【Microsoft×生成AI連載】【Microsoft Fabric】 Fabric IQとは？

Microsoft Fabric は、データ分析・統合・AI 活用を一元的に提供するクラウドベースの分析プラットフォームです。その中核を担う新しいインテリジェンス層として登場したのが「Fabric IQ」です。

Fabric IQ は、企業内のデータを単なる数値の集合として扱うのではなく、ビジネス概念（顧客・製品・注文など）を “エンティティ” として定義し、その関係性をグラフ構造で表現することで、データに意味（セマンティクス）を与えます。これにより、従来の BI や SQL クエリに依存した分析ではなく、自然言語での質問から、企業全体の文脈を踏まえたインサイトを得ることが可能になります。

本記事では、実際にFabric IQを動かす流れと、その機能、ビジネスにもたらす変革を具体的に掘り下げます。

本記事は、Microsoft Fabricについて基礎的な知識を有している事を前提としています。

これまでの連載
Fabric IQの機能概要
Fabric IQアイテムを使用するための設定
機能一部紹介
利用シーン・メリット・具体例
注意点
まとめ
おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約)

これまでの連載

これまでの連載記事一覧はこちらの記事にまとめておりますので、過去の連載を確認されたい方はこちらの記載をご参照ください。

blog.jbs.co.jp

Fabric IQの機能概要

Fabric IQ は、Microsoft Fabric 上で “ビジネス概念（エンティティ）・関係性・ルール” を定義し、それを OneLake 上の実データに結びつけることで、自然言語分析・推論・AI エージェント活用を可能にする新しいインテリジェンス層です。

アイテム（例：Semantic Models / Ontology / Data Agents）ごとに役割が明確で、データの意味付け・推論・自然言語クエリを一貫して扱えるのが特徴です。

以下がFabric IQのインテリジェンス層である中核機能となります。

Semantic Models

レポーティングと対話的分析に最適化されたキュレーテッドな分析モデルです。
メジャー、スコアカード階層、ビジュアル用のリレーションシップ、DAX を備え、Power BI レポートや IQ の自然言語機能と連携します。

Ontology

企業の語彙とセマンティックレイヤーを提供するアイテムです。
ドメインや OneLake のソースを横断して意味を統一し、エンティティ型・リレーションシップ・プロパティ・ルールや制約を定義します。
定義した要素を実データにバインドすることで、下流のツールが共通の言語でデータを解釈できるようにします。

Digital Twin Builder

データからデジタルツイン（状態・イベント・関係）を構築。

Graph

ノード・エッジ・トラバーサルに対するネイティブなグラフストレージとコンピュートを提供します。
パス探索、依存関係解析、グラフアルゴリズムの実行に適しており、エンティティ間の関係を効率的に扱えます。

Data Agents

ジェネレーティブ AI を用いて独自の会話型 Q&A システムを構築できるエージェントです。
自然言語での問い合わせに対する応答や推論、必要に応じたアクション実行をサポートします。

Operations Agents

リアルタイムデータを監視し、ビジネス上の推奨アクションを提示する AI エージェントです。
運用監視や自動化ワークフローのトリガーとして利用できます。

Fabric IQアイテムを使用するための設定

Fabricが使えるからすぐにFabric IQを使える、というわけでありません。

以下のテナント設定をONにしないと作成・使用ができないので、使いたい場合は設定をONにする必要があります。

Azure OpenAI に対応する Copilot やその機能の有効化
Azure OpenAI に送信されたデータを容量の地理的リージョン、コンプライアンス境界、又は国内クラウドインスタンスの外部で処理できるよう有効化
Azure OpenAI に送信されたデータを容量の地理的リージョン、コンプライアンス境界、又は国内クラウドインスタンスの外部に保存できるよう有効化
Ontologyの有効化
Graphの有効化
Data Agentsの有効化
Digital Twin Builderの有効化

機能一部紹介

Fabric IQの機能の一部を紹介します。

Semantic Modelでビジネス概念を一度定義すれば、複数ツールで共通利用可能になります。

Ontologyを使うことで、ビジネス言語でエンティティを定義し、分析や AI が一貫して理解できるようになります。

Graphを使うことで、Graphでエンティティをノード化し、リンクで関係を可視化して直感的に理解ができ、AIによる分析の透明性の向上が可能になります。

SemanticModel・Ontology・Graph を一緒に使うことで、Data Agents がより正確で文脈を踏まえた応答を返せるようになり、利用者に関係なく統一された分析をすることが可能となります。結果として、データ分析が誰でも使いやすく、社内で広く活用できるようになると思われます。

利用シーン・メリット・具体例

Ontology によるデータ統合（エンティティ・関係性の定義）を行い、Data Agents で回答する一例を紹介します。

利用シーン

「工場」「製品」「原価」「顧客」などをエンティティ化し、ERP／MES／CRM など異なるシステムのデータを共通の意味で統合する。
エンティティ同士の関係（製品→原価、顧客→受注、工場→ラインなど）を定義して、企業のデータ構造を“ビジネス視点”で整理する

メリット

データの定義が統一され、部門やシステムをまたいでも一貫した分析が可能になる
AI（Data Agents）が企業固有の文脈を理解し、自然言語の質問に対して正確で再現性の高い回答を返せる
統合済みデータの再利用性が高まり、分析の属人化を防ぐ

具体例

例えば、製品の原価構造を知りたい場合です。

Ontology で「製品」「原価」「工程」の関係を定義し、ERP の原価情報と MES の工数データを“製品”エンティティに紐づけて統合。
Data Agents に「主要製品の原価の内訳を教えて」と質問すると、統合されたデータから材料費・加工費・労務費などの内訳をまとめて回答する。

利用シーンとメリットの一例は以下となります。

注意点

プレビュー版のため、仕様変更や一部制限がある可能性があります。安定性を確認するため、本番運用前に検証環境でのテストを推奨します。

まとめ

Fabric IQ は、その集約されたデータに「意味（IQ）」を与え、それを絶えず更新される「ビジネスの共通言語」に変える点が画期的です。

Fabric IQ が提供する「統一されたインテリジェンス」は、特にリアルタイム性と複雑な関係性の理解が求められる分野で強力な力を発揮すると考えられます。

Fabric IQ は、「データ分析」のフェーズから「データ駆動型の自律的なビジネス実行」のフェーズへと、企業を変革する起爆剤となる可能性があります。

おまけ(Copilot Chatによる本記事の要約)

本記事ここまでの執筆内容をCopilot Chatに転記し、記事内容の要約をしてもらいました。

Fabric IQ は Microsoft Fabric に追加された新しいインテリジェンス層で、企業データに「意味（セマンティクス）」を与えて AI や自然言語分析を高度化する仕組みです。

顧客や製品などのビジネス概念をエンティティとして定義し、それらの関係をグラフ構造として表現することで、AI が企業全体の文脈を理解できるようになります。

主な構成要素は、分析モデルを提供する Semantic Model、企業の共通語彙を定義する Ontology、関係性を可視化する Graph、そして自然言語での質問に回答したり推論する Data Agents などです。これらを組み合わせることで、データの一貫した理解と高度な質問応答が可能になります。

利用にはテナント設定で各種プレビュー機能の有効化が必要です。

Fabric IQ は現在プレビュー版のため、仕様変更や制限・不具合の可能性があり、本番利用には注意が必要です。

企業データに統一的な意味付けを与えることで、従来の分析から一歩進んだ「自律的なデータ駆動型の業務」へと導くポテンシャルを持っています。