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title: FabConEU2026_PowerBI_Update_JA
tags: 
author: [Eiki Sui](https://docswell.com/user/marshal_dabao)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/37K9V5GG7D.jpg?width=480
description: FabConEU2026_PowerBI_Update_JA by Eiki Sui
published: October 15, 26
canonical: https://docswell.com/s/marshal_dabao/KQ2JXM-2026-10-15-212545
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K9V5GG7D.jpg)

Microsoft Fabric
Power BI
Microsoft Fabric ／ Power BI
FabCon Europe 2026
アップデート
AI が「実行」する時代のデータ活用
CoE とビジネス部門の Power BI ユーザー向け
2026年10月13日｜Sui Eiki
2026年1〜9月の Fabric／Power BI の更新と、FabCon Europe 2026（2026年9月、バルセロナ）の発表を中心に構成｜参照日 2026-10-04


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3WMKN5J5.jpg)

はじめに
本日のゴールとタグの見方
本日のゴール
1
全体像をつかむ
Microsoft の投資領域（4 層と Copilot）
2
自分の仕事で何が変わるかを知る
利用者・作成者・CoE ごとの変化
3
次のアクションを決める
試すこと・設定すること・移行すること
タグの見方
提供状況
GA
本番環境で利用可能
プレビュー
評価・検証向け。仕様が変わる可能性あり
近日公開
発表済み・提供開始前
先行公開
画面や構想の紹介のみ（時期未定）
ロードマップ
セッションで紹介された予定（時期未定）
Frontier
Microsoft 365 Copilot の早期アクセス
混在
1 枚に複数の提供状況（本文で個別に表示）
要対応
CoE が設定・周知・移行を判断する項目
対象者
CoE・管理者
作成者
利用者
V 動画の枠
★ 強調
2


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDK63WYEG.jpg)

はじめに
アジェンダ
01
FabCon Europe 2026 の全体像
02
Copilot と Fabric IQ
03
AI 時代のセマンティックモデル
04
Deep dive：ストレージモード
Fabric の全体像・4 層スタック・新しい Copilot
Power BI に聞く・任せる・Fabric IQ
Superpowers・Semantic views
根拠で選ぶ・真の複合モデル
全員
05
利用者
06
エージェント時代の開発
Developer Mode・仕様を書き AI と作る
Fabric Apps と Fabric Databases
Rayfin・モダン レポート ビルダー・Pro／PPU
作成者・CoE
07
レポートと配布
作成者・CoE
08
CoE 向け：管理・移行
表・マトリックス・Web のリボン・共有
非推奨・廃止・容量とコスト
作成者
全員
作成者・利用者
CoE
完全版には、このほかデータ準備（Dataflow）、Fabric IQ（Data Agent と Ontology）、その他のアップデート（リンク集）、用語集を掲載
3


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKY49278.jpg)

FabCon Europe 2026
全員
FabCon Europe 2026：バルセロナの会場から
開催概要
会期
2026年9月28日〜10月1日
会場
形式
スペイン・バルセロナ
FabCon（Fabric）＋ SQLCon（SQL）の同時開催
開催結果
約 5,000 人
130 以上
10 以上
データ専門家
セッション
チュートリアル
＋ コミュニティのミートアップ・ラウンドテーブル
会場の雰囲気
■ 作っているもの・学びをオープンに共有するコミュニティ
■ テーマは「Copilot とエージェントのためのデータ基盤」
基調講演の会場（2026年9月、バルセロナ）
FabCon and SQLCon 2026 in Barcelona（Azure Blog、2026-09）
FabCon Keynote @YouTUbe
■ 会場の熱気は、Microsoft のデータ製品の勢いを映す
4


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VVGXMX7Q.jpg)

はじめに
数字で見る Fabric と Power BI
40,000 社以上
425,000 社以上
Microsoft Fabric の顧客数
Power BI の顧客数
世界中で
あらゆる国・業界で
2,200 万以上
15,000 人以上
Leader
毎日使われている
Power BI セマンティックモデル
2026年6月の公開以降に
Fabric App を作った開発者
Gartner Magic Quadrant で
Microsoft が Leader に
世界で最も広く使われている意味の層
Fabric Apps（Rayfin）
Analytics and BI Platforms（2026）
FabCon and SQLCon 2026 in Barcelona（Azure Blog、2026-09）ほか
5


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGL8VGR7L.jpg)

01
FabCon Europe 2026 の
全体像
AI が「答える」から「実行する」へ。
Microsoft が何に投資しているかを最初に押さえます
対象
全員
4層
4 層すべて
6


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QY96XYEP.jpg)

Microsoft Fabric の全体像
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Fabric
アイテム
Data
Factory
Analytics
Databases
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
7


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WX46ZJ1.jpg)

Microsoft Fabric｜Data Factory（パイプライン）
Microsoft Fabric
Data Factory (Pipeline)
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
あらゆるデータソースに接続できる、シームレスで使いやすいETL
• オンプレミス、Azure、その他のクラウドプラットフォーム向けの豊富なコネクタ
• 直感的なウィザード形式によるデータコピー体験
• SQL、Python、.NET などのカスタムコード統合をサポート
• ペタバイト規模のデータ移動能力
Data
Factory
Analytics
Databases
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71YN4VDJG.jpg)

Microsoft Fabric｜Data Factory（Dataflow Gen2）
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Data Factory (Dataflow Gen2)
セルフサービス型データ変換機能
• Power Query をベースとしたユーザーフレンドリーな操作体験
• 170以上のデータソースと100 以上の組み込みデータ変換機能をサポート
• Fast Copy 機能により、大規模データセットでも高速なデータ移動を実現
Data
Factory
Analytics
Databases
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
9


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG4XL8E2.jpg)

Microsoft Fabric｜Analytics（ノートブック）
Data Engineering
& Data Science (Notebook)
Microsoft
Fabric
多言語対応のコラボレーションノートブック
• 1つのノートブック内で SQL、Python、R、Scala を利用可能
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Data
Factory
Analytics
• 共有ノートブックによるリアルタイム共同編集
• Data Wrangler を使用したローコードでのデータ変換・プロファイリング
• AI によるデータ変換機能（要約・抽出・翻訳など）
• AutoML によるAIモデルの自動作成
• User Data Function によるカスタム関数開発（Power BI からも利用可能）
Databases
IQ
Power BI
Real-Time
Intelligence
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
10


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZL26M9E3.jpg)

Microsoft Fabric｜Databases
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Databases
Data
Factory
Analytics
Databases
SaaS型データベース
• Fabric 上で運用データ（Operational Data）を管理
• OneLake とネイティブ統合
• データの重複や移動を削減
• スケーラビリティ、セキュリティ、ガバナンスを標準搭載
IQ
Power BI
• Real-Time
運用負荷を低減するシンプルなアーキテクチャ
Intelligence
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6WV2NDEV.jpg)

Microsoft Fabric｜Real-Time Intelligence
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Real-Time Intelligence
リアルタイムデータの分析・可視化・監視
• IoTシグナルやアプリケーションログなどのストリーミングデータをリアル
タイムで取り込み・処理
• 条件を継続的に監視し、メールや Microsoft Teams を通じてアラート
を自動通知Data
Databases
Analytics
Factory
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MD258E4.jpg)

Microsoft Fabric｜Fabric IQ
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Fabric IQ
統合インテリジェンス
• Fabric プラットフォーム全体にわたる AI 駆動のインテリジェンスレイヤー
• 組織のデータ資産を意味レベルで深く理解するセマンティック基盤
Data
Factory
Analytics
Databases
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
13


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972984NVJR.jpg)

