次の方法で共有

Microsoft Fabricの新機能

このページは、Microsoft Fabric の新機能の最近のレビューで継続的に更新されます。

Microsoft Fabricは初めてですか?

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、一般提供 (GA) に先立って製品グループとフィードバックを共有する機会を提供します。

Feature 詳細情報
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。
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) データの移動や重複を伴わず、Microsoft Fabric全体で Apache Iceberg 形式のデータを<できるようになりました、Snowflake は Iceberg テーブルを OneLake に直接書き込む機能を追加しました。 詳細については、「 OneLake で Apache Iceberg テーブルを使用する」を参照してください。
Fabric SQL データベースの監査 (プレビュー) Fabric SQL データベースの監査 (プレビュー) 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、 を使用してクエリを実行して、コンプライアンスと調査のアクセスと変更を追跡します。 詳細については、「 Fabric SQL データベースの監査」を参照してください。
AutoML コード優先プレビュー Fabric Data Science では、新しい AutoML 機能を使って、機械学習ワークフローを自動化できます。 AutoML、または自動Machine Learningは、特定のデータとタスクの種類に対してmachine learning モデルを自動的にトレーニングおよび最適化できる一連の手法とツールです。
Fabric での AutoML ロー コード ユーザー エクスペリエンス (プレビュー) AutoML (自動Machine Learning) は、machine learning モデル開発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。 使用を開始するには、「自動 ML を使用してモデルを作成する (プレビュー)」を参照してください。
OneLake ショートカットの種類における Azure Blob Storage (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 内の 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。
Fabric データ接続を認証するための Azure Key Vault の参照 (プレビュー) Fabric データ接続に認証するために、Azure Key Vault に格納されたシークレット (プレビュー) を使用できるようになりました。 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 へ (プレビュー) Azure Monitorを Fabric Eventhouse (プレビュー) にルーティングすると、Azure Monitor エージェントとデータ収集ルールを使用して、スキーマ管理インジェスト、アドホック クエリ、時系列分析、アクティブ化のために VM テレメトリを Eventhouse にルーティングできます。 詳細については、「仮想マシン のクライアント データを Fabric に送信し、Azure Data Explorer (プレビュー)を参照してください。
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、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、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できます。
Code-First Hyperparameter Tuning のプレビュー Fabric Data Science では、FLAML がハイパーパラメーターのチューニング用に統合されており、現在はプレビュー機能です。 Fabric の 機能により、このプロセスが合理化され、ハイパーパラメーター調整 に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 Intelligence 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した。 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 への連続インゲスト (プレビュー) Azure Storageから Eventhouse (プレビュー) への連続インジェストを使用して、Azure Storageから Eventhouse にデータを自動的かつ効率的に取り込むことができます。 詳細については、「 Azure Storageを参照してください。
Copilot Dataflow 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用 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、「方法: Fabric Data Warehouse の Copilotチャット ウィンドウの使い方」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） 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。
FabricCopilot は世界中で利用できます を含む Fabric がすべての顧客に利用可能になりました。Power BI のための 、Data Factory のための 、データサイエンスとデータエンジニアリングのための 、および KQL クエリを記述するための が含まれています。 詳細については、 Fabric の Copilotの概要を参照してください。
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 のデプロイ パイプライン (プレビュー) 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) を簡素化します。 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 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) ゲートウェイ 2025 年 12 月リリース (バージョン 3000.298) では、UI 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、お客様は 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。
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、Delta Change Data Feed (CDF) を介して、Fabric Lakehouse から変更されたデータをサポートされている宛先に提供します。 詳細については、「デルタ変更データフィードを使用した Fabric Lakehouse からのデータレプリケーション (プレビュー)」を参照してください。
Fabric Data Agent におけるデータソースに関する手順 Fabric Data Agent のデータ ソース命令は、構造化データからより正確で関連性の高い回答を得るのに役立ちます。 詳細については、「 Fabric Data Agent の新機能: よりスマートで正確な AI 応答のためのデータ ソースの手順」を参照してください。
Fabric Data Factory の dbt ジョブ (プレビュー) Fabric Data Factory の dbt ジョブを使用すると、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 と 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 dbt ジョブを参照してください。
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。
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。
カスタマー マネージド キーを使用して保存データを暗号化する (プレビュー) 既定では、Fabric は Microsoft マネージド キーを使用して保存されているすべてのデータを暗号化します。 プレビュー機能として カスタマー マネージド キーを使用して、Fabric ワークスペース内の保存データを暗号化できるようになりました。これにより、データのセキュリティとコンプライアンスをより詳しく制御できます。 詳細については、「 Fabric ワークスペースのカスタマー マネージド キー」を参照してください。
Microsoft Fabric を使用した強化された会話 (プレビュー) 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。
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する 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。 詳細については、「Consume a Fabric Data Agent in Microsoft Copilot Studio (プレビュー)を参照してください。
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」を参照してください。
Eventstream では、EventHub ソースからのスキーマを使用したイベントのソーシングがサポートされます (プレビュー) Fabric Eventstream では、ペイロードにスキーマを適用しながら、EventHub ソースからのイベントのソーシング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 Activator と Fabric ユーザー データ関数 (プレビュー) の統合 により、Fabric イベントや OneLake イベントなど、任意のソースからのイベントを処理する関数を作成できます。 詳細については、「 トリガー ファブリック項目」を参照してください。
Real-Time Hub におけるファブリック容量の概況イベント (プレビュー) Real-Time Hub (プレビュー) のファブリック容量概要イベント はリアルタイムの容量概要と状態に関するイベントを追加し、Activator、Eventstream、ダッシュボードを使用して正常性の監視、スロットリングの検出、アクションのトリガーを行えるようにします。
Fabric Data Agents + Microsoft Copilot 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。 マルチエージェント AI ソリューション用 Fabric でのデータ エージェントの作成に関するビルド 2025 のデモをご覧ください。 詳細については、Microsoft Copilot Studio の マルチエージェントオーケストレーションを参照してください。
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 Microsoft Foundry の Azure AI Agent Service と Fabric のデータ エージェントの統合を開始することに興奮しています。 開始するには、 Microsoft Studio での Fabric データ エージェントの使用方法Copilot 【プレビュー】をご覧ください。 Fabric データ エージェント SDK はプレビューでも使用できます。
Fabric データ エージェントの Microsoft Studio との統合 (プレビュー) ファブリック データ エージェントはプレビュー段階で使用でき、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 のファブリック データ ファクトリ Upsert テーブル アクション (プレビュー) 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 データベースでのデータ暗号化 と Fabric ワークスペースのカスタマー マネージド キーに関する説明を参照してください。
IQ (プレビュー) ワークロードと オントロジ (プレビュー) 項目 IQ (プレビュー) は、データ、モデル、システム全体でビジネス セマンティクスを統合するための新しいワークロードであり、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します。 これには オントロジ (プレビュー) 項目が含まれており、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、「 IQ とは (プレビュー)」を参照してください。
ノートブック内のファブリック接続 (プレビュー) Notebook 内のファブリック接続 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内でクラウド データ ソース接続を直接作成および管理できます。 詳細については、「 Notebook 内のファブリック接続」を参照してください。
Fabric Extensibility Toolkit (プレビュー) Extensibility Toolkit は、ワークロード開発キットの基盤に基づいて構築され、いくつかの主要な機能強化と新機能が導入されています。 また、新しい Fabric コミュニティ リポジトリも作成しました。 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、「Microsoft Fabric Extensibility Toolkit の概要を参照してください。
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での AI 支援コード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 の概要 (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)を経由して Spark 4.0 を有効にし、更新された OS、Java、Scala、および Python バージョンで Spark 4.0 と Delta Lake 4.0 を使用します。 詳細については、 Fabric Runtime 2.0 Experimental (プレビュー) と Apache Spark ランタイムの概要に関するページ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、「 ブログ: 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) Fabric Apache Spark Diagnostic Emitter (プレビュー) を使用すると、Apache Spark ユーザーはログを収集できます。 イベント ログ、および Spark アプリケーションからメトリックを取得し、Azure Event Hubs、Azure>、Azure log analytics など、さまざまな宛先に送信します。
CI/CD を使用した Dataflow Gen2 のファブリック変数ライブラリ (プレビュー) Fabric 変数ライブラリは、Microsoft Fabricワークロード全体で構成値を管理する一元的な方法を提供します。 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 管理者向けの OneLake Catalog での管理 (プレビュー) Fabric 管理者向けの OneLake カタログ ガバナンス (プレビュー) では、管理者の分析情報、推奨されるアクション、レポートが [ガバナンス] タブに表示され、容量、ドメイン、項目全体のガバナンスが向上します。 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。
