 診断を使用したトラブルシューティングや、エンドツーエンドのライフサイクル管理のための CI/CD などの追加機能も一般公開されています。 詳細については、「Fabric データ エージェント」を参照してください> |
| 2026 年 3 月 |
ANY_VALUE 集計関数 |
Fabric Data Warehouseでは、ANY_VALUE 集計関数が導入されています。これにより、GROUP BY 句の一部である必要なく、各グループから代表的な値を返すことができます。 これは、グループ化された行が同じ論理値を共有する場合や、正確な選択が重要でない場合に特に便利です。これにより、クエリの簡略化、定型集計ロジックの削減、クエリの読みやすさの向上が可能になります。 詳細については、「ANY_VALUE (Transact-SQL) 関数を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Fabric マップ リアルタイム インテリジェンス (一般提供) | Microsoft Fabric Maps を使用すると、Microsoft Fabricのリアルタイムおよび履歴位置データを視覚化し、ライブ イベントの監視、空間パターンの分析、時間ベースの分析情報と共に地理的コンテキストを理解するのに役立ちます。 詳細については、Fabric マップとは何ですか? を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | SAP データベースからのミラーリング (一般提供) | SAP データは、Fabricの OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabricしたら、ビジネス インテリジェンス、AI、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ共有のための強力な機能を利用できます。 詳細については、 SAP のミラーリングを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Dataflow Gen2 のプレビューのみの手順 (一般提供) | プレビューのみの手順は、データ プレビューの作成フェーズ中にのみ実行される Dataflow Gen2 の変換ステップです。 これらは実行操作から除外され、実行時の動作や運用ロジックに影響を与えないようにします。 詳細については、 Dataflow Gen2 のプレビューのみの手順を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Fabricのデータ出力先でのスキーマのサポート（一般公開） | Data destinations (一般提供) Fabric でのSchema のサポートにより、Dataflow Gen2 は、Fabric SQL データベース、Lakehouses、Warehouses の特定のスキーマに書き込むことができるため、チームは個別の宛先を作成することなく、ドメイン別にテーブルを整理し、共有環境でのコラボレーションを向上させることができます。 詳細については、「 Dataflow Gen2 のデータ変換先と管理設定」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | AI駆動のプロンプト変換（正式提供） | AI-Powered Prompt Transform (一般提供) は、Dataflow Gen2 で生成 AI をローコード データ変換に統合するため、作成者は機械学習モデルを構築または管理することなく自然言語プロンプトを使用してデータを強化および変換できます。また、操作は明示的な AI メーターを考慮します。 詳細については、Dataflow Gen2 の Fabric AI プロンプトを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | IBM Netezza ODBC ドライバ コネクタ for Power Query (一般提供) | IBM Netezza ODBC Driver (一般提供) は、埋め込み Simba ドライバーから顧客提供の IBM Netezza ODBC ドライバーに移行することで、信頼性の高い IBM Netezza 接続を提供し、既存のコネクタの再利用による長期的なサポートと将来のエクスペリエンスを保証します。 詳細については、 IBM Netezza データベース・コネクターを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Power Query 向け Google BigQuery コネクタ（一般提供中） | Google BigQuery コネクタ (一般提供) では、信頼性が向上し、セキュリティ標準に準拠しています。 耐久性、コンプライアンス、将来の機能強化のために設計されています。 詳細については、 Google BigQuery コネクタを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ゲートウェイの PowerShell モデル (一般提供) | ゲートウェイの PowerShell モデル (一般提供) では、バージョン検出とアップグレード制御のための新しいコマンドを使用して、ゲートウェイのライフサイクル、更新、復元、および構成管理に対して、完全にサポートされている運用対応の自動化を実現します。 これにより、大規模なスクリプト駆動型ゲートウェイ操作がより簡単かつ堅牢になります。 詳細については、 オンプレミス データ ゲートウェイに対する PowerShell のサポートに関する説明を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | VNet データ ゲートウェイの証明書とプロキシのサポート (一般提供) | VNet データ ゲートウェイ (一般提供) に対する証明書とプロキシのサポート により、直接インターネット アクセスが制限されている場合にゲートウェイ認証とプロキシ ルーティングにエンタープライズ発行の証明書を使用することで、エンタープライズ環境でのセキュリティで保護された準拠接続が可能になります。 この機能により、セキュリティが強化され、企業ネットワーク ポリシーがサポートされます。 詳細については、「 仮想ネットワーク (VNet) データ ゲートウェイの管理」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ファブリックにおけるAutoMLのローコードユーザーエクスペリエンス（正式リリース） | AutoML、または自動Machine Learningは、machine learning モデルを開発する際の時間と複雑なタスクを自動化するプロセスです。 新しい低コードの AutoML エクスペリエンスでは、回帰、予測、分類、多クラス分類など、さまざまなタスクがサポートされます。 開始するには、「 自動 ML を使用したモデルの作成 (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | マルチモーダル ワークフロー用の AI 関数ヘルパー (プレビュー) | 新しい AI 関数ヘルパーは、マルチモーダル ファイル処理を簡略化します。aifunc.loadは、オプションのプロンプトとスキーマを使用してフォルダーからテーブルにファイルを取り込み、aifunc.list_file_paths AI 関数で使用するファイル URL を列挙し、ai.infer_schemaai.extractと互換性のある抽出スキーマを推論します。 詳細については、「 AI 関数を使用したデータの変換と強化」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Fabric ノートブックのパブリック API (一般提供) | Fabric ノートブックパブリック API (一般提供)を使用すると、完全な CRUD サポート、パラメーター化とセッション構成によるジョブ スケジューラ API の実行、サービス プリンシパル認証を使用して、ノートブックをプログラムで管理および実行できます。 詳細については、「 項目 - REST API (Core) と ジョブ スケジューラ - REST API (Core)」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Eventstream SQL 演算子 (一般提供) | Eventstream SQL Operator (一般提供) では、1 つの SQL オペレーターからの複数の宛先への書き込み、イベント順序ポリシー、回復性のあるリアルタイム パイプラインの遅延イベント到着処理をサポートする、Fabricでの SQL ベースのストリーム処理が可能になります。 詳細については、「 SQL コード エディターを使用したイベントの処理」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ウェアハウス外部アクセス保護 (OAP) (一般提供) | Outbound Access Protection (OAP) による Warehouse (一般提供) のサポートにより、エンタープライズ環境のデータ流出保護が強化されます。コネクタ ルールを使用すると、特定のAzure Data Lake Storage Gen2 アカウント、他のFabric ワークスペース、承認された外部コネクタなどの外部ソースを制御できます。 詳細については、データ ウェアハウス ワークロード向けのワークスペースアウトバウンドアクセス保護をご覧ください。 |
| 2026 年 3 月 | ワークスペース レベルのワークロードの割り当てと一元管理 | ワークスペース管理者は、ワークロードを 1 つ以上のワークスペースに直接追加できるようになりました。 ワークロード ハブでは、管理者はワークロードをワークスペースに直接追加できます。 Fabric管理ポータルには、専用の Manage Workloads タブも含まれるようになりました。これは、組織全体のワークロード ガバナンスのための 1 つのウィンドウです。 |
| 2026 年 3 月 | ファブリック拡張性ツールキット (完全提供) | Extensibility Toolkit は、パートナーと顧客が、完全なMicrosoftサポートを使用してカスタム Fabric ワークロードを構築、検証、および運用環境に発行する機会を作成します。 新しいFabricコミュニティリポジトリもあります。 このリポジトリには、テナントに追加できる Extensibility ツールキットを使用して構築されたさまざまな項目の種類が含まれています。 詳細については、「 Extensibility Toolkit の概要」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ワークスペース タグ (一般提供) | ワークスペース タグ はワークスペース レベルで共有コンテキストを追加するため、チームはチーム、プロジェクト、またはコスト センターごとにワークスペースを整理し、ワークスペースの一覧と OneLake カタログ エクスプローラーのタグでワークスペースをフィルター処理し、API を使用してタグを大規模に管理できます。 詳細については、「Fabric タグの概要および Define タグを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ファブリック管理者のためのOneLakeカタログのガバナンス（一般提供） | Fabric管理者向けのOneLake カタログ ガバナンスは、[管理] タブで管理者の分析情報、推奨されるアクション、およびレポートを提供し、容量、ドメイン、項目全体のガバナンスを向上させます。 詳細については、OneLake カタログおよびOneLake カタログのガバナンスを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | オンプレミス データ ゲートウェイの自動更新 (管理者がトリガー) (一般提供) | オンプレミス データ ゲートウェイの自動更新 (管理者がトリガー) を使用すると、管理者は自動インストールのタイミングに依存するのではなく、必要に応じてゲートウェイの更新をトリガーできます。 この機能により、更新のタイミングを制御して、PowerShell を使用してメンテナンス期間やプログラムによる更新に合わせて調整できます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Warehouse SQL 監査ログ (一般提供) | Fabric Data Warehouseおよび SQL 分析エンドポイントの SQL 監査ログは、すべてのデータベース アクティビティの包括的で不変のレコードを提供します。 イベント タイムスタンプ、アクションをトリガーしたユーザーまたはプロセス、実行された T-SQL ステートメントなどの重要な詳細をキャプチャします。 開始するには、「 SQL 監査ログを構成する方法」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | COPY INTO および OPENROWSET のソースとしての OneLake (一般提供) |