Microsoft Fabric｜Power BI
Microsoft Fabric
AIトランスフォーメーションのための統合データプラットフォーム
Power BI (Report)
市場No.1のBIツール
• 誰でも使いやすい Excelライクな直感的ユーザー体験
• Power BI の新しい Direct Lake 接続により、大規模データの高速分析を実現
Data
Factory
Analytics
Databases
Real-Time
Intelligence
IQ
Power BI
Fabric プラットフォーム
Copilot
OneLake
Governance
14


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY46MPQ7M.jpg)

FabCon Europe 2026 ハイライト
FabCon を 1 枚で：3 つのシフト
ガバナンスされたデータを、人とエージェントが働く場所へ
01
02
03
エージェントが
「答える」から「実行する」へ
コンピュート（計算能力）が
エージェントの需要に追いつく
信頼が
データと一緒に移動する
■ Fabric IQ が
■ Data Warehouse の
■ 秘密度ラベル・DLP を Copilot へ
Copilot Chat・Cowork で GA
GPU 高速化クエリ（プレビュー）
■ Data engineering agent
■ オンデマンド課金で使った分だけ
関連：p.22, p.23, p.42
関連：p.63
（プレビュー）
■ Restrict from Copilot で制御
■ ※Cowork は DLP 未対応
関連：p.30, p.31, 完全版 p.94
Power BI は「次の章」へ：モダン レポート ビルダー、Semantic views、Apache Ossie、Developer Mode（→ p.19、完全版 p.37、p.44）
Bringing governed analytics into the flow of work（Fabric Blog、2026-09）
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYZW52E8.jpg)

★ Microsoft の投資領域
最重要投資領域：エージェント型分析スタックの 4 層
Conversational
対話
Semantic
意味
Serving
提供
Data foundation
データ基盤
Copilot in Power BI／Data Agent
Fabric IQ → Copilot Chat・Cowork
人が毎日使うツールへ届ける
セマンティックモデル／Semantic views（先行公開）
Ontology（プレビュー）
AI がビジネスロジックの上で推論できる
Data Warehouse（GPU 高速化クエリ：プレビュー）
キャッシュ制御／Direct Lake
速く・大勢に・統制された形で提供する
Data Engineering（Spark・Lakehouse）
Data Science／Data Factory
データを新鮮・大規模・クエリ可能に保つ
セクション
02・08
セクション
03・08
セクション
04
セクション
土台：OneLake（オープン形式）｜1 つのセキュリティモデル｜1 つのガバナンス｜1 つの「正しい定義」
Building the agentic analytics stack（Fabric Blog、Build 2026）／Fabric Analytics at FabCon Europe 2026
07
“
AI does not merely assist,
but executes across your
data estate.
AI は支援するだけでなく、データ
資産全体で「実行」する
Build 2026 で 4 層を発表し、
FabCon Europe 2026 で
「次の段階を完成」。
4 層を一体で設計している
ことがポイント
16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PZXYD73.jpg)

★ すべてのペルソナへ
AI はすべてのペルソナの仕事を支援する
AI はプラットフォームに組み込まれ、使う人・作る人・守る人のすべてを支援する
ペルソナ
主な AI 体験（2026年9月時点）
ビジネスユーザー
Copilot Chat・Cowork で Power BI に質問・作業を委任／レポートの中の Copilot
GA
アナリスト・レポート作成者
Copilot でレポート作成・要約、Fabric skill for report authoring、Modern visual defaults
GA
モデル作成者・BI 開発者
Power BI のエージェント開発（Authoring プラグイン）、Copilot in web modeling、
Remote Power BI Authoring MCP
GA／プレビュー
データエンジニア
Data engineering agent、ノートブックの Copilot、Fabric Skills
プレビュー／GA
管理者・CoE
Observability と Operations agent による原因分析、Real-Time Intelligence の Copilot
アプリ開発者
Fabric Apps（Rayfin）＋ GitHub Copilot、Fabric Core MCP
FabCon and SQLCon 2026 in Barcelona（Azure Blog、2026-09）
提供状況
プレビュー
プレビュー／GA
17


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8D1265JD.jpg)

★ Microsoft 全体の方向性
新しい Copilot と Microsoft IQ：Copilot は 1 つの入口へ
新しい Copilot
1 つのアプリで「聞く・任せる・作る・任せっぱなしにする」
Home
Office in Copilot
Code
Autopilot
Chat と Cowork が 1 か所に
Word・Excel・PowerPoint を
直接作成・更新
誰でも業務アプリや
ダッシュボードを作成
常駐して自律的に
働くエージェント
Frontier で順次
Frontier で順次
Frontier で順次
プライベートプレビュー
グラウンディング（会社の文脈で根拠付け）
Microsoft IQ
企業の知識・データ・業務の文脈をつなぐ層
Work IQ
働き方：メール・会議・
チャット・ファイル
Fabric IQ
ビジネスデータと指標
（Power BI のモデルなど）
Foundry IQ
Web IQ
社内規程・正式文書
Web の情報
Fabric IQ in Copilot Chat・Cowork：GA Code との統合：Frontier（近日） Dynamics 365・Power Platform のデータ：プレビュー
Introducing the new Copilot（Official Microsoft Blog、2026-09-25）／What is Fabric IQ?（Microsoft Learn）
18


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLMQ293ER.jpg)

Power BI｜次の章
全員
Power BI の次の章：「見る」から「動かす」へ
Power BI は、信頼できる意味の層の上でアプリ・エージェント・Copilot を動かす基盤へ
1
近日公開
2
近日公開
3
先行公開
4
プロンプトで作る
Pro／PPU にも開放
意味の層 (セマンティック
レイヤー）をオープンに
Copilot が
Power BI を使う
■ Desktop の
■ Pro・PPU でも
■ Semantic views
■ Chat・Cowork から
モダン レポート ビルダー
■ 入力・書き戻しも
できるアプリに
アプリを作成
■ Fabric Database も
追加費用なし
（先行公開）
■ Snowflake などと
Apache Ossie を推進
GA
Power BI に聞ける
■ Fabric IQ MCP も
GA に
開発者にとって「エージェントと一緒に作る」ことが、Power BI と Fabric 全体の標準の進め方に（→ セクション 05）
Power BI's next chapter（Power BI Blog、2026-09）
19


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MY18ZM7W.jpg)

02
Copilot と Fabric IQ
業務の流れの中でデータを使う
Copilot に聞けば、Power BI の数字で答えが返る。
レポートを探さなくても、仕事まで任せられる
対象
利用者
4層
Conversational
CoE・管理者
20


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R9L56LE9.jpg)

Copilot と Fabric IQ
混在
全員
Copilot の統合：「どれを使えばいい？」をなくす
「データと会話する」体験は Microsoft 365 Copilot に集約。レポート内の Copilot は残り、同じ仕組みで答える
これまで
これから
Power BI
Power BI
Standalone Copilot
レポートの Copilot
利用者
Fabric
各ワークロードの Copilot
「どれを使えばいい？」
Microsoft 365 Copilot Chat・Cowork
プレビュー
Power BI の Standalone Copilot
Microsoft 365 Copilot の体験に
刷新（違いは → p.28）
GA
Power BI レポート内の Copilot
Copilot Chat と同じデータ回答の
仕組みで答える（継続）
Microsoft 365 Copilot
Copilot Chat
作成者向け：Copilot in Fabric（各ワークロード）とエージェント開発
投資は Microsoft 365 Copilot と Copilot Cowork に集中。入口が減り、どこでも同じ統制された答えに
Bringing Power BI Insights to Every Copilot User（Power BI Blog、2026-07）
21