Fabric ノートブックでのインライン コード補完 (プレビュー) インライン コード補完機能を備えたファブリック ノートブックは 、ユーザーがコードをより速く、より少ないエラーで記述するのに役立ちます。 詳細については、「Copilot for Data Science and Data Engineering (preview)を参照してください。
Fabric 容量メトリック アプリの項目履歴 (プレビュー) Fabric 容量メトリック アプリ (プレビュー) の [アイテム履歴] ページには、ワークスペースと項目レベルの分析用の対話型ビジュアルとスライサーを使用して、コンピューティング容量の消費量が 30 日間表示されます。 詳細については、「 メトリック アプリ項目の履歴ページ (プレビュー)」を参照してください。
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 Fabric OneLake データを読み込む 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、Fabric OneLake データを 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 Get Data を Excel for Windows。
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。 Microsoft Fabric OneLake に格納されているデータの高速で効率的なクエリを実行できます。
Real-Time インテリジェンスの MCP サポート (プレビュー) Real-Time インテリジェンス (RTI) でモデル コンテキスト プロトコル (MCP) がサポートされるようになりましたオープン ソースの MCP サーバーを使用すると、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 と対話し、シームレスなデータ クエリと分析機能を実現できます。
Amazon S3 ショートカットのための Microsoft Entra サービス プリンシパルのサポート (プレビュー) 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 にアクセスできるようになりました。これにより、長期的な AWS アクセス キーは不要になります。 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。
Microsoft Fabric Admin API Fabric の管理者 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 の管理者 API の初期セットは、ワークスペース、Fabric 項目、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) の紹介 と Microsoft Fabric SKU Estimator を使用した SKU 推定の習得 を参照してください。
Microsoft JDBC Driver (プレビュー) Microsoft JDBC driver for Fabric Data Engineering (Preview) を使用すると、エンタープライズ認証、プール、Livy ベースの接続を使用して、Javaアプリと BI ツールを Fabric の Spark SQL に接続できます。 詳細については、 ファブリック 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、「 ファブリック データ エンジニアリング用 Microsoft ODBC ドライバー」を参照してください。
SAP データベースからのミラーリング (プレビュー) SAP データを Fabric の OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabric では、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、データ共有に対する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 (プレビュー) を参照してください。
Google BigQuery のミラーリング (プレビュー) Fabric でのミラーリング は、複雑な ETL (抽出、変換、読み込み) プロセスを回避し、既存の Google BigQuery ウェアハウス データを Fabric の残りのデータとシームレスに統合する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。
Dataflow Gen2 のモダン エバリュエーター (プレビュー) モダン クエリ評価エンジン ("モダン エバリュエーター" とも呼ばれます) 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提供します。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。
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た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取り込むことができます。 詳細については、「Fabric での自動機械学習」と「Fabric のモデル エンドポイント」を参照してください。
VS Code Fabric 統合用の MSSQL 拡張機能 (プレビュー) VS Code Fabric 統合 (プレビュー)MSSQL 拡張機能>は、Visual Studio Codeから直接 Fabric の SQL データベース内のオブジェクトの接続、実行、および管理のサポートを追加します。 MARKETPLACE.VISUALSTUDIO.COM にある MSSQL 拡張機能で拡張機能をダウンロードします。
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)から始まります。
COPY INTO および OPENROWSET のソースとしての OneLake (プレビュー) COPY INTO と OPENROWSET では、Fabric Data Warehouse (プレビュー) の OneLake パスからの直接読み取りがサポートされるようになりました。これにより、外部ストレージや複雑なセットアップなしで、Lakehouse フォルダーからの SQL ベースのデータ インジェストとアドホック クエリが可能になりました。 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。
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。
OneLake Table API (プレビュー) OneLake Table API は プレビュー段階になり、Apache Iceberg REST カタログを使用して OneLake のテーブルをプログラムで管理できるようになりました。 詳細については、 Iceberg の OneLake テーブル API を参照してください。
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 ゲートウェイの手動更新 がプレビュー段階になり、管理者は自分のスケジュールで UI、API、または PowerShell スクリプトを使用して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。
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。
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。
Fabric アイテムにパラメーター値を渡す (プレビュー) アクティベーターを使用すると、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渡すこともできます。
Fabric プレビューでの事前構築済み Azure AI サービス Fabric のプリビルト AI サービスの preview は、以前は Azure Cognitive Services と呼ばれていた Azure AI サービス との統合です。 事前構築済みのAzure AI サービスでは、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拡張できます。 現在、事前構築済みの AI サービスはプレビュー段階であり、Microsoft Azure OpenAI Service、Azure AI Language、および Azure AI 翻訳 のサポートが含まれています。
Dataflow Gen2 のプレビューのみの手順 (プレビュー) プレビューのみの手順は、Dataflow Gen2 の変換ステップであり、データ プレビューの作成フェーズ中にのみ実行されます。 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。
Fabric Data Factory でのデータフロー Gen2 データフローのパブリック API 機能 (プレビュー) 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 Maps では、画像ファイルとデータラベル付けがサポートされます (プレビュー) マップでは、ベクター空間形式に加えて、クラウド最適化 GeoTIFF (COG) やラスター PMTiles などの画像ファイルがサポートされるようになりました。 データ ラベル付け設定は、フィードバックを反映して、すべてのジオメトリ タイプ (ポイント、ライン、ポリゴン) でも使用できるようになりました。 作業を開始するには、 マップの作成 (プレビュー) を行います。
Real-Time Intelligence Cribl ソース (プレビュー) クリブル 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 Fabric Eventstream にリアルタイムデータをフローでき、Real-Time Hub での Kafka エンドポイント構成が簡素化されます。 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、Fabric Data Warehouse の CREATE FUNCTIONを参照してください。
スキーマ レジストリ (プレビュー) イベント スキーマ レジストリ (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。
OneLake セキュリティ (プレビュー) を使用してミラー化された Azure Databricks データを安全に保護する OneLake セキュリティを使用して、Fabric でミラー化された Azure Databricks データを保護することができます。これは現在プレビュー段階の機能です。 Unity カタログ (UC) ポリシーを Microsoft OneLake セキュリティにマップできるようになりました。 詳細については、「 Azure Databricks」を参照してください。
Fabric Data エージェントを共有する (プレビュー) Fabric Data エージェント (プレビュー) の共有機能 を使用すると、さまざまなアクセス許可モデルを使用してデータ エージェントを他のユーザーと共有できます。
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、「 New 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する」を参照してください。
SQL データベース用 Spark コネクタ (プレビュー) Spark Connector for SQL database では、Azure VM 上のAzure SQL Database、Azure SQL Managed Instance、SQL Server、および組み込みの認証と PySpark サポートを使用した Fabric SQL データベースへの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。
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。
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。
Fabric Eventstream の SQL 演算子 (プレビュー) 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 への移行ツール（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 Eventhouse (プレビュー) への移行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と、Fabricに追加される新しいマルチタスク機能 (プレビュー) 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 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、Data クラスタリングに関するドキュメント および Fabric Data Warehouseを参照してください。
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列への移行方法について学ぶこともできます。
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。 倉庫のソース管理に関する詳細は、Microsoft Fabric におけるウェアハウスを活用した CI/CD をご覧ください。
Warehouse SQL 監査ログ Fabric Data Warehouse 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、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。 詳細については、「 Fabric Data Warehouse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 レベルのワークロードの割り当て (プレビュー) ワークスペース管理者は、ワークスペースにワークロードを直接追加できるようになり、テナントレベルまたは容量レベルのセットアップが不要になりました。 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。
ワークスペースの IP ファイアウォール規則 (プレビュー) 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、ファブリック 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。
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一連の Fabric 項目からデータを収集し、ユーザーが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を発表する」を参照してください。
Azure Databricks (プレビュー) における OneLake データへの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 カタログは、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し、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るようにします。 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。