COPY INTO および OPENROWSET T-SQL ステートメントは、Fabric Data Warehouseの OneLake パスから直接読み取ることができ、外部ストレージや複雑なセットアップなしで、SQL ベースのデータ インジェストと Lakehouse フォルダーからのアドホック クエリが可能になります。 詳細については、「 ウェアハウスへのデータの取り込み」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Microsoft Fabric (一般提供) における Oracle データベース ミラーリング | Oracle Autonomous Database などのサポート更新プログラムを含む、Microsoft Fabric でのOracle データベース ミラーリングが一般公開されました。 詳細については、 Oracle データベースのミラーリング、 チュートリアル: Oracle データベース ミラーリングの設定、および Oracle ミラーリングの制限事項に関するページを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | SQL Database 動的データ マスキング (DDM) (GA) | 動的データ マスクでは、特権のないユーザーに対して機微なデータをマスクすることでデータの公開を制限します。 アプリケーションのセキュリティの設計とコーディングを大幅に簡素化できます。 |
| 2026 年 3 月 | Fabric SQL Database カスタマー マネージド キー (GA) | カスタマー マネージド キーを使用すると、TDE とキーローテーションの自動制御を使用して、ワークスペース SQL データベースの暗号化に独自のAzure Key Vault キーを使用できます。 詳細については、SQL データベースのデータ暗号化およびFabric ワークスペースの顧客管理キーを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Microsoft Entra のサービス プリンシパルは Amazon S3 ショートカットをサポートします | Microsoft Entraサービスプリンシパルを使用して、OneLake ショートカットを使用して Amazon S3 にアクセスできるため、長期的な AWS アクセス キーは不要です。 この統合では、有効期間の短い標準ベースのトークンに OpenID Connect (OIDC) を使用し、クロスクラウド ID 管理を簡素化し、AWS CloudTrail を介した完全な監査を可能にします。 開始するには、 サービスプリンシパル認証を使用した AWS S3 ショートカットを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Dataflow Gen2 の最新エバリュエーター (一般提供) | Dataflow Gen2 用のモダン クエリ評価エンジン (モダン エバリュエーター) には、コア バージョン 8 で実行される新しいクエリ実行エンジン.NET用意されています。これは、一部のシナリオでデータフロー実行のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 詳細については、 Dataflow Gen2 のモダン エバリュエーターを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | GRAPHQL 用 API の CI/CD (一般提供) | GraphQL 用 API の CI/CD を使用すると、チームは Git で GraphQL 項目を管理し、使い慣れたプル要求ワークフローと共同作業を行い、CI/CD を使用して環境間で変更を昇格させることができます。 詳細については、 GraphQL 用 API のソース管理とデプロイ パイプラインに関するページを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Snowflake Key-Pair 認証 (一般提供) | Snowflake Key-Pair 認証が一般公開され、Power BIセマンティック モデル、Dataflow Gen2、データ パイプライン、コピー ジョブ、ミラーリング間の Snowflake 接続にパスワードレスの RSA/ECDSA 暗号化キー認証が提供されるようになりました。 詳細については、「 Snowflake コネクタ Key-Pair 認証」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | セマンティック リンク (一般提供) | Semantic Link が一般公開され、データ サイエンティスト、BI エンジニア、データ エンジニアがノートブックで直接セマンティック モデルを使用し、Power BIタスクを自動化し、Spark と SQL の操作を効率化できる共有セマンティック レイヤーを介して AI、BI、およびデータ エンジニアリングを接続できるようになりました。 詳細については、 Spark ランタイム 2.0 と セマンティック リンクの概要に関するページを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Fabric の既定のドメインラベル (一般提供) | 既定のドメイン秘密度ラベル が一般公開されました。 ドメイン内で作成された新しいアイテムに秘密度ラベルが自動的に適用されるため、手動の手順なしでデータが作成から正しく分類されます。 詳細については、「 ドメイン レベルの既定の秘密度ラベル」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Microsoft OneLake と Snowflake の相互運用性 (一般提供) | OneLake と Snowflake の相互運用性により、Iceberg データの双方向読み取り、OneLake での Snowflake で管理される Iceberg テーブルのネイティブ ストレージ、Snowflake アクセス用の Iceberg 形式への自動Fabricデータ変換、OneLake の Snowflake 項目を含む新しい UI エクスペリエンスが可能になります。 詳細については、 OneLake の Iceberg テーブルを含む Snowflake と OneLake 開発者向けガイダンスを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | データ シリーズの色 (一般公開) | Real-Time ダッシュボードのデータ系列の色 を使用すると、作成者は、円グラフ、時間グラフ、折れ線グラフ、エリア グラフ、横棒グラフ、列グラフ、異常グラフ、散布図の各データ系列の色の割り当てを直接制御できるため、一貫性のある視覚的ストーリーテリングと意味のある色分けされた分析情報が可能になります。 詳細については、「 ダッシュボードビジュアル Real-Time カスタマイズする」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | プライベートエンドポイント (一般提供) の背後にある Azure Databricks ワークスペースから Azure Databricks カタログをミラーリングする | プライベート エンドポイントの背後にあるAzure Databricks ワークスペースからAzure Databricks カタログをミラーリングするには、Virtual Network データ ゲートウェイを使用してセキュリティで保護されたプライベート接続を確立します。 この機能により、ネットワークの分離を維持しながら、Unity カタログのメタデータとデータをFabricにミラーリングできます。 詳細については、「Mirroring Azure Databricks Unity カタログおよびプライベート エンドポイント経由でのみアクセスできるワークスペースからのMirroringを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | OneLake Table API (一般提供) | OneLake Table API は 一般提供されており、Apache Iceberg REST カタログと Delta Lake API を使用して OneLake のテーブルをプログラムで管理できます。 詳細については、「 OneLake Table API」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | ファブリックアイデンティティ (一般提供) | Fabric ID テナント制限制御では、既定の制限が 1,000 から 10,000 ID に増やされ、テナント管理者は管理ポータルまたは REST API を使用してFabric ID (ワークスペース ID) のカスタム制限を設定できます。 詳細については、「 ワークスペース ID と テナント設定インデックス」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | MERGE のサポート | MERGE T-SQL 構文は、Fabric Data Warehouseで一般提供されるようになりました。 この DML ステートメントは、ソース テーブルとターゲット テーブルの間の条件に基づいて変換を実行するための、洗練された統一されたアプローチを提供します。 MERGE を使用して、1 つのコマンドで INSERT、UPDATEs、および DELETEs をすべて実行します。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric Data Warehouse の |
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| 2025 年 12 月 | Fabric Data Warehouse増分統計の更新 | 統計の増分更新は、自動統計更新に対するパフォーマンス最適化としての機能です。 (列全体ではなく) 新しく追加された行をサンプリングするだけで統計の自動更新の期間が日和見的に短縮され、実行前に統計を更新する必要があるユーザー クエリが高速化されます。 詳細については、「Fabric Data Warehouse Statistics」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric Data Warehouseプロアクティブ統計の更新 | この機能を有効にすると、SELECT クエリ中に自動的に作成される列統計は、データ変更後に事前に更新される資格が得られるようになりました。 これにより、ユーザー クエリが統計の更新を待機してから実行できるようになる可能性が減り、ユーザー クエリ時間が短縮されます。 詳細については、「Fabric Data Warehouse Statistics」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Lakehouse スキーマ (一般提供) | 一般公開された Lakehouse スキーマ を使用すると、データの検出、アクセス制御などを向上させるために、テーブルをグループ化できます。 詳細については、「 Lakehouse スキーマ」を参照してください。 |
以前の一般公開 (GA) のお知らせについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Community
このセクションでは、将来のインフルエンサーと現在のインフルエンサーと MVP に対する新しいMicrosoft Fabricコミュニティの機会をまとめます。
- Fabricコミュニティニュースレターにサインアップ:
