Microsoft Fabricとは　Power BIとの違いやできることを初心者にも分かりやすく解説

2026.02.05

#Power BI #Microsoft Fabric

※Microsoft公式から引用
Power BIを業務で使っていると、最近よく耳にする「Microsoft Fabric」という名前に戸惑う方も少なくありません。
「Fabricって結局何ができるの？」
「Power BIとどう違うの？」
「自社で使うべきなのか判断できない」
こうした疑問は、多くの分析担当者・データ基盤担当者が共通して抱えるものです。

FabricはPower BIと深く連携しつつ、データ取り込みから加工・保存・可視化までを１つの基盤で提供する、これまでにない新しいデータプラットフォームです。

本記事では、Power BIユーザーが特につまずきやすいポイントを中心に、Fabricの概要・特徴・できること・導入メリットを分かりやすく整理します。
Power BIの次のステップを考えている企業、データ基盤の刷新を検討している企業にとって、Fabricがどのように役立つのか理解できる内容になっています。

Microsoft Fabricとは？

Fabricの概要と誕生背景

Microsoft Fabricは、データの取り込み・加工・保存・分析を一つの環境で完結できる統合型データ分析プラットフォームです。従来の企業では、ETL、データレイク、データウェアハウス、BIツールがバラバラに存在し、担当部門も異なるケースが多くありました。その結果、データの整合性が取りづらい、部門によって数字が違う、更新作業が重複するなどの課題が生まれていました。

Fabricは、この「分断されたデータ環境」を解消するために開発されました。Power BIとの高い互換性を備えているため、既にPower BIを導入している企業にとってもスムーズに適用しやすい設計になっています。

データ基盤を統合する「オールインワンプラットフォーム」

Fabricの最も大きな特徴は、データ活用に必要な複数の工程を一つのプラットフォームに統合できる点にあります。従来のように「この処理はAのツールで、集計はBで、可視化はC」と分ける必要がなく、同じワークスペースで一気通貫の処理ができます。

Fabricに統合されている領域は次の通りです。

• データの取り込み（Data Factory）
• データ加工・エンジニアリング（Spark）
• データ保存（OneLake／Lakehouse／Warehouse）
• 可視化（Power BI）

複数ツール間のデータ受け渡しが不要になり、更新管理や権限管理も共通化しやすくなります。

主な構成要素（OneLake／Lakehouse／Data Factory／Power BI）

Fabricは複数の機能群で構成されており、それぞれがOneLakeを中心に連動しています。特にPower BIユーザーが理解しておくべき構成要素を表にまとめました。

これらが同じデータ基盤（OneLake）を参照するため、データコピーに依存しない効率的な運用が可能になります。

Power BIとMicrosoft Fabricの違い

位置づけの違い（BIツール vs 統合データ基盤）

Power BIとMicrosoft Fabricは名前が似ていますが、別の製品です。

• Power BI：BIツール（可視化・レポート・ダッシュボードに特化）
• Fabric：データレイク・DWH・ETL・分析・可視化まで含む統合データ基盤

両者は上下関係というより 階層が異なる存在 であり、Fabric の構成要素の一つとして Power BI が位置付けられます。

製品の関係性（図解イメージ）

Fabric（統合データプラットフォーム）
├── OneLake（ストレージ）
├── Data Factory（データ取り込み・ETL）
├── Lakehouse（データレイク）
├── Warehouse（DWH）
└── Power BI（可視化） ← 構成要素のひとつ
つまり「Fabric の中に Power BI が含まれている」という構造です。



データの扱い方の違い（可視化中心 vs データ管理）

Power BIは、既存のデータを可視化するツールであり、データ加工はPower Queryが中心です。
一方、Fabricはデータの取り込み〜加工〜保存〜共有〜可視化までを網羅します。



Fabric上で作ったデータモデルは複数レポートで共同利用できるため、データの“使い回しやすさ”が圧倒的に向上 します。

運用範囲の違い（分析レイヤー vs パイプライン全体）

Power BI は可視化に特化しているため、

• データ更新
• モデル管理
• 権限設計
• データ品質管理

といった運用面は限定的です。
Fabricは、これらを含めてパイプライン全体を管理できる基盤です。

Fabricがカバーする追加領域

• データのライフサイクル管理
• 部門横断の権限管理（Entra ID）
• OneLake での共通ストレージ運用
• 大規模データ処理の最適化（Direct Lake など）

結果として、

• データ更新とレポート更新が同じ基盤で完結
• 部門ごとの「数字の違い」が解消
• 大規模データでも高速処理

というメリットが生まれます。



OneLakeでのデータ統合と共有

OneLakeはFabricの中心となるストレージで、組織内のデータを一元管理できます。従来のように部門ごとにファイルを管理すると、数字の不整合やデータコピーの増加が起こりやすくなります。