Month Feature 詳細情報
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、ドメイン内で作成された新しい項目に秘密度ラベルが自動的に適用され、手動の手順なしでデータが作成から正しく分類されるようになりました。 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 形式への自動ファブリック 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 (一般提供) プライベート エンドポイントを使用した Azure Databricks ワークスペース内の Azure Databricks カタログは、Virtual Network データ ゲートウェイを介して安全なプライベート接続を確立します。これにより、Unity カタログのメタデータとデータをネットワーク分離を維持しつつ、Fabric にミラーリングすることが可能になります。 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 ファブリック ID (一般利用可能) Fabric ID のテナント制限制御 では、既定の制限が 1,000 から 10,000 個の 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 構文が 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 (一般提供) の DATE_BUCKET() 関数 Fabric Data Warehouse の DATE_BUCKET() 関数を使用すると、 を使用したカスタムの時間ベースの集計 (2 か月や 3 週間など) が可能になります。 詳細については、「 DATE_BUCKET (T-SQL)」を参照してください。
2025 年 12 月 Fabric Data Warehouse インクリメンタル統計リフレッシュ 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のみをサンプリングすることによって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。
2025 年 11 月 Data Factory パイプラインのコピー ジョブ アクティビティ (一般提供) Data Factory パイプライン (GA) のコピー ジョブ アクティビティを使用すると、既存または新しいコピー ジョブをパイプライン アクティビティとして実行し、ノートブックまたはデータフローで連結し、電子メール通知を使用できます。すべてコード不要です。 詳細については、「Data Factory パイプラインのコピー ジョブ アクティビティ」および「Data Factoryのコピー ジョブとは」を参照してください。
2025 年 11 月 ミラー化されたアイテムのための Fabric Data Warehouse と SQL 分析エンドポイントにおける大きな文字列およびバイナリ値 (一般提供) VARCHAR(MAX) および VARBINARY(MAX) のサポートにより、Fabric Data Warehouse および SQL 分析エンドポイントでミラーリングされたアイテムに対して、サイズ制限がソースによって異なる場合でも、テキストやバイナリの大容量データを切り捨てることなく取り込み、保存、クエリを実行できます。 詳細については、データ型を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric AI Functions (一般公開) Fabric AI Functions は、主要な機能強化を伴って一般提供されるようになりました。 新しい機能には、テキスト埋め込み用の ai.embed() 関数が含まれます。ai.analyze_sentiment、ai.extract (構造化ラベルの ExtractLabel スキーマ)、ai.generate_response (response_format と JSON スキーマのサポート)、および ai.summarize (命令パラメーター) の新しいパラメーター。高度な gpt-5 構成オプション (reasoning_effortと詳細);実行速度を向上させるために、既定のコンカレンシーが 200 に増加しました。Azure OpenAI および Microsoft Foundry リソース (Claude、LLaMA など) を含む拡張モデルのサポート。 詳細については、「 AI 関数を使用したデータの変換と強化 」と GA のお知らせを参照してください。
2025 年 11 月 Cosmos DB ミラーリング (GA) Microsoft Fabricの Cosmos DB と Cosmos DB ミラーリングの両方が、Microsoft Fabricで一般提供されるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric における Cosmos DB と Cosmos DB ミラーリング（一般提供）」を参照してください。
2025 年 11 月 SQL Server 2025 ミラーリング (GA) SQL Server 2025 は、SQL Server ミラーリングと共に一般提供されるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric での SQL Server のミラーリング (一般提供)」を参照してください。
2025 年 11 月 SQL Server のミラーリングを Fabric (GA) に 既存のSQL Server データベースをファブリックの OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabric 内では、強力なビジネス インテリジェンス、人工知能、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ共有のシナリオのロックを解除できます。 詳細については、 ミラーリング SQL サーバーを参照してください。
2025 年 11 月 Eventstream アクティベーターの送信先 (一般提供) Fabric Eventstream では、イベントを送信先に ルーティングする前に、ビジネス要件に応じたイベントを処理および変換するためのアクティベーター変換先がサポートされています。 Eventstream Activator 変換先を使用すると、ライブ データ内の重要なパターンを検出し、コードを必要とせず、適切なアクションを自動的にトリガーできます。
2025 年 11 月 PostgreSQL フレキシブル サーバーの Fabric へのミラーリング ファブリック データベース ミラーリングで、Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーのレプリケーションがサポートされるようになりました。 フレキシブル サーバー インスタンスから Fabric OneLake にほぼリアルタイムでデータを継続的にレプリケートできます。 詳細については、「Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーのミラーリング」を参照してください。
2025 年 11 月 Copilot Fabric SQLデータベース（GA）内 Copilot Fabric の SQL データベース ワークロード では、SQL クエリの生成、説明、最適化、関連するインサイトの表示、および一般的なデータベース タスクの加速を支援する自然言語のCopilotを提供します。 詳細については、「Copilot および Fabric の SQL データベースのクエリ エディター (一般提供)を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric SQL データベース (GA) Microsoft Fabric の SQL データベースは、Azure SQL Databaseに基づく開発者向けのトランザクション データベースであり、Fabric で運用データベースを簡単に作成できます。 Fabric の SQL データベースでは、Azure SQL Databaseとして SQL データベース エンジンが使用されます。
2025 年 11 月 ウェアハウス スナップショット 一般公開されたウェアハウス スナップショットは、データ ウェアハウスのある時点の状態を示す読み取り専用の表現です。 過去 30 日間の任意の時点で 、ウェアハウスのスナップショットを 作成し、それに接続して、ウェアハウスと同じようにクエリを実行し、スナップショットを定期的に "ロールフォワード" することができます。 開始するには、 ウェアハウス スナップショットの作成と管理に関するページを参照してください。
2025 年 11 月 ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark (一般提供) ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark (一般提供) が一般公開され、空間分析が Fabric Spark にもたらされます。 詳細については、「ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric」を参照してください。
2025 年 11 月 Microsoft Fabric 内の Cosmos DB Microsoft Fabric の Cosmos DB が、すべてのユーザーに一般提供されるようになりました。 Microsoft Build 2025 年の発表以降、vector のインデックス作成と検索など、いくつかの新機能が追加されました。 詳細については、「Microsoft Fabric における Cosmos DB の発表」を参照してください。 開始するには、「Quickstart: Microsoft Fabric (プレビュー)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。