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQWKD67X.jpg)

Copilot と Fabric IQ
GA
利用者
Copilot Chat で Power BI のデータに質問
概要
閲覧できる Power BI レポートなら、
Copilot Chat で質問できる
使うレポートは Copilot が推定（指定も可）
GIF｜自動でループ
デモ動画｜自動再生・ループ
ここがポイント
■ モデルのメジャーやリレーションシップ、
ビジネスロジックで回答 → 同じ数字
■ データのコピーや AI 専用モデルは不要
■ RLS・OLS を適用。
Purview の DLP・情報保護にも対応
■ 答えをメール・会議・文書に活かす
ユースケース
「先週の売上は？」「KPI が下がった地域は？」
前提
Microsoft 365 Copilot ライセンスなど（→ 完全版 p.24）
Microsoft 365 Copilot と Fabric IQ（Microsoft Learn、2026-09）／FabCon Europe 2026 Power BI コアノート（Microsoft、2026-09）
22


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9V5XGJD.jpg)

Copilot と Fabric IQ
GA
利用者
Copilot Cowork で「分析から仕事まで」任せる
デモ動画｜自動再生・ループ
① 何が変わる？
レポートの洞察が「完成した仕事」に。
要約メール・会議資料・会議設定まで一続き
② 誰に役立つ？
部門マネージャー・営業企画・アシスタント。
定例レポートの要約、会議前の論点整理
③ 注意点
使用量課金（Copilot クレジット）。
対象は Power BI のレポートとモデルのみ。
引用なし・DLP 未対応（ラベルは継承）。
数値は共有前に元のレポートで確認
Cowork への依頼の例
「先週の大きな変化と次の一手を上司にメール」
「金曜の経営会議の議題に、レポートの要約を追加」
「KPI が下がったら対応案を作り、レビューを設定」
Copilot Cowork と Fabric IQ（Microsoft Learn、2026-09）
23


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3WMK55E5.jpg)

Copilot と Fabric IQ
混在
全員
Copilot とエージェントの全体像：どこで聞いても、意味は 1 つ
どこで聞くか（入口）
※ 作る人向けの Copilot in Fabric（Data Factory・Data Engineering・Warehouse・Real-Time Intelligence など）→ 完全版 p.18
Power BI の Copilot
Microsoft 365 Copilot Chat・Cowork
レポート・アプリ・チャットでの分析
仕事の流れの中で洞察
エージェントとアプリ
Copilot Studio・Foundry・独自（MCP 経由）
Fabric がどう根拠を与えるか
※ 提供状況の詳細 → p.26
Fabric IQ
運用インテリジェンス
Fabric Data Agent
3 つの層の詳細 → 完全版 p.70
Fabric IQ のすべての層にネイティブ
OneLake 全体にまたがる専門エージェント
Ontology・エンティティ・プロパティ・アクション
プレビュー
ビジネスインテリジェンス
セマンティックモデル・レポート・メジャー・KPI
統合データ
GA
そのほかのソース
SQL データベース・Foundry の検索 など
OneLake のガバナンスされた構造化・非構造化データ
ガバナンスされた土台
OneLake ＋
Fabric のガバナンス
Lakehouse
Warehouse
Eventhouse／KQL
セマンティックモデル
ミラーリングされたデータベース
Ontology
Graph
ショートカット
ガバナンスされた土台は 1 つ。会話の体験は複数。ビジネスの意味は一貫。
FabCon Europe 2026 会話型分析コアノート（Microsoft、2026-09）／What is Fabric IQ?（Microsoft Learn）
24


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDK63DY7G.jpg)

Copilot と Fabric IQ｜はじめての方へ
混在
全員
Fabric IQ をやさしく：エージェントの『道具』と『手順書』
Fabric IQ＝AI エージェントが会社のデータを正しく使うための道具（ツール）と手順書（スキル）
Fabric IQ のしくみ
質問から答えまで
Copilot Chat
Copilot Cowork
GitHub Copilot
ほかのエージェント
Fabric IQ のスキル＋ツール
Fabric IQ の 3 つの知識
運用インテリジェンス
1
探す：答えのあるレポート・モデルを見つける
2
読む：構造・メジャー・説明を理解する
3
確かめる：「関東」がどの列の値かを探す
4
計算する：DAX を書き、あなたの権限で実行
（RLS・OLS もそのまま適用）
5
説明する：結果を言葉と表で返す
プレビュー
Ontology：業務の構造とルール
ビジネスインテリジェンス
例：「最新四半期の地域別の売上は？」
GA
★ Power BI セマンティックモデル
統合データ
OneLake：Lakehouse・Warehouse など
★＝今日の出発点。層の説明 → 完全版 p.70
スキル
ツール
どの順番で・どう使うかの手順書
探す・読む・実行する道具（読み取り専用）
Power BI ユーザーにとっての意味
① 作り直さない
今あるセマンティックモデルが、
そのまま AI の“教科書”になる（→ p.27）
② どこで聞いても同じ
定義・セキュリティ・ガバナンスが、
すべての入口に一緒に届く
③ 今日から GA の 3 つの入口（→ p.26）
■ Copilot Chat：すぐ答える
■ Cowork プラグイン：仕事の流れで聞く
■ Fabric IQ MCP：エージェントで作る
Get started with the Fabric IQ MCP server（Microsoft Learn）／FabCon Europe 2026 会話型分析コアノート（Microsoft、2026-09）
25


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKY4X2J8.jpg)

Copilot と Fabric IQ
混在
CoE・管理者
作成者
Fabric IQ の入口と提供状況：今使えるもの・これから
出発点は Power BI のセマンティックモデルとレポート（GA）。Data Agent・Ontology の直接利用は近日プレビュー
Microsoft IQ：Work IQ（働き方）＋ Fabric IQ（ビジネスデータ）＋ Foundry IQ（規程・正式文書）＋ Web IQ（Web）＝ 会社全体の文脈
セマンティックモデル
指標・Power BI レポート
OneLake
のデータ
Fabric IQ
Ontology
業務の構造・ルール
コンテキストに
近日プレビュー
ビジネスデータの
意味を届ける
Copilot が直接利用
Data Agent
業務別の質問応答
実線＝GA
破線＝プレビュー・Frontier・今後
Microsoft 365 エージェントとして公開
Microsoft 365 Copilot
（Chat・Cowork）
GA
Copilot in Power BI（レポート内）
GA
GitHub Copilot など
MCP クライアント
GA
Copilot Code との統合（近日）
Copilot Studio・Copilot Chat など
Frontier
GA
※ Cowork は現時点で Power BI のレポート・モデルのみ対応（Data Agent・Ontology は非対応）
What is Fabric IQ?（Microsoft Learn）／FabCon Europe 2026 セッション W23（Microsoft、2026-09）
26


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVGXLXJQ.jpg)

Copilot と Fabric IQ
GA
全員
会話型分析 with Fabric IQ：すでにある準備がそのまま効く
エージェントに必要なものは、すでにセマンティックモデルにある。同じ数字・同じガバナンスのまま会話型に
セマンティックモデルにすでにあるもの
エージェントに必要なもの
DAX のメジャー・ビジネスロジック
信頼できる指標の定義（AI が作り直さない）
リレーションシップ・スター スキーマ・階層
正しい結合（AI が推測しない）
わかりやすい名前・書式・同義語
利用者の聞き方に合う語彙
RLS・OLS・秘密度ラベル
利用者ごとのセキュリティを自動で適用
昇格・認定（コンテンツの保証）
信頼すべきモデルの明確な目印
作り直さない：今あるモデルへの投資が、そのまま答えの質に（→ p.35）
FabCon Europe 2026 セッション W23（Microsoft、2026-09）
27