Fabricコミュニティニュース にアクセスし、Optionsメニューから を選択します。Subscribe - 地域の Fabric ユーザー グループに参加するか、地域のイベントに参加します。
- Microsoft Fabricキャリア ハブには、認定の過程で必要なものがすべて揃っています。
- Microsoft Fabric Ideasでお気に入りの新製品の機能のアイデアに投票してください。
- Microsoft MVP アワードの詳細と MVP の検索については、mvp.microsoft を参照してください。com。
- 学生ですか？ 詳細については、Microsoft Learn Student Ambassadors プログラムを参照してください。
- YouTube で Microsoft Fabric ビデオを視聴し、登録する。
- Microsoft Fabricコミュニティで質問と回答を行います。
- Microsoft Fabricユーザー パネルに参加して、アンケートや 1 対 1 の会議を通じて、FabricおよびPower BI製品チームと実際のエクスペリエンスとフィードバックを共有します。
- Fabricの知識、分析情報、ベスト プラクティスを他のユーザーに広めます。 詳細については、 スーパー ユーザー プログラムを参照してください。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 2 月 | ファブリック インフルエンサー注目の人物 2026年2月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2026 年 2 月 では、Microsoft Fabricのさまざまな側面をカバーする Microsoft MVP および Fabric Super Users のブログ投稿、ビデオ、プレゼンテーションが強調表示されています。 |
| 2026 年 1 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2026 年 1 月 | Fabricインフルエンサー スポットライト 2026 年 1 月 では、Microsoft MVP や Fabric Super Users からのブログ投稿、ビデオ、プレゼンテーションがMicrosoft Fabricのさまざまな側面を網羅しています。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric インフルエンサー スポットライト 2025 年 12 月 | 2025 年 12 月の Fabric インフルエンサー スポットライト では、Data Warehouse、Power BI、データ エンジニアリング、データ サイエンス、Real-Time インテリジェンス、データベース、およびFabric管理者全体で目立つFabric コンテンツを作成する MVP とスーパー ユーザーが、コミュニティから学習するビデオやブログへのリンクが示されています。 素晴らしい年をありがとうございました! 2026 年にお会いしましょう。 |
| 2025 年 12 月 | ファブリック拡張性ツールキットコンテスト | Fabric Extensibility Toolkit コミュニティ コンテストに参加し、新しい UX、API、ノートブック、またはショートカットを構築します。 2026 年 2 月 13 日までに提出する。2026 年 2 月 20 日に発表されました。 詳細については、「Extensibility Toolkit の概要」と「Extensibility Toolkitの使用を開始する」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Power BI
Important
Chrome 94、Microsoft Edge 94、Safari 16.4、Firefox 93 以前の Web ブラウザーバージョンでPower BIにアクセスする場合は、2024 年 8 月 31 日までに Web ブラウザーを新しいバージョンにアップグレードする必要があります。 この日付より後に古いブラウザー バージョンを使用すると、Power BIの機能にアクセスできなくなる可能性があります。
Power BI Desktop とPower BI サービスの更新については、「
Microsoft Fabric プラットフォームの機能
Microsoft Fabric プラットフォームエクスペリエンスに関するニュースと機能のお知らせ。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | ノートブックと容量メトリック アプリの AI Functions のコストの透明性 (プレビュー) | AI 関数の進行状況バーのコスト計算ツールでは、ノートブックで実行中にリアルタイムのトークンの見積もりと容量ユニットを表示する構成可能なモード (基本、統計、無効) がサポートされています。 容量メトリック アプリには、Spark とデータフロー Gen2 から使用状況を分離する専用の AI Functions 操作が含まれています。 詳細については、「 |
| 2026 年 3 月 | OneLake カタログ検索 API と MCP ツール (プレビュー) | OneLake Catalog Search API と MCP ツール (プレビュー) を使用すると、カタログ メタデータとユーザーのアクセス許可に基づいて、アクセス可能な資産全体で一致するアイテムを検索する単一の検索要求を使用して、クロスワークスペース検出をコードに提供します。 この機能は、AI エージェント用の Fabric Core MCP サーバーの組み込みツールとしても含まれています。 詳細については、 OneLake カタログを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ワークスペース レベルのワークロードの割り当てと一元管理 | ワークスペース管理者は、ワークロードを 1 つ以上のワークスペースに直接追加できるようになりました。 ワークロード ハブでは、管理者はワークロードをワークスペースに直接追加できます。 Fabric管理ポータルには、専用の Manage Workloads タブも含まれるようになりました。これは、組織全体のワークロード ガバナンスのための 1 つのウィンドウです。 |
| 2026 年 3 月 | ファブリック拡張性ツールキット (完全提供) | Extensibility Toolkit は、パートナーと顧客が、完全なMicrosoftサポートを使用してカスタム Fabric ワークロードを構築、検証、および運用環境に発行する機会を作成します。 新しいFabricコミュニティリポジトリもあります。 このリポジトリには、テナントに追加できる Extensibility ツールキットを使用して構築されたさまざまな項目の種類が含まれています。 詳細については、「 Extensibility Toolkit の概要」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ワークスペース タグ (一般提供) | ワークスペース タグ はワークスペース レベルで共有コンテキストを追加するため、チームはチーム、プロジェクト、またはコスト センターごとにワークスペースを整理し、ワークスペースの一覧と OneLake カタログ エクスプローラーのタグでワークスペースをフィルター処理し、API を使用してタグを大規模に管理できます。 詳細については、「Fabric タグの概要および Define タグを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ファブリック管理者のためのOneLakeカタログのガバナンス（一般提供） | Fabric管理者向けのOneLake カタログ ガバナンスは、[管理] タブで管理者の分析情報、推奨されるアクション、およびレポートを提供し、容量、ドメイン、項目全体のガバナンスを向上させます。 詳細については、OneLake カタログおよびOneLake カタログのガバナンスを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Microsoft Fabric を使用した Operationalizing Agentic Applications のブログ記事では、マルチエージェントオーケストレーション、SQL Database と Cosmos DB での運用テレメトリキャプチャ、Eventstream を使用したリアルタイムの安全性監視、Lakehouse、セマンティックモデル、Power BI を使用したエンドツーエンドの分析など、実用化向けのエージェントAIアプリケーションパターンを示しています。そして、エージェントの動作を測定可能なビジネスインサイトに変換します。 詳細については、 Agentic Banking App のリファレンス実装を参照してください。 | |
| 2026 年 2 月 | fabric-cicd ツールの公式サポート | fabric-cicd Python ライブラリ は、Fabricでのワークスペース間 CI/CD 展開用に正式にサポートされるツールになりました。 Dev、Test、Prod の各環境で依存関係の管理とパラメーター化が提供されます。 詳細については、 ビルド環境を使用した Git ベースのデプロイを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Fabric の既定のドメインラベル (一般提供) | 既定のドメイン秘密度ラベル が一般公開されました。 ドメイン内で作成された新しいアイテムに秘密度ラベルが自動的に適用されるため、手動の手順なしでデータが作成から正しく分類されます。 詳細については、「 ドメイン レベルの既定の秘密度ラベル」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | OneLake セキュリティに関するホワイトペーパー | 相互運用可能な OneLake セキュリティのホワイトペーパーでは、分散型エンジン レベルの適用を使用して一元化されたポリシー定義のビジョンを示します。 これにより、複数のプラットフォームとエンジンで機能するきめ細かいアクセス制御とガバナンス ポリシーが可能になります。 ホワイトペーパーについては、「 OneLake Security Whitepaper」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | ワークスペース レベルの IP ファイアウォール規則 (プレビュー) を使用すると、ワークスペース管理者は、単一の IP アドレス、IP 範囲、または CIDR ブロックを使用して IP 許可リストを定義することで、受信パブリック ネットワーク アクセスを制限できます。 このルールは、Fabric サービスに到達する前に、ネットワーク 層の他のすべての受信要求をブロックします。 詳細については、「 IP ファイアウォール規則を使用してワークスペースを保護する」を参照してください。 | |
| 2026 年 1 月 | ファブリックアイデンティティ (一般提供) | Fabric ID テナント制限制御では、既定の制限が 1,000 から 10,000 ID に増やされ、テナント管理者は管理ポータルまたは REST API を使用してFabric ID (ワークスペース ID) のカスタム制限を設定できます。 詳細については、「 ワークスペース ID と テナント設定インデックス」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | ワークスペース レベルのサージ保護 (プレビュー) | ワークスペース レベルのサージ保護制御 (プレビュー) では、ローリング 24 時間のワークスペースごとの CU の割合制限、しきい値を超えるワークスペースの自動ブロック、およびミッション クリティカル モードを有効にして、高優先度のワークスペースをサージ保護ルールから除外できます。 詳細については、「 サージ保護」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | OneLake セキュリティの詳細な API (プレビュー) | 詳細な OneLake セキュリティ API (プレビュー) は 、個々のセキュリティ ロール管理用の個別の作成、取得、および削除ロール API を提供します。 この機能により、完全なロール コレクションの申請を必要とせずに、対象となる更新、ドリフト検出、CI/CD パイプライン、およびコードとしてのポリシーシナリオが可能になります。 詳細については、「 OneLake データ アクセス セキュリティ API」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | OneLake カタログの [ガバナンス] タブで [Fabric Security インサイト] を探索 | Fabric OneLake カタログの [管理] タブのセキュリティ分析情報セキュリティレポートとガバナンス レポートを Microsoft Purview Hub から OneLake カタログ ガバナンス タブの新しい管理レポートに移動します。機密ラベルとデータ損失防止の対象範囲は、データ カタログと共に確認できます。 |