Tip

FabCon + SQLCon は、2026 年 3 月 16 日から 20 日まで、米国ジョージア州アトランタで一緒になります。 究極のPower BI、Microsoft Fabric SQL、Real-Time Intelligence、AI、Databases コミュニティ主導のイベントにご参加ください。 コードFABCOMMを使用して登録し、200米ドルを節約します。

  • Fabric Community ニュースレターにサインアップする: Fabric Community News にアクセスし、[オプション] メニューから [サブスクライブ] を選択します。
  • ローカルの Fabric ユーザー グループに参加するか、ローカル イベントにご参加ください。
  • 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.com をご覧ください。
  • 学生ですか？ Microsoft Learn Student Ambassadors プログラムの詳細を確認してください。
  • YouTube で Microsoft Fabric ビデオを視聴して登録する。
  • 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、調査や 1 対 1 の会議を通じて、実際のエクスペリエンスとフィードバックを Fabric および Power BI 製品チームと共有します。
  • 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。
Month Feature 詳細情報
2026 年 1 月 ファブリックインフルエンサーズ スポットライト 2026年1月 Fabric Influencers Spotlight 2026 年 1 月 では、Microsoft MVP と Fabric Super Users からのブログ投稿、ビデオ、プレゼンテーションが強調表示され、Microsoft Fabricのさまざまな側面が説明されています。
2025 年 12 月 ファブリック インフルエンサー 特集 2025年12月 2025 年 12 月の Fabric Influencers Spotlight (2025 年 12 月 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、ファブリック管理者の間で目立つ 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含まれています。 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 Fabric Extensibility Toolkit 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。
2025 年 11 月 ファブリック インフルエンサー スポットライト 2025 年 11 月 Fabric Influencers Spotlight 2025 年 11 月 では、Power BI、データ エンジニアリング、データ サイエンス、ガバナンス、データベース全体で目立つファブリック コンテンツを作成する MVP とスーパー ユーザーに注目し、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。
2025 年 11 月 Microsoft Fabric FabCon Global Hack Microsoft Fabric FabCon Global Hack の成功したプロジェクトは、Real-Time インテリジェンス、オープン ミラーリング、分析などのカテゴリ間で Fabric を使用した AI イノベーションを紹介します。 チームがエンド ツー エンドのソリューションを構築する方法について説明します。プロジェクト リポジトリは、GitHub上で共有され、さらに探索できます。
2025 年 11 月 マイクロソフトSQLコミュニティカンファレンス SQLCon は FabCon と併配置され、2025 年のディープ SQL Server、Azure SQL、Fabric SQL データベース セッション、ワークショップ、ロードマップ のキーノートなどを行います。
2025 年 11 月 Microsoft Fabric Data Days におけるデータ＆AI Fabric Data Days では、あらゆるレベルのデータプロフェッショナルと学生向けに設計された 50 日以上のイマーシブ 学習が提供されます。 実践的な経験を積み、無料の認定資格試験受講券を獲得し、世界中の専門家コミュニティとつながる機会をお見逃しなく。

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 サービスの更新は、Power BI の新着情報 にまとめられています。