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL8VXRJL.jpg)

Copilot と Fabric IQ
混在
利用者
CoE・管理者
2 つの Copilot × Power BI の違い
Copilot の中で Power BI を使う
GA
Power BI の中で Copilot を使う
プレビュー
Power BI データ回答 in Microsoft 365 Copilot Chat
Microsoft 365 Copilot in Power BI (Copilot Premium ライセンス)
使うもの
Power BI のレポート・モデル（アーティファクト）
Fabric IQ（データ）＋ Work IQ（メール・会議・ファイル）
できること
質問・傾向の把握（Chat）、資料の作成（Cowork）
会話履歴をアプリ間で共有、Cowork のタスクを開始
ライセンス／設定
Microsoft 365 Copilot（Premium 必須）ライセンス
管理設定・地域外処理 → 完全版 p.24
Microsoft 365 Copilot ライセンス（初期プレビュー）
Fabric 管理ポータルの新しい設定で有効化（既定オフ）
Microsoft 365 Copilot（Premium）ライセンスがない場合
■ Power BI の Copilot（Standalone・レポート内）は従来どおり：Fabric 容量（F2 以上）または Fabric Copilot Capacity で利用
■ Fabric IQ を有効にしたレポートの Copilot：複数ステップで推論・過程を表示・ビジュアル生成・DAX とデータ表を確認（提供中）
■ ライセンスのない Fabric ユーザー向けの統合 Copilot も今後提供予定（機能は限定される可能性）
Power BI September 2026 Feature Summary（2026-09）／FabCon Europe 2026 Power BI コアノート（Microsoft、2026-09）
28


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQY968Y7P.jpg)

Copilot と Fabric IQ｜スニークピーク
先行公開
利用者
作成者
Excel の Copilot から Fabric IQ：チャットでピボットテーブル
概要
デモ動画｜自動再生・ループ
Excel の Copilot に聞くだけで、
Power BI のセマンティックモデルを分析
ここがポイント
■ セマンティックモデルに対する
動的なピボットテーブルを
チャットで作成
■ Copilot が適切なモデルと、
最適なフィールド・メジャーを見つける
■ 追加の質問、新しいグラフ、
分析の更新もチャットで
注記
FabCon セッションで紹介
（予定・変更の可能性あり）
FabCon Europe 2026 会話型分析コアノート（Microsoft、2026-09）／FabCon Europe 2026 セッション W23（Microsoft、2026-09）
29


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74WX42ZE1.jpg)

Copilot と Fabric IQ
混在
CoE・管理者
CoE のガバナンス：AI に開放する前に決めること
アクセス制御：どのモデルを AI に出すか
データ保護：AI の答えをどう守るか
■ Restrict from Copilot：モデルごとの AI 制御 → p.31
■ 秘密度ラベル：会話と生成物は、最も厳しい
■ Approved for Copilot：推奨モデルを明示して
検索で見つけやすく（旧称 Prepped for AI）
ラベルを継承（Chat・Cowork）
■ DLP：Chat は適用、Cowork は現時点では未対応
■ RLS／OLS：AI 経由でも利用者本人の権限で有効
■ 情報保護：チャットのエクスポート可否（Chat）
■ 公開前に、説明・同義語などの AI 向けの準備を
■ Purview DSPM for AI：Copilot・Data Agent の
整える（→ 完全版 p.38）
利用を把握・保護（プレビュー）
※ 前提（ライセンス・テナント設定・地域外処理）と課金 → 完全版 p.24
要対応
全社に開放する前に：AI に出すモデルの棚卸し・ラベルと DLP の運用・Cowork を開放する範囲を決める
Fabric IQ in Microsoft 365 Copilot Chat（Microsoft Learn）／FabCon Europe 2026 セッション W23（Microsoft、2026-09）
30


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YN4MDEG.jpg)

Copilot と Fabric IQ
GA
作成者
CoE・管理者
Restrict from Copilot：モデル単位で AI の利用を制御
概要
モデルの編集者が、閲覧のみのユーザーの
AI 利用（Copilot・MCP）をモデルごとに制御
→ 承認済みのモデルだけを AI に開放できる
GIF｜自動でループ
デモ動画｜自動再生・ループ
設定の場所
モデルの設定［Copilot］・既定はオン
対象の体験
■ Power BI の Copilot
■ Microsoft 365 Copilot（Chat・Cowork）
■ Data Agent・Microsoft のリモート MCP
オフにすると
■ 閲覧のみのユーザーはモデルに届かない
■ 全員の検索結果から除外（編集者は直接使える）
■ 設定は継承されない（モデルごとに設定）
Use Copilot with semantic models in Power BI（Microsoft Learn）
31


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG4X3872.jpg)

03
AI 時代のセマンティックモデル
Copilot も Data Agent もアプリも、
答えの質は「意味の層」で決まる
対象
作成者
4層
Semantic
CoE・管理者
32


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZL26V973.jpg)

★ AI 時代のセマンティックモデル
全員
最初に作るべき AI 資産は「信頼できるセマンティックモデル」
AI の世界では、セマンティックモデルが最重要の投資先になる
その理由：Microsoft が挙げる 5 つの強み（エージェントに効く理由 → p.27）
1
全社の指標・KPI を
1 か所で定義
「売上」「粗利」の意味を全社で統一。
レポートごとのズレをなくす
4
ビジネスにわかりやすい名前と
推論されたリレーションシップ
技術的なテーブル名・列名ではなく、
業務の言葉でデータを扱える
2
AI に一貫した、信頼できる
答えを出させる土台
Copilot も Data Agent も、モデルに
DAX で問い合わせて答える
5
業界のリーダー＆
アウトパフォーマー
モデル 2,200 万・月間 3,800 万人以上
Fortune 500 の 94% が利用
3
成熟した API と
オープン標準のファイル形式
XMLA・REST API・TMDL など、
ツールやエージェントから扱える
“It’s tempting to assume AI makes the
data model less important.
The opposite is true.”
「AI でデータモデルの重要性は下がると
考えたくなるが、実際はその逆」
— Power BI Blog（2026-07）
FabCon Europe 2026 Power BI コアノート（Microsoft、2026-09）／Bringing Power BI Insights to Every Copilot User（Power BI Blog、2026-07）
33


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WV25D7V.jpg)

★ AI 時代のセマンティックモデル
全員
1 つのモデル、複数の利用先
Power BI レポート
Fabric IQ Ontology
可視化・共有
DAX メジャーを指標として取り込み
Excel で分析
Fabric Apps
ピボットテーブルで分析
コネクタから DAX で照会（読み取り）
Microsoft 365 Copilot
承認済み
セマンティックモデル
Chat・Cowork がモデルで回答
指標の正本
Planning
計画と実績
Fabric Data Agent
GitHub Copilot・MCP・LLM
セマンティックモデルをソースにした場合
開発・自動化
※ 利用先の多くは SQL・KQL など他のソースも使える。この図は「セマンティックモデルを指標の正本として使う構成」を示す
モデルへの投資は利用先の数だけ効く。一度整えた定義が、すべての利用先で同じ数字を生む
本資料の整理（各機能の公式ドキュメントに基づく）
34


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MD2Y874.jpg)