| 2025 年 12 月 | Operations Agent の課金について (プレビュー) | 間もなく開始するOperations エージェント (プレビュー) の課金について説明します。 詳細については、Operations エージェントの容量と課金およびFabric の使用量を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Microsoft Fabricでの継続的インテグレーション/継続的デリバリー (CI/CD)
このセクションには、Microsoft Fabric ワークスペースでの開発プロセス、ツール、ソース管理、バージョン管理に関するガイダンスとドキュメントの更新が含まれています。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2025 年 12 月 | サービス プリンシパルを使用してAzure DevOpsにMicrosoft Fabricを接続する方法 | Fabric Git と Azure DevOps の統合に対するサービス プリンシパル サポートを使用すると、自動 Git 資格情報のみに依存せず、構成された資格情報を使用して Fabric ワークスペースを Azure DevOps リポジトリに接続できます。 詳細については、Fabric Git Connect API および サービス プリンシパルとの自動 git 統合に関する記事を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Microsoft Fabric のデータファクトリー
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Data Factory MCP (プレビュー) |
Data Factory MCP (プレビュー) を使用すると、AI アシスタントは、手動構成なしで自然言語を使用して Dataflow Gen2 を作成、テスト、デプロイできます。 詳細については、GitHub の「 |
| 2026 年 3 月 | Dataflow Gen2 のプレビューのみの手順 (一般提供) | プレビューのみの手順は、データ プレビューの作成フェーズ中にのみ実行される Dataflow Gen2 の変換ステップです。 これらは実行操作から除外され、実行時の動作や運用ロジックに影響を与えないようにします。 詳細については、 Dataflow Gen2 のプレビューのみの手順を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Fabricのデータ出力先でのスキーマのサポート（一般公開） | Data destinations (一般提供) Fabric でのSchema のサポートにより、Dataflow Gen2 は、Fabric SQL データベース、Lakehouses、Warehouses の特定のスキーマに書き込むことができるため、チームは個別の宛先を作成することなく、ドメイン別にテーブルを整理し、共有環境でのコラボレーションを向上させることができます。 詳細については、「 Dataflow Gen2 のデータ変換先と管理設定」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | AI駆動のプロンプト変換（正式提供） | AI-Powered Prompt Transform (一般提供) は、Dataflow Gen2 で生成 AI をローコード データ変換に統合するため、作成者は機械学習モデルを構築または管理することなく自然言語プロンプトを使用してデータを強化および変換できます。また、操作は明示的な AI メーターを考慮します。 詳細については、Dataflow Gen2 の Fabric AI プロンプトを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | IBM Netezza ODBC ドライバ コネクタ for Power Query (一般提供) | IBM Netezza ODBC Driver (一般提供) は、埋め込み Simba ドライバーから顧客提供の IBM Netezza ODBC ドライバーに移行することで、信頼性の高い IBM Netezza 接続を提供し、既存のコネクタの再利用による長期的なサポートと将来のエクスペリエンスを保証します。 詳細については、 IBM Netezza データベース・コネクターを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Power Query 向け Google BigQuery コネクタ（一般提供中） | Google BigQuery コネクタ (一般提供) では、信頼性が向上し、セキュリティ標準に準拠しています。 耐久性、コンプライアンス、将来の機能強化のために設計されています。 詳細については、 Google BigQuery コネクタを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ゲートウェイの PowerShell モデル (一般提供) | ゲートウェイの PowerShell モデル (一般提供) では、バージョン検出とアップグレード制御のための新しいコマンドを使用して、ゲートウェイのライフサイクル、更新、復元、および構成管理に対して、完全にサポートされている運用対応の自動化を実現します。 これにより、大規模なスクリプト駆動型ゲートウェイ操作がより簡単かつ堅牢になります。 詳細については、 オンプレミス データ ゲートウェイに対する PowerShell のサポートに関する説明を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | VNet データ ゲートウェイの証明書とプロキシのサポート (一般提供) | VNet データ ゲートウェイ (一般提供) に対する証明書とプロキシのサポート により、直接インターネット アクセスが制限されている場合にゲートウェイ認証とプロキシ ルーティングにエンタープライズ発行の証明書を使用することで、エンタープライズ環境でのセキュリティで保護された準拠接続が可能になります。 この機能により、セキュリティが強化され、企業ネットワーク ポリシーがサポートされます。 詳細については、「 仮想ネットワーク (VNet) データ ゲートウェイの管理」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | オンプレミス データ ゲートウェイの自動更新 (管理者がトリガー) (一般提供) | オンプレミス データ ゲートウェイの自動更新 (管理者がトリガー) を使用すると、管理者は自動インストールのタイミングに依存するのではなく、必要に応じてゲートウェイの更新をトリガーできます。 この機能により、更新のタイミングを制御して、PowerShell を使用してメンテナンス期間やプログラムによる更新に合わせて調整できます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | プログラムでPower Queryを評価する (プレビュー) | |
| 2026 年 3 月 | Quickbooks Online コネクタの提供終了 | QuickBooks Online コネクタは廃止予定であり、2026 年 3 月の時点ではサポートされません。 サポート終了後は、新しい接続を作成できず、既存の接続が機能しなくなるかもしれません。 |
| 2026 年 2 月 | アダプティブ パフォーマンス チューニング (プレビュー) | アダプティブ パフォーマンス チューニングは、構成とランタイム コンテキストに基づいてデータ移動のパフォーマンスをインテリジェントに最適化するように設計されています。 このプレビュー機能を使用すると、手動による高度な専門知識や試用とエラーの調整を必要とせずに、Data Factory をよりシンプルで安全に、より効果的にチューニングできます。 有効にするには、 コピー アクティビティを使用するときに adaptivePerformanceTuning プロパティを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Dataflow Gen2 の最新エバリュエーター (一般提供) | Dataflow Gen2 用のモダン クエリ評価エンジン (モダン エバリュエーター) には、コア バージョン 8 で実行される新しいクエリ実行エンジン.NET用意されています。これは、一部のシナリオでデータフロー実行のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 詳細については、 Dataflow Gen2 のモダン エバリュエーターを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Data Factory パイプラインで SSIS パッケージ アクティビティを呼び出す (プレビュー) | Data Factory パイプラインの Invoke SSIS Package アクティビティ はプレビュー段階であり、Fabric パイプラインからの調整された SSIS パッケージの実行を有効にします。 |
| 2026 年 3 月 | Dataflow Gen2 でのデータ変換先クエリの高度な編集 (プレビュー) | Dataflow Gen2 のデータ変換先クエリの高度な編集 はプレビュー段階であり、作成中に宛先クエリ ロジックを直接編集できます。 |
| 2026 年 2 月 | Dataflow Gen2 の最近のデータ (プレビュー) | Dataflow Gen2 (プレビュー) のデータを使用すると、Power Query リボンと Modern Get Data で最もよく使用されるデータ項目にすばやくアクセスできるため、ナビゲーションなしで最近使用したテーブル、ファイル、フォルダー、データベースに直接ジャンプできます。 詳細については、「 データ エクスペリエンスの取得 」と「 Dataflow Gen2 とは」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Snowflake Key-Pair 認証 (一般提供) | Snowflake Key-Pair 認証が一般公開され、Power BIセマンティック モデル、Dataflow Gen2、データ パイプライン、コピー ジョブ、ミラーリング間の Snowflake 接続にパスワードレスの RSA/ECDSA 暗号化キー認証が提供されるようになりました。 詳細については、「 Snowflake コネクタ Key-Pair 認証」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | オンプレミス データ ゲートウェイの手動更新 (プレビュー) | オンプレミス データ ゲートウェイの管理更新はプレビュー段階になりました。そのため、管理者は、Fabric ポータル、API、または PowerShell スクリプトを使用して、独自のスケジュールでゲートウェイの更新をトリガーできます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | オンプレミス データ ゲートウェイ 2026 年 1 月リリース | オンプレミス データ ゲートウェイ 2026 年 1 月リリース は、2026 年 1 月の Power BI Desktop リリースに合わせてゲートウェイをバージョン 3000.302 に更新します。 これには、コピー ジョブとパイプライン アクティビティの CSV 形式を読み取るためのパフォーマンスの最適化と、パイプラインの読み取りおよび書き込み操作のアダプティブ パフォーマンス チューニングが含まれます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | 増分コピーおよび変更データキャプチャにおけるコピージョブの改善 | 最近の Copy ジョブの機能強化増分コピーのサポートが、Google BigQuery、Google Cloud Storage、DB2、ODBC、Fabric Lakehouse テーブルなどのソースに拡張されました。 