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。

Month Feature 詳細情報
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 デプロイ用に正式にサポートされるツールとなり、開発、テスト、および Prod 環境全体で依存関係の管理とパラメーター化が提供されるようになりました。 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、ドメイン内で作成された新しい項目に秘密度ラベルが自動的に適用され、手動の手順なしでデータが作成から正しく分類されるようになりました。 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 のセキュリティに関する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間で機能するきめ細かな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 <<c0>Microsoft Fabric (プレビュー) におけるワークスペース レベルの IP ファイアウォール規則の導入> 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、1 つの IP アドレス、IP 範囲、または CIDR ブロックを使用して IP 許可リストを定義し、ファブリック サービスに到達する前にネットワークレイヤーで他のすべての受信要求をブロックすることで、受信パブリック ネットワーク アクセスを制限できます。 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 ID (一般利用可能) Fabric ID のテナント制限制御 では、既定の制限が 1,000 から 10,000 個の 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、完全なロール コレクションの送信を必要とせずに、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 シナリオを有効にします。 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 の分析情報を調べる OneLake カタログの [ガバナンス] タブに、セキュリティレポートとガバナンスレポートを Microsoft Purview Hub から新しい管理レポートとして移動することにより、感度ラベルとデータ損失防止の対象範囲をデータカタログと並べて表示できるようにします。
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、「オペレーションズ エージェントの容量と課金」および「Fabric 消費量」を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric 管理者向けの OneLake Catalog での管理 (プレビュー) Fabric 管理者向けの OneLake カタログ ガバナンス (プレビュー) では、管理者の分析情報、推奨されるアクション、レポートが [ガバナンス] タブに表示され、容量、ドメイン、項目全体のガバナンスが向上します。 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。
2025 年 11 月 Esri の ArcGIS Maps ワークロードを使用した地理空間インテリジェンス (プレビュー) Esri の ArcGIS Maps Workload (Preview) は、OneLake 統合、Spark ベースの処理、Power BI埋め込み、スマート マッピング機能を使用して、地理空間分析情報を視覚化、分析、共有できます。 開始するには、「Microsoft Fabric Workload Hubを参照してください。
2025 年 11 月 既定のセマンティック モデルの廃止 2025 年 11 月 30 日までに、すべての Power BI default セマンティック モデルが項目から切断され、独立したセマンティック モデルになります。 レポートやダッシュボードに引き続き使用する場合は保持し、不要になった場合は安全に削除できます。 詳細については、「Blog: Microsoft Fabricを参照してください。
  • 2025 年 9 月 5 日以降、Power BI default セマンティック モデルは、倉庫、レイクハウス、またはミラー化されたアイテムが作成されるときに自動的に作成されなくなります。 詳細については、ブログ：「既定のセマンティックモデルの終了」を参照してください。
  • アイテムにセマンティック モデルがまだない場合は、Power BIセマンティック モデルを作成できます。

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。

Month Feature 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 プリンシパルのサポートを使用すると、自動 git 資格情報のみに依存するのではなく、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 と サービス プリンシパルとの Git 統合の自動化に関する説明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 Data Factory の最近の新機能について説明します。 問題とフィードバックをフォローするには、Data Factory コミュニティ フォーラムを使用してください。

Month Feature 詳細情報
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。
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 ゲートウェイの手動更新 がプレビュー段階になり、管理者は自分のスケジュールで UI、API、または PowerShell スクリプトを使用して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。
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、ゲートウェイをバージョン 3000.302 に更新して、2026 年 1 月の Power BI Desktop リリースに合わせて更新します。また、コピー ジョブとパイプライン アクティビティでの CSV 形式の読み取り、パイプラインの読み取りと書き込み操作のアダプティブ パフォーマンス チューニングも含まれています。 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 コピー ジョブの機能強化 により、Google BigQuery、Google Cloud Storage、DB2、ODBC、Fabric Lakehouse テーブル、およびその他のソースへの増分コピーのサポートが拡張され、Amazon S3 と Google Cloud Storage に対する SAP Datasphere Outbound サポートが追加されました。 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 ゲートウェイ 2025 年 12 月リリース (バージョン 3000.298) では、UI 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、お客様は 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。
2025 年 11 月 オンプレミス データ ゲートウェイ 2025 年 11 月リリース オンプレミス データ ゲートウェイ 2025 年 11 月リリース は、更新されたデータセットで同じランタイムとコネクタの動作が使用されるように、ゲートウェイをバージョン 3000.294 に更新して、2025 年 11 月の Power BI Desktop リリースに合わせて更新します。
2025 年 11 月 Data Factory パイプラインのコピー ジョブ アクティビティ (一般提供) Data Factory パイプライン (GA) のコピー ジョブ アクティビティを使用すると、既存または新しいコピー ジョブをパイプライン アクティビティとして実行し、ノートブックまたはデータフローで連結し、電子メール通知を使用できます。すべてコード不要です。 詳細については、「Data Factory パイプラインのコピー ジョブ アクティビティ」および「Data Factoryのコピー ジョブとは」を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric Data Factory の dbt ジョブ (プレビュー) Fabric Data Factory の dbt ジョブを使用すると、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 と 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 dbt ジョブを参照してください。
2025 年 11 月 Apache エアフロー ジョブ ファイル管理 API Apache エアフロー ジョブ ファイル管理 API を 使用すると、自動ワークフローに対してセキュリティで保護されたロールベースの操作を使用して、プログラムでエアフロー ジョブ (DAG) ファイルをアップロード、更新、一覧表示、取得、および削除できます。 詳細については、「 Apache エアフロー ジョブの API 機能」を参照してください。
2025 年 11 月 その他のソースと宛先に対する CDC サポートの拡張 – コピー ジョブによるデータ インジェストの簡略化 Data Factory コピー ジョブは、Datasphere、Snowflake、および BigQuery を介して CDC を SAP に拡張し、CDC の宛先として Lakehouse を追加し、ウォーターマークと行数の統計を使用した監視を向上させます。詳細については、「Microsoft Fabric コピー ジョブを参照してください。
2025 年 11 月 Ignite で発表された Data Factory の機能 Ignite で発表された新しい Data Factory 機能には、パイプライン式のための式ビルダー、階層ビュー、およびFabric Apache Airflowジョブプロジェクト用ファイルアップローダーが含まれます。 詳細については、「パイプライン実行」を参照してください。
2025 年 11 月 コピー ジョブでコピー先、クエリ、および複数フォルダーを切り詰める コピー ジョブで、完全読み込み前の切り捨て、クエリ ベースの完全コピーと増分コピー、および 1 つのジョブ内のフォルダー コピーがサポートされるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric コピー ジョブ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サンプルとガイダンスの Data Factory

