最近、Microsoftのデータ分析・AI基盤として注目を集めているのが Microsoft Fabric です。
Googleトレンドでも検索が上昇しており、
- 「Fabricって何？」
- 「Power BIと何が違うの？」
- 「料金はどこで発生する？」
といった疑問を持つ方が急増しています。
この記事では、Microsoft Fabricの全体像からPower BIとの違い、できること、向く人向かない人、料金体系までを、初心者にも分かるよう丁寧に整理します。
Microsoft Fabricとは？
Microsoft Fabricは、一言でいうと
「データ収集 → 加工 → 保存 → 分析 → 可視化 → AI活用」までを一体化した統合データプラットフォームです。従来は、
- Azure Data Factory
- Synapse Analytics
- Data Lake
- Power BI
- Machine Learning
といった複数サービスを組み合わせて構築していたデータ基盤を、1つのSaaS環境に統合したのがFabricです。
Fabricの中に含まれる主な機能
Fabricは単体サービスではなく、複数エンジンの集合体です。
代表的なワークロード
- Data Factory：データ連携・ETL
- Data Engineering：Spark処理
- Data Warehouse：SQL分析基盤
- Real-Time Analytics：ストリーミング分析
- Data Science：機械学習
- Power BI：可視化
- OneLake：統合データレイク
特に重要なのが OneLake という概念で、これは
「組織全体のデータを1つの湖に集約する」
というFabricの中心思想です。
Power BIとの違い
ここが検索ニーズ最大ポイントです。
役割の違い（シンプル図解）
| 項目 | Microsoft Fabric | Power BI |
|---|---|---|
| 役割 | データ基盤全体 | 可視化・レポート |
| ETL | 可能 | 基本不可 |
| データ保存 | 可能 | 不可 |
| AI分析 | 可能 | 限定的 |
| リアルタイム分析 | 可能 | 制限あり |
| ダッシュボード | 可能 | 得意分野 |
分かりやすい例え
- Fabric＝工場全体
- Power BI＝完成品のショールーム
Fabricが
- 原材料（データ）を集め
- 加工し
- 保管し
- 分析し
最後にPower BIが
- グラフ化
- ダッシュボード化
します。つまりPower BIはFabricの「一部機能」として内包されています。
Microsoft Fabricでできること
代表的な活用シーンを整理します。
① データ統合（ETL）
- Excel
- SQL Server
- Salesforce
- Google Analytics
- CSV
- API
など、バラバラなデータを自動収集できます。
② データウェアハウス構築
従来はAzure Synapseなどで構築していた分析基盤を、Fabric内で作成可能。
SQLでの分析も可能です。
③ リアルタイム分析
IoTやログデータなど、リアルタイムストリームを分析可能。
【例】
- Webアクセス監視
- センサー監視
- 決済検知
④ AI・機械学習
Fabric内で
- モデル作成
- 学習
- 予測分析
が行えます。
Azure MLと連携する必要がなくなり、開発負荷が軽減されます。
⑤ 可視化・ダッシュボード
Power BIが標準統合されているため、
- グラフ
- KPI
- レポート
- 経営ダッシュボード
をそのまま作成できます。
向いている企業・組織
Fabricは「全部入り」な分、向き不向きがはっきりします。
向いているケース
- 複数システムのデータを統合したい
- BI基盤を一から作りたい
- Azureをすでに使っている
- AI分析まで視野に入れている
- 経営ダッシュボードを構築したい
- データレイクを整備したい
特に DX・データドリブン経営 を進めたい企業には強力です。
向かないケース
- Excel分析だけで足りる
- Power BI単体で十分
- 小規模データ（数GBレベル）
- 専任データエンジニアがいない
- 予算が限られる
Fabricは“基盤構築”なので、小規模用途ではオーバースペックになりがちです。
Microsoft Fabricの料金体系
ここが一番誤解されやすい部分です。
Fabricは ユーザー課金ではなく「容量課金」 が基本です。
Capacity（キャパシティ）モデル
Fabricは「CU（Capacity Unit）」という単位で課金されます。
CUとは
- CPU
- メモリ
- 処理能力
をまとめた計算リソース量です。
SKU例（代表）
| SKU | CU | 月額目安 |
|---|---|---|
| F2 | 2CU | 小規模検証 |
| F4 | 4CU | 小規模運用 |
| F8 | 8CU | 部門利用 |
| F16 | 16CU | 中規模 |
| F32以上 | 大規模 | エンタープライズ |
※Azure従量課金ベースのため地域・契約で変動します。
課金の仕組み
Fabricは
- データ処理
- クエリ実行
- ETL
- AI処理
- レポート生成
すべてがCU消費対象です。
つまり、
「使った分だけ基盤リソースを消費」
します。
Power BI Premiumとの関係
【重要ポイント】
Fabric Capacityは、Power BI Premium容量を包含します。
つまり
- Power BI Premium
- Data Warehouse
- Data Engineering
が同じ容量内で動きます。
無料・試用はある？
あります。
Fabric Trial
Microsoft 365アカウントがあれば、
- Trial Capacity
- Power BI連携
- Lakehouse作成
を試せます。ただし、
- 容量制限あり
- 商用利用は不可
- 一定期間で終了
です。
Fabric導入の判断基準
導入判断はこの3軸で見ると分かりやすいです。
技術軸
- Azure利用中 → ◎
- SQL基盤あり → ◎
- BI運用あり → ◎
データ量軸
- TB級 → ◎
- GB級 → △
- Excel中心 → ✕
組織軸
- DX推進企業 → ◎
- 分析部門あり → ◎
- IT専任なし → △
まとめ
Microsoft Fabricは有料？どんな使い方に向く？
| 利用タイプ | Fabric有料の必要性 | 主な使い方 | 導入効果 |
| Power BIだけ使う企業 | △ 不要な場合あり | レポート・ダッシュボード作成 | 可視化中心。Fabricは過剰になることも |
| 複数データを統合したい企業 | ◎ 有料推奨 | ETL / データ統合 / OneLake管理 | サイロ化解消・分析速度向上 |
| データ基盤を新規構築 | ◎ 有料必須 | DWH / Lakehouse / SQL分析 | 統合基盤を1サービスで構築可能 |
| AI・予測分析を行う組織 | ◎ 有料必須 | 機械学習 / モデル学習 / 予測 | 分析→AI活用まで一体運用 |
| リアルタイム監視用途 | ◎ 有料必須 | ログ / IoT / ストリーミング分析 | 即時検知・可視化が可能 |
| Excel中心の小規模企業 | ✕ 不要 | 簡易分析 | Power BI単体で十分 |
| 検証・学習用途 | △ Trialで可 | Lakehouse作成 / ETL検証 | 無料範囲で理解可能 |
Microsoft Fabricは、
データ基盤・分析・AI・可視化を1つに統合した次世代データプラットフォームです。
Power BIとの違いを整理すると
- Fabric → データの収集・加工・分析・AIまで
- Power BI → 可視化・レポート
という役割分担になります。
料金はユーザー数ではなく Capacity（CU）課金 が特徴で、規模に応じた基盤設計が必要です。
小規模用途ではオーバースペックになりやすい一方、DXやAI分析を見据えた企業にとっては、Azure連携を含めた非常に強力な選択肢になります。