また、Amazon S3 と Google Cloud Storage の SAP Datasphere Outbound サポートも追加されています。 詳細については、「Data Factory のコピー ジョブとは」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | サービス プリンシパルまたはワークスペース ID を使用してパイプラインで Spark ジョブ定義を実行する | Data Factory パイプラインの Spark ジョブ定義アクティビティを使用すると、ユーザー資格情報ではなく、サービス プリンシパルまたはワークスペース ID で認証する接続を使用して、パイプラインから Spark ジョブ定義を実行できます。 詳細については、「 Spark ジョブ定義アクティビティ」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | オンプレミス データ ゲートウェイ 2025 年 12 月リリース | Gateway 2025 年 12 月リリース (バージョン 3000.298) では、Fabric ポータルまたは API 経由で新しい手動更新オプション (プレビュー段階) が提供されます。 11 月のリリースは、この機能のベースライン バージョンとして機能し、12 月から手動更新の実行を開始できます。 詳細については、「 オンプレミス データ ゲートウェイを更新する」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | サービス プリンシパルまたはワークスペース ID を使用してパイプラインでノートブックを実行する | SPN またはワークスペース ID を持つ Notebook アクティビティ では、Entra ID資格情報を使用して Data Factory パイプラインでセキュリティで保護された非対話型の実行を構成して、運用ワークロードを強化し、ユーザーバインド セッションを回避できるようになりました。 詳細については、「ノートブックを 実行してデータを変換する」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Microsoft Fabric の Data Factory サンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2025 年 12 月 | Fabric Data Factory への移行のためのAzure Data Factoryの評価 | 組み込みツールを使用して移行用の ADF を使用してパイプラインとアクティビティを評価し、必要な変更とサポートされていない機能にフラグを設定し、Fabric Data Factory への移行を計画するためのレポートをエクスポートします。 詳細については、「ADF からFabricへの移行のためのPowerShell アップグレード ツールおよびAzure Data Factoryの移行計画」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Dataverse から複数の宛先にFabricデータをレプリケートします | Dataverse レプリケーション用の Copy ジョブを使用すると、簡単なセットアップで一括、増分、CDC パターンを使用して、dataverse データをFabricを介して複数のターゲットに移動できます。 |
Fabric データエンジニアリング
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Fabric ノートブックのパブリック API (一般提供) | Fabric ノートブックパブリック API (一般提供)を使用すると、完全な CRUD サポート、パラメーター化とセッション構成によるジョブ スケジューラ API の実行、サービス プリンシパル認証を使用して、ノートブックをプログラムで管理および実行できます。 詳細については、「 項目 - REST API (Core) と ジョブ スケジューラ - REST API (Core)」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | GRAPHQL 用 API の CI/CD (一般提供) | GraphQL 用 API の CI/CD を使用すると、チームは Git で GraphQL 項目を管理し、使い慣れたプル要求ワークフローと共同作業を行い、CI/CD を使用して環境間で変更を昇格させることができます。 詳細については、 GraphQL 用 API のソース管理とデプロイ パイプラインに関するページを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Microsoft ODBC ドライバー (プレビュー) | Microsoft ODBC Driver for Fabric Data Engineering (Preview) を使用すると、.NET、Python、その他の ODBC 互換アプリケーションや BI ツールを使用して、Microsoft Entra ID認証、セッション再利用、非同期プリフェッチを使用して Livy API を介してFabricの Spark SQL に接続できます。 詳細については、「Microsoft ODBC ドライバー for Fabric Data Engineering」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | SharePointとOneDriveショートカット ID (プレビュー) | OneLake のSharePointとOneDriveのショートカットでは、ワークスペース ID とサービス プリンシパル認証がサポートされるようになりました。これにより、個々のユーザー資格情報に依存することなく、一元化された資格情報管理、高い API 制限、テナント間アクセスが可能になります。 詳細については、「OneDriveまたはSharePointショートカットの作成およびWorkspace ID を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Microsoft OneLake と Snowflake の相互運用性 (一般提供) | OneLake と Snowflake の相互運用性により、Iceberg データの双方向読み取り、OneLake での Snowflake で管理される Iceberg テーブルのネイティブ ストレージ、Snowflake アクセス用の Iceberg 形式への自動Fabricデータ変換、OneLake の Snowflake 項目を含む新しい UI エクスペリエンスが可能になります。 詳細については、 OneLake の Iceberg テーブルを含む Snowflake と OneLake 開発者向けガイダンスを参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | Data Factory と OneLake ショートカットのワークスペース送信アクセス保護 (プレビュー) | ワークスペース送信アクセス保護 (プレビュー) は、パイプライン、コピー ジョブ、データフロー、OneLake ショートカット、ミラー化されたデータベースまで拡張されます。 ワークスペース管理者は、外部データ ソースとゲートウェイへの送信接続の許可と拒否の規則を構成できます。これにより、データの流出を防ぐことができます。 詳細については、「ワークスペースの送信アクセス保護 (一般提供)」および「OneLake からの送信アクセスを送信アクセス保護で管理する」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | ノートブック内のFabric接続 (プレビュー) | Fabric Notebook 内の接続 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内で直接クラウド データ ソース接続を作成および管理できます。 詳細については、「Notebook 内の Fabric 接続」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric Runtime 2.0 (プレビュー) | ランタイム 2.0 (プレビュー) 経由で Spark 4.0 を有効にすることで、更新された OS、Java、Scala、および Python バージョンを使用して Spark 4.0 および Delta Lake 4.0 を利用できます。 詳細については、「Fabric Runtime 2.0 Experimental (Preview) および Apache Spark ランタイムの概要を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | ノートブックでの変数ライブラリのサポート (一般提供) |
ノートブックで変数ライブラリを使用して、構成を一元化します。
notebookutils.variableLibraryを使用して変数にアクセスし、%%configure経由で環境固有の設定を挿入し、サービス プリンシパルのサポートを使用してセキュリティで保護された CI/CD を有効にすることができます。 詳細については、「 変数ライブラリの概要」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Lakehouse スキーマ (一般提供) | 一般公開された Lakehouse スキーマ を使用すると、データの検出、アクセス制御などを向上させるために、テーブルをグループ化できます。 詳細については、「 Lakehouse スキーマ」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Fabric データ エンジニアリングのサンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Eval ノートブックを使用して AI 関数の出力品質を評価する (プレビュー) | 評価ノートブックは、LLM-as-a-Judge を使用して AI 関数の出力と計算メトリック (精度、精度、再現率、F1、一貫性、整合性、関連性など) を評価する構造化されたワークフローを提供します。 詳細については、「 AI 関数を使用したデータの変換と強化」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ExtractLabel: Fabric AI Functions を使用したスキーマ駆動型の非構造化データ抽出 | Fabric AI Functions の ExtractLabel では、型指定されたフィールド、制約付き列挙型、配列、および説明を含む JSON スキーマ定義を使用して、フリー テキストから実稼働グレードの構造化抽出を行い、ダウンストリーム システムが確実に使用できる一貫性のある出力図形を適用できます。 詳細については、「AI 関数を使用したデータの変換と強化」および「情報の抽出 (ai.extract)」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Azure Databricks（プレビュー）での OneLake データに対するゼロコピーアクセス | Azure Databricks (プレビュー) での OneLake カタログ フェデレーション により、Unity Catalog を使用してコピーすることなく、OneLake に格納されている Fabric データに対してクエリを実行できます。 この機能により、OneLake を信頼できるソースとして保持しながら、Databricks コンピューティングは同期されたメタデータとゼロ コピー データ アクセスを使用してテーブルを分析できます。 詳細については、「 OneLake カタログフェデレーションを有効にする」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Native Execution Engine for Microsoft Fabric | ネイティブ実行エンジンは 、Velox と Apache Gluten を搭載したベクター化された C++ エンジンにコンピューティング集中型の操作をオフロードすることで、コード変更なしで Spark ジョブを最大 6 倍高速化します。 完全な Spark 互換性を維持しながら、Parquet ワークロードと Delta ワークロードのスループットが向上します。 詳細については、 ネイティブ実行エンジンの概要 と Apache Spark Advisor に関するページを参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Fabricリアルタイムインテリジェンス、ノートブック、Spark構造化ストリーミング（プレビュー）を統合する | Spark Notebooks と Real-Time Intelligence 統合 (プレビュー) は、Spark 構造化ストリーミングと Eventstreams を組み合わせたものです。 この統合を使用すると、Real-Time Hub でストリーミング ソースを検出し、自動生成された PySpark コードを生成し、既存のノートブックをプロセッサとして再利用し、Entra ID認証を使用して安全に接続できます。 詳細については、「Microsoft Fabric Eventstreams の概要およびノートブックの使用方法を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric が Spark Notebooks をインスタントにする方法 | Fabricは、プロアクティブ リソース プロビジョニングを使用して、 |
