FabCon Las Vegas 2025 and Microsoft Build 2025 – Microsoft Fabric What’s new and what’s next #AI

2025年3月31日から4月2日まで、ラスベガスのMGM Grandで開催された Microsoft Fabric Community Conference（FabCon）2025は、データおよびAI分野の専門家にとって非常に重要なイベントとなりました。参加者数は6,200人を超え、前年のラスベガス開催時と比較して50％の増加、ストックホルム開催の2倍の規模となりました。

カンファレンスでは3日間にわたるBreakout Sessionに加え、3月29日〜30日および4月3日にワークショップも開催され、参加者には包括的で実践的な学習機会が提供されました。

FabCon 2025では、220以上のセッションが実施され、Microsoft Fabricの機能紹介をはじめ、Power BIの活用、SQL、AI技術など多岐にわたるトピックがカバーされました。さらに、20のハンズオン・ワークショップでは、分析、データガバナンス、データベース、AI分野において、実践的なスキルを学べる貴重な機会が提供されました。これらのワークショップは、Microsoft Fabricの認定試験の準備にも役立つ内容となっています。

FabConを参加すると、様々なグッズをゲットできますので、ぜひ、皆さんも機会があったら、参加してみてください。

また、ヨーロッパ版のFabConは、2025年9月15日から9月18日までの期間で、Viennaで開催します。

Microsoft Fabric は、次世代のAIトランスフォーメーションを実現するためのエンドツーエンド (E2E) データプラットフォームです。あらゆる種類のデータに対して、ETL、加工、保存、予測、分析、さらにガバナンスとセキュリティ機能を備えています。これらを統一された形式で提供し、Copilot AIも搭載された、オールインワンの一気通貫型の統合データプラットフォームです。OLTP系のDatabaseも含めることになっていますので、データ分析プラットフォームの概念を超えています。


最近、OneLakeに興味をお持ちになるお客様が増えています。
OneLakeはマルチクラウド対応のSaaS型ストレージとも呼ばれており、Microsoft Fabricの一部として提供される、組織全体の分析データを一元管理できる論理データレイクです。
OneLakeは、Microsoft Fabricのテナントに自動的に組み込まれているため、お客様側で追加のインフラ管理を行う必要はありません。M365やPower Platformとの連携はもちろんのこと、DatabricksやSnowflakeなど、他社サービスともオープンフォーマットでスムーズに連携可能です。
さらに、データをOneLakeに物理的にコピーしなくても透過的にアクセスできる「Shortcuts」機能や、データをミラーリングしてニアリアルタイムで同期する「Mirroring」機能も備えています。

そして、2025年5月19日から5月22日には、シアトルでMicrosoft Build 2025が開催されます。本記事では、これら二つのイベントを通して得られるMicrosoft Fabricの最新情報を、皆さまにお届けいたします。
本記事には、すべてのアップデートを網羅しているわけではないため、Power BI や Fabric に関する最新のアップデートを確認するには、下記の5つ方法があります。ご参考ください。そのうちに、MVPお二人のPower BI ReportのURLを紹介させていただきます。

そのほかに、公式のRoadmapのページもリニュアルされ、ご確認いただけます。

該当記事を投稿する際のステータスなので、パブリックプレビューなどの機能はリージョンのロールアウトの期間もあります。あらかじめにご了承ください。

Platformのアップデートには、AI、OneLake、ガバナンスの内容が含まれています。

プラットフォームアップデート1: サービスプリンシパルのサポートの拡張 (GA)

// 拡張統計収集を有効化／無効化
spark.conf.set("spark.microsoft.delta.stats.collect.extended", "true")  
spark.conf.set("spark.microsoft.delta.stats.collect.extended", "false")  

// 統計注入（プランナーで利用）を有効化／無効化
spark.conf.set("spark.microsoft.delta.stats.injection.enabled", "true")  
spark.conf.set("spark.microsoft.delta.stats.injection.enabled", "false")  

# テーブルの読み込み
df = spark.read.synapsesql("SalesDW.dbo.Orders")

from com.microsoft.spark.fabric.Constants import Constants
df = (
    spark.read
      .option(Constants.WorkspaceId, "")
      .option(Constants.DatawarehouseId, "")
      .synapsesql("SalesDW.dbo.Orders")
)

# DataFrame の書き込み
import com.microsoft.spark.fabric.tds.implicits.write.FabricSparkTDSImplicits._

val df = spark.read.table("Bronze.Transactions")
df.write
  .mode("append")  // errorifexists, overwrite, ignore が利用可能
  .synapsesql("SalesDW.dbo.TransactionsSummary")

ALTER DATABASE YourDatabase> SET RESULT_SET_CACHING { ON | OFF };
SET RESULT_SET_CACHING { ON | OFF };

CREATE TABLE testtbl1 (
col1 bigint,
col2 bigint,
col3 date)
WITH (CLUSTER BY (col1, col2))