AI 時代のセマンティックモデル
全員
セマンティックモデルとは：メトリクス レイヤーとの違い
指標を置くだけではない：ガバナンスされたセキュリティ・タイムインテリジェンス・本格的な計算エンジンを持つ
一般的なメトリクス レイヤー
指標とディメンション
基本的な結合
Power BI セマンティックモデル
RLS／OLS
タイムインテリジェンス
カスタム・会計カレンダー
行・列レベルのセキュリティ
YTD・前年比・移動平均
4-4-5 などの会計期間
不規則・親子階層
計算グループ・UDF
DAX のフル計算エンジン
組織・勘定科目などの階層
ロジックを再利用
本格的な計算をモデルの中で
多対多・双方向フィルター
パラメーター
シノニム（同義語）
リレーションシップの表現力
フィールド・What-if
AI が利用者の言葉を理解
簡単な行フィルター
SQL の集計のみ
ないもの
ガバナンスされたセキュリティ
タイムインテリジェンス
本格的な計算エンジン
FabCon Europe 2026 Power BI コアノート（Microsoft、2026-09）／Semantic models in Power BI（Microsoft Learn）
35


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2984GVER.jpg)

AI 時代のセマンティックモデル
先行公開
作成者
CoE・管理者
Semantic views：定義は 1 回、どこでも再利用
概要
デモ動画｜クリックで再生・音声あり
デモ動画｜自動再生・ループ
データのある場所（OneLake）で、
指標と意味を定義する仕組み
ここがポイント
■ AI 向けの文脈も、データと一緒に管理
■ ガバナンスされた指標定義をチームで共有
■ オープン標準：ベンダーに依存せず、
基盤をまたいで使える（→ 完全版 p.37）
デモ
① Lakehouse で、指標を YAML に定義
② 他チームの定義をショートカットで追加
③ モデル・レポート・Copilot で同じ数字
FabCon Europe 2026 Power BI コアノート（Microsoft、2026-09）／Power BI's next chapter（Power BI Blog、2026-09）
36


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY46MVQJM.jpg)

04
Deep dive
ストレージモードの選び方
レポートの速さは利用者満足度に直結。選び方を「根拠」で決める
対象
作成者
CoE・管理者
4層
Serving
Semantic
補足
Deep dive（必要に応じて）
37


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJNYZWM278.jpg)

Deep dive：ストレージモード
作成者
CoE・管理者
ストレージモードの選択肢と特徴
モード
データの場所
強み
注意点
向くケース
Import
モデルのメモリ
最速で、
モデリング機能が豊富
更新が必要、
サイズ上限あり
中規模まで、
複雑な計算
DirectQuery
ソース（例：Databricks
SQL warehouse）
最新データ、
データを動かさない
ソース性能と
同時実行数に依存
リアルタイム性が必須、
データを移せない
Direct Lake
on OneLake
OneLake の Delta。
必要な部分をメモリへ
更新不要で Import に
近い速さ。複数ソース可
容量ごとの行数等の上限。
Delta のレイアウトも重要
Fabric に置ける
中〜大規模データ
Direct Lake
on SQL
SQL エンドポイント経由
DirectQuery への
フォールバックあり
フォールバック時の性能
SQL エンドポイント
中心の既存構成
複合（従来型）
＋集計テーブル
Dual／DirectQuery
＋Import 集計
集計で答えられる問いは
最速・安定
集計で答えられない問いは
ソース性能のまま
超大規模で、問いの
パターンが予測できる
Direct Lake
複合（＋Import）
複数アイテムの Delta
＋Import テーブル
通常のリレーションシップで
Direct Lake の速さのまま
プレビュー。作成は
Web モデリング中心
Fabric のデータに、小さな
マスタ・外部データを足す
万能のモードはない。データの置き場所・規模・鮮度・問いのパターンで選ぶ（→ p.39・p.40）
Direct Lake overview（Microsoft Learn）
38


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PZXNDJ3.jpg)

Deep dive：ストレージモード
混在
作成者
CoE・管理者
Direct Lake on OneLake の“真の複合モデル”
① Direct Lake on SQL
Lakehouse
SQL 分析エンドポイント
セマンティックモデル
レポート
GA
SQL 分析エンドポイントの UI から作成
② Direct Lake on OneLake
Lakehouse
OneLake の Delta を直接読む
Lakehouse の UI から
Direct Lake on SQL
1 つのデータソース
Lakehouse のテーブル
プレビュー
Sales
Inventory
Inventory
dim_Calendar
dim_Product
レポート
Warehouse のテーブル
GA
複合（従来型）
DirectQuery＋Import
Direct Lake 複合
Direct Lake＋Import
関係
制限付き（limited）
ソースをまたぐ結合
通常（regular）
同じエンジン内で結合
性能
結合のたびに追加の
処理で遅くなりやすい
Direct Lake と同等
（インメモリで処理）
自由度
空白行・テーブル拡張
など DAX に制約
計算列・階層を
Import 側で使える
dim_Customer
Import に変更したテーブル
dim_Calendar
複数のソース
フォールバックなし
比較
複数のソース＋Import：真の複合モデル
Sales
dim_Product
セマンティックモデル
Power BI Desktop（OneLake カタログ）から作成
Direct Lake on OneLake
Lakehouse のテーブル
1 つのソース
フォールバックあり
複数ソース＋Import を通常の関係で 1 つのモデルに ＝ モデリングの自由度が一気に向上。現時点で Microsoft ならではの強み
Deep dive into composite semantic models with Direct Lake and import tables（Power BI Blog、2026-02）／Strong and weak relationships in Power BI（SQLBI）
39


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8D12K5ED.jpg)

Deep dive：ストレージモード
作成者
CoE・管理者
選び方の判断フローと実務ポイント
データ鮮度とクエリ性能を重視するときの選び方（目安）
Q1
現在の Import などで、
性能・鮮度に満足している？
はい
製品チームの見解
そのままで OK
切り替えは必須ではない
いいえ：鮮度・性能を改善したい
Q2
データを OneLake に置ける？
Lakehouse
はい
第一候補は
Direct Lake on OneLake
はい
複合モデル＋集計テーブル
集計は利用実態に合わせて設計
Warehouse
いいえ
Q3
数十億行規模で、よく使う
問いのパターンが読める？
リアルタイム性が必須／
データを動かせない？
はい
DirectQuery
ソース側のサイズ・キャッシュも設計
いいえ
Import のまま改善
増分更新・モデルの最適化
Modern Power BI Architecture Choices（ホワイトペーパー、2026-09）
■ 必ず自社データ・自社のクエリで検証。
Cold／Warm／Hot は分けて測る
■ Delta のレイアウトで性能が変わる。
V-Order、Liquid Clustering、
行グループサイズを設計する
■ 容量と SQL warehouse のサイズで
結果が変わる
■ DirectQuery／Direct Lake は
いいえ
Q4
実務ポイント
Power BI と Databricks／Delta の
両方の知見が必要
■ 結果は 2026年6〜7月時点。
両製品とも改善が速い
40


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMQ2Z37R.jpg)

05
エージェント時代の
Power BI 開発
エージェントに任せ、人は仕様と検証に集中する。
開発の「当たり前」が変わる
対象
作成者
CoE・管理者
41


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMY18VMJW.jpg)

エージェント開発｜新しい標準
混在
作成者
Agentic Development が「当たり前」に
開発者にとって、エージェントと一緒に作ることが Power BI と Fabric 全体の標準の進め方に
Greenfield
新規
データ
取り込み
Brownfield
既存の改善
モデル
設計
変換
新しい要件
レポート・
アプリ作成
ギャップの特定
改善
モデル・レポート・アプリ
GA
Power BI Agentic Experiences
どちらも エージェントに任せる → 結果をレビュー → 改善（ゼロから作らない）
Fabric 全体への広がり
Data engineering agent
プレビュー
データエンジニアの数時間〜
数日の作業を計画・実行・検証
Fabric Skills
GitHub で公開
GitHub Copilot・Claude・CLI
向けのスキル集
Power BI September 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-09）
Fabric Core MCP
GA
AI エージェントが Fabric を
安全に操作（クラウドホスト）
Fabric IQ MCP
GA
ビジネスの文脈を
外部の AI クライアントへ
42