| 2025 年 12 月 | OneLake Security ReadWrite アクセスを使用したアクセス許可の最適化 | OneLake ReadWrite のアクセス許可 を使用すると、機密データを非表示にしながら特定のスキーマへの書き込みアクセスを許可できるため、Lakehouse ストレージを統合し、露出を過剰にすることなく安全に共同作業できます。 詳細については、「 OneLake と OneLake のセキュリティの概要」の「テーブルとフォルダーの セキュリティ」を参照 してください。 |
| 2025 年 12 月 | OneLake ショートカットを使用して、SharePointやOneDriveから分析対応データに日常的なドキュメントを表示します | OneLakeのOneDriveショートカットとSharePointショートカットを使用すると、Microsoft 365ファイルをそのままの状態で参照したり、レイクデータと共に閲覧したりすることができます。さらに、必要に応じてフォルダーを同期状態のまま構造化テーブルに変換することも可能です。 |
| 2025 年 12 月 | GraphQL API を使用したアプリケーションへの Lakehouse 具体化されたビューの公開 | Lakehouse 具体化ビューを GraphQL スキーマで公開し、フィルタリング、並べ替え、ページネーションを利用して必要なフィールドを正確にクエリします。 |
Fabric データ サイエンス
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Fabric データ エージェント (一般提供) | Lakehouse、Warehouse、Semantic Models、Eventhouse、SQL Database、Mirrored Databases などのデータ ソースに関する自然言語の質問に回答するデータ エージェントを作成、構成、発行、共有します。 診断を使用したトラブルシューティングや、エンドツーエンドのライフサイクル管理のための CI/CD などの追加機能も一般公開されています。 詳細については、「Fabric データ エージェント」を参照してください> |
| 2026 年 3 月 | ファブリックにおけるAutoMLのローコードユーザーエクスペリエンス（正式リリース） | AutoML、または自動Machine Learningは、machine learning モデルを開発する際の時間と複雑なタスクを自動化するプロセスです。 新しい低コードの AutoML エクスペリエンスでは、回帰、予測、分類、多クラス分類など、さまざまなタスクがサポートされます。 開始するには、「 自動 ML を使用したモデルの作成 (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | セマンティック リンク (一般提供) | Semantic Link が一般公開され、データ サイエンティスト、BI エンジニア、データ エンジニアがノートブックで直接セマンティック モデルを使用し、Power BIタスクを自動化し、Spark と SQL の操作を効率化できる共有セマンティック レイヤーを介して AI、BI、およびデータ エンジニアリングを接続できるようになりました。 詳細については、 Spark ランタイム 2.0 と セマンティック リンクの概要に関するページを参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Microsoft Foundry IQのOneLakeファイル |
OneLake ファイルを Foundry IQ と統合 して、重複や複雑なパイプラインを使用せずに、OneLake から直接ドキュメント、画像、ログ、トランスクリプトのインデックス作成と強化を行います。 詳細については、「 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Fabric データ サイエンスのサンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 2 月 | Power BI レポートを ML で強化する | Machine 学習では、Power BIレポートを強化できます。 セマンティック リンクを使用して管理されたセマンティック モデルのクエリを実行し、Fabric ML を使用してチャーン予測モデルをトレーニングし、バッチとリアルタイムのスコアリングを適用し、Dataflow Gen2 を介してPower BIに予測を表示する、このエンドツーエンドのパターンについて説明します。 |
Microsoft Fabricの Cosmos DB
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2025 年 11 月 | Microsoft Fabric (GA) の Cosmos DB | Microsoft Fabric の |
Microsoft Fabricの SQL データベース
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 4 月 | SQL データベースへの移行アシスタント (プレビュー) | SQL データベースの新しいMigration Assistantにより、オンプレミスのワークロードSQL Server Fabricへの移行が簡略化されます。 SQL 開発者向けに設計されており、DACPAC を使用してスキーマをインポートし、互換性の問題を特定し、移行前に明確で実用的なガイダンスを提供します。 詳細については、「Fabric Migration Assistant for SQL Database (Preview) および Fabric (プレビュー) での SQL データベースへのMigration Assistantの概要を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | インデックスの自動圧縮 (プレビュー) | インデックスの自動圧縮 を使用すると、インデックスのメンテナンス ジョブに時間と労力を費やすことなく、ストレージ領域、ディスク I/O、メモリの消費量を削減し、ワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。 |
| 2026 年 3 月 | VS Code からFabricに SQL データベースをデプロイする | VISUAL STUDIO CODEの SQL Database Projects 拡張機能で発行ダイアログと項目テンプレートを使用して、VS Code からFabricに SQL データベースを |
| 2026 年 3 月 | 最大仮想コア設定でコンピューティング使用率を制御する | 仮想コアの最大使用率を制限することで、SQL データベースのコンピューティング使用量 (プレビュー) を制御できるようになりました。たとえば、開発データベースやテスト データベースのFabric容量使用率を減らすことができます。 これはプレビュー機能です。 |
| 2026 年 3 月 | ALTER DATABASE SET オプション |
ALTER DATABASE SET SQL データベースのオプションがプレビュー機能として使用できるようになりました。 詳細については、Fabricの SQL データベースの ALTER DATABASE SET オプション (Transact-SQL) を参照してください。 フルテキスト インデックス作成は、プレビュー機能として SQL データベースでも使用できるようになりました。 |
| 2026 年 3 月 | OneLake への組み込みの SQL データベース ミラーリングを管理する (プレビュー) | OneLake への組み込みのデータベース ミラーリングを使用すると、ETL をゼロにして、運用データを分析と AI にすぐに使用できるようになります。 OneLake Fabricにミラーリングされたテーブルを選択的に管理し、REST API を使用してミラーリング機能を |
| 2026 年 3 月 | SQL データベースでのベクター インデックスの機能強化 | SQL データベース エンジン ベクトル検索とベクター インデックスの機能強化>ベクター検索操作のパフォーマンス、柔軟性、および機能が向上します。 |
| 2026 年 3 月 | 動的データ マスク (DDM) (GA) | 動的データ マスクでは、特権のないユーザーに対して機微なデータをマスクすることでデータの公開を制限します。 DDM を使用すると、アプリケーションのセキュリティの設計とコーディングを大幅に簡略化することができます。 |
| 2026 年 3 月 | Fabric SQL データベース (GA) の監査 | Fabricでの SQL データベースの監査では、Fabric SQL データベースの監査ログが導入されます。 ポータルで監査を構成し、OneLake にログを格納し、 sys.fn_get_audit_file_v2 でクエリを実行して、コンプライアンスと調査のアクセスと変更を追跡できます。
また、REST API を使用して SQL データベース監査を管理して、ワークスペース内のすべてのデータベースの監査設定を表示および構成することもできます。 詳細については、 |
| 2026 年 3 月 | Fabric SQL Database カスタマー マネージド キー (GA) | カスタマー マネージド キーを使用すると、TDE とキーローテーションの自動制御を使用して、ワークスペース SQL データベースの暗号化に独自のAzure Key Vault キーを使用できます。 詳細については、SQL データベースのデータ暗号化およびFabric ワークスペースの顧客管理キーを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | デプロイの機能強化: デプロイ後/デプロイ前スクリプト | Fabricの SQL データベース ソース管理統合およびデプロイ パイプラインでは、デプロイ前または配置後のスクリプトの実行がサポートされるようになりました。 Fabricでの SQL データベースのソース管理とデプロイ パイプラインの詳細については、「SQL データベース ソース管理の統合を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | 削除されたデータベースを復元する | Fabricでは、データベースを削除すると、Fabric ワークスペースの [ごみ箱] タブで論理的に削除された状態になります。構成されている保持期間によっては、保持中に削除されたデータベースをごみ箱から回復できます。 Fabric SQL データベースのバックアップ保有期間を 1 日から 35 日に構成することもできます。 ごみ箱からデータベースをハード削除しても、バックアップは構成されたバックアップ保有期間に対して引き続き使用できます。 詳細については、「 SQL データベースの自動バックアップ」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | コレーションのサポート | Fabric CLI を使用して SQL データベースを作成する場合や、PowerShell と REST API を使用して SQL データベースを作成する場合、任意の照合順序で Fabric に SQL データベースを作成できるようになりました。 サンプル ノートブックを試して、特定の照合順序を持つデータベースを作成します。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Microsoft Fabric の SQL データベース サンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 2 月 | SSMS、VS Code、Fabric におけるAI搭載アシスタント | AI を使用したアシスタントは、すべてのデプロイ オプション (SQL Server、Azure SQL、Fabricの SQL データベース) に対して SQL を記述する場所で使用できるようになりました。 GitHub Copilot では、SSMS 22、VS Code MSSQL 拡張機能、および Fabric ポータル クエリ エディターでのインライン補完、自然言語チャット、クエリの最適化が提供されます。 |