Month Feature 詳細情報
2025 年 12 月 Fabric Data Factoryへの移行のために、Azure Data Factoryを評価します 組み込みのツールを使用して ADF の移行を評価 し、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、レポートをエクスポートして Fabric Data Factory への移行を計画します。 詳細については、「PowerShell アップグレード ツール (ADF から Fabric への移行および Migration planning for Azure Data Factory」を参照してください。
2025 年 12 月 Dataverse から Fabric 経由で複数の宛先にデータをレプリケートする Dataverse レプリケーションのコピー 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、ファブリック経由で Dataverse データを複数のターゲットに移動できます。
2025 年 11 月 Fabric パイプラインのエラー メッセージに対する AI を利用したトラブルシューティング Copilot パイプライン実行でのエラーに関する分析情報パイプライン エラーについて説明し、根本原因を示し、複雑なメッセージを解読せずにエラーをより迅速に解決できるように修正を推奨します。
2025 年 11 月 自然言語を使用してパイプライン式を生成および説明するCopilot (プレビュー) Copilot in Pipeline Expression Builder (Preview) では、式を生成する意図を記述し、構文エラーを減らし、パイプライン開発を高速化する、プレーン言語の説明を要求できます。

ファブリック データ エンジニアリング

このセクションでは、Microsoft Fabric の Data Engineering ワークロードの最近の新機能について説明します。

Month Feature 詳細情報
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、「 ファブリック データ エンジニアリング用 Microsoft ODBC ドライバー」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。
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 形式への自動ファブリック 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) ワークスペースの送信アクセス保護 (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、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/拒否規則を構成し、データ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 ノートブック内のファブリック接続 (プレビュー) Notebook 内のファブリック接続 (プレビュー) を使用すると、ノートブック内でクラウド データ ソース接続を直接作成および管理できます。 詳細については、「 Notebook 内のファブリック接続」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)を経由して Spark 4.0 を有効にし、更新された OS、Java、Scala、および Python バージョンで Spark 4.0 と Delta Lake 4.0 を使用します。 詳細については、 Fabric Runtime 2.0 Experimental (プレビュー) と Apache Spark ランタイムの概要に関するページ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。 を使用して変数にアクセスし、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。
2025 年 11 月 Microsoft JDBC Driver (プレビュー) Microsoft JDBC driver for Fabric Data Engineering (Preview) を使用すると、エンタープライズ認証、プール、Livy ベースの接続を使用して、Javaアプリと BI ツールを Fabric の Spark SQL に接続できます。 詳細については、 ファブリック 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。
2025 年 11 月 Fabric ユーザー データ関数の新機能 Ignite 2025 エディション Fabric ユーザー データ関数の新機能 Ignite 2025 エディション には、アクティベーター トリガー、変数ライブラリの統合、Azure Key Vaultアクセス、Cosmos DB のサポートが含まれているため、ビジネス ロジックPython一元化し、Fabric 項目間で接続できます。
2025 年 11 月 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 Activator と Fabric ユーザー データ関数 (プレビュー) の統合 により、Fabric イベントや OneLake イベントなど、任意のソースからのイベントを処理する関数を作成できます。 詳細については、「 トリガー ファブリック項目」を参照してください。
2025 年 11 月 ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark (一般提供) ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric Spark (一般提供) が一般公開され、空間分析が Fabric Spark にもたらされます。 詳細については、「ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric」を参照してください。
2025 年 11 月 Spark Executor ローリングログ Spark 3.4 以降の Executor ローリング ログは、Spark History Server (完成したアプリケーションの場合) と Spark UI (アプリケーションの実行用) でサポートされています。 詳細については、「 拡張 Apache Spark 履歴サーバー」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確認してください。

Fabric Data Engineering のサンプルとガイダンス

Month Feature 詳細情報
2026 年 2 月 Azure Databricks (プレビュー) における OneLake データへの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 カタログは、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し、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るようにします。 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、コードを変更せず、Spark ジョブを最大 6 倍速く高速化し、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を向上させます。 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 Real-Time Intelligence、Notebook、Spark Structured Streaming をまとめる (プレビュー) 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。これにより、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 は Spark Notebook をインスタントにする方法を説明します。 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 Spark ノートブックを作成します。 Fabric は需要と適切なサイズのスターター プールを予測するため、ほとんどのノートブック セッションは数秒で開始され、カスタム ライブラリまたはプライベート ネットワークが必要な場合はオンデマンドにフォールバックします。 詳細については、「Apache Spark for Fabric のデータ エンジニアリングとデータ サイエンスおよび高コンカレンシー モードの Apache Spark コンピューティング」を参照してください。
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 で OneDrive や SharePoint のショートカットを使用することで、Microsoft 365 ファイルをその場で参照し、湖データと一緒に閲覧することができ、さらに必要に応じてフォルダーを同期される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。
2025 年 11 月 変数ライブラリを使用した Fabric ユーザー データ関数の環境構成 ユーザー データ関数の変数ライブラリを使用して UDF 環境設定を管理し、シークレットと設定をコードから除外し、開発、テスト、およびプローブ全体に値を挿入します。詳細については、「変数ライブラリの概要」および「ユーザー データ関数の概要」を参照してください。
2025 年 11 月 機密テキストを、Microsoft Fabric Tonic Textual を使用して 機密テキストを AI 対応データに変換 する方法について説明します。 非構造化ファイル内の機密性の高いエンティティを OneLake で直接検出、編集、合成できるため、準拠したまま AI 対応のデータセットを作成できます。
2025 年 11 月 OneLake セキュリティを使用したデータへの詳細な ReadWrite アクセス (プレビュー) OneLake セキュリティ (プレビュー) を使用してデータに対する詳細な ReadWrite アクセス を使用すると、昇格されたワークスペース ロールを持たない特定の Lakehouse テーブルとフォルダーへの正確な書き込みアクセス権を付与できるため、最小限の特権を残しながら、Spark と OneLake API を使用してファイルをアップロード、編集、管理できます。 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。

Fabric Data Science

このセクションでは、Microsoft Fabric の Data Science の最近の機能強化と機能について説明します。

Month Feature 詳細情報
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、「 Microsoft Foundry で OneLake ファイルを使用する」を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric AI Functions (一般公開) Fabric AI Functions は、テキスト埋め込み用の新しい ai.embed() 関数、センチメント分析の新しいパラメーター、エンティティ抽出、テキストの生成と要約、高度な gpt-5 構成オプション、既定のコンカレンシーの向上 (200)、Azure OpenAI および Microsoft Foundry リソース (Claude、LLaMA など) の拡張モデルサポートなど、包括的な拡張機能で一般提供されるようになりました。 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。
2025 年 11 月 データ エージェントの作成者の機能強化 データ エージェントの作成者の機能強化 により、クエリ参照の例、診断トレース、少数の例の SDK 検証、Markdown 命令、マルチタスク作成フローが追加され、デバッグとイテレーションが高速化されます。 開始するには、「 データ エージェントの構成」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 Data Science のサンプルとガイダンス