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9L52L79.jpg)

エージェント開発｜ツールキット
混在
作成者
ツールキット全体像：エージェント＋プラグイン＋MCP
入力
エージェント
プラグイン
powerbi-authoring
目的・依頼
何を作る／直すか
＋
GitHub
Copilot App
コンテキスト
計画・
ツール呼び出し・
構築
要件・参考・標準
検証
Power BI Authoring
MCP サーバー
エンドツーエンドのモデル作成を
AI エージェントに任せる
Power BI のエージェント開発（Microsoft Learn）
GA
セマンティックモデリングとレポート作成の
スキルとツール（CLI・MCP）を 1 つに
Rayfin
プレビュー
Fabric App を作る
（→ 完全版 p.56）
プラグインに同梱
Desktop・PBIP を編集
GA
メール・会議・
ファイルの文脈
ローカル MCP
Desktop Bridge
コードの変更を
再読み込みし、
結果をプレビュー
Work IQ
モデル／
レポート／アプリ
PBIP：GA
ブラウザーで検証
レポートの
リモート編集を確認
Remote Power BI Authoring MCP
または
出力
Developer Mode
→ p.44
プレビュー
Fabric 上のモデルを、インストール不要で編集
43


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQWKP6JX.jpg)

エージェント開発｜Developer Mode
混在
作成者
Power BI Developer Mode：レポートとモデルをコードで
概要
デモ動画｜クリックで再生・音声あり
デモ動画｜自動再生・ループ
PBIP と PBIR が GA（2026年9月）
レポートとモデルを「コード」で扱う
ここがポイント
■ Git・CI/CD、AI による編集に
■ PBIR が既定のレポート形式に
■ 新：Desktop が外部の変更を検出
→ 適用するだけで即反映（プレビュー）
■ 「VS Code で開く」（プレビュー）
始め方
［プレビュー機能］で次をオン：
Detect and reload external PBIP changes
（Desktop 2026年8月版以降）
Power BI プロジェクトの外部編集（Microsoft Learn）／FabCon Europe 2026 Power BI Corenote（Microsoft、2026-09）
44


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9V5DGED.jpg)

エージェント開発｜進め方
作成者
Vibe（ノリ）か Spec（仕様）か：仕様駆動の進め方
Vibe（その場の指示）
Spec（仕様駆動）
ゆるい指示 → 見た目で判断 → 手直しを繰り返す
速い
探索向き
→
再現しにくい
仕様を書く → 計画・分解 → 作る → 仕様で検証
予測できる
仕様駆動のループ（Spec-driven Agentic Loop）
レビューできる
再現できる
色付き＝人が主役の工程
1 Plan
2 Review
3 Implement
4 Validate
5 Refine
計画書（.md）
人が前提と抜けを確認
ツールで実装
実行・テスト・差分
不足を計画書に書き戻す
不足していた前提は計画書に累積 → 次の依頼が短くなる
GitHub Copilot App のエージェントモード：対話（Interactive）／計画（Plan）／自動実行（Autopilot モード）
よくある流れ＝Plan で合意 → Autopilot モードで構築。※Microsoft Copilot の「Autopilot」（p.18）とは別物
FabCon Europe 2026 セッション W34（Microsoft、2026-09）
45


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WMKR575.jpg)

06
Fabric Apps と
Fabric Databases
レポートの先へ：洞察を「判断・行動・記録」に
つなげる最後の 1 マイル。Pro／PPU にも開放
対象
全員
4層
Semantic → アプリ
46


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK63YYJG.jpg)

Fabric Apps｜概要
プレビュー
全員
Fabric Apps とは：「インサイト」から「アクション」へ
レポートで共有した洞察を、そのまま業務の判断と行動につなげるアプリの層
理解する
（レポート）
判断する
行動する
記録する
（アプリ）
15,000 人以上
2026年6月以降に Fabric App を作った開発者
作り手はデザイナーや財務チームなどにも拡大
Fabric App
Rayfin
Fabric がホストする
Web アプリ
Fabric のデータの
上に構築
Rayfin で動く
コードファーストのフレームワーク（しくみは p.48）
セマンティックモデル
SQL database
使うデータ
V16｜動画準備中
Fabric App の操作例（入力 → 保存 → 反映）
20 秒・自動再生／ループ（動画を入れたらこの表示を削除）
Warehouse
From prompt to production: What’s new in Fabric Apps（Fabric Blog、2026-09）
Lakehouse
47


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKY462E8.jpg)

Fabric Apps｜Rayfin
プレビュー
作成者
CoE・管理者
Rayfin とは：Fabric App をコードで作るフレームワーク
1
記述する
2
あなたやコーディングエージェントが
アプリを TypeScript で記述
生成・ローカル実行
3
型付きの API・クライアントを生成
アプリ全体をローカルで実行
GitHub Copilot ＋ Rayfin プラグイン
Fabric App としてデプロイ
インフラ申請も資格情報の分散もなし
Rayfin の SDK・CLI
チャットからの作り方 → 完全版 p.56
Fabric が稼働・統制
オープンソース（microsoft/rayfin）
DB・ストレージ・コネクタ・関数・認証
1 つのプロジェクトに、すべてをコードで
画面
データスキーマ
接続先
関数
認証の構成
TypeScript
rayfin/data
rayfin.yml
rayfin/functions
コードで定義
すべてが型付きのコード → 項目名と呼び出し方が明確に
エージェントは推測ではなく、アプリの実際のモデルから作業できる
From prompt to production: What’s new in Fabric Apps（Fabric Blog、2026-09）
デプロイ
rayfin up
デプロイで行われること
■ サービスを用意
■ スキーマを適用
■ 関数を配置
データは今ある場所のまま
48


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVGX3XEQ.jpg)

Fabric Apps｜モダン レポート ビルダー
近日公開
作成者
利用者
Power BI Desktop のモダン レポート ビルダー
概要
Power BI Desktop の新しい作成画面
白紙のキャンバスからではなく、
AI が数秒でデータアプリを作成
デモ動画｜クリックで再生・音声あり
デモ動画｜自動再生・ループ
ここがポイント
■ プロンプトで BI
必要なダッシュボードを説明して反復
■ いつものツールで作成
そのまま Fabric に公開
■ Fabric Apps でさらに
入力・データの書き戻し・ワークフロー
ユースケース
営業案件トラッカー
（コメント・次のアクションを記録）
予算申請・承認、在庫の引当て
FabCon Europe 2026 Power BI Corenote（Microsoft、2026-09）／Power BI’s next chapter（Power BI Blog、2026-09）
49


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL8V3REL.jpg)

Fabric Apps｜Pro／PPU への開放
近日公開
全員
Pro／PPU に開放：Fabric Apps と Fabric Database
Power BI Pro／PPU の顧客も、追加費用なしで Fabric Apps と
Fabric Database 機能を利用可能に（1 アプリあたり最大 1 GB）
Power BI Pro／PPU
追加費用なし
Fabric Apps
＋
Fabric Database 機能
1 アプリあたり最大 1 GB
ビジネス部門にとって
CoE にとって
■ 容量がなくても、レポートの先の業務アプリを作れる
■ アプリの増加を見越したガバナンス（完全版 p.61）
■ 分析と業務データ（Fabric Database）を 1 つのアプリで
■ 詳細条件（上限・リージョン）は提供時に確認
■ AI（自然言語）で作成できる
■ Fabric 容量があれば、他のワークロードと組み合わせて拡張
FabCon and SQLCon 2026 in Barcelona（Azure Blog、2026-09）
50