OneLakeの利点は以下です。

• 同じデータを部門横断で参照できる
• データコピーが減り、管理負荷が下がる
• 権限や監査ログを集中管理しやすい

Power BIユーザーにとっては、データソースの選択が格段に簡単になる点もメリットです。

Lakehouse／Warehouseによる柔軟なデータモデリング

Fabric では、Lakehouse と Warehouse を使い分けることで、柔軟性と堅牢性を両立したデータ基盤を構築できます。
Lakehouse
ファイル形式（Parquet, CSV など）とテーブル形式の両方を扱えるストアで、データ探索や前処理、加工など “柔軟な操作” に向いています。
Warehouse
厳密なスキーマ管理を備えたデータウェアハウスで、組織が公式に参照する「信頼できる分析用データモデル（Single Source of Truth）」を保持する役割を持ちます。

一般的な構成イメージは以下の通りです。

• Lakehouse：前処理・変換・柔軟なデータ加工を担当
• Warehouse：ビジネスで使う公式データモデルを保持する中心レイヤー
• Power BI：Warehouseを参照して高速に可視化するレイヤー

この構造により、データエンジニア（Lakehouse）と分析担当者（Power BI）が、Warehouseを共通基盤として同じデータモデルを参照できるため、部門ごとの数字の不整合を防ぐことができます。

Fabricを採用すると、データ加工〜モデリング〜可視化の流れが一貫し、分析チームと IT チームが同じ基盤で協働しやすくなる点が大きな利点です。

Power BIとのシームレス統合

FabricではPower BIが標準搭載されているため、データ加工から可視化までスムーズに連携できます。特にDirect Lakeは大容量データの可視化で威力を発揮します。

• インポート不要で高速表示
• OneLake更新がPower BIにも即反映
• 中間ファイルを減らせる

Power BIユーザーの課題である「重い・遅い」を根本的に改善できます。

Power BIユーザーがFabricを活用するメリット



データソースの一元管理による運用効率化

Fabricでは、Power BIとデータ基盤を同じワークスペースで管理でき、レポートごとに異なるデータセットが乱立する問題を防げます。

代表的なメリットは次の通りです。

• レポート間で共通データを利用できる
• データ更新の管理が一箇所にまとまる
• 参照関係が整理され、トラブル対応が容易

データの“置き場所”が統一されることで、更新運用が大幅に効率化します。

高速処理とデータガバナンスの強化

Fabricは高速処理と統制強化を同時に実現できる点が大きな特徴です。特にDirect Lakeは、Power BIの表示速度を根本的に改善する技術です。



Power BI単体では「個別最適」になりやすい領域を、Fabricが包括的に補完します。

分析から意思決定までのスピード向上

Fabricでは取り込み・加工・可視化が同一基盤で完結するため、分析サイクル全体が短縮されます。

例えば以下の変化が生まれます。

• データ担当とレポート担当の調整が減る
• データ更新がレポート側にも即反映
• 新データ追加 → ダッシュボード反映の速度が向上

意思決定のリードタイムを短くしたい企業には特に大きなメリットです。

Fabric導入を検討する際のポイント



ライセンス・料金体系の概要

FabricはF SKUという容量ベースのライセンス体系を採用しており、小規模検証からスケールアップまで柔軟に対応できます。

料金理解のポイントは以下です。

• Fabricは容量課金
• 小規模利用は低SKUで十分
• Power BI Premium利用中ならそのまま利用可能な場合も
• 料金体系は変動があるため公式の確認が必須

導入の前提環境（Entra ID／Power BI Service）

Fabricを利用するには、Entra IDとPower BI Serviceが必須です。これらが適切に設定されていることで、Fabric上での認証・権限管理がスムーズになります。

条件は次の通りです。

• Entra IDでユーザー管理が行われている
• Power BI Serviceのワークスペース運用が可能
• 管理者がFabricを有効化している

Power BI利用企業であればこの条件は容易に満たせます。

小規模から始める導入ステップ

Fabric導入は「全社適用」より「スモールスタート」が現実的です。

ステップの例は以下です。

• 更新負荷が高いレポートを1つ選ぶ
• 対象データをOneLakeに移行
• Power BIデータソースをFabricに変更して検証
• 問題なければ他レポートにも展開

効果を測りながら導入を進められるため、社内の合意形成も容易です。

まとめ：Power BIの先にあるFabricの世界


Microsoft Fabricは、Power BIを中心とした可視化の世界から一歩進み、「データ基盤全体」を効率化するためのプラットフォームです。OneLakeでデータを統合し、Lakehouse／Warehouseでモデリングし、Power BIで可視化するという流れを一つの環境で実現できます。

すでにPower BIを活用している企業にとって、Fabricは自然に導入できる“次のステップ”であり、小規模導入でも十分に効果を得られます。データ活用のスピードや精度を高めたい企業にとって、有力な選択肢となるでしょう。



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