Month Feature 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で予測を表面化する、このエンドツーエンドパターンを使用する方法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 Cosmos DB の最近の機能強化と機能について説明します。

Month Feature 詳細情報
2025 年 11 月 Microsoft Fabric (GA) の Cosmos DB Microsoft Fabric の Cosmos DB が、すべてのユーザーに一般提供されるようになりました。 Microsoft Build 2025 年の発表以降、vector のインデックス作成と検索など、いくつかの新機能が追加されました。 詳細については、「Microsoft Fabric における Cosmos DB の発表」を参照してください。 開始するには、「Quickstart: Microsoft Fabric (プレビュー)を参照してください。

Microsoft Fabricの SQL データベース

このセクションでは、Microsoft Fabric の SQL データベースの最近の機能強化と機能について説明します。

Month Feature 詳細情報
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か、PowerShell と REST API を使用して SQL データベースを作成するときに、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。
2025 年 11 月 Fabric SQL データベースの監査 (プレビュー) Fabric SQL データベースの監査 (プレビュー) 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、 を使用してクエリを実行して、コンプライアンスと調査のアクセスと変更を追跡します。 詳細については、「 Fabric SQL データベースの監査」を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric の SQL データベース (一般提供) Fabric の SQL データベース (一般提供) は、T-SQL と使い慣れたツールを備えたサーバーレス SQL データベースです。 ファブリックの SQL Database が必要な理由 これは、信頼されたSQL ServerおよびAzure SQL Database エンジン上に構築され、Microsoft Fabric内で最初の完全な SaaS ネイティブ運用データベース エクスペリエンスです。
2025 年 11 月 Copilot Fabric SQL データベースで (一般提供) Copilot Fabric の SQL データベース ワークロード では、SQL クエリの生成、説明、最適化、関連するインサイトの表示、および一般的なデータベース タスクの加速を支援する自然言語のCopilotを提供します。 詳細については、「Copilot および Fabric の SQL データベースのクエリ エディター (一般提供)を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric の SQL データベースでのデータ仮想化 (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。 詳細については、 FABRIC の SQL データベースの OPENROWSET テーブルと外部テーブル (プレビュー) を参照してください。
2025 年 11 月 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 データベースでのデータ暗号化 と Fabric ワークスペースのカスタマー マネージド キーに関する説明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 SQL データベースのサンプルとガイダンス

Month Feature 詳細情報
2026 年 2 月 SSMS、VS Code、Fabric の AI を利用したアシスタント AI を利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) 用に 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、ファブリック 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。
2025 年 11 月 プレビューで利用できる AI 関数 外部モデル、チャンク、埋め込みを処理する AI 関数がプレビューで利用できるようになりました。 詳細については、「AI 関数 (Transact-SQL)を参照してください。

ファブリック データウェアハウス

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。

Month Feature 詳細情報
2026 年 1 月 MERGE のサポート MERGE T-SQL 構文が 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 (一般提供) の DATE_BUCKET() 関数 Fabric Data Warehouse の DATE_BUCKET() 関数を使用すると、 を使用したカスタムの時間ベースの集計 (2 か月や 3 週間など) が可能になります。 詳細については、「 DATE_BUCKET (T-SQL)」を参照してください。
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のみをサンプリングすることによって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、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 現在、アイテムの作成と項目間の依存関係をスクリプト化、検証、調整するパターンを使用して 、ウェアハウスと SQL 分析エンドポイントのデプロイを自動化する方法と、Fabric に付属するネイティブデプロイ機能をプレビューする方法について説明します。
2025 年 11 月 ミラー化されたアイテムのための Fabric Data Warehouse と SQL 分析エンドポイントにおける大きな文字列およびバイナリ値 (一般提供) VARCHAR(MAX) と VARBINARY(MAX) のサポートポートを使用すると、ミラー化されたアイテムの Fabric Data Warehouse および SQL 分析エンドポイントで切り捨てることなく、大きなテキストデータとバイナリ データを取り込み、格納し、クエリを実行できます。サイズ制限はソースによって異なります。 詳細については、データ型を参照してください。
2025 年 11 月 Fabric Data Factory の dbt ジョブ (プレビュー) Fabric Data Factory の dbt ジョブを使用すると、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 と 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 dbt ジョブを参照してください。
2025 年 11 月 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、Data クラスタリングに関するドキュメント および Fabric Data Warehouseを参照してください。
2025 年 11 月 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列への移行方法について学ぶこともできます。
2025 年 11 月 ウェアハウス スナップショット 一般公開されたウェアハウス スナップショットは、データ ウェアハウスのある時点の状態を示す読み取り専用の表現です。 過去 30 日間の任意の時点で 、ウェアハウスのスナップショットを 作成し、それに接続して、ウェアハウスと同じようにクエリを実行し、スナップショットを定期的に "ロールフォワード" することができます。 開始するには、 ウェアハウス スナップショットの作成と管理に関するページを参照してください。
2025 年 11 月 既定のセマンティック モデルの廃止 2025 年 11 月 30 日までに、すべての Power BI default セマンティック モデルが項目から切断され、独立したセマンティック モデルになります。 レポートやダッシュボードに引き続き使用する場合は保持し、不要になった場合は安全に削除できます。 詳細については、「Blog: Microsoft Fabricを参照してください。
  • 2025 年 9 月 5 日以降、Power BI default セマンティック モデルは、倉庫、レイクハウス、またはミラー化されたアイテムが作成されるときに自動的に作成されなくなります。 詳細については、ブログ：「既定のセマンティックモデルの終了」を参照してください。
  • アイテムにセマンティック モデルがまだない場合は、Power BIセマンティック モデルを作成できます。

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

Month Feature 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。

Month Feature 詳細情報
2026 年 2 月 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 (一般提供) プライベート エンドポイントを使用した Azure Databricks ワークスペース内の Azure Databricks カタログは、Virtual Network データ ゲートウェイを介して安全なプライベート接続を確立します。これにより、Unity カタログのメタデータとデータをネットワーク分離を維持しつつ、Fabric にミラーリングすることが可能になります。 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。
2025 年 11 月 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。
2025 年 11 月 Cosmos DB ミラーリング (GA) Microsoft Fabricの Cosmos DB と Cosmos DB ミラーリングの両方が、Microsoft Fabricで一般提供されるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric における Cosmos DB と Cosmos DB ミラーリング（一般提供）」を参照してください。
2025 年 11 月 SQL Server 2025 ミラーリング (GA) SQL Server 2025 は、SQL Server ミラーリングと共に一般提供されるようになりました。 詳細については、「Microsoft Fabric での SQL Server のミラーリング (一般提供)」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。