Fabric Data Warehouse
このセクションでは、Fabric Data Warehouse の最近の機能強化と機能について説明します。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 4 月 | 明示的なトランザクションでの ALTER TABLE のサポート (一般提供) | サポートされている ALTER TABLE Transact-SQL 操作は、Fabric Data Warehouseの明示的なユーザー定義トランザクション内で実行できるようになりました。 詳細については、「Fabric Data Warehouseのトランザクション」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | 組み込みの AI 関数 (プレビュー) | Fabric Data Warehouse AI を T-SQL に直接取り込むようになり、組み込みの AI 関数を使用して、テキストの分類と分類、センチメントの分析、構造化された情報の抽出、言語間でのテキストの翻訳、さらには正しい文法を行うことができます。 開始するには、「 |
| 2026 年 3 月 | ANY_VALUE | Fabric Data Warehouseでは、ANY_VALUE集計関数が導入されています。これにより、GROUP BY 句の一部である必要なく、各グループから代表的な値を返すことができます。 これは、グループ化された行が同じ論理値を共有する場合や、正確な選択が重要でない場合に特に便利です。これにより、クエリの簡略化、定型集計ロジックの削減、クエリの読みやすさの向上が可能になります。 詳細については、「ANY_VALUE (Transact-SQL) 関数を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ウェアハウス外部アクセス保護 (OAP) (一般提供) | Outbound Access Protection (OAP) による Warehouse (一般提供) のサポートにより、エンタープライズ環境のデータ流出保護が強化されます。コネクタ ルールを使用すると、特定のAzure Data Lake Storage Gen2 アカウント、他のFabric ワークスペース、承認された外部コネクタなどの外部ソースを制御できます。 詳細については、データ ウェアハウス ワークロード向けのワークスペースアウトバウンドアクセス保護をご覧ください。 |
| 2026 年 3 月 | Warehouse SQL 監査ログ (一般提供) | Fabric Data Warehouseおよび SQL 分析エンドポイントの SQL 監査ログは、すべてのデータベース アクティビティの包括的で不変のレコードを提供します。 イベント タイムスタンプ、アクションをトリガーしたユーザーまたはプロセス、実行された T-SQL ステートメントなどの重要な詳細をキャプチャします。 開始するには、「 SQL 監査ログを構成する方法」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | COPY INTO および OPENROWSET のソースとしての OneLake (一般提供) |
COPY INTO および OPENROWSET T-SQL ステートメントは、Fabric Data Warehouseの OneLake パスから直接読み取ることができ、外部ストレージや複雑なセットアップなしで、SQL ベースのデータ インジェストと Lakehouse フォルダーからのアドホック クエリが可能になります。 詳細については、「 ウェアハウスへのデータの取り込み」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Migration Assistantは直接接続できるようになりました (プレビュー) | Migration Assistantを使用してソース ウェアハウスに直接接続し、Fabric Data Warehouseに移行できるようになりました。 このプレビュー機能の詳細については、Data Warehouse の Fabric Migration Assistantおよびソースシステムへの接続を使用した移行を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | カスタム SQL プール (プレビュー) | カスタム SQL プールを使用すると、管理者は自分のワークロードに対してワークロード分類子とリソース割り当てを構成できます。 詳細については、「 カスタム SQL プール」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | MERGE のサポート | MERGE T-SQL 構文は、Fabric Data Warehouseで一般提供されるようになりました。 この DML ステートメントは、ソース テーブルとターゲット テーブルの間の条件に基づいて変換を実行するための、洗練された統一されたアプローチを提供します。 MERGE を使用して、1 つのコマンドで INSERT、UPDATEs、および DELETEs をすべて実行します。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric Data Warehouse の |
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| 2025 年 12 月 | 増分統計の更新 | 統計の増分更新は、自動統計更新に対するパフォーマンス最適化としての機能です。 (列全体ではなく) 新しく追加された行をサンプリングするだけで統計の自動更新の期間が日和見的に短縮され、実行前に統計を更新する必要があるユーザー クエリが高速化されます。 詳細については、統計に関する記事を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | プロアクティブ統計の更新 | この機能を有効にすると、SELECT クエリ中に自動的に作成される列統計は、データ変更後のプロアクティブ更新の対象になります。 この更新により、ユーザー クエリが実行前に統計の更新を待機する必要がなくなり、ユーザー のクエリ時間が短縮されます。 詳細については、統計に関する記事を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Warehouse と SQL Analytics エンドポイントのデプロイを自動化する | Automate Warehouse と SQL Analytics エンドポイントのデプロイ方法について学び、アイテムの作成およびアイテム間の依存関係をスクリプト化、検証、調整するためのパターンを活用し、また、Fabricに追加されるネイティブデプロイ機能をプレビューする方法をご紹介します。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Fabric Data Warehouseのサンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2025 年 11 月 | OPENROWSET を使用してデータを取り込む | OPENROWSET 関数スキーマ推論、パーティションとメタデータの読み取り、インライン フィルター処理を使用して、Fabric Data Warehouseにファイルを挿入します。 |
ファブリックミラーリング
このセクションでは、Mirroring in Microsoft Fabric の最近の機能強化と機能について説明します。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | SAP データベースからのミラーリング (一般提供) | SAP データは、Fabricの OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabricしたら、ビジネス インテリジェンス、AI、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ共有のための強力な機能を利用できます。 詳細については、 SAP のミラーリングを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Microsoft Fabric (一般提供) における Oracle データベース ミラーリング | Oracle Autonomous Database などのサポート更新プログラムを含む、Microsoft Fabric でのOracle データベース ミラーリングが一般公開されました。 詳細については、 Oracle データベースのミラーリング、 チュートリアル: Oracle データベース ミラーリングの設定、および Oracle ミラーリングの制限事項に関するページを参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | ミラーリングの拡張機能 (プレビュー) | ミラーリングの拡張機能は、プレビュー中であり、差分変更データフィードのサポートや、サポート対象ソース用のミラーリングビューを含んでいます。 |
| 2026 年 3 月 | MySQL 用 Azure Database のミラーリング (プレビュー) | Fabric の |
| 2026 年 2 月 | プライベートエンドポイント (一般提供) の背後にある Azure Databricks ワークスペースから Azure Databricks カタログをミラーリングする | プライベート エンドポイントの背後にあるAzure Databricks ワークスペースからAzure Databricks カタログをミラーリングするには、Virtual Network データ ゲートウェイを使用してセキュリティで保護されたプライベート接続を確立します。 この機能により、ネットワークの分離を維持しながら、Unity カタログのメタデータとデータをFabricにミラーリングできます。 詳細については、「Mirroring Azure Databricks Unity カタログおよびプライベート エンドポイント経由でのみアクセスできるワークスペースからのMirroringを参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | ミラー化されたデータベースの OneLake セキュリティ (プレビュー) | ミラー化されたデータベースの OneLake セキュリティ (プレビュー) を使用すると、すべてのミラー化されたアイテムの種類に対して OneLake データ アクセス ロールを定義できます。これにより、OneLake レイヤーでセキュリティが一貫して適用され、ショートカットによって尊重される、レプリケートされたデータに対するテーブル レベルまたはフォルダー レベルのアクセス権を付与できます。 詳細については、「 OneLake セキュリティの概要」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Google BigQuery のミラーリングのステージング (プレビュー) | BigQuery ミラーリング (プレビュー) のステージングでは 、CDC を適用する前にステージング レイヤーを介してデータを読み込むことで初期レプリケーションが高速化され、大規模なデータセットの速度と信頼性が向上します。 詳細については、「 Google BigQuery のミラー化されたデータベース 」と「 チュートリアル: Google BigQuery のミラーリングを設定する」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Fabric ミラーリングのサンプルとガイダンス