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY965YJP.jpg)

07
レポートと配布
作る人はより速く・きれいに、見る人はいつもの場所で
対象
作成者
利用者
51


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WX49Z71.jpg)

レポートと配布｜配布チャネル
混在
利用者
業務の流れの中へ：配布チャネルの進化
Teams
GA
PowerPoint
近日公開
プライベート・共有チャネルにもタブを追加
タブ上部に項目情報ヘッダー（GA）
リンクのカードに更新日・秘密度ラベル（近日公開）
ライブのページ・ビジュアルを埋め込み
スライドの中でストーリーテリング
Org Apps のレポートにも対応
Outlook
Excel
プレビュー
Web 版の Outlook のメールに
ライブビジュアルを共有
使い方は次のスライド（→ p.53）
SharePoint
Power BI
いつもの場所で
最新の数字を
プレビュー
SharePoint Online への埋め込みを強化
Web パーツで URL を貼らずに
ワークスペースとレポートを選ぶだけ
Power BI September 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-09）
記載なし
GA
Excel へのエクスポート上限を拡大
15 万行 → 50 万行（GA）
モバイルアプリからもエクスポート
OneDrive／SharePoint
記載なし
Power BI Desktop から保存・共有
Desktop のバージョン履歴
※旧ファイルピッカーは廃止（→ p.61）
52


# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YN4KD7G.jpg)

レポートと配布｜Outlook
プレビュー
利用者
Outlook で「生きた」ビジュアルを共有
概要
デモ動画｜自動再生・ループ
Power BI のビジュアルを、操作できる
状態のまま Outlook（Web）のメールに共有
ここがポイント
■ Power BI でビジュアルを選んで共有するだけ
■ スクリーンショットと違い、古くならない
■ 数秒で表示され、メールの中で確認・操作
■ Loop でも利用できる
ユースケース
週次の数字をチームに共有。
上司への報告メールに最新のグラフを添える
Power BI September 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-09）
53


# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG4XD8J2.jpg)

レポートと配布｜Org Apps
GA
作成者
CoE・管理者
Org Apps：対象ユーザーごとに見せ分ける配布
概要
Org Apps
デモ動画｜自動再生・ループ
ワークスペースごとに複数のアプリを作り、
オーディエンスごとに見せる内容を変える
ここがポイント
■ オーディエンス（GA）はモバイルにも対応
■ ブックマーク・コメント・PowerPoint 連携
■ ノートブックなど Fabric のアイテムも配布
■ CRUD API・パイプライン・Git に対応
■ Fabric Planning も追加可能
■ Fabric Apps も追加可能に（近日公開）
ユースケース
全社アプリを 1 つにし、部門ごとに見せ分け
Org apps with audiences for Power BI and Fabric（Power BI Blog、2026-06）
V17｜動画準備中
オーディエンスを切り替えると、見える内容が変わる（任意）
10〜15 秒（GIF）・自動再生／ループ（動画を入れたらこの表示を削除）
54


# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL26G9J3.jpg)

レポートと配布｜コアビジュアル
混在
作成者
利用者
コアビジュアル：2026年の主なアップデート
Power BI 標準のビジュアルは、見た目・操作・分析表現のすべてが進化
1 見た目を一括で整える
→ p.56
2 スライサー
→ p.57
3 表・マトリックス
→ p.58
★ Modern visual defaults
GA・8月
★ 日付ピッカー
GA・8月
★ 列ヘッダーの＋／－
GA・8月
★ Design リボン
GA・9月
■ 入力スライサー・数値列
■ 行・列ヘッダーの自動展開
GA・6月
■ パレット「Versa」・Dark テーマ
■ どのスライサーにも値を貼り付け
■ サンプルレポートも新デザイン
4 計算とグラフ
GA・2月・5月
9月
→ 完全版 p.85
■ スライダーの色
5 カード・ツールチップ
2月
■ 列幅の固定・リセット
GA・5月・9月
GA・9月
■ 行ヘッダー固定の既定
8月
→ 完全版 p.85・p.86
6 地図・ナラティブ
→ 完全版 p.85・p.86
★ ビジュアル計算・カスタム合計
GA・5月
■ カードのカテゴリ選択で強調
4月
■ Azure Maps のマーカー
■ スモールマルチプルでも計算
GA・9月
■ カードの固定サイズレイアウト
4月
■ Azure Maps の自動ズーム
GA・8月
■ 線・凡例の条件付き書式
GA・7月
■ カードの画像ホバー
GA・6月
■ Azure Maps のジオコーディング
GA・9月
■ 軸の初期スクロール位置
GA・9月
■ モダンツールチップ
GA・1月
■ 図形マップ
GA・6月
■ ドーナツの中央値
GA・8月
■ ツールチップの選択肢
GA・6月
■ ナラティブで動的な値を選択
1月
9月
★＝業務ユーザーへのインパクトが特に大きい更新（本資料の整理）。右端は状況と Feature Summary の掲載月（月のみ＝見出しに状況の記載なし）
Power BI Feature Summary（2026年1〜9月）
55


# Page. 56

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WV2YDJV.jpg)

レポートと配布｜Modern visual defaults と Design ribbon
GA
作成者
レポートの見た目を一括で整える
これまで
これから
→
静止画｜動画準備中
従来の書式設定画面（ビジュアルごとの設定）
V12｜動画準備中
Design リボンでテーマを変えると、全体が一括で変わる
静止画・自動再生／ループ（動画を入れたらこの表示を削除）
15〜20 秒・自動再生／ループ（動画を入れたらこの表示を削除）
ビジュアルごとに書式を設定し、統一に手間がかかる
Power BI September 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-09）
既定で整った見た目。Design リボンで全体を一括設定
56


# Page. 57

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MD2G8J4.jpg)

レポートと配布｜スライサー
GA
作成者
利用者
スライサーと日付選択
概要
デモ動画｜自動再生・ループ
カレンダーで期間を選ぶ日付ピッカーと、
値を入力・貼り付けて絞り込む入力スライサー
ここがポイント
■ 日付ピッカー：相対期間・単一選択
■ 入力スライサー：条件付き書式・数値列
■ どのスライサーにも選択値を貼り付け
■ スライダーの色・形を設定
ユースケース
「直近 3 か月」をすぐに選べる。
Excel の一覧を貼り付けて、まとめて絞り込み
Power BI August 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-08）
V13｜動画準備中
日付ピッカーで「直近 3 か月」を選ぶ
10 秒（GIF）・自動再生／ループ（動画を入れたらこの表示を削除）
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# Page. 58

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レポートと配布｜表・マトリックス
混在
作成者
利用者
表とマトリックスが次のレベルへ
概要
デモ動画｜自動再生・ループ
表とマトリックスの強化が GA に。
大きな表も、見やすく操作しやすく
ここがポイント
■ 行・列ヘッダーの自動展開で、
思いどおりにピボット
■ 固定幅で、データが変わっても
見た目が崩れない
■ ビジュアル上で、フィルターと
並べ替え（近日公開）
待望の機能
列ヘッダーの＋／－は、Power BI の
アイデアで上位 3 位の要望。ついに GA
Power BI August 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-08）
58


