この記事でわかること
Fabric ミラーリングとDataAgentを組み合わせることで簡単にあらゆるデータをエージェント化できる
DataAgentのデータソースにミラー化データベースが使用できるようになりました
FabCon Vienna EU 2025のアップデートで、
「Mirroring データベースが DataAgent から使えるようになった」という発表がありました 🎉
これにより、Fabric の世界がまた一歩 “AI × データの融合” に近づきました。
Demoの様子についてはFabconの動画をご確認ください。（再生時間付きYoutubeリンク）
これに、以前紹介した オープンミラーリング を組み合わせれば、
構造化データであれば、どんな外部データも即座に エージェント化 を最短経路で実現できる 仕組みが整いました。
▽オープンミラーリングについてのまとめ動画
▽ミラーリングのまとめ記事については以下
オープンミラーリング × DataAgent が強力な理由
そもそも DataAgent は驚くほど簡単に作成できます。
数クリックで作成でき、参照したいデータソースを選ぶだけで、自然言語で質問可能な AIエージェント が完成します。
これまでその対象は、主に Fabric内の レイクハウス・ウェアハウス・セマンティックモデル・KQLデータベース でした。
しかし今回のアップデートで、ミラー化データベース（ネイティブ／オープン両対応） も追加され、
外部SaaSやデータベースを Fabric にミラーリングしておくだけで、即座にエージェント化 が可能になりました。
もちろん、ネイティブミラーリングと DataAgent の組み合わせも非常に強力です。
現時点で Fabric がネイティブに対応しているのは、Azure SQL、Cosmos DB、PostgreSQL、Snowflake、Oracle など計9種がサポートされています。
ただし、ここで注目したいのは 「CData × オープンミラーリング」 の組み合わせです。
CData Sync の豊富なコネクタを使えば、 Salesforce や Box、Google Analytics、Kintone、オンプレDB など
Fabric が直接サポートしていないソースでも、ミラーリング可能 になります。
(しかもミラーリングは無料、ストレージコストもほぼゼロ)
つまるところ──
構造化データであれば、どんな外部データでも即座にエージェント化できるようになりました
しかも DataAgent は 最大5つのデータソース を登録できるため、
たとえば Salesforce × Databricks × Fabricのセマンテックモデル のような「複数システムをまたいだ Q&Aエージェント」もすぐに実現 できます。
つまり Fabric は、
「集める」と「エージェント化する」を1ステップで実現できるプラットフォーム になりました。
これまで分断されていたデータ統合とAI活用の距離が、いま一気に縮まっています。
さらに Fabric Data Agent は Copilot Studio からも利用可能 です。
つまり、Fabric 内で作ったエージェントを Teams や社内ポータルなどにそのまま公開することも可能です。
オープンミラーリングとDataAgent試してみた！
ここからは、実際に CData Sync × オープンミラーリング × DataAgent の構成で動かしてみた簡単なデモです。
手順概要
- Fabric 側でミラー化データベースを作成（Open Mirroring）
- CData Sync を用い Salesforce の取引先データを Fabric にミラーリング
- DataAgent を作成し、データソースとしてミラー化DBを登録
- DataAgent に自然言語で質問
1.Fabric 側でミラー化データベースを作成（Open Mirroring）
2.CData Sync を用い Salesforce の取引先データを Fabric にミラーリング
SalesforceのデータをCData Syncを使ってFabricにミラーリングしました。
詳細については以下の記事をご参照ください
DataAgent を作成し、データソースとしてミラー化DBを登録
DataAgentを新規作成します。
データソースにミラー化データベースを選択し、SalesforceからミラーリングしてきたAccountテーブルを選択します。
DataAgent に自然言語で質問
以下は実際に質問した際の結果です。
このように、CDataでミラーリングされたSalesforceの構造化データは
DataAgentから自然言語で参照可能であり、
Fabricを介することで外部データを一貫したAIアクセス層に統合できることが確認できました。
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