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2025 年 11 月 | ミラーリング: CSV のアップロード |
CSV ファイルのオープン ミラーリングの機能強化 により、主キーの要件が削除され、OneLake の既存のミラー化されたテーブルに更新プログラムが自動的に挿入されます。オプションの主キーと、高度な変更追跡用の __rowMarker__ が含まれます。 詳細については、「ミラーリングを 開く」を参照してください。 |
Microsoft FabricのReal-Time インテリジェンス
このセクションでは、Microsoft Fabric の
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Fabric マップ リアルタイム インテリジェンス (一般提供) | Microsoft Fabric Maps を使用すると、Microsoft Fabricのリアルタイムおよび履歴位置データを視覚化し、ライブ イベントの監視、空間パターンの分析、時間ベースの分析情報と共に地理的コンテキストを理解するのに役立ちます。 詳細については、Fabric マップとは何ですか? を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Real-Time インテリジェンスのビジネス イベント (プレビュー) | Business Events (Preview) を使用すると、Activator を介してアラートをトリガーしたり、カスタム ロジックを実行したり、ワークフローを実行したり、AI モデルを強化したり、Spark ジョブ、データフロー、Power Automateと統合したりできるユーザー データ関数とノートブックからイベントを生成することで、分析、自動化、AI 全体でリアルタイムの意思決定を行うことができます。 詳細については、「 ビジネス イベントの概要 (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | Eventstream SQL 演算子 (一般提供) | Eventstream SQL Operator (一般提供) では、1 つの SQL オペレーターからの複数の宛先への書き込み、イベント順序ポリシー、回復性のあるリアルタイム パイプラインの遅延イベント到着処理をサポートする、Fabricでの SQL ベースのストリーム処理が可能になります。 詳細については、「 SQL コード エディターを使用したイベントの処理」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | リアルタイム インテリジェンス (プレビュー) のアクティベーターとイベントハウス用MCPリモートサーバー | Fabric Real-Time Intelligence は、Activator と Eventhouse 用のホスト型モデル コンテキスト プロトコル (MCP) リモート サーバーを提供し、AI アシスタントとエージェントが自然言語を介して RTI コンポーネントと対話できるようにします。 Activator MCP サーバーを使用すると、AI アシスタントは、監視ルールを作成し、アラートを管理し、Fabric Activator でアクションをトリガーできます。 Eventhouse リモート MCP サーバーを使用すると、AI エージェントは Eventhouse を指す URL を構成することで、RTI イベントハウスに格納されているリアルタイム データのクエリ、推論、操作を行えます。 詳細については、「 Eventhouse リモート MCP サーバーの概要 」および「 Activator リモート MCP サーバーの概要」を参照してください。 この機能は現在プレビュー段階です。 |
| 2026 年 3 月 | Eventstream コネクタによるプライベート ネットワーク ストリーミングのサポート (プレビュー) | |
| 2026 年 3 月 | Fabric Real-Time Intelligence の Eventstream（プレビュー）のDeltaFlow変換 | DeltaFlow は、未加工の変更データ キャプチャ (CDC) イベントをフラット化された分析対応形式に変換する、Fabric Eventstream の機能です。 DeltaFlow は、深く入れ子になった Debezium JSON ペイロードを操作する代わりに、ソース データベース テーブルの構造を厳密に反映する表形式の行を生成し、各変更を記述するメタデータ列でエンリッチされます。 Eventstream では、現在プレビュー段階にある DeltaFlow 変換がサポートされています。 詳細については、「DeltaFlow 変換およびBlog: Eventstreams Deltaflow (プレビュー)Fabric を使用したデータベース変更に対するイベント ドリブンのリアルタイム アプリケーションの構築」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | データ シリーズの色 (一般公開) | Real-Time ダッシュボードのデータ系列の色 を使用すると、作成者は、円グラフ、時間グラフ、折れ線グラフ、エリア グラフ、横棒グラフ、列グラフ、異常グラフ、散布図の各データ系列の色の割り当てを直接制御できるため、一貫性のある視覚的ストーリーテリングと意味のある色分けされた分析情報が可能になります。 詳細については、「 ダッシュボードビジュアル Real-Time カスタマイズする」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | 組み込みの小さな言語モデル (SMM) を使用して Eventhouse に埋め込みを作成する | Eventhouse の組み込みの小言語モデル (SMM) では 、 ai_embeddings プラグイン (プレビュー) を使用してローカルにテキスト埋め込みを生成できるため、セマンティック検索、RAG パイプライン、大量の埋め込み生成を外部エンドポイント、コールアウト ポリシー、要求ごとのコストなしで実現できます。 詳細については、「 slm_embeddings_fl()」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | クリブル ソース (プレビュー) | Cribl ソース (プレビュー) を使用すると、Syslog、Datadog Agent、Splunk、Open Telemetry、エッジベースのソースなど、さまざまなテレメトリとログ ソースからリアルタイム データを Fabric Eventstream にフローし、Real-Time Hub の Kafka エンドポイント構成を簡略化できます。 詳細については、「 イベントストリームへのクリブル ソースの追加 (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2025 年 12 月 | Fabric Eventstream SQL 演算子: Fabric Real-Time Intelligence でリアルタイムでデータ処理を行うためのツールキット | Fabric Eventstream の |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを確認してください。
Real-Time Intelligence のサンプルとガイダンス
Tip
Real-Time インテリジェンスのエンドツーエンドのサンプル ソリューションを使用して、サンプル コンポーネントのコレクションを自動的に作成します。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 2 月 | Fabric Eventstreams SQL を使用した CDC ストリームの処理 | Eventstreams SQL では、未加工の CDC イベントを、Azure SQL、PostgreSQL、MySQL などのデータベースから、使い慣れた SQL を使用してビジネス向けストリームに変換でき、複雑さをダウンストリーム コンシューマーにプッシュするのではなく、CDC 整形ロジックを一元化できます。 |
| 2026 年 2 月 | 大規模なアダプティブ時系列の視覚化 | Adaptive 時系列の視覚化は、KQL データベースとPower BIを組み合わせて、インテリジェントなタイム ビニング、タイム ブラッシング、異常検出を使用して、大量の時系列データの対話型でスケーラブルな探索を実現します。 詳細については、「 KQL データベースの作成」を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | Fabricリアルタイムインテリジェンス、ノートブック、Spark構造化ストリーミング（プレビュー）を統合する | Spark Notebooks と Real-Time Intelligence 統合 (プレビュー) は、Spark 構造化ストリーミングと Eventstreams を組み合わせたものです。 この統合を使用すると、Real-Time Hub でストリーミング ソースを検出し、自動生成された PySpark コードを生成し、既存のノートブックをプロセッサとして再利用し、Entra ID認証を使用して安全に接続できます。 詳細については、「Microsoft Fabric Eventstreams の概要およびノートブックの使用方法を参照してください。 |
| 2026 年 2 月 | SAP を使用した Fabric のリアルタイムインテリジェンス | SAP Datasphere と Real-Time Intelligence の統合 により、SAP システムから運用データがキャプチャされ、Kafka 経由で Eventstream に変更が送信され、リアルタイムの監視ダッシュボードとアラート システムが数秒の待機時間で有効になります。 詳細については、「 レプリケーション フローを使用してデータをレプリケートする」を参照してください。 |
| 2026 年 1 月 | Fabric Eventstream の価格について理解する | Fabric Eventstream の価格は、入力ソース、宛先、オペレーター、データ ボリューム、アップタイムによって決まります。4 つの課金メーター :Eventstream Per Hour (フラットチャージ)、データ トラフィック /GB (イングレス/エグレス (24 時間のリテンション期間あり)、プロセッサ/時間 (自動スケーリングする処理ルート)、コネクタ/仮想コア時間。 詳細については、「Fabric イベント ストリームのMonitor の容量消費を参照してください。 |
Fabric IQ (プレビュー)
このセクションでは、新しい Fabric IQ (プレビュー) ワークロードの最近の機能強化と機能について説明します。
| 月 | 特徴 | 詳細情報 |
|---|---|---|
| 2026 年 3 月 | Fabric Activator を使用したオントロジ ルール | Ontology Rules Fabric Activator を Ontology に統合して、ビジネス言語を使用して条件を定義し、ビジネス エンティティに対するアクションをトリガーします。 詳細については、「オントロジのルール」と「オントロジとは (プレビュー)」を参照してください。 |
| 2026 年 3 月 | プラン (プレビュー) 項目 | プラン (プレビュー) 項目は、コラボレーション計画、レポート、分析、データ統合、および管理のための統一されたコードなしのプラットフォームです。 これにより、組織は一貫したデータ基盤から作業できるため、ビジネス ユーザーは複数のツールを切り替えることなく、計画、分析、レポートを行うことができます。 詳細については、「 プランとは (プレビュー)」を参照してください。 |
以前の更新プログラムについては、Microsoft Fabric新着情報アーカイブを参照してください。