# Page. 59

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レポートと配布｜Web での作成
プレビュー
作成者
CoE・管理者
Web のレポートリボン（プレビュー）
概要
デモ動画｜自動再生・ループ
Web でも、表示と編集の両方で
完全なレポートリボンを使える
ここがポイント
■ タブで整理、Desktop と同じ感覚
■ 書式のコピー、最適化リボン、
Design リボン（→ p.56）も Web に
■ 「Try the new ribbon」で切り替え
（オフにすると元に戻せる）
CoE のポイント
Web モデリング（→ 完全版 p.39）と合わせ、
「ブラウザーだけで作る」流れが進む。
Web での編集を許可する範囲を確認
Power BI September 2026 Feature Summary（Power BI Blog、2026-09）
59


# Page. 60

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKY46NJ8.jpg)

08
CoE：管理・ガバナンス・移行
止まるもの・変わるものを先に押さえ、展開の順番を決める
対象
CoE・管理者
60


# Page. 61

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVGX3YJQ.jpg)

CoE 向け｜非推奨・廃止
要対応
全員
非推奨・廃止（Power BI）1/2
項目（リンク）
時期
影響
対処
関連リンク
Power BI Q&A の廃止
（Q&A 設定ツールを含む）
2027年2月
（延期。当初は
2026年12月）
Q&A ビジュアルは削除され
エラー表示に。埋め込みの
Q&A には直接の代替なし
Copilot へ移行（F2 以上）。
利用箇所を棚卸し
延期のお知らせ
Learn：Copilot
Power BI Desktop の
旧ファイルピッカーの廃止
2026年10月以降
（2026年4月に
旧画面を廃止）
2026年3月以前の Desktop から
OneDrive・SharePoint に
保存・共有できない
Desktop を最新版に更新
（配布パッケージも更新）
新しいファイルピッカー
サービスの旧「Excel・CSV の
インポート」の非推奨
2026年2月発表
旧インポート画面のみ廃止。
データソースとしては利用可
サービスの［作成］ページ、
または Desktop から作成
詳細記事
Learn
スコアカードの「階層」機能の削除
2026年4月15日
階層で自動生成していた
スコアカードのビューが使えない
影響範囲を確認し、
代替のビュー構成を検討
Learn：スコアカード
SSRS の SharePoint 用
レポートビューアー Web パーツの
サポート終了
2026年4月13日
ダウンロードは継続、
更新・サポートは終了
利用箇所を把握し、
代替の表示方法を検討
関連リンク
項目名のリンク先：Feature Summary の該当箇所。詳しい影響・対処とすべてのリンクはノートに記載
Power BI Feature Summary（2026年1〜9月）
61


# Page. 62

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGL8V3WJL.jpg)

CoE 向け｜非推奨・廃止と関連する変更
要対応
全員
非推奨・廃止（Power BI）2/2＋関連する変更
項目（リンク）
時期
影響
対処
関連リンク
SCOM 管理パックの非推奨
2026年2月発表
SSRS・PBIRS・SSAS の監視に影響
監視方法を見直す
SQL Server ブログ
Simba Vertica ODBC の非推奨
2026年2月から
Vertica コネクタ組み込みのドライバー
新ドライバーへの切り替えを確認
Learn：Vertica
QuickBooks Online の廃止
2026年3月
コネクタはサポート対象外に
利用状況を確認し、代替を検討
—
Netezza 組み込み ODBC の非推奨
2026年4月から
新 IBM Netezza ODBC ドライバーへ
新ドライバーで接続を検証
Learn：Netezza
関連する変更（リンク）
時期
内容・対処
Dataflow Gen1 の Legacy 化
2026年4月
新機能の追加なし。廃止は 12 か月以上前に通知。Gen2 へ計画的に移行（完全版 p.63・p.64）
ODBC から ADBC への移行
2026年10月〜
予定（〜2027年春）。Hive は置き換えなしで非推奨。pq-adbc-advisor で棚卸し・検証（完全版 p.93）
Copilot の Data Agent 連携の廃止
2026年8月26日
Data Agent は M365 Copilot・Copilot Studio・Foundry・MCP で利用
Data Agent の API 連携
2026年8月26日
Assistants API の終了に伴い、独自に呼び出している場合は新しい API へ
ナラティブビジュアルの動的な値
2026年9月
Q&A から新しい選択式 UI へ。作成手順を更新（完全版 p.86）
サブスクリプションメールの配信
2026年9月〜
配信基盤を順次変更。送信元・書式の変更に備え、許可リスト・仕分けルールを確認
PBIR が既定のレポート形式に
2026年1月・6月
サービス → Desktop の順に既定化。社内ツール・手順の PBIR 対応を確認
Power BI／Fabric Feature Summary（2026年1〜9月）
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# Page. 63

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CoE 向け｜容量とコスト
混在
CoE・管理者
容量・コストの新しい選択肢
項目（リンク）
内容
状況
主な対象
Copilot の利用容量
Fabric 容量 F2 以上で Copilot を利用可能。
Fabric Copilot Capacity も F2 以上で作成可
GA
Pro／PPU
中心の組織
オンデマンド課金・
Zero-provisioned（F0）
使った分だけの課金。容量を事前に確保せずに開始
（プレビューとして提供予定）
近日公開
スモールスタート
容量の超過（overage）
ピーク時に容量を超えて利用できる柔軟性
プレビュー
繁忙期のある部門
サージ保護（ワークスペース単位）
一部の処理による容量の逼迫を防ぐ
プレビュー
CoE
Pro／PPU の Fabric Apps・
Fabric Database
1 アプリ最大 1 GB、追加費用なし
近日公開
ビジネス部門
Copilot Cowork
使用量課金（Copilot クレジット）。
Agent 365 で予算を管理
GA
利用者・CoE
料金・提供条件は契約や地域で異なる場合があります。最新情報はノートのリンク先で確認
Build, deploy, and govern Microsoft Fabric at scale（Fabric Blog、2026-09）
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# Page. 64

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まとめ
まとめ：今日の 3 つのポイント
1
AI は「答える」から「実行する」へ
2
答えの質はセマンティックモデルで決まる
3
レポートの先へ、作り方も変わる
Copilot は 1 つの入口に。Power BI の数字で聞き、仕事まで任せられる
（Fabric IQ in Copilot Chat／Cowork：GA）
Copilot は Power BI のセマンティックモデルで答え、
Data Agent・アプリ・Ontology もモデルを指標の正本として再利用できる。モデルへの投資が最も効く
Pro／PPU でもアプリへ、開発はエージェントと一緒に。
一方で Gen1・Q&A・ODBC など「止まるもの」は計画的に
次のアクション：自部門の「よく聞かれる質問 10 個」と「その答えを持つモデル」を決める
64


# Page. 65

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まとめ｜参考リンク
全員
参考リンク
FabCon・SQLCon 2026 の発表まとめ
Power BI の次の章（next chapter）
Azure Blog、2026-09
Power BI Blog、2026-09
Fabric Analytics at FabCon Europe
Copilot ユーザーに Power BI のインサイトを届ける
Fabric Blog、2026-09
Power BI Blog、2026-07
Fabric IQ の概要
Fabric IQ MCP サーバーを使い始める
Microsoft Learn
Microsoft Learn
Skills for Fabric（エージェントスキル集）
Fabric Apps の最新情報
GitHub（Microsoft）
Fabric Blog、2026-09
Direct Lake と Import の複合モデル
Power BI の強い／弱いリレーションシップ
Power BI Blog、2026-02
SQLBI
Dataflow Gen1 から Gen2 へ
Azure Databricks 上の構成ホワイトペーパー
Power BI Blog、2026-04
Power BI Blog、2026-09
September 2026 Feature Summary
Microsoft Fabric Roadmap
Power BI Blog、2026-09
roadmap.fabric.microsoft.com
／
各リンク先（2026-10-04 参照）
Fabric 版
Q&A
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# Page. 66

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