ファブリック ミラーリングのサンプルとガイダンス

Month Feature 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 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 Real-Time Intelligence の最近の機能強化と機能について説明します。

Month Feature 詳細情報
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。
2025 年 11 月 Azure Monitor から Fabric Eventhouse へ (プレビュー) Azure Monitorを Fabric Eventhouse (プレビュー) にルーティングすると、Azure Monitor エージェントとデータ収集ルールを使用して、スキーマ管理インジェスト、アドホック クエリ、時系列分析、アクティブ化のために VM テレメトリを Eventhouse にルーティングできます。 詳細については、「仮想マシン のクライアント データを Fabric に送信し、Azure Data Explorer (プレビュー)を参照してください。
2025 年 11 月 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 Activator と Fabric ユーザー データ関数 (プレビュー) の統合 により、Fabric イベントや OneLake イベントなど、任意のソースからのイベントを処理する関数を作成できます。 詳細については、「 トリガー ファブリック項目」を参照してください。
2025 年 11 月 Esri の ArcGIS Maps ワークロードを使用した地理空間インテリジェンス (プレビュー) Esri の ArcGIS Maps Workload (Preview) は、OneLake 統合、Spark ベースの処理、Power BI埋め込み、スマート マッピング機能を使用して、地理空間分析情報を視覚化、分析、共有できます。 詳細については、「Microsoft Fabric Workload Hub」を参照してください。 作業を開始するには、 マップの作成 (プレビュー) を行います。
2025 年 11 月 Eventstream アクティベーターの送信先 (一般提供) Fabric Eventstream では、イベントを送信先に ルーティングする前に、ビジネス要件に応じたイベントを処理および変換するためのアクティベーター変換先がサポートされています。 Eventstream Activator 変換先を使用すると、ライブ データ内の重要なパターンを検出し、コードを必要とせず、適切なアクションを自動的にトリガーできます。
2025 年 11 月 Real-Time Hub におけるファブリック容量の概況イベント (プレビュー) リアルタイム ハブ (プレビュー) におけるファブリック キャパシティ イベント は、リアルタイムの容量概要と状態のイベントを追加し、Activator、Eventstream、ダッシュボードを活用して正常性の監視、スロットリングの検出、アクションのトリガーを実現します。
2025 年 11 月 Real-Time インテリジェンスのマップ (プレビュー) Microsoft Fabricベクター空間形式に加えて、空間コンテキスト、リアルタイム データ、およびクラウド最適化 GeoTIFF (COG) やラスター PMTiles などの独自の画像ファイルが組み合わされます。 データ ラベル付け設定は、フィードバックを反映して、すべてのジオメトリ タイプ (ポイント、ライン、ポリゴン) でも使用できるようになりました。 作業を開始するには、 マップの作成 (プレビュー) を行います。
2025 年 11 月 Eventstream では、EventHub ソースからのスキーマを使用したイベントのソーシングがサポートされます (プレビュー) Fabric Eventstream では、ペイロードにスキーマを適用しながら、EventHub ソースからのイベントのソーシングがサポートされるようになりました 。
2025 年 11 月 MongoDB CDC Eventstream ソース Fabric Eventstream では、フル マネージド コネクタとして MongoDB Change Data Capture (CDC) がサポートされるようになりました。 開始するには、「 MongoDB CDC ソースをイベントストリームに追加する (プレビュー)」を参照してください。
2025 年 11 月 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。

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。

Month Feature 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 Real-Time Intelligence、Notebook、Spark Structured Streaming をまとめる (プレビュー) 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。これにより、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 を使用したファブリック・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 クリブル ソース (プレビュー) クリブル 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 Fabric Eventstream にリアルタイムデータをフローでき、Real-Time Hub での Kafka エンドポイント構成が簡素化されます。 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。
2026 年 1 月 Fabric Eventstream の価格について 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 (フラット料金)、データ トラフィック /GB (24 時間リテンション期間のイングレス/エグレス)、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 ストリームの容量消費量の監視」を参照してください。
2025 年 12 月 Fabric Eventstream SQL オペレーター: Fabric Real-Time Intelligence でリアルタイムデータ処理を行うためのツールキット Fabric Eventstream の Eventstream SQL 演算子を使用すると、SQL クエリ エディターのライブ ストリームに SQL ロジックを直接適用して、イベント データをリアルタイムで変換およびルーティングできます。 詳細については、「組み込み関数およびAzure Stream Analyticsおよび Eventstream クエリ言語リファレンスを参照してください。
2025 年 11 月 Eventstream 用の HTTP および MongoDB CDC コネクタの概要 Eventstream 用の HTTP および MongoDB CDC コネクタ では、コードなしの HTTP ソースと MongoDB CDC ソースが追加されるため、パブリック API とデータベースの変更をリアルタイム インテリジェンスにストリーミングできます。 詳細については、「HTTP ソースをイベントストリームに追加する」および「MongoDB CDC 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。
2025 年 11 月 Copilot支援されたリアルタイム データ探索 (プレビュー) Copilot 支援されたリアルタイム データ探索 (プレビュー) を使用すると、リアルタイム ダッシュボードのライブ タイルと KQL テーブルに関する自然言語の質問を行い、ビジュアルを絞り込み、クエリを記述せずに分析情報を保存できます。
2025 年 11 月 Real-Time Intelligence の運用エージェントによる運用効率の向上 Real-Time Intelligence の Operations エージェントは、Eventhouse のデータを監視し、目標を推論し、TeamsとPower Automateの統合を使用してアクションを推奨することで、必要に応じた自動化を可能にしながら、情報を共有し続けることができます。

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。

Month Feature 詳細情報
2025 年 11 月 Fabric IQ の概要 ファブリック IQ、Microsoft Fabric内の新しいセマンティック基盤。 Fabric IQ はデータ基盤の代わりではありません。むしろ、これまでに行ったすべての投資に対して効果を倍増させるものです。 詳細については、「Fabric IQ: The Semantic Foundation for Enterprise AI および From Data Platform to Intelligence Platform: Introducing Microsoft Fabric IQ を参照してください。
2025 年 11 月 オントロジー（プレビュー）項目 オントロジ (プレビュー) 項目を使用すると、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。
2025 年 10 月 Microsoft Fabric (プレビュー) のグラフ Microsoft Fabric の Graph がプレビュー段階になり、ネイティブのグラフ データ管理、分析、視覚化機能が提供されます。 詳細については、 Graph のドキュメントを参照してください。

関連コンテンツ

  